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关于性别观点的规范框架......
《北京宣言和行动纲领》（1995 年）讨论了技术在各个关键关切领域的作用，并认识到妇女不仅要从技术中受益，还要参与从设计到应用、监测和评估的过程，这一点至关重要。《行动纲领》从教育、就业和传播的角度阐述了技术问题。这一重点不再反映自 1995 年以来技术发展引发的广泛性别平等挑战和机遇。对其执行情况的二十五周年审查和评估（E/CN.6/2020/3）承认了其中一些差距，并呼吁各国以促进性别平等、促进包容和尊重、促进集体行动和促进可持续环境的方式确定技术发展和创新的优先事项和资金。审查还敦促各国消除性别数字鸿沟，让妇女平等参与技术设计，确保所有妇女和女童平等受益于技术进步，并实施法律、政策和法规，应对技术固有的性别平等风险，包括网络暴力、虐待和骚扰、对隐私权的威胁以及人工智能和机器人技术的偏见。
使用
剑桥神经心理测试自动化电池（CANTAB）是一种计算机化且对儿童友好的神经心理评估电池，其中包括旨在评估执行功能某些方面的子测验。使用CANTAB，本研究旨在根据日本学龄儿童的行政职能方面建立规范价值。参与者包括234名儿童（135名男孩和99名6-12岁的女孩）参加了常规课程，而没有发育障碍或教育支持的任何临床记录。参与者根据年龄（6-7、8-9和10-12岁）进行分组。四个CANTAB子测验，包括空间工作记忆（SWM），以评估空间工作记忆，剑桥（SOC）的袜子（SOC）评估计划，内部/颈部内集合（IED），以评估注意力集合设置的变化和灵活性，并停止信号任务（SST），以评估抑制作用，以评估抑制作用，以评估每位参与者。结果表明，所有CANTAB子测验的性能随着年龄的增长而变化。较早的SWM和SST中有所改善，从而表明空间工作记忆和抑制作用早于计划，以及注意力集的转移和灵活性。 此外，在SST子测验中，女孩的错误少于6 - 7年小组中的男孩。 本研究根据日本的学龄儿童的年龄和性别提供了四个CANTAB子测验的规范数据。 我们希望这些发现将用于开发有效的工具，以对执行功能障碍儿童的早期发现和支持。较早的SWM和SST中有所改善，从而表明空间工作记忆和抑制作用早于计划，以及注意力集的转移和灵活性。 此外，在SST子测验中，女孩的错误少于6 - 7年小组中的男孩。 本研究根据日本的学龄儿童的年龄和性别提供了四个CANTAB子测验的规范数据。 我们希望这些发现将用于开发有效的工具，以对执行功能障碍儿童的早期发现和支持。较早的SWM和SST中有所改善，从而表明空间工作记忆和抑制作用早于计划，以及注意力集的转移和灵活性。 此外，在SST子测验中，女孩的错误少于6 - 7年小组中的男孩。 本研究根据日本的学龄儿童的年龄和性别提供了四个CANTAB子测验的规范数据。 我们希望这些发现将用于开发有效的工具，以对执行功能障碍儿童的早期发现和支持。较早的SWM和SST中有所改善，从而表明空间工作记忆和抑制作用早于计划，以及注意力集的转移和灵活性。 此外，在SST子测验中，女孩的错误少于6 - 7年小组中的男孩。 本研究根据日本的学龄儿童的年龄和性别提供了四个CANTAB子测验的规范数据。 我们希望这些发现将用于开发有效的工具，以对执行功能障碍儿童的早期发现和支持。较早的SWM和SST中有所改善，从而表明空间工作记忆和抑制作用早于计划，以及注意力集的转移和灵活性。 此外，在SST子测验中，女孩的错误少于6 - 7年小组中的男孩。 本研究根据日本的学龄儿童的年龄和性别提供了四个CANTAB子测验的规范数据。 我们希望这些发现将用于开发有效的工具，以对执行功能障碍儿童的早期发现和支持。较早的SWM和SST中有所改善，从而表明空间工作记忆和抑制作用早于计划，以及注意力集的转移和灵活性。此外，在SST子测验中，女孩的错误少于6 - 7年小组中的男孩。本研究根据日本的学龄儿童的年龄和性别提供了四个CANTAB子测验的规范数据。我们希望这些发现将用于开发有效的工具，以对执行功能障碍儿童的早期发现和支持。
人工智能 (AKAI) 和规范挑战
• Nasir Muftić（萨拉热窝大学），理解人工智能的风险是健全责任监管的先决条件 • Despoina Poutakidou（塞萨洛尼基亚里士多德大学），欧盟立法中的人工智能和民事责任：现有法律框架和 2020 年欧洲议会关于民事责任制度的决议 • Vassiliki Papadouli（塞萨洛尼基亚里士多德大学），自主机器在签订合同时的作用：根据现行私人合同法规则的合同责任和前景
针对狂犬病的免疫规范
该政策旨在确保所有与动物和动物组织一起工作的兽医学院（SVM）的教职员工和教职员工都免受狂犬病的影响。SVM UAGM的所有教师，学生和员工都有暴露于狂犬病的风险，必须对狂犬病进行免疫。所有学生都必须针对狂犬病病毒进行完全免疫，并提供“在入场前或临床前课程期间完成的证据，并在毕业前可能会提供随后的滴度”。AVMA指出：“未能完成该系列会使您有暴露于狂犬病的风险。”如果滴度降低了免疫实践咨询委员会（ACIP）指南提供的结果，则学生必须获得助推器并提交免疫后的积极滴度证明。拒绝接种狂犬病的学生将不允许在AnaG.Méndez大学的兽医学院上课。学生将对狂犬病疫苗的费用完全负责，并且必须至少15天提交疫苗的证据，然后才参加SVM的任何计划。
采用规范建模的证据
摘要 在这项工作中，我们扩展了 Rutherford 等人（2022a）中引入的规范模型库，以包括绘制结构表面积和大脑功能连接寿命轨迹的规范模型，这些模型使用两个独特的静息状态网络图谱（Yeo-17 和 Smith-10）进行测量，以及一个用于将这些模型传输到新数据源的更新的在线平台。我们通过在几个基准测试任务中对规范建模输出的特征和原始数据特征进行正面比较来展示这些模型的价值：大规模单变量组差异测试（精神分裂症与对照组）、分类（精神分裂症与对照组）和回归（预测一般认知能力）。在所有基准测试中，我们展示了使用规范建模特征的优势，在组差异测试和分类任务中表现出最强的统计显着结果。我们希望这些可访问的资源能够促进整个神经影像学界更广泛地采用规范建模。
人工智能风险监管的规范挑战...
