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人类杏仁核快速处理看不见的恐惧面孔
1 浙江大学心理与行为科学系，浙江杭州 310028，2 北京体育大学心理学院，北京 100084，3 北京大学心理与认知科学学院、北京市行为与心理健康重点实验室，北京 100871，4 北京大学 IDG/麦戈文脑科学研究所，北京 100871，5 北京大学北大-清华生命科学联合中心，北京 100871，6 首都医科大学附属三博脑科医院功能神经外科，北京 1000932，7 首都医科大学附属三博脑科医院癫痫中心、癫痫北京市重点实验室，北京 100093，8 北京市脑疾病研究所，北京 100069，9 临床医学部首都医科大学三博脑科医院神经心理学，北京 100093
验证面部影响识别的动态虚拟面孔
识别面部情绪的能力对于成功的社会互动至关重要。评估此能力时使用的最常见刺激是照片。尽管这些stimi被证明是有效的，但它们并未提供虚拟人类所取得的现实主义水平。本文的目的是验证一组新的动态虚拟面（DVF），它们模仿了六种基本情绪以及中性表达。脸部准备以低和高的动力观察，并从前视图中观察到。为此，招募了204名由性别，年龄和教育水平分层的健康参与者，以评估其面部影响识别的DVF集。将响应的精度与已经验证的Penn情绪识别测试（ER-40）进行了比较。结果表明，DVF与标准化的自然面一样有效，以重现人类样的面部表情。DVF（88.25％）鉴定情绪的总体准确性高于ER-40面（82.60％）。每种DVF情感的热门单曲都很高，尤其是对于中性的表达和幸福的情感。在性别方面没有发现统计学上的显着差异。60年来，年轻人和成年人之间也没有发现显着差异。更重要的是，与其剖面呈现相比，AVATAR面孔的命中率增加显示出更大的动态性以及DVF的前视图。dvfs与标准的自然面一样有效，可以准确地重现人类的情感表情。
斑马鱼（Danio rerio）脑中压力的多个面孔
由于暴露于压力源而变化的某些基因的表达尚未在大脑中进行详细研究。因此，进行了斑马鱼的压力试验，旨在识别大脑不同区域中相关的基因调节途径。作为此试验中的急性压力源，已经使用了奖励，进食限制和空气暴露。通过主成分分析（PCAS）分析了来自实验性鱼大脑的基因表达数据，从而根据大脑的调节途径对单个基因进行了编译。结果并未表明整个治疗和性别组的相互反应。评估属于大样本量的类似样品结构是否可以根据处理的基因表达模式进行分类，因此数据已被引导并用于构建随机森林模型。这些揭示了分类的高精度，但是发现雌性和雄性斑马鱼的不同基因最大程度地促成了分类算法。这些分析表明，在大多数情况下，少于八个基因对于准确的分类而言是足够的。主要是属于应力轴，同位素调节途径或5-羟色胺能途径的基因对分类模型的结果具有最强的影响。
法国新内阁面临稳定性考验
朝鲜中程导弹向东部海域发射 韩国联合参谋本部称，朝鲜周一向其东部海域发射了一枚中程弹道导弹。据联合参谋本部称，韩国军方在中午左右从平壤地区探测到一枚被认为是中程弹道导弹的射弹，该射弹向东部海域发射。联合参谋本部表示，军方保持全面备战状态，并与美国和日本密切分享相关情报。这是朝鲜大约两年来首次试射导弹
公共支出与紧缩政策：法国投资国家的两面
本文深入探讨了 2008 年后财政政策的矛盾性，即一方面强调重视公共投资，另一方面又保持紧缩政策。本文通过“投资者国家”的概念阐明了这一矛盾，该概念指的是当代国家的目标是重新定义其在经济中的角色，不再局限于监管角色，而是寻求作为“投资者”的积极角色。我们认为，这种对国家角色的重新定义与将投资提升为合法化国家行为的新标准是一致的。另一方面，这种将投资作为政策合法性的主要标准的转变同时也使不被视为投资的支出变得不合法。由于采用的投资经济定义仅限于与产业政策相关的传统“生产性投资”，因此其他政策部门（即国家干预的主要领域）的支出将受到削减。因此，投资者国家意味着财政秩序的演变，施特雷克将其描述为“巩固国家”：主要目标不再是减少公共债务和赤字。但减少公共部门在经济中的“规模”的新自由主义目标绝对仍然存在。本文以法国的案例为例，展示了法国右翼政府在 2008 年金融和经济危机之后如何开始将投资置于财政政策的核心。它从一开始就这样做了，反对所谓的“当前”支出，这些支出主要与福利国家和公务员工资有关，并受到诋毁。然后，本文强调，尽管政府领导层发生了变化，并且出现了大流行危机，但这种双重财政政策论述至今仍在继续。
