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第三十七届人工智能不确定性会议（UAI 2021）论文集，PMLR 161：1-11。
Ashish Sabharwal Allen 人工智能研究所 Bo Liu 奥本大学 Aaditya Ramdas、Kun Zhang 卡内基梅隆大学 Sebastien Destercke 法国国家科学研究院 Elias Bareinboim 哥伦比亚大学 Alexander Shekhovtsov 布拉格捷克技术大学 Linda van der Gaag Dalle Molle Molle 人工智能研究所 Dalle Marco | Artificialy Nevena Lazic、Silvia Chiappa、Theophane Weber、Tim Genewein DeepMind Sach Mukherjee DZNE |剑桥大学 Mykola Pechenizkiy、Robert Peharz 埃因霍温理工大学 Christina Heinze-Deml、Fanny Yang、Niao He 苏黎世联邦理工学院 Zoltan Szabo 巴黎综合理工学院 Mats J. Stensrud 巴黎联邦综合理工学院 德国 Magers A 中心 Jausanne |柏林工业大学 Branislav Kveton 谷歌研究中心 Aurelie Lozano IBM 研究中心 Jin Tian 爱荷华州立大学 Vanessa Didelez 不来梅莱布尼茨研究所 Vasilis Syrgkanis 微软研究中心 Rajesh Ranganath 纽约大学 Fabio Ramos NVIDIA |悉尼大学 Johannes Textor、Tom Claassen、Tom Heskes 拉德堡德大学 Qiang Ji 伦斯勒理工学院 Shohei Shimizu 滋贺大学 | RIKEN Mathias Drton 慕尼黑工业大学 Uri Shalit Technion Amir Globerson 特拉维夫大学 | Google Vibhav Gogate 德克萨斯大学达拉斯分校 Alessio Benavoli 都柏林圣三一学院 Kristian Kersting 达姆施塔特工业大学 Anna Helena Reali Costa、Fabio Cozman 圣保罗大学 Piotr Zwiernik 庞贝大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Davido Fabra Eric Nalisnick 不列颠哥伦比亚大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Bricardo、欧文·尼尔斯 Richard Hansen 哥本哈根大学 Aapo Hyvarinen、Mikko Koivisto 赫尔辛基大学 Benjamin Marlin 马萨诸塞大学阿默斯特分校 Robin Evans 牛津大学 Marco Valtorta 南卡罗来纳大学 Linbo Wang 多伦多大学 Alex Luedtke、Emilija Perkovic、Thomas Washington S. Richardson 大学
第三次人工智能浪潮
为什么这项关键技术现在为德国和欧洲提供了历史性机遇 作者：Holger Hoos 和 Kristian Kersting 一方面，人类正面临着巨大的挑战——气候变化、流行病、地缘政治变化和人口结构变化。另一方面，也取得了巨大的进步：分子手术刀 CRISPR-Cas9 正在彻底改变精准医疗，引力波已经被探测到，更便宜、可重复使用的太空飞行器正在提供以前难以想象的太空通道。这既令人欣慰又必要，因为我们这个时代的主要问题需要远远超出目前科学和技术可行性的解决方案。人工智能 (AI) 在此背景下发挥着特殊作用，原因有二：首先，这些问题至少在一定程度上是由人类智力的自然局限性造成和加剧的。其次，作为数字化转型的下一阶段，人工智能是一种应用范围广泛的通用技术。令人担忧的是，人们对人工智能到底是什么仍然存在困惑。有时，它被用来指代展现人类智能全谱的机器，从而至少在原则上可以取代或超越人类，其后果令人担忧，这是可以理解的。另一方面，一段时间以来，人们倾向于将人工智能等同于机器学习，或者更狭义地说，等同于使用人工神经网络的所谓深度学习。这两种人工智能概念都是误导性的。所谓的转换器可以根据最少的输入添加或几乎完全编写文本。1956 年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡 (John McCarthy) 创造了“人工智能”一词，此后，该词被定义为对能够重现智能（不一定是人类）行为的计算机程序的追求。然而，人工智能的核心问题早在 1950 年就由英国计算机先驱艾伦·图灵提出：机器能思考吗？事实上，人工智能最近取得了令人印象深刻的重要进展，特别是在机器学习领域，无论是在基础研究还是在应用方面。Deep Mind 最近开发的“AlphaFold 2.0”程序已被证明能够以实验室实验的精度预测蛋白质的三维结构，从而有助于更好地诊断和治疗疾病，或设计专门用于产生能量或分解污染物的酶。我们（幸运的是）距离实现涵盖人类智能全部范围的通用人工智能还很远。与此同时，当前的人工智能技术不仅仅涵盖机器学习。除了学习之外，逻辑和数学推理、知识建模等方法和