资金和致谢：本文所基于的“算法治理”（GOAL）项目的研究获得了德国联邦教育和研究部（拨款编号 01IS19020B）的资助。我们非常感谢这项资助。我们要感谢 Karen Yeung、Ingrid Schneider、Catharina Rudschies、Armin Grunwald、Isabel Kusche、Reinhard Heil、Torsten Fleischer、Paul Grünke、Christina Timko 和 Marc Hauer 的有益评论。
大脑结构的光谱规范建模
1 新加坡国立大学杨潞龄医学院睡眠与认知中心及转化磁共振研究中心，新加坡 2 墨尔本大学精神病学系系统神经科学实验室，维多利亚州帕克维尔，澳大利亚 3 墨尔本大学解剖学与生理学系干细胞疾病建模实验室，维多利亚州帕克维尔，澳大利亚 4 美国波士顿哈佛医学院布莱根妇女医院精神病学系精神病学神经影像实验室 5 新加坡拉菲斯医院拉菲斯神经科学中心 6 新加坡国立大学卫生系统记忆衰老与认知中心 7 费城儿童医院和宾夕法尼亚大学寿命脑研究所脑基因发育实验室，宾夕法尼亚州费城，美国 8 费城儿童医院儿童和青少年精神病学和行为科学系，宾夕法尼亚州费城，美国 9 宾夕法尼亚大学精神病学系，宾夕法尼亚州费城，美国10 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系，新加坡 11 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡 12 新加坡国立大学综合科学与工程项目（ISEP），新加坡 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系、健康长寿转化研究项目、人类潜能转化研究项目和数字医学研究所（WisDM），新加坡 14 新加坡国立大学 N.1 健康研究所，新加坡 15 美国马萨诸塞州查尔斯顿麻省总医院马蒂诺斯生物医学成像中心 16 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本大学生物医学工程系 ¤ 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
Desiderata用于突触可塑性的规范模型
突触可塑性的规范模型使用数学和计算模拟的组合来预测行为和网络级别自适应现象。近年来，这些模型上已经爆炸了理论工作，但是实验确认相对有限。在本综述中，我们根据一组Desiderata组织了对规范性可塑性模型的工作，该模型在满足时旨在确保模型在可塑性和适应性行为之间具有明确的联系，与有关神经可塑性的已知生物证据的一致性以及有关神经可塑性的一致性以及特定的可测试预测。然后，我们讨论了新模型如何开始改善这些会计学，并提出进一步发展的途径。作为原型，我们提供了两个特定模型的详细分析-Enforce和Wake-Sleep算法。我们提供了一个概念指南，以帮助开发精确，强大且可以实验测试的神经学习理论。
1个标题规范性特征与年龄相关的周期性...
脑电图（EEG）提供了对各个生命阶段神经活动的动态变化的基本见解。周期性和周期性脑电图活性的细微差别改变揭示了神经发育和衰老的复杂模式（Donoghue等，2020）。从幼儿到成年时期，上的活动减少了（Hill等，2022）。这些改变可能是由于振荡耦合与当地人口峰值之间平衡的转变（Voytek and Knight，2015年）。同样，老化会改变动态网络通信，这主要由光谱的周期性组件的变化反映。一个很好的描述现象是α范围内中心频率的减速，这与注意力和认知过程不可或缺（Cesnaite等，2023）。
1 标题：使用预测临床的规范建模...
注意：当您需要对新数据进行预测时，该过程会更加复杂，因为我们需要准备、处理和存储适应数据的协变量、响应变量和站点 ID。 for idp_num, idp in enumerate(idp_ids): print(' Running IDP ', idp_num, idp, ': ') idp_dir = os.path.join(out_dir, idp) os.chdir(idp_dir) # 提取并保存测试集的响应变量 y_te = df_te[idp].to_numpy() # 保存变量 resp_file_te = os.path.join(idp_dir, 'resp_te.txt') np. savetxt(resp_file_te，y_te)#配置并保存设计矩阵cov_file_te = os.path.join(idp_dir，'cov_bspline_te.txt')X_te = create_design_matrix(df_te[cols_cov]，