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捕捉深度的建设性功能能力...
摘要 作为人工智能的新兴物种，深度生成学习模型可以生成前所未有的各种新输出。例如，创作音乐、文本到图像的翻译或缺失数据的填补。与已经引起社会和经济重大变化的其他人工智能模型类似，需要构建 DGL 的建设性功能能力。为了推导和讨论它们，我们进行了广泛而有条理的文献综述。我们的研究结果揭示了六种建设性功能能力的广泛范围，表明 DGL 并非专门用于生成看不见的输出。我们的论文进一步指导公司捕捉和评估 DGL 的创新潜力。此外，我们的论文促进了对 DGL 的理解并为进一步的研究提供了概念基础。 1. 简介
拼写规则 长元音 ā 的单词列表
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研究miRNA变异在神经退行性脑疾病中的作用
结果：FTD患者中MiR656，MiR423，MiR122和MiR885的WES鉴定的稀有种子变体。这些miRNA中的大多数与FTD相关基因结合，涉及不同的生物学途径。此外，一些miRNA变体创建了与FTD相关的基因的新型结合位点。与对照组相比，AD队列中MiR885基因座的测序最初显示出AD患者中MiR885变体的显着富集（SKAT-O，P值= 0.026）。遗传关联并不保持。使用Mirvas预测工具，变体RS897551430和RS993255773似乎引起了主要miRNA的显着结构变化。这些变体还预计将强烈下调成熟的miR885级别，这与在AD背景下报告的MiR885所报告的水平相一致。
可解释人工智能对
人工智能 (AI) 的发展势头强劲，其对医学和银行业等许多领域未来工作的重要性不断上升。然而，关于人类与人工智能有效合作的见解仍然很少。通常，人工智能通过解决人类的局限性来支持人类决策。然而，它也可能引起人类的偏见，尤其是以自动化偏见的形式出现，即过度依赖人工智能的建议。我们的目标是揭示可解释人工智能 (XAI) 影响自动化偏见的潜力。在这个预测试中，我们推导出一个研究模型并描述了我们的研究设计。随后，我们对酒店评论分类进行了在线实验并讨论了初步结果。我们希望我们的研究能够为安全混合智能系统的设计和开发做出贡献。关键词：自动化偏见、可解释人工智能、人机协作、混合智能。
航空工程综合后勤保障概念
飞机和火箭技术属于最复杂的技术系统，因此需要全新的后勤保障方法。现代飞机由航空电子系统、电子、机械、液压和气动子系统组成，采用最新技术和材料。复杂的技术系统需要降低成本和提高安全性的协同作用。非常昂贵的产品会引起经济回报问题，这导致需要延长LC，并在系统寿命期间降低总开发成本。它需要不断更新子系统、模块化最终产品系统、综合后勤保障并确保能够长时间服役。航空和国防系统中昂贵的CTS的长生命周期迫使人们不断快速解决经济上浮的实现、现代化和创新问题。它还越来越需要新的和革命性的科学知识和技术，快速增长的
基于脑电图的用户身份验证的音乐刺激
基于大脑信号的生物识别系统是一种新颖的方法，可用于更直观，健壮和用户友好的身份验证。al-尽管以不同的视觉刺激进行了以前的研究，但很少考虑用于大脑信号的音乐刺激。在本文中，提出了用脑电图和音乐刺激的用户身份验证系统的新框架。EEG数据每周一次从16位健康参与者中收集了三周。尽管不同类型的音乐引起了不同的响应，但用户可以根据其大脑信号识别。实验结果表明，当使用这种方法时，最佳的分类精度率约为96.75％。这些结果表明，音乐引起的反应带来了参与者区分特征，这可能被用作生物特征。
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
大脑神经模式与睡眠的记忆功能
睡眠对健康的认知（包括记忆）至关重要。睡眠的两个主要阶段，即 REM 睡眠和非 REM 睡眠，与使用表面和颅内电极记录的特征性电生理模式有关。这些模式包括非 REM 睡眠期间的尖锐波纹、皮质慢振荡、δ 波和纺锤波，以及 REM 睡眠期间的 θ 振荡。它们反映了底层神经回路的精确定时活动。在这里，我们回顾了这些电信号如何指导我们对维持睡眠期间记忆巩固的回路和过程的理解，重点关注海马 θ 振荡和尖锐波纹以及它们如何与皮质模式协调。最后，我们强调了这些大脑模式如何也能维持依赖睡眠的稳态过程，并提出了研究睡眠记忆功能的几个潜在未来方向。