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A（H5N1）人类流感迅速准备分析
，我们对美国食品药品监督管理局（US FDA）和欧洲药品局（EMA）（EMA）目前许可的A / H5N1疫苗进行了快速景观分析（见表1）。我们的分析确定了八种许可的疫苗：三种由美国FDA许可的，五个由EMA许可。没有疫苗获得美国FDA和EMA的许可。此外，这些疫苗中只有一种由世界卫生组织（WHO）预先资格。在人类H5N1爆发的情况下，这可能会构成挑战，在该爆发中，在未获得许可的管辖区需要其中一种疫苗。
人类和奶牛中的三甲胺N-氧化物
格陵兰鲨鱼是一个海洋谜。该生物认为这是世界上最长的脊椎动物。他们在100年后性成熟，生存了四个多世纪。鲨鱼还包含一些最高的生物学观察到的组织浓度，称为三甲胺N-氧化物（TMAO）。虽然在食用新鲜时有毒，但格陵兰鲨会被压缩并干燥以降低tmao含量，并生产一种发酵又有臭味的食物，称为Hákarl。这些古老的“鲨鱼叮咬”是独一无二的，但正是TMAO引起了科学界最近的关注。这是因为TMAO被标记为心脏病的“新红麻风险”（Abbasi，2019年）。的确，已经发表了许多研究，将较高的TMAO浓度与心血管疾病以及人类中非酒精脂肪肝病（NAFLD）联系起来（Li等人，2017b，Roncal等，2019； Tan等，2019）；但是，科学是有争议的，受到重大批评。研究以红肉，乳制品，鸡肉，鸡肉，鸡蛋和鱼类在肠道中分解为三甲胺（TMA）的饮食中L-肉碱，胆碱或甜菜碱的能力，这些能力被含有烯烃的含有烯烃的Monooxygengengengerase-3（FMO3）（FMO3）（FMO）分解为三甲胺（TMA）（TMA）（TMA）。对于乳制品行业来说，TMAO的故事有几种影响。首先，内源性tmao的增加可能间接反映胆碱，甜菜碱或L-肉碱的胃肠道降解和有限的生物利用度，这些胆碱，肉碱或L-肉碱通常被作为乳房牛牛牛的肉豆蔻补充剂喂养。第二，TMAO可能会对牛代谢产生直接影响，从而影响动物的牛奶产量或健康。第三，牛奶和乳制品是胆碱和胆碱等牛皮前体的潜在来源，因此对消费者质疑自己的乳制品摄入量表示了潜在的关注。本评论打破了人类和奶牛对TMAO的当前理解。考虑了TMAO在人类疾病发展中的关联和因果作用，重点是潜在的作用方式。研究的研究集中在乳制品消费和TMAO之间的关系中，以意识到仅单一的饮食成分（如乳制品）不足以影响疾病的进展。
探索人类与人工智能之间的力量平衡，并提出一些问题
人类还是人工智能 (AI)，谁主宰着世界的命运？这个问题直指当代人类对未来的生存焦虑。如果我们想认真考虑不友好的人工智能“神经元”是否对人类文明和人类在宇宙中的持续存在和进化构成威胁，我们需要尽可能多地了解我们所处的宇宙、我们在其中的位置，以及认知、意识和心态到底是什么。我们如何结合哲学、认知科学和技术视角，探索人类与人工智能之间不断发展的关系，以参与和解决人类-人工智能综合体的核心问题，即文明的未来——它将是什么样子，谁可以声称是我们的继任者，走向什么样的目标和结局？人类认知的进化和发展以及人工智能的出现可以帮助我们确定未来发展的潜在路径。相对于我们自身的历史和发展，以及人工智能能为我们提供的可能性，我们今天处于什么位置？本文探讨了人工智能日益自动化所带来的伦理、社会和生存问题，以及它与人类历史的关系，从人类的起源到当代的文化表现。本文还强调了整体方法对于理解和应对人工智能发展带来的风险的重要性。这些方法应该结合哲学、道德、心理和技术等各个领域的发现，以管理一系列复杂的问题。总而言之，本摘要强调了超越简单的人与机器划分的复杂观点的迫切必要性。它提出了这样一种情况：人类使用人工智能作为一种工具，来增进集体幸福，确保对技术进步和更大的生命系统进行负责任的管理。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
揭示了人类使用皮质摄影的事件相关电位的生理起源
图3。ERP分析及其结果的概述。 A. 在受试者S3中表现出由听觉刺激（红点）或按钮按（绿点）引起的诱发电势的位置。 B. 在听觉刺激（左）和位置A1和M1的纽扣刺激期间ECOG活动的时间课程及其跨审判平均值。 位置A1处的单次试验ECOG响应在刺激发作处进行相锁定，并表现出与跨审判平均值相同的N1，P1和P2分量。 相比之下，位置M1处的单次试验ECOG响应在运动开始时没有相锁，因此在所有试验中，平均没有诱发的电位。 相反，在所有试验中的平均水平造成了缓慢的皮质潜力。 C。位于A1-3和M1-2的平均AEP（左侧的红色痕迹）和MRP（右侧的绿色痕迹）及其在受试者S3中的平均值。 所有听觉位置均表现出清晰的N1，P1和P2组件，并且所有运动位置均具有突出的慢速皮质潜力。 D.来自受试者S3位置A1和M1的ERP的时间课程，在两个不同的频带（<3 Hz和3-40 Hz）中。 AEP的特征成分由3-40 Hz频段捕获。 相反，只有在<3 Hz频段中才能看到MRP中的缓慢负电位。 E.基线（-400至0 ms）和ERP（分别为0至400毫秒）周期（分别为顶部和底部）的<3 Hz和3–40 Hz频段（分别为top和底部）的3–40 Hz频段，在所有与任务相关的位置和所有受试者中都计算出来。 