飞机、制造和供应链并行设计的系统工程整体方法
这项博士研究活动是在德国航空航天中心 (DLR)，具体来说是在汉堡航空系统架构研究所进行的，由那不勒斯费德里科二世大学的飞机和飞行技术设计 (DAF) 研究小组进行学术监督。它是在 H2020 AGILE4.0 项目中开发的，并在正在进行的 Horizon Europe Colossus 项目中得到利用，这两个项目均由欧盟委员会资助。在这段旅程中，我遇到了很多人，我想对他们表示感谢。首先，我要对我的导师表示感谢。感谢 Björn Nagel 给我机会踏上这段旅程，感谢他一直对我的信任，感谢他尽管有很多承诺，但始终陪伴在我身边。我感谢 Pier Davide Ciampa 选择我，感谢他一直相信我的潜力，感谢他为我提供宝贵的技术建议，感谢他不断给我灵感。我衷心感谢 Fabrizio Nicolosi 立即愿意负责我的活动，并对我的工作和努力给予信任。最后，我感谢 Pierluigi Della Vecchia 的持续参与和支持。我还要衷心感谢 Ana Paula Cuco、Joao Mello、Felipe Odaguil、Ton van der Laan、Nathalie Bartoli 和 Thierry Lefebvre。我非常感谢三年多来我们每周五进行的精彩讨论。多亏了你们，我在职业和个人方面都得到了成长。我学到了很多东西，每天都在挑战自己，以获得新技能并实现我们共同的目标。感谢你们与我分享你们的热情、激情和工作承诺。感谢你们将我们的职业关系变成了真正的友谊。特别感谢 Nathalie 和 Ana，她们继续成为勤奋女性的鼓舞人心的榜样。感谢你们在 AGILE4.0 活动期间分享的所有美好时刻。感谢整个 AGILE4.0 联盟多年来提供的所有反馈。我要特别感谢审稿人 Christopher Jouannet 和 Andrea Cini。感谢你们花时间审阅我的工作并提供反馈，这无疑改进了这篇论文并为未来的工作提供了宝贵的见解。还要感谢会议专员 Kristian Amadori、Rauno Cavallaro 和 Agostino De Marco 参加我的博士论文答辩。我的同事们也值得我感谢，他们支持我和我的博士学位，即使是间接的。特别感谢我所在的团队。感谢你们所有引人入胜且鼓舞人心的讨论。我还要感谢 Luca Boggero 从不怀疑我的能力，鼓励我永不放弃，并始终
休斯顿消防局
自 1838 年成立以来，休斯顿消防局已发展成为美国第三大消防局。随着时间的推移，其使命已不仅仅是扑灭火灾，如今，它每天为数千人提供服务，但通过其预防计划影响数百万人。如果没有 HFD，生命损失和财产损失将是灾难性的。战略计划是组织为指导其使命而制定的最高级别计划。该计划有助于将消防局内的所有人员和优先事项以及部门本身与休斯顿市以及从 HFD 使命中受益和/或为其做出贡献的各种利益相关者保持一致。HFD 的所有其他计划均基于战略计划及其优先事项。因此，战略计划并不讨论 HFD 所做的一切；部门计划根据我们的战略方向和优先事项进行讨论。战略计划会定期进行审查和更新，以确保其与当前情况相关，并将继续为 HFD 服务，而 HFD 服务于休斯顿市和公众。该战略计划最初于 2019 年制定，但具有新的动态性质，侧重于正确的长期目标和实现这些目标的动态冲刺。在指挥人员变动后，该计划于 2021 年 3 月得到重申，以便新管理层确认优先事项。该计划使我们能够更加专注于实施，不断分析周围不断变化的情况，然后在实现旧目标的同时承担新目标。它旨在每周在消防部门的各个级别进行管理。因此，它被视为一个过程，而不是一个项目。当前文件重点介绍了 2022 财年的长期目标以及具体目标、目标和指标。在这个高度动荡和不断变化的环境中，这意味着无论发生什么情况或谁领导，我们的战略计划都将具有相关性。战略计划是在 HFD 以及外部利益相关者的意见下制定的，来自各个部门的核心团队承担了重任。他们亲自与指挥官、官员、消防员和数百名利益相关者进行了交谈。他们邀请所有人员合作，并收集了 350 多名休斯顿消防人员的调查答案。他们汇编了这些结果，组织起来，并提交给领导层和工会进行评估和反馈。战略规划团队由消防队长、助理队长、工会 341 分会主席、员工心理学家、医疗主任和核心团队组成，他们举行了 4 次面对面会议，中间每周进行一次沟通，讨论每一项举措，并将它们缩小到最重要、最紧急和最可行的举措。该过程由 Alignment Executive Coaching 的 Kristian Jaloway 和 John Oberg 主持。
