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一个大脑网络支持人类决策中的社会影响
人类从自己的试用经验中学习并观察他人。但是，在不确定的环境中直接学习和社会学习并存时，脑电路如何计算预期价值。使用多人奖励学习范式与185名参与者（39名被扫描）实时使用，我们观察到，在面对不同意的信息时，个人屈服于小组，但观察到信息会增加信心。利用计算建模和功能磁共振成像，我们通过经验和替代估值通过观察者及其可分离的估值以及它们可解散但相互作用的神经表示，但分别在腹膜前额叶皮层和前扣带回皮质中进行了相互作用。他们的功能性耦合与右颞叶交界处，反映瞬时社会信息实例化了迄今未经表征的社会预测错误，而不是奖励预测错误，而不是奖励预测错误。这些发现表明，涉及大脑奖励中心和社会枢纽的综合网络支持人类决策中的社会影响。
偏差反馈影响运动想象 BCI 的学习
简介：提出了各种用户训练来帮助用户完成运动想象（MI）BCI 任务，例如，使用正（有偏见）反馈（它是对一个人标记的大脑活动的乐观表示）已被证明可以提高表现[1]或学习[2]。相反，在[3]中，正反馈减少，而负反馈增加用户在一次会话中的学习。为了更好地理解有偏见的反馈对BCI训练期间的表现和学习的好处，我们考虑了用户状态，例如工作量和心流状态，一种最佳认知控制、沉浸和愉悦的状态，这些状态已被证明与表现相关[4]。材料、方法和结果：30名参与者（12名女性，平均年龄：28.56岁，SD：6.96）分为3组：1.无偏见，2.正偏见和3.负偏见，其中SVM分类器输出使用累积beta分布函数实时偏置。参与者参加了 2 个环节，每个环节包括校准（2 次运行）和测试（6 次运行）。一次运行包含每个类 20 次试验，持续约 5 分钟。用户使用左右手 MI 玩 Tux Racer 游戏。每次运行后，分别使用 NASA-TLX [5] 和 EduFlow [6] 问卷评估工作量和流动状态。在线表现被计算为分类器的峰值表现。学习率是环节内在线表现与运行的线性回归的斜率，例如高于零表示积极学习，而低于零表示学习下降。我们发现学习率在组×环节之间存在显着的相互作用（双向方差分析，p <0.01），图 1.A；但组间表现没有差异。我们发现流动状态与表现（Pearson's r = 0.30）和学习率（r = - 0.20）之间存在相关性（p <0.05，用 FDR 校正）；工作量与绩效之间没有相关性，但与学习率有相关性（r=0.13）。最后，我们发现各组之间存在显著差异，EduFlow 分数的认知控制维度 p<0.05，如 [4] 图 1.B 所示。
互联网如何影响现代市场经济发展
使用，这进一步推动了移动互联网的繁荣。互联网正在成为这个数字时代的营销和商业工具。它给我们带来了一场难以想象的巨大变革。这背后的原因是互联网的覆盖范围几乎可以覆盖任何人和每个地方，因此我们的生活和未来将受到相应的影响。不仅对每个人，而且对我们的组织，工作环境，家庭和企业等，互联网都引领我们尝试更多，体验更多。在人类历史的进化中，当有了高效和密切的沟通时，就会有进化的进步，这将导致营销和商业进入一个全新的阶段。互联网时代已经超越了历史上的任何其他时代。没有什么能比得上互联网覆盖的深度和广度，它让我们头晕目眩。总之，互联网是即时的和全球性的（Heslop＆Angell，1994）。
一切都来得及时：对团队领导沟通的影响......
教育部（2015 年 2 月）。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf
一切都来得及时：对团队领导沟通的影响......
教育部（2015 年 2 月）。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf
哪些因素影响人们对人工智能采用的态度
机器学习和相关技术的快速发展提高了人们对自动驾驶汽车、自主手术和人工智能 (AI) 其他用途的乐观态度。但这些技术的采用不仅仅是算法设计和训练方面的突破。世界各地的监管机构将不得不对围绕人工智能的法律和政策做出一系列选择。为了进一步了解他们将如何做出这些选择，我们利用了一个独特的调查对象——690 名美国地方官员——美国地方官员的代表性样本。鉴于美国的分散结构，这些官员将做出许多关于人工智能采用的决定，从政府使用到监管。结果显示，对自动驾驶汽车的支持程度高于自主手术。此外，那些在 COVID-19 大流行之前使用过拼车应用程序的人对自动驾驶汽车的支持程度明显更高。我们还发现，自我报告的对人工智能的熟悉程度与对人工智能在各种领域的应用的认可度增加相关，包括面部识别、自然灾害影响规划，甚至军事监视。与此相关的是，那些对采用人工智能表示更大反对的人似乎也更关心隐私和信息之间的权衡以及算法中的偏见。最后，受访者使用的解释逻辑因性别和之前使用人工智能的经验而异，我们通过定量文本分析证明了这一点。
驾驶舱界面设计对飞行员状况的影响...
