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SigaraBağımılığınınnınGenetiği基因吸烟成瘾
香烟是许多疾病的原因之一，是每年造成500万人死亡的死亡原因之一。成瘾是由吸烟引起的最重要的综合症之一，与它所含有的尼古丁有关。吸烟成瘾的原因已通过不同的成分进行了深入研究。流行病学，药理，神经生物学和遗传研究是主要研究领域。香烟和尼古丁成瘾的遗传学已经工作了50年。首先，双胞胎，家庭和收养研究表明，香烟成瘾存在遗传过渡。分子遗传研究已显示与香烟和尼古丁和候选基因的量相关。引发了许多研究是一种高度遗传性疾病，并试图使用位置遗传学来启发可疑的基因。候选基因研究还使用了香烟成瘾的遗传解剖。这两种方法对我们对过去20年中疾病的病理生理学的理解产生了重大影响。在卷烟成瘾中，研究了整个基因组的关联研究，并确定副本数量的变化也可能在不久的将来做出重大贡献。新研究表明，DNA和周围组蛋白的表观遗传机制或化学标记是终生变量，可以通过环境因素来改变。表观遗传机制一直是一种有吸引力的分子，可以解释环境条件对精神分裂症的影响。在本文中，已经回顾了从经典遗传学研究到新的表观遗传学方法中香烟成瘾中遗传研究的发展。
çocuklukçğıTravmalarınn，Bistli Alkol-MaddeKullanımıVeCinselkompulsiyonlarararaİlişkisindeDuygudduygudüzenlem
目的：本研究旨在研究认知情绪调节策略在儿童创伤，危险的酒精和药物使用以及性强迫之间的关系中的中介作用。方法：研究涉及来自安卡拉大学的303名参与者。数据收集包括儿童创伤问卷，性强迫量表，成瘾概况指数筛查量表和认知情绪调节问卷。使用相关性，简单的线性回归和模型4分析了变量之间的关系，以进行中介分析。结果：研究发现，儿童创伤可以显着预测危险的酒精和使用，性强迫以及适应不良的认知情绪调节策略。此外，发现适应不良的情绪调节策略会显着影响性强迫。该分析还表明，儿童创伤通过这些不良适应性策略影响性强迫，突出了认知情绪调节在成瘾行为发展中的关键作用。结论：儿童创伤和认知情绪调节策略是成瘾风险过程中的重要因素。这些结果表明，针对情绪调节的干预措施可以帮助解决与创伤和成瘾有关的适应不良行为，从而为研究人员和从业者提供宝贵的见解。关键字：性强迫，儿童创伤，情绪调节，危险的酒精使用
Kovaleva GP、Efremova ON、Porkhachev VN、Rostova NN 人类与“人工智能”：人类社会背景
社会文化维度之外的经济表现。这种态度导致了以下后果：一方面，人类的改造活动和对自然的积极干预被绝对化；另一方面，科技进步的作用被绝对化，在此框架内，以“人工智能”为基础，信息技术设备的应用范围不断扩大。随着以“人工智能”为基础的技术积极渗透到人类活动的各个领域，人们认为人类将失去对科技进步的控制，人类有可能沦为科技附属品。公众思想中出现了一种担忧，即人类可能会失去其存在本质的深层特征，即“人性面孔”。 “人类面部现象是独一无二的，是所有心身现象中最重要的”[7，第 173 页] 10–31]。通过面容，我们可以辨别出一个人是否具有一定的理性；通过面容，我们可以判断他的人类本质。面部现象从精神、灵魂、身体和智力属性的角度代表一个人作为一个个体、作为一个整体的存在。现代本体论和社会人类学的超越导致需要批判地分析技术文化的基本价值并发现新的价值增长点，寻求新的发展战略[5]。在这些战略中，技术领域必须履行其与人相关的服务作用——为人类活动的各个领域提供服务的生产资料。制定目标的特权应该只属于人类，并且在转型人类学策略中应该考虑“面子因素”。本文的目的是确定技术文明的主要人类社会背景。从实现既定目标的角度，提出了作者对人类与“人工智能”之间关系形成问题的思想立场。方法论。作品采用了历史哲学的方法，可以分析“人工智能”在不同文化和历史阶段的发展。系统活动方法使得人们能够根据人脑和机器、生物和人工“神经网络”组织的一般参数来比较人类和“人工智能”的功能，从而概括所研究的材料并得出结论。结果。 “人工智能”（AI）是指
听写（字母 Aa、Mm、Yi、Nn、Ee、Jj、Oo、Ss、Uu
