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富勒烯受体有机太阳能电池
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
查mu和克什米尔的探索性研究
教育是一生的努力，始于子宫，一直持续到死亡。它可以通过允许控制自己成功的生活和生活的环境来帮助个人发挥全部潜力。教育的基础始于一个人的幼儿，为以后的教育进步奠定了基础。如今，幼儿时代越来越多的孩子在玩电子游戏而不是传统游戏上花费大量时间。父母和教育工作者关心当前趋势，因为他们坚信传统的儿童游戏比现代电子或视频游戏更多的技能。传统游戏在幼儿发展的各个方面都可能是有益的，包括身体或运动，社会情感，道德，认知和语言发展。本研究旨在说明传统的克什米尔游戏在确保儿童人物平衡发展方面的重要性。使用的数据取自书籍，个人资源，期刊文章，报纸，网站，政府记录等。主要是定性的。
REALSoCoc 任务的探索性研究
尽管先前的研究表明一些社会认知的组成过程在正常衰老过程中会下降，但我们仍可以指出一些方法上的局限性。传统的社会认知任务分别评估各个过程，缺乏生态效度。在本研究中，主要目的是提出一种正常衰老中的综合社会认知评估，使用在非沉浸式虚拟现实中开发的原始计算机任务。45 名年轻人 (YA) 和 50 名老年人 (OA) 被要求在模拟城市环境中导航并判断他们遇到的几种情况。这些情况通过展示控制或（传统/道德）违法行为来调查社会规范。在每种情况之后，都会向参与者询问几个问题，以评估他们做出道德判断的能力、情感和认知心理理论、情绪反应和同理心，以及以社会适当或不适当方式行事的倾向。主要结果表明：(i) 随着年龄的增长，检测道德和传统违法行为的能力得以保留；(ii) 参与者的认知 ToM 能力得以保留； (iii) 情感理论与年龄相关衰退，当受害者年老时这种衰退就会消失；(iv) 正常衰老时情绪反应和情感共情会保留；(v) 正常衰老时不恰当的行为意图会增加。这项新任务提供了更自然的条件，是一种有趣的社会认知功能综合测量方法，可以更好地反映日常生活中的社会行为。
关于安全功能工程的探索性研究
摘要 - 软件安全对于大多数软件系统至关重要。开发人员必须系统地选择，计划，设计，实施，尤其是维护和进化安全功能 - 减轻攻击或保护个人数据（例如加密术或访问控制）的功能，以确保其软件的安全性。尽管库中通常可以使用安全功能，但是集成安全功能需要编写和维护其他关键安全代码。虽然已经对此类库的使用进行了研究，但令人惊讶的是，开发人员如何工程师的安全功能，如何选择要实现哪些安全功能以及哪些可能需要自定义实施以及对维护的影响知之甚少。结果，我们目前依靠主要基于常识或个体示例的假设。但是，为了为他们提供有效的解决方案，研究人员需要艰苦的经验数据，以了解从业人员的需求以及他们如何看待安全性 - 我们目前缺乏的DATA。为了填补这一空白，我们对26位知识渊博的工业参与者进行了探索性研究。我们研究如何在实践中选择和设计软件系统的安全功能，其代码级别的特征以及从业人员面临的挑战。基于收集的经验数据，我们提供了有关工程实践的见解，并验证了四个常见假设。索引术语 - 安全功能，软件安全性，安全软件开发，设计安全性，开发人员研究
Keynote-361
这是接受出版的同行评审纸的PDF文件。尽管未经编辑，但内容已受到初步格式。自然医学正在为我们的作者和读者提供这本书的早期版本。文本和数字将在本文以最终形式发表之前进行复制和证明审查。请注意，在生产过程中可能会发现可能影响内容的错误，并且所有法律免责声明都适用。
Edit-101的探索性免疫安全概况，第一个...