生日快乐，人工智能！
[本文原德文版于2021年8月2日发表于德国国家日报《世界报》经济版AI专栏“Aus dem Maschinenraum der KI”，第10页。10.][使用www.DeepL.com/Translator（免费版）翻译 - 欧洲制造的AI技术，请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/DeepL_Translator，随后由作者进行润色和修改。]来自AI引擎室的消息 生日快乐，AI！人工智能迎来 65 岁生日——是时候祝贺了 作者：Kristian Kersting 人工智能，简称 AI，正在迎来 65 岁生日：1956 年 6 月至 8 月，美国科学家 John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester 和 Claude Shannon 在新罕布什尔州达特茅斯学院组织了“达特茅斯人工智能夏季研究项目”，这被认为是 AI 的诞生。这四个美国人的前提仍然是当今所有 AI 研究的基础：智能的每个方面，而不仅仅是学习能力，都可以被精确地描述，以便计算机可以模拟它。早在 1956 年，人们就开始讨论计算机是否能借助人工神经网络达到大脑的性能。如今，学习这样的网络（现在具有让人联想到大脑三维连通性的分层结构，因此称为深度学习）已带来许多突破 — 最近的一个突破是生物学的一个核心问题：预测蛋白质的三维折叠。对于 2009 年诺贝尔生理学或医学奖获得者伊丽莎白·布莱克本来说，这是革命性的，因为它将使我们能够更深入地了解基因组序列。回到克劳德·香农。他也被认为是数字时代之父，但他抵制了有关他创立的信息理论的炒作（及其后果）。在 1956 年的一篇题为“潮流”的文章中，他将炒作比作一辆被热情但并非总是知识渊博的追随者包围和陪伴的潮流。只要巧妙地将文章中的一些关键词替换掉，例如将“信息理论”替换为“深度学习”，将“控制论”替换为“数字化”，将“解码器”替换为“人工神经网络”，就会发现他的批评非常及时，Krisha Mehta、Charles Frye 和 Toby Walsh 已经注意到了这一点。我真的很惊讶，他在 1956 年的经历与我今天的经历如此吻合。这是我的结果：深度学习在过去几年里已经成为一种科学潮流。它最初是计算机视觉工程师的一种技术工具，在大众和科学媒体中都得到了极大的宣传。部分原因是它与计算机、控制论和自动化等时尚领域的联系；部分原因是它的主题新颖。因此，它的重要性可能已经超出了它的实际成就。我们许多不同领域的科学家同行们被这种宣传和科学分析的新途径所吸引，正在将这些想法应用于他们自己的问题。它被应用于生物学、心理学、语言学、基础物理学、经济学、组织理论等许多领域
NorCAS 征文通知.pdf
成员： • Orazio Aiello，国立大学。新加坡（SG）• Janne Aikio，大学奥卢大学 (FI) • Johan Alme，卑尔根大学 (NO) • Atila Alvandpour，林雪平大学 (SE) • Paul Annus，Taltech (EE) • Snorre Aunet，NTNU (NO) • Marco Balboni，费拉拉大学 (IT) • Abdullah Baz，Umm Al-Qura 大学 (SA) • Elmars Bekecal，里士满技术大学，里士满大学 (SE) • 隆德大学 (SE) • Claudio Brunelli，诺基亚 (FI) • Luigi Carro，UFRGS (BR) • Mario Casu，都灵理工大学 (IT) • Kun-Chih (Jimmy) Chen，国立中山大学 (TW) • Yong Chen (Nick)，清华大学。 （中国） • Hans Jakob Damsgaard，诺基亚（FI） • Patricia Derler，国家仪器（美国） • Peeter Ellervee，Taltech（EE） • Diana Goehringer，德累斯顿工业大学（德国） • Gunnar Gudnason，奥迪康（丹麦） • Xinfei Guo，Mellanox TechnSEologies（美国） • Half-Houston University（美国），阿尔托大学（FI） • Shadi Harb，英特尔，（美国） • Thomas Hollstein，Taltech（EE） • Heikki Hurskainen，诺基亚（FI） • Waqar Hussain，Nordic Semiconductors（NO） • Maksim Jenihhin，Taltech（EE） • Gert Jervan，Taltech（EE） • Ted Johan SE，Gulson University（CA）nar Kjeldsberg，NTNU（NO） • Kristian Gjertsen Kjelgård，Univ.