这名士兵有一架飞机。 Vesna 和 Jovana 有一只猫头鹰。 Ivo 和 Jovan 正在运送干草。米娅、乌娜和乌斯尼亚笑了。米娜的鼻子上有一只黄蜂。这位战士的鼻子上有一只苍蝇。乔瓦娜微笑着。阿娜有一个菠萝和一个鸡蛋。维斯娜有消息。我们都有梦想。玛丽亚和达娜正在搬运母亲的作品。达里亚把报纸拿给玛丽。 Vojin 和 Nenad 正在给他们的祖父挑水。 Nada 和 Jovan 带着八枚蛋。米里亚娜吃菠萝和枣。维斯娜有一只山羊。达娜 (Dana) 是乔万 (Jovan) 的妈妈。拉德有一位姑姑娜达 (Nada)。爷爷干草活。伊万娜有一只猫头鹰和一只鹳。内纳德 (Nenad) 搬运水和木头。妈妈在微笑，Mijo 也在笑。
STAR BES 概述
NA49 [PRC 77 (2008) 024903]: 在 √s NN =7.7GeV 时开始解禁 STAR BES-1: 核修正因子 R CP • 从抑制（高 √s NN ）平稳过渡到增强（低 √s NN ） • 低于 √s NN = 39 GeV 没有抑制？关闭？或者，与 Cronin 效应、流动等增强竞争。 Ø R CP > 1 并不意味着“没有 QGP”
超快速的锗光电二极管具有3-DB带宽265 GHz
摘要：我们对硬件神经网络（NN）进行了不同的仿真实验，以分析不同数据集在网络准确性中不同NN体系结构的突触数量的作用。一项在4 kbit 1T1R reram阵列上的技术，其中采用了基于H FO 2电介质的电阻开关设备作为参考。在我们的研究中，考虑了完全致密的（FDNN）和卷积神经网络（CNN），在这种情况下，在突触的数量和隐藏层神经元的数量方面，NN的大小各不相同。cnns效果更好。如果包括量化的突触权重，我们观察到随着突触的数量减少，NN的精度显着降低。在这方面，必须实现突触数量与NN准确性之间的权衡。因此，CNN架构必须经过精心设计；特别是，注意到不同的数据集根据其复杂性需要特定的架构以取得良好的结果。表明，由于可以在NN硬件实现的优化中更改的变量数量，因此必须在每种情况下都在突触重量级别，NN体系结构等方面使用特定的解决方案。
自治系统的神经架构大小
摘要 - 神经网络（NNS）现在广泛用于自主系统中的感知处理。来自摄像机和激光镜等传感器的数据，在由NNS处理后，构成了自治功能的核心的饲料控制算法。此类NN在图形处理单元（GPU）上实现，现代GPU可以分配到多个虚拟机中，每个机器都实现了单独的NN。给定一个具有多个NN的自主系统，每个NN应该如何尺寸和实施它们的GPU进行最佳分区？在这项工作中，我们研究了多种GPU分区技术，其目的是最佳和安全的系统级控制性能。I. I Tratsuction的进步深度学习技术导致自主系统中神经网络（NNS）的广泛部署。由于其任务关键性，验证驾驶系统通常需要NN组件的高精度。但是，达到最新准确性通常会导致计算和记忆需求增加。尽管努力压缩NNS提高效率（例如，[1]），在官能系统的内在空间，能源和成本限制中满足准确性要求的挑战仍然很大。此外，此类系统的总体性能，包括感应，决策和驱动，不仅受到其NN组件的准确性，而且还受到控制系统对NN输出不确定性的敏感性的影响。这项工作的贡献：我们解决自主系统中NNS的资源分配，以优化安全性和控制性能。，深度估计）。由于NN估计错误的影响在整个系统上都有不同，因此对整体系统性能进行优化需要一种细微的方法来分配NN，优先考虑关键功能，同时为他人分配足够的资源。具体来说，我们专注于用于状态估计的NN（例如由于可以对GPU和现代GPU进行分配，因此分配问题会减少到NN的尺寸和GPU分区。我们提出了三种用于NN尺寸的启发式方法，并表现出与详尽的搜索相比，其综合努力明显少得多。据我们所知，没有先前的工作将自主系统的控制性能与NNS的尺寸或GPU分配有关。相关工作：嵌入式NNS的记忆，计算和能量需求的选择存在广泛的文献。值得注意的策略包括开发较小，更有效的NNS [1]，[2]和实施早期出口
Monarch Eaton GAF Progaf 过滤袋
nn 过滤袋的结构由多达 12 层的介质组成，每层介质的细度越来越高 nn 100% 聚丙烯设计代表“无硅”材料 1，结合在经济且易于处理的过滤袋中 nn PROGAF 过滤袋由最细的疏水性聚丙烯纤维制成，需要用水溶液润湿（每盒 PROGAF 过滤袋都附有详细的使用说明） nn 伊顿强烈建议使用插入工具，以便于将过滤袋插入袋式过滤器外壳，并确保过滤袋在抑制篮内的正确对齐