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反转问题：为什么算法应推断精神状态，而不仅仅是预测2023年10月6日的行为，乔恩·克莱恩伯格（Jon Kleinberg），詹斯·路德维格（Jens Ludwig），sendhil mull
摘要越来越多地将机器学习应用于人类行为。这些算法越来越遭受一个隐藏但严重的问题。之所以出现，是因为他们经常预测一件事，而希望另一件事。采用推荐系统：它可以预测点击，但希望识别偏好。或一种使放射科医生自动化的算法：它可以预测在静置的诊断，同时希望确定其反思性判断。心理学向我们展示了此类预测任务的目标与我们希望实现的目标之间的差距：人们可以无意识地点击；专家可能会疲倦并犯系统错误。我们认为这种情况无处不在，称它们为“反演问题”：真正的目标需要理解在行为数据中直接测量的精神状态，而必须与行为倒转。识别和解决这些问题需要借鉴行为和计算科学的新工具。
PMS2重组抗体，仅PBS
背景信息PMS2（也称为PMSL2）属于DNA不匹配修复MUTL/HEXB家族。它是后复制性DNA不匹配修复系统（MMR）的组成部分。它与MLH1异二聚体形成MUTL alpha。mull alpha（MLH1-PMS2）与DNA聚合酶III的夹具加载子亚基进行物理相互作用，这表明将DNA聚合酶III募集到MMR位置可能起作用。它也与DNA损伤信号传导有关，该过程诱导细胞周期停滞，并在发生重大DNA损伤的情况下导致凋亡。（PMID：16873062，PMID：18206974）PMS2中的缺陷是遗传性非poly型大肠癌4型4型（HNPCC4）的原因。PMS2中的缺陷是导致不匹配修复癌综合征（MMRC）的原因。
![布里斯托尔市议员埃德蒙·伯克先生的演讲 [缩微胶片]：向下议院（1780 年 2 月 11 日）提交了一份计划，旨在更好地保障议会的独立性，以及对民事和其他机构进行经济改革](/simg/3\3caf834d4c2beff7f1db9d72f7d844291c02998d.png)
布里斯托尔市议员埃德蒙·伯克先生的演讲 [缩微胶片]：向下议院（1780 年 2 月 11 日）提交了一份计划，旨在更好地保障议会的独立性，以及对民事和其他机构进行经济改革
'^'' ^ '"g'g^ ^" ^ 但这是最不礼貌的，完全偏离了审慎行为的轨道——我真的认为，这完全违背了我内心的自然倾向和脾气。我知道，一切平庸都具有接近不仁慈的性质；而且，出于某种原因，每一项改革都可能成为惩罚的堡垒。事实上，所有热情和令人敬畏的美德，对于人类来说都太高了。事实上，很少有美德不能被恶习所模仿，甚至在许多最引人注目的效力中，恶习的效力甚至超过了它们。恶意和嫉妒在节约工作中比节俭和优越感会刻得更深，效果更显著。因此，我并不奇怪绅士们远离贪婪，既出于善良，也出于谨慎。事实上，私人感情可能会被立法理由所压倒，一个长期奋斗、意志坚强的人
扩大美印伙伴关系工作组报告
• Heidi Arola，普渡大学全球伙伴关系和项目助理副总裁；全球伙伴关系总监；普渡大学-印度伙伴关系总监 • Venkataramanan“Ragu”Balakrishnan，凯斯西储大学工程学院院长 • Ravi V. Bellamkonda，埃默里大学教务长兼学术事务执行副总裁 • Roger Brindley，宾夕法尼亚州立大学宾州州立大学全球副教务长 • Venu Govindaraju，布法罗大学研究和经济发展副总裁 • Amita Gupta，约翰霍普金斯大学传染病科主任 • Rajesh K. Gupta，计算机科学与工程系杰出教授；加州大学圣地亚哥分校 Halicioglu 数据科学研究所创始主任 • Katie Hrinyak，芝加哥大学全球计划和战略副总裁 • Pradeep Khanna，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校企业关系和经济发展执行副校长 • Pramod Khargonekar，加州大学欧文分校研究副校长 • Richard Lester，麻省理工学院国际活动副教务长 • Stephen D. Mull，弗吉尼亚大学全球事务副教务长 • Padma Raghavan，范德堡大学研究与创新副教务长 • Ramamoorthy Ramesh，莱斯大学研究副总裁 • Yannis C. Yortsos，南加州大学工程学院院长
安娜堡-2024-两百周年历史小组委员会报告- ...
安娜堡两百周年纪念历史小组委员会非常高兴地策划和开展了许多成功的项目和活动来支持两百周年纪念。我们的委员会工作代表了与以下当地历史保护团体和组织的出色合作：安娜堡历史基金会、沃什特瑙县历史学会、老四区历史街区协会、老西区协会、安娜堡地区图书馆、本特利、肯普夫故居、百老汇历史街区、非裔美国人、沃什特瑙县文化历史博物馆和科布尔斯通农场。我们的成员包括 Patrick McCauley、Susan Wineberg、Amy Cantu、Christine Brummer、Tom Stulberg、Christine Crockett、Patti Smith、Carol Mull、Karen Jania、Bev Willis、Grace Shackman、Fran Wright、Alan Haber、Pat Austin、Michelle McClellan、Norm Tyler、Ilene Tyler Ellen Ramsburgh、Ed Rice、WAP John、Paul Conway 和 Sherrill MacKay。我们还感谢安娜堡旅游局的 Amy Karbo 的贡献，她将我们的活动、时间表和测验发布在 A2 两百周年网站 https://www.a2bicentennial.org/ 上。从 1 月开始，时间表和测验将在以下网址提供：https://www.a2gov.org/Pages/Ann-Arbor-Bicentennial.aspx。在过去的两年里，我们花了数百个小时为安娜堡两百周年举办活动和开展项目。随着两百周年纪念活动即将结束，我们想提交一份工作成果摘要。
利用深度信念网络和 Fire Fly 算法进行绿色建筑能源成本优化
建筑业是创造就业机会的最大行业之一，对经济产生了巨大影响。同时，建筑物消耗大量的水和电等自然资源，其不利的环境影响受到广泛关注。根据世界可持续发展工商理事会的数据，建筑物贡献了总能源消耗的 40% 以上（Mull，1998）和温室气体排放的 30%（Payne 等人，2012）。因此，建筑物的高能源成本和环境影响正成为一个主要问题（Li 等人，2021a）。新概念绿色建筑（GB）被认为是减少建筑物对环境和能源成本不利影响的机会。GB 被定义为一个可以与具有高效能源利用和高可持续性的建筑物互换的术语。在过去十年中，对 GB 的研究越来越多，一个主要研究方向是降低能源成本。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统是商业建筑的主要能源消耗来源，占年总能源使用量的 60% 以上。先前的文献已投入大量研究精力来建模和优化 HVAC 系统。它们可以分为两类方法：基于物理的方法和数据驱动的方法。基于物理的方法通常是通过数学方程来开发的，以描述 HVAC 系统模块，并已广泛应用于 HVAC 相关研究。Sakulpipatsin 等人 (2010) 提出了扩展的基于物理的 HVAC 系统模型，并使用 TRNSYS 软件进行优化研究的模拟。Zhang 等人 (2013) 引入了一种新的基于物理的模型来研究 HVAC 能耗机制，并在模型中包含了一个新的模型参数，即进入者。Teodosiu 等人 (2003) 开发了一个分析模型来