有许多事故和事件与模式混淆有关。自动油门和自动驾驶仪传统上是驾驶舱中的独立系统，但它们可以通过飞行物理相互作用。航空电子工程师一直在应用自动化来减少飞行员的工作量并提高飞行安全性。虽然基本的自动化系统执行相当简单的任务，例如保持高度或航向，但现代飞行引导和控制系统通常具有不同的操作模式。结合眼动追踪和 NASA-TLX 测量，将新的飞行模式指示器 (FMA) 概念与传统 FMA 进行了比较。该实验涉及 17 名年龄在 22 至 47 岁之间的参与者（M = 29.18，SD = 6.73）。结果表明，增强显示显著降低了 NASA-TLX 对心理需求、时间需求和努力的感知工作量；同时通过呼叫模式变化的感知提高了爬升转弯期间的性能和情况意识。此外，参与者的注视持续时间在传统设计和通过添加绿色边框的视觉提示的增强设计之间对空速和高度指示器有显著差异。解释现有飞行模式提示需要付出相对较高的认知努力，这无疑是造成模式混淆的一个因素。注视持续时间和主观工作量之间的显著差异证明了所提出的可视化提示对 FMA 的潜在好处。作者：simp
分子和细胞上下文影响SCN8A变异函数
引入编码电压门控钠（Na V）通道的基因中的致病变异在患有早发作，发育和癫痫性脑病（DEE）的个体中经常发现，以及相关的神经发育障碍（NDDS）（NDDS）（1，2）。确定Na V通道变体的功能后果可以提供有关病理生理机制的信息，并可能指导精确的治疗方法（3，4）。使用正确的分子环境（例如，物种起源，剪接同工型）来研究离子通道变体的功能，对于准确的评估至关重要。编码Na V 1.6的SCN8A中的致病变异已成为神经衰变疾病的重要原因，在婴儿期间典型发作（5）。最早发现的DEE与具有功能获得性能的非截断变体（例如增强的持续电流，激活的电压依赖性改变）。随后，在患有临床严重程度较大的表情的个体中发现了SCN8A变体，而没有癫痫发作（6）。在成熟的神经元中，Na V 1.6位于轴突初始段，该通道用于发起动作电位（7）。基因在早期发育过程中经历了特定的替代剪接事件，包括框架内包含2个不同版本的外显子5中的1个，该版本编码了第一个电压 - 感应域的一部分（8）。重要的是，国家生物技术信息中心（NCBI）指定为变体1（NM_014191）的SCN8A参考编码顺序（NM_014191）包括外显子5N，而包括外显子5A的序列为外显子5N在胚胎发育期间和出生后立即占主导地位，但大约1岁的转录本包含替代外显子5A超过含有5N的外显子，并且5A同工型在春季春季占主导地位（9）。
蛋白质的氨基酸组成影响其表达
细胞中每种蛋白质的数量仅与其基因转录率部分相关。对蛋白质合成水平的独立影响包括 mRNA 序列基序、氨酰基-tRNA 合成水平、延伸因子作用和蛋白质对降解的敏感性。我们在此报告，蛋白质的氨基酸组成也可以通过两种不同的方式影响其表达水平。动物体内氨基酸的营养分类反映了它们的稀缺性——必需氨基酸 (EAA) 依赖于饮食供应，非必需氨基酸 (NEAA) 来自内部生物合成，条件性必需氨基酸 (CEAA) 则来自两者。通过访问公共蛋白质组学数据集，我们证明蛋白质的 CEAA 序列组成与表达呈负相关——在快速细胞增殖过程中相关性增强——表明 CEAA 的可用性可以限制翻译。同样，具有最极端 EAA 组成的蛋白质通常丰度较低。后者的蛋白质参与味觉和觅食行为、氧化磷酸化和趋化因子功能等生物系统，因此将它们的表达与 EAA 可用性联系起来可能作为对营养不良的稳态反应。蛋白质组成也会影响人类的一般表型和疾病易感性：身材蛋白富含 CEAA，而超过 700 种癌症蛋白的精选数据集在 EAA 中的代表性明显不足。我们还表明，单个氨基酸可以影响所有生命界的蛋白质表达，这种影响似乎源于每种氨基酸不变的结构和 mRNA 编码特征。物种特异性环境生存途径富含蛋白质，单个氨基酸组成有利于更高的表达。这两种氨基酸驱动的蛋白质表达调控形式有望为系统生物学、进化研究、实验研究设计和公共卫生干预提供新的见解。
一切都来得及时：对团队领导沟通的影响......
教育部（2015 年 2 月）。改革后的 GCSE 和 A 级科目内容。政府咨询回应。取自 https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/403347/Reformed_GCSE_and_A_level_subject_content_Government_ response.pdf