奥斯陆（挪威） • Peter Koch，奥尔堡大学（丹麦） • Selcuk Köse，大学罗切斯特 (美国) • Marko Kosunen，阿尔托大学 (FI) • Olli-Erkki Kursu，大学。奥卢 (FI) • Kimmo Kuusilinna，Nosteco (FI) • Vesa Lahtinen，诺基亚 (FI) • Yannick Le Moullec，Taltech (EE) • Pasi Liljeberg，图尔库大学 (FI) • Liang Liu，隆德大学 (SE) • Farshad Moradi，奥胡斯大学 (DK) • Ilkka Nissinen，大学。奥卢 (FI) • Sajjad Nouri (DE) • Jari Nurmi，特拉维夫大学 (FI) • Vojin G. Oklobdzija，加州大学戴维斯分校 (美国) • Milica Orlandić，挪威科技大学 (NO) • Dmitry Osipov，ITEM (DE) • Vassilis Paliouras，大学。帕特雷 (GR) • Darshika G. Perera，UCCS（美国） • Ernesto Pérez，CSEM（瑞士） • Luca Pezzarossa，DTU（丹麦） • Sebastian Pillement，Univ.南特大学 (FR) • Juha Plosila，图尔库大学 (FI) • Timo Rahkonen，奥卢大学 (FI) • Toomas Rang，Taltech (EE) • Jussi Ryynänen，阿尔托大学 (FI) • Ketil Røed，大学。奥斯陆（挪威） • Juha Röning，大学奥卢大学（FI） • Alireza Saberkari，林雪平大学（SE） • Martin Schoeberl，丹麦技术大学（DK） • Shahrian Shahabuddin，俄克拉荷马州立大学(美国) • Ibraheem Shayea，伊斯坦布尔技术大学。 (TR) • Ming Shen，奥尔堡大学（DK） • Olli Silvén，奥卢大学（FI） • Henrik Sjöland，隆德大学（SE） • Kalle Tammemäe，Taltech（EE） • Jing Tian，南京大学（CN） • Kjetil Ullaland，卑尔根大学（NO） • Vishnu Unnikrishnan，坦佩雷大学。 (FI) • Boris Vaisband，麦吉尔大学（CA） • Lan-Da Van，国立交通大学(TW) • 马克·维斯特巴卡 (Mark Vesterbacka)，林雪平大学(SE) • Seppo Virtanen，图尔库大学 (FI) • Upasna Vishnoi，Marvell Semiconductor (美国) • Roshan Weerasekera，西英格兰大学 (英国) • Avinash Yadav，Nvidia (美国) • Trond Ytterdal，挪威科技大学 (NO) • Milad Zamani，奥胡斯大学 (DK)，• Yuteng ZhouWPI（美国）• Viktor Åberg，隆德大学（瑞典）• Johnny Öberg，KTH（瑞典）
教育程度和儿童期1型糖尿病
将人类行为与大脑结构联系起来：进一步的挑战和可能的解决方案Chen Song 1，*，Kristian Sandberg 2，Renate Rutiku 3和Ryota Kanai 4 1。加的夫大学脑研究成像中心，加的夫大学，加的夫，英国。2。功能整合神经科学中心，丹麦奥胡斯大学的奥尔胡斯大学。3。波兰克拉科夫的贾吉伦大学心理学研究所。4。Araya Inc.，日本东京。 *电子邮件：songc5@cardiff.ac.uk在及时的文章中，Genon及其同事回顾了MRI研究的最新发展，旨在将人类行为与大脑结构联系起来（Genon，S.，Eickhoff，S.B. ＆Kharabian，S。将大脑结构的个体变异与行为联系起来。 nat。 修订版 Neurosci。 23，307–318（2022））1。 他们认为，在过去的十年中，该领域目睹了研究发现的可复制性低，并且有效的大小减少。 他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。 我们认可他们有见地的建议，并想提请注意两个点，我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。 