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面向软体机器人的通用框架和材料数据库
为了推动软体机器人领域的发展，统一的材料本构模型和实验特性数据库至关重要。这将有助于使用有限元分析 (FEA) 来模拟其行为并优化软体机器人的设计。根据 ASTM D412 标准，对 17 种弹性体的样品进行了单轴拉伸试验，这些样品包括 Body Double™SILK、Dragon Skin™10 MEDIUM、Dragon Skin™20、Dragon Skin™30、Dragon Skin™FX-Pro、Dragon Skin™FX-Pro + Slacker、Ecoflex™00- 10、Ecoflex™00-30、Ecoflex™00-50、Rebound™25、Mold Star™16 FAST、Mold Star™20T、SORTA-Clear™40、RTV615、PlatSil ® Gel-10、Psycho Paint ® 和 SOLOPLAST 150318。详细描述了样品制备和拉伸试验参数。拉伸试验数据用于使用非线性最小二乘法推导超弹性材料模型的参数，并将其提供给读者。本文介绍了多种市售超弹性材料的机械特性和由此产生的材料特性，其中许多材料在软体机器人领域得到认可并广泛应用，还有一些材料从未被表征过。实验原始数据和用于确定材料参数的算法在软体机器人材料数据库 GitHub 存储库上共享，以实现可访问性，以及软体机器人社区的未来贡献。所展示的数据库旨在帮助软体机器人专家设计和建模软体机器人，同时为未来与软体机器人研究相关的材料特性提供一个起点。
自我决定和对人工智能的态度
人工智能 (AI) 在生活的各个领域都变得越来越重要。因此，了解个人对人工智能的态度至关重要。本文通过两项基于自我决定理论和基本心理需求（自主性、能力和关联性）的研究调查了对人工智能的态度。研究 1 使用了来自芬兰 (N = 1,541)、法国 (N = 1,561)、德国 (N = 1,529)、爱尔兰 (N = 1,112)、意大利 (N = 1,530) 和波兰 (N = 1,533) 的 18-75 岁成年人口横断面样本。研究 2 基于来自芬兰 (N = 828) 的 18-80 岁成年人的纵向两波样本。根据稳健回归分析，研究 1 发现，基本心理需求的满足与整个欧洲更高的 AI 积极性和更低的 AI 消极性相关。根据研究 2 的结果，基于混合多层回归模型，自主性和关联性随着时间的推移增加了 AI 积极性并降低了 AI 消极性。结果为自我决定在对 AI 的态度中的作用提供了有力的证据。自我决定是 AI 接受的一个重要因素，考虑到 AI 解决方案的快速发展和采用，它变得越来越重要。
基因战争的技术和国际政治
本文探讨了基因战争的前景和潜力。本文借鉴专家访谈和实地考察，首先详细介绍了合成生物学、人工智能和纳米技术的最新和预期创新如何解决武器化、运载和精确度问题，这些问题曾使生物武器变得不切实际。然后，本文探讨了国家和非国家行为者如何开发和使用基因武器，重点是保密问题。是否披露或隐瞒基因战争能力，是战略突袭和威慑之间的权衡。需要威慑的行为者可能会披露基因军事能力。由于唯一可与之匹敌的威慑力量是核武器，无核国家和非国家行为者比核武器国家更有可能公开其基因武器能力。是否秘密或公开使用基因武器的问题也需要权衡。秘密使用会带来战略和战术上的好处，而无限制使用的好处主要是心理上的。恐怖主义、种族灭绝和末日政权和非国家行为者可能会公开使用基因武器，但大多数可能会选择秘密的基因战争。
“企业对企业对大脑？”使用 TCCM 分析回顾 B2B 营销中的神经科学研究
摘要 目的：神经科学的研究结果似乎对 B2B 营销研究的几个心理学基础提出了质疑。神经科学最近也被提议作为跨学科研究的重要领域，有可能导致 B2B 研究中出现原创、大胆的想法。神经科学的应用、指导方针和未来的研究方向已在各个领域进行了讨论。在 B2B 营销中，有人呼吁进一步采用神经科学进行研究，并介绍 B2B 营销可以从中学到什么。 方法：我们在 Scopus 上进行了结构化文献综述，搜索结果为 2,336 条，确定了 67 篇相关出版物，并使用理论-背景-特征-方法 (TCCM) 框架对其进行了分析。 原创性：缺少对连接两个学科（神经科学和 B2B 营销）的研究现状和未来将神经科学应用于 B2B 的研究方向的概述。通过这篇文章，我们弥补了这一空白 发现：B2B 中的神经科学尚处于起步阶段，大多数出版物都是概念性的。一些根植于 B2C 的发现可以转移到 B2B。通过反思 B2B 营销研究重点，我们概述了神经科学在 B2B 中应用的五个主要未来研究方向：1. 决策，2. 营销刺激和反应，3. 数字化，4. 研究方法和测量，5. 推进现有知识。我们希望借此帮助进一步改善 B2B 营销的主要心理基础。