基线活性主要由3-40 Hz带功率组成（P <0.001，配对t检验）。ERP分析及其结果的概述。A.在受试者S3中表现出由听觉刺激（红点）或按钮按（绿点）引起的诱发电势的位置。B.在听觉刺激（左）和位置A1和M1的纽扣刺激期间ECOG活动的时间课程及其跨审判平均值。位置A1处的单次试验ECOG响应在刺激发作处进行相锁定，并表现出与跨审判平均值相同的N1，P1和P2分量。相比之下，位置M1处的单次试验ECOG响应在运动开始时没有相锁，因此在所有试验中，平均没有诱发的电位。相反，在所有试验中的平均水平造成了缓慢的皮质潜力。C。位于A1-3和M1-2的平均AEP（左侧的红色痕迹）和MRP（右侧的绿色痕迹）及其在受试者S3中的平均值。所有听觉位置均表现出清晰的N1，P1和P2组件，并且所有运动位置均具有突出的慢速皮质潜力。D.来自受试者S3位置A1和M1的ERP的时间课程，在两个不同的频带（<3 Hz和3-40 Hz）中。AEP的特征成分由3-40 Hz频段捕获。相反，只有在<3 Hz频段中才能看到MRP中的缓慢负电位。E.基线（-400至0 ms）和ERP（分别为0至400毫秒）周期（分别为顶部和底部）的<3 Hz和3–40 Hz频段（分别为top和底部）的3–40 Hz频段，在所有与任务相关的位置和所有受试者中都计算出来。基线活性主要由3-40 Hz带功率组成（P <0.001，配对t检验）。AEP的P1和N1组件由3-40 Hz带功率（P <0.001，配对t检验）组成，而MRP的主要由<3 Hz频带功率组成（P <0.001，配对t检验）。F.功率（顶部）和3-40 Hz频段中的AEP（底部）的形状，用于试验最高（实心）且最低（虚线）的第10个百分位数的固定力（计算每个任务相关位置，平均所有位置和受试者的平均）。较高的刺激性功率会导致AEP中较高的N1振幅（p <0.05，t检验，fdr校正了n = 22）。G.功率（顶部）和MRP的形状（底部）。前刺激功率不会显着影响MRP的形状（p <0.05，t检验，fdr校正了n = 15）。
免疫力启动未取消番茄1
人工智能（AI）在预期我们的行为方面变得越来越有效。这种影响在不久的将来会影响我们对使用AI助攻产生的事件的控制权？这反过来会影响我们的决策，行动，心理健康和责任感。在日常生活中，我们对我们的行动适应这些延误后在各种延误中发生的事件的代理意识。在这里，我们调查了我们的代理意识是否也可以适应不寻常的情况，在这种情况下是在行动之前的。我们使用了一个在线游戏，玩家旨在击败计算机来查找和单击目标以触发动画，而实际上，算法在播放器单击之前触发了动画。动画不是由算法随机控制的，而是基于玩家过去动作的历史和当前运动的开始。我们使用相关性，机器学习解码和建模方法来捕获玩家如何计算其在动画上报告的代理意识。我们发现证据表明，在不到一个小时的时间里，玩家隐含地了解到动画的时机与他们自己的行为有关，并相应地调整了他们的代理意识。这样的发现可能会帮助我们预测人类将如何整合AI辅助以指导其行为。
人工智能生成语言模型的当前状态比人类在不同的思维任务上更具创造力
公开访问的人工智能（AI）大语模型（例如ChatGpt）的出现已引起了有关AI功能含义的全球对话。对AI的新兴研究提出了这样的假设，即创造潜力是一种独特的人类特征，因此，人类的看法与AI客观上能够创造的东西之间似乎存在脱节。在这里，我们旨在评估与AI相比人类的创造潜力。在本研究中，人类参与者（n = 151）和GPT-4为替代用途任务，后果任务和不同关联任务提供了反应。我们发现，与人类同行相比，AI在每个不同的思维测量中都具有更强的创造力。具体来说，当控制响应的流利度时，AI是更原始和精心制作的。目前的发现表明，与人类受访者相比，AI语言模型的当前状态具有更高的创造力。
将投射意识模型和虚拟人类结合起来进行沉浸心理学研究：模拟TOM评估的概念证明
将明确的心理机制和可观察的行为与心理和行为科学的核心目的有关。挑战之一是理解和模拟意识的作用，尤其是其主观的观点是行为治理中内部的代表性（包括社会认知）。朝向这个目标，我们将投射意识模型（PCM）的原理实现为体现为虚拟人类的人造代理，从而扩展了该模型的先前实现。我们的目标是纯粹基于模拟提供概念验证，作为未来方法论框架的基础。其总体目的是在虚拟现实中的实验背景下，基于与意识研究相关的模型来评估人类参与者中隐藏的心理参数。作为方法的例证，我们专注于模拟心理理论（TOM）在选择方法和回避行为中的作用（TOM），以优化对代理人偏好的满意度。我们在虚拟环境中设计了一个主要实验，可以与真正的人类一起使用，使我们能够将行为分类为汤姆的秩序，直至第二阶。我们表明，使用PCM的试剂在本实验中表现出具有TOM一致参数的预期行为。我们还表明，代理可以用来正确估计彼此的汤姆顺序。此外，在补充实验中，我们证明了代理如何同时估计TOM的顺序以及归因于其他人以优化行为结果的偏好。未来的研究将在虚拟现实实验中通过经验评估和微调实际人类的框架。
发生，埃塞俄比亚中部家禽和人类的弯曲杆菌的危险因素和抗菌素抗性：一种健康方法
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