存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。 MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献，其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。 值得注意的是，正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。Araya Inc.，日本东京。*电子邮件：songc5@cardiff.ac.uk在及时的文章中，Genon及其同事回顾了MRI研究的最新发展，旨在将人类行为与大脑结构联系起来（Genon，S.，Eickhoff，S.B.＆Kharabian，S。将大脑结构的个体变异与行为联系起来。nat。修订版Neurosci。23，307–318（2022））1。 他们认为，在过去的十年中，该领域目睹了研究发现的可复制性低，并且有效的大小减少。 他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。 我们认可他们有见地的建议，并想提请注意两个点，我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。 存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。 MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献，其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。 值得注意的是，正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。23，307–318（2022））1。在过去的十年中，该领域目睹了研究发现的可复制性低，并且有效的大小减少。他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。我们认可他们有见地的建议，并想提请注意两个点，我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献，其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。值得注意的是，正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。例如，定量T1 MRI信号的增加可能导致髓鞘降低或轴突直径增加2,3（图1A），这会影响相反方向的信号传导速度4。MRI信号和基础大脑结构之间的差距对大脑结构 - behaviour映射构成了巨大挑战。我们想突出两个这样的发展：多维和多模式MRI 5。通过获取多个结构性MRI信号，每个信号反映了不同的结构组件加权总和，这些技术可以分离并测量单个结构成分，例如髓磷脂水平6，轴突直径7和细胞形态8。这些措施在功能上更相关的大脑单位，并为机械见解提供了机会。对大脑结构的另一个挑战 - 行为映射是大脑结构与行为之间的众多关系。正如Genon及其同事所指出的1所指出的那样，该领域长期以来依赖于线性结构 - 行为关系的假设。然而，最近的研究引起了人们对这一假设的怀疑，而是指向多一对一的结构 - 行为关系，称为“多重可变性”。例如，在视觉性能和视觉皮质体积之间观察到U形关系，这表明视觉性能的降解可能是由于皮质厚度增加或皮质表面表面积9的降低而导致的（图1B）。同样，网络结构和网络行为10之间存在多对一的关系。大脑结构与行为之间缺乏一对一的关系增加了采用多元和机器学习方法的重要原因。这些方法可以检查结构 - 行为关系的整个空间。这些方法的一种有希望的应用是寻找最佳的大脑结构。它提供了解决髓磷脂与轴突的比率最佳的机会，对于信号传导，白色与灰质的比例对于不同的行为领域是最佳的，以及其他概念上重要的问题。综上所述，我们认为，由于缺乏从MRI到大脑结构以及从大脑结构到行为的一对一映射，该领域受到了挑战（图1）。进步很大程度上依赖于弥合从MRI到大脑结构的差距并检查行为对大脑结构的多重实现性的能力。
全基因组关联研究确定了30个强迫症 -