将在巴塞尔面部模型中被视为自然的面孔
主要成分分析（PCA）基于基于3维的可变形模型（3DMM）已被广泛应用于面部感知研究中，作为一种产生刺激的方法，可以促进真实人脸的分布（Gerig等，2018; Egger et al。，Egger et al。，2020; Walker＆Vetter＆Vetter; Walker＆Vetter，2016; Jozwik an al an;尽管BFM的潜在空间被建模为各向同性高斯分布，但高斯密度并不能可靠地表明对人们看起来自然的面部子集。要体验这一点，请参见图1，左。为了理解面部感知并能够采样自然的面孔，希望描绘出BFM内的自然面部的子集。我们进行了在线行为，其中人类受试者对二元判断的脸部自然性进行了判断。我们提供了一个概率模型，该模型在BFM潜在空间中为每个位置分配了0和1之间的概率，从而预测了相应的面部将被判断为自然外观的概率。这种方法不仅有望丰富我们对人类如何从不自然面孔辨别自然的理解，而且还将帮助研究人员从BFM中取样自然的面孔。
一种根据人脸评估魅力的人工智能方法 - CDN
注：该图显示了 11 个面部特征与魅力之间的理论关系，其中 7 个性格特征作为中介变量。绿色实线表示理论上的正相关，而红色虚线表示理论上的负相关。唯一的一条绿色虚线表示在性别二态性与魅力的关系中，男性性格特征（能力和支配）与女性性格特征（热情）的正相关效应之间的“或”关系。吸引力对魅力的影响很小，但为正，因此我们将其作为理论上合理的中介变量。
人们认为人工智能应该从人脸中推断出什么
人脸在人类社会生活中扮演着不可或缺的角色。目前，计算机视觉人工智能（AI）可以捕捉和解释人脸，用于各种数字应用和服务。面部信息的模糊性最近导致不同领域的学者就AI应该根据面部外观对人做出哪些类型的推断展开争论。人工智能研究通常通过参考人们在初次见面场景中如何形成印象来证明面部人工智能推理的合理性。批评者对偏见和歧视表示担忧，并警告说面部分析人工智能类似于面相学的自动化版本。然而，这场辩论缺少的是对人工智能“非专家”如何从道德上评估面部人工智能推理的理解。在一项包含 24 个治疗组的双场景小插图研究中，我们表明非专家 (N = 3745) 在低风险广告和高风险招聘环境中拒绝面部 AI 推断，例如肖像图像中的可信度和可爱度。相反，非专家同意广告中的面部 AI 推断，例如肤色或性别，但不同意招聘决策环境中的推断。对于每个 AI 推断，我们要求非专家以书面答复的形式证明他们的评估。通过分析 29,760 份书面辩解，我们发现非专家要么是“证据主义者”，要么是“实用主义者”：他们根据面部是否需要为推理提供充分或不充分的证据（证据主义辩解）或推理是否会导致有益或有害的结果（实用主义辩解）来评估面部 AI 推理的道德地位。非专家的辩解强调了面部 AI 推理背后的规范复杂性。证据不足的 AI 推理可以通过考虑相关性来合理化，而无关的推理可以通过参考充分证据来合理化。我们认为，参与式方法为日益可视化的数据文化中道德 AI 的发展提供了宝贵的见解。
青少年因交通死亡面临审判 - 韦斯特兰公共图书馆
定期理事会会议于 7:3» PJK 举行。出席者有市长 Plakas、Cotmcilroembers Wiacek。Breen、Schildberg。Nnnneley、Ryall 和 Sobas。缺席者无。出席者还有临时市长 Kucket、市 CTerk 财务主管 sbowalter、DPS 主任 Lang 和市检察官 Mack。由 RyaU 提出；由 Schildberg 支持：决议：批准 199S 年 1 月 4 日举行的定期理事会会议记录（如所呈现的那样）。赞成：一致通过 由 Schildberg 提出； Wiacek 支持：决议：批准 1993 年 1 月 11 日举行的特别理事会会议记录，如所呈现的。赞成：一致通过 Ryall 提出；Schildberg 支持：决议：批准所列的应付账款。赞成：一致通过 Schildberg 提出；Ryall 支持：决议：重新任命 Kim Miller、Margaret Evans、Bruce Leveck、Margaret McDonald、Donald Wattins 和 Vera Herrick 为 Uw 审查委员会成员，任期从 1995 年 1 月 1 日起。赞成：一致通过 ^