AAV5：腺相关病毒5型； BAB：结合抗体； CD：分化群； DC：树突细胞； MHC：主要的组织相容性复合物； NAB：中和抗体； PBMC：外周血单核细胞； SACAS9：金黄色葡萄球菌CRISPR相关蛋白9； TCR：T细胞受体。8a。细胞介导的响应
DIADEM：一项探索性优先研究计划和……
国家新闻稿 – 巴黎 – 2022 年 6 月 7 日 由 CNRS 和 CEA 共同领导的 DIADEM 1 探索性优先研究计划和基础设施 (PEPR) 旨在通过利用人工智能 (AI) 的力量加速创新材料的使用。该项目于 2022 年 6 月 7 日启动，由 PIA 4 资助，8 年预算近 8500 万欧元。它将专注于创建四个持久的平台，作为“示范”项目的基础，这些项目将使用创新方法展示关键材料。新材料的发现对于应对与能源、交通、能源转型、数字化转型和健康有关的社会挑战至关重要。然而，这些材料变得越来越复杂。人工智能 (AI) 在努力超越这种复杂性并在短时间内解决这些紧迫问题方面至关重要。基于这些新技术的 DIADEM PEPR 是一项雄心勃勃的加速计划，旨在设计并推向市场高性能材料，这些材料既耐用又由非关键和无毒的原材料制成，从而提高法国工业的竞争力，并促进法国的经济发展。 PEPR 的活动将基于分布在法国领土上的四个平台，以综合方式结合建模、数值模拟、人工智能方法、合成筛选技术和高通量表征。这些平台占 DIADEM 总预算的 40%。这些持久平台创造的协同效应将促进材料科学的创新能力。为了证明这一点，在其领域获得国际认可的科学家将基于这些平台开展“示范”项目。其中七个项目（平台和演示）已经启动，另外七个将于 9 月启动，另外三个将于 2022 年底启动。他们将展示感兴趣的材料以及战略技术的发展（3D 和 4D 打印、微流体、机器人化等），还将展示新方法的可行性。PEPR 将把近 40% 的预算用于 30 个项目，这些项目将从 2024 年开始通过三次面向广大法国社区的征集提案来选出，估计法国社区有近 4,000 名科学家。这些项目将依靠 PEPR 创建的平台，并将强调其国际性，尤其是欧洲合作。还将征集一项意向书，用于对法国科学家进行初步和专业培训，预算为 300 万欧元。
人工智能影响的探索性研究
本研究调查了银行业的人工智能技术如何影响消费者的整体体验。它关注的是消费者个人数字化转型如何影响数字银行的发展，以及这如何进一步影响消费者的期望和体验。它评估了银行如何使用人工智能虚拟代理（如聊天机器人）来改变消费者使用银行设施的方式。最后，本研究调查了新银行在银行业的范围。研究发现，数字化转型导致消费者对银行的期望增加。虽然银行通过虚拟代理彻底改变了他们的客户服务产品，但客户并没有以预期的速度参与其中。研究结果显示，由于消费者知识差距，新银行的运营并未达到预期水平，而银行缺乏向客户宣传的信息。
可解释人工智能的探索作用
Emily Sullivan (2019) 在最近的一篇评论中研究了 ML 模型在科学研究中的使用。尽管她否认不透明性会对这些模型的科学效用产生负面影响，但 Sullivan 认为它们的链接不确定性会。Sullivan 将链接不确定性定义为“缺乏支持将模型与目标现象联系起来的科学和经验证据”（Sullivan 2019: 1）。换句话说，当不清楚模型是什么模型时，就会出现链接不确定性。作为一个说明性示例，Sullivan 考虑了 Deep Patient：一种学习将患者特征映射到可能疾病上的 DNN（Miotto 等人，2016）。她的观点是，尽管网络发布了可靠的诊断预测，但医学科学家可以从该模型中获得的理解是有限的。这是因为不清楚该模型是否追踪了患者特征与可能疾病之间的真正因果关系，或者它是否仅仅是利用了虚假的相关性，例如，具有某些特征的患者比其他特征接受更频繁的测试。