Strom，Nora，I。1，2，3，4 *; Gerring，Zachary，F。5，6 *; Galimberti，Marco 7，8 *; Yu，Dongmei 9，10 *; Halvorsen，Matthew，W。11; Abdellaoui，Abdel 12； Rodriguez-Famtenla，克里斯蒂娜13，14; Sealock，Julia，M。15; Bigeli，Tim 16，17；科尔曼（Coleman），乔纳森（Jonathan），R。18，19； Mahjani，Behrang 20，21;索普，杰克逊，G。22，23; BEY，KATHARINA 24；伯顿（Burton），克里斯蒂（Christie），L。25； Luykx，Jurjen，J。26，27; Zai，Gwyneth 28，29; Alemany，Silvia 30，31，32;安德烈，克里斯汀33； Askland，Kathleen，D。34； Banaj，Nerisa 35; Barlassina，克里斯蒂娜36；贝克·尼森（Becker Nissen），朱迪思（Judith）37，38; Bienvenu，O。Joseph39;黑色，唐纳德40； Bloch，Michael，H。41;鲍伯格，朱莉娅3； Børte，Sigrid 42，43，44;博世，罗莎45，46;布雷恩，迈克尔47，48，49; Brennan，Brian，P.33，50;布伦塔尼，海伦娜51； Buxbaum，Joseph，D。20; Bybjerg-Grauholm，乔纳斯52；伯恩（Byrne），恩达（Enda），M。53； Cabana-Dominguez，Judit 30，31，32; Camarena，Beatriz 54; Camarena，Adrian 55； Cappings，Carolina 56，57; Carracedo，Angel 58，59，60;卡萨斯，米格尔61，62;卡瓦利尼，玛丽亚·克里斯蒂娜63； Ciullo，Valentina 35;库克，埃德温（Edwin），H。64；克罗斯比，杰西33，50; Cullen，Bernadette，A。65，66; De Schipper，Elles，J。3; Delormme，理查德67； Djurovic，Srdjan 44，68; Elias，Jason，A。 69，70; Sumtivill，Xavier 71; Falkenstein，Martha，J。 33，50; Fundin，Bengt，T。72;加纳（Lauryn）33；德语，克里斯73；吉伦达（Gironda），克里斯蒂娜（Christina）33;去，费尔南多，S。74； Grados，Marco，A。 134; Ripke，Stephan 135，136，137; Rosário，Maria，C。138; Sampaio，Aline，S。139; Schiele，Miriam，A。 182，183; Gatian，J，M.184，185; Geller，Dan，A。 186，50; Grabe，Hans，J。 111;里奇特（Richter），玛格丽特（Margaret），A。69，70; Sumtivill，Xavier 71; Falkenstein，Martha，J。33，50; Fundin，Bengt，T。72;加纳（Lauryn）33；德语，克里斯73；吉伦达（Gironda），克里斯蒂娜（Christina）33;去，费尔南多，S。74； Grados，Marco，A。134; Ripke，Stephan 135，136，137; Rosário，Maria，C。138; Sampaio，Aline，S。139; Schiele，Miriam，A。182，183; Gatian，J，M.184，185; Geller，Dan，A。 186，50; Grabe，Hans，J。 111;里奇特（Richter），玛格丽特（Margaret），A。182，183; Gatian，J，M.184，185; Geller，Dan，A。186，50; Grabe，Hans，J。 111;里奇特（Richter），玛格丽特（Margaret），A。111;里奇特（Richter），玛格丽特（Margaret），A。75;格罗夫，雅各布4、76、77、78; Guo，Wei 79;哈维克，1月80日，81岁；哈根，克里斯蒂安82，83，84;哈灵顿，凯利85，86; Havdahl，Alexandra 87，88;霍夫勒（Höffler），Cyra，D。68，89，90; Hounie，Ana，G。91;哈克斯，唐纳德92；克里斯蒂娜21岁的霍尔曼； Janecka，Magdalene 93，94; Jenike，Eric 33;卡尔森（Carlsson），埃利诺（Elinor），K。95，96;凯利，卡拉33；克拉沃，朱莉娅1，97; Krasnow，Janice，E。98；克里斯（Crebs），克里斯蒂（Kristi）99；兰格，克里斯托夫100，101; Lanzagorta，Nuria 102；莱维，丹尼尔103，104;城镇，克斯汀105，106; MacCiard，Fabio 107; Maher，Brion 108； Mathes，布列塔尼33；麦克阿瑟（McArthur），埃文（Evonne）109；麦格雷戈，纳撒尼110；朋友和C. 111，112;碧昂斯，桑德拉113； Miguel，圣洁的C. 114； Mulhern，莫琳24；晚上，保罗，圣115； Nurmi，Erika，L。116; O'Connell，Kevin，S。117，118; Osiicki，丽莎119，120;威尔士，老威尔士80，121;帕尔维安，Teemu 122;费德（Feder），南希（Nancy），L。21； Piras，物质35;皮拉斯（Piras），费德里卡（Federica）123; Pottice，Syramy 33; Rabiones，Rabones 124，125，126;拉米雷斯（Ramires），alfreed 127，128，129，130，131;劳赫，斯科特132；到达亚伯拉罕133；谜语，马克，A。187;格林伯格，本杰明，D。188、189、190；汉娜（Hanna），格雷戈里（Gregory），191；希基，伊恩，B。192;幸福，大卫，M。52，76；凯瑟曼（Kathmann），诺伯特（Norbert）1；肯尼迪，詹姆斯29；莱，东丁193；土地，迈克尔21，194；赫拉德，斯蒂芬195，68;勒博耶（Leboyer），马里恩（Marion）196；洛奇纳（Lochner），克里斯汀（Christine）197； McCraken，James，T。116； Medland，Sarah，E。198; Mortenes，Preben，B。216，29; Rosenberg，David，R。217；鲁尔曼，斯蒂芬218；塞缪尔（Jack），F。219； Sadden，Sven 21，20；沙，保罗29； Spalletta，Gianfranco 35，220; Stein，Dan，J。221; Stewart，S。Eve 222，223，224; Storch，Eric，A。140; Skoghhhh，Anne Heidi 141； Seliman，Laura G Selier，G。20； Smit，142年1月； Soler Artis，Marí30，31，32，143;托马斯，劳伦特，F。144、145、146、147； Tifft，Eric 33; Vallada，Homero 148，149;柯克（Nathanial）150，151; Veenstra-Vader Weeels，Jeremy 152，153; Fink，Ninks，N。154；沃克，克里斯托弗，第155页；王，156； Wendland，Jens，R。157； Winsvold，Bandk，S。42，158，159; Yao，阴160；周，悬挂161，162，163; 23DME研究团队73; VA百万退伍军人计划；爱沙尼亚生物库； COGA重新研究团队； ipsypy;亨特撤回团队；北欧撤退团队； Agrawal，Arpaana 164；阿隆索，皮诺165，166，167，168;贝尔比奇，戈茨169; Bucholz，Kathleen，K。170; Book，Cynthia，M.171，21，172; Cath，Danielle 173，174;否认，达米安175； Eapen，Valsam 176，177;埃登伯格，霍华德178； Falkai，彼得179，180; Fernandez，Thomas，V。181; Fyer，Abby，J。76，199，200; Neale，Benjamin，M.201，202; Nicolini，Humberto 203，204; Nordtor，会见205，206;帕托，米歇尔207；帕托，卡洛斯207； Pauls，David，L。50； Piacentini，约翰208；皮滕纳（Pittenner），克里斯托弗（Christoper）209； Postthhuma，Danielle 210，211; Ramos-Qiroga，Josep Antoni 212，213，214，215;拉斯穆斯（Rasmuss），史蒂文（Steven），A。225;奇怪，芭芭拉，E。226，227;毛利里，毛里佐228;佩戴，托马斯229，230; Andreass，Ole，A。231，232; Børglum，Anders，D。4，233，234; Waltza，Susanne 235，236，237; Hveem，克里斯蒂安159，238，239;汉森（Bjaarne），K。240，241;鲁克（Rück），克里斯蒂安（Christian），第3页；马丁，尼古拉斯，G。242；米兰，莉莉99； Mors，Ole 243; Reichborn-Kjen Nerd，Ted 244，245; Ribasés，Marta 30，246，32，143;客户，戈德83，247; Matiax-Cols，David 3； Domsk，Kathharina 248，249; Grünball，Edna 250，236，