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索尔·巴斯：我想我是在《惊魂记》之前就开始拍摄《斯巴达克斯》的，但我也不确定。我似乎记得我同时拍摄过这两部电影。《斯巴达克斯》是一部很有趣的电影。这部电影由托尼·曼执导，但三天后，他和柯克·道格拉斯闹翻了，柯克叫来了斯坦利·库布里克。我是唯一一个挺过这场换届的人；其他人都被解雇了。当时，我正在拍摄战争片，因为一开始，它并不是一部宏大的史诗片，只需要 200 万或 700 万美元。所以他们认为拍摄一场象征性的战争会很有趣，而且……他们认为，象征性的战争是索尔·巴斯的风格，所以他们叫我来，我拍摄了一场象征性的战争。然后事情开始变得有点失控，预算增加了——现在大约有 400 万或 500 万——所以他们说，让我们再多一点，让我们来一场印象派的战斗。所以我重做了整个事情。好吧，他们正在扩大画面，放入越来越多的东西，最后他们说——好吧，我们不能走到线下然后让某人透过窗户说“那边正在发生一场激烈的战斗”。我们需要的是一场全面战斗。所以到那时，我已经是战斗专家了，这就是我最终做了对我来说最不可能的事情的原因
青少年网络成瘾的荟萃分析
目前，网络成瘾在青少年中呈上升趋势。然而，大多数综述研究并没有区分青少年和年轻人群。这项荟萃分析的样本包括 20 项研究（K = 28），涉及 21,878 名青少年，他们的平均年龄为 15.13 岁。关于方法论，遵循了 Higgins 和 Green（2011）以及 PRISMA（2015）中的 Cochrane 系统评价手册的研究注册协议。结果显示异质性很高。因此，必须遵循随机效应模型。网络成瘾的效应大小为 Z = 16.04；p = 0.000，95% 置信区间为（3.164 – 4.045）。换句话说，虽然发病率仍然令人担忧，但人群并没有遭受严重的网络成瘾。年龄等调节变量解释了 24% 的变异；工具解释了 31% 的变异，特别是 CIAS（Z = 1.75；p = 0.07）和 IGD-20（Z = 4.53；p = 0.00）；最后文化解释了 47%，更具体地说，国际样本（Z = -1.71；p = 0.00）。因此，网络成瘾与年龄成反比，并受所居住地理区域的影响。另一方面，应该注意到，对于网络成瘾的诊断或用于测量它的工具并没有达成共识。有必要在国际框架上建立一个针对这种病理的解释和干预模型。由于缺乏明确的标准，产生了多种心理测量工具，而对这些工具并没有达成一致的共识。最后，本文提出了一个复杂的病因，其中涉及教育、社会家庭、文化和个人变量。
心脏移植
1。成员在上市之前应进行心理/社会评估。评估应包括对成员提供知情同意的能力的评估，并遵守包括药物治疗在内的指示，以及对家里或社区中的支持系统的评估（证据级别：C）；和2。必须提供牙科检查和清理；和3。必须戒除所有非法药物，而不要滥用任何药物或酒精。医师文档必须具体解决此问题。进行实验室测试以确认合规性的需求可能是由主治医生酌情决定的；和4。必须提供基本合并症的文件；和5。必须提供相关的实验值；和6。每个回声或心脏导管插入术的射血分数小于45％。 7。 最近的心脏导管插入结果；和8。 应年满70岁。 a。 如果年龄超过70岁，可以考虑精心挑选的成员；和9。 对于大于35 kg 2的肥胖成员，在列出心脏移植之前，请要求减肥将BMI降低至35岁是不到35。 禁忌症的移植不得在以下存在的情况下批准：1。 主动吸烟不一定被认为是绝对的禁忌症。 戒烟至少需要3个月，并在手术前2-3周通过尿液尼古丁测试进行验证；或2。每个回声或心脏导管插入术的射血分数小于45％。7。最近的心脏导管插入结果；和8。应年满70岁。a。如果年龄超过70岁，可以考虑精心挑选的成员；和9。对于大于35 kg 2的肥胖成员，在列出心脏移植之前，请要求减肥将BMI降低至35岁是不到35。禁忌症的移植不得在以下存在的情况下批准：1。主动吸烟不一定被认为是绝对的禁忌症。戒烟至少需要3个月，并在手术前2-3周通过尿液尼古丁测试进行验证；或2。在需要心脏移植并具有恶性史的那些成员中，应与肿瘤学专家合作，以将每个成员分类为他们的肿瘤复发风险。根据肿瘤类型，对治疗的反应和阴性转移性
评论文章法医科学中的人工智能......
摘要 人工智能 (AI) 是软件工程的一个分支；涉及一种可以模仿人类行为和思维过程的计算机过程，例如学习、推理、适应和自我纠正。法医科学涉及应用更有效的科学原理和技术来调查犯罪和伸张正义，要求对大量复杂数据进行认知检查。因此，人工智能似乎是处理法医科学中许多当前困难的合适技术。本综述概述了人工智能，讨论了其在法医科学中的当前和未来应用。例如，人工智能可用于 DNA 证据、模式识别、犯罪现场重建、数字取证、图像处理、心理/麻醉分析、弹道学和卫星监控。人工智能的应用范围无限，从犯罪现场调查到审判日。智能软件简化了法医调查，解释了不同算法之间不同的推理过程，并减少了由于认知偏差而可能发生的错误。然而，每种技术都有一些局限性；例如，智能系统需要一个巨大的知识数据库，如果输入不在训练数据集内，则可能导致假阳性或假阴性解释。此外，这还可能引发一些道德和法律问题。需要大师和机器的结合来减轻工作负担并了解更多案例。技术可以让他们的工作更轻松，但永远无法取代他们。因为法医学是一个专家领域，所以人工智能只能作为辅助工具。关键词：机器学习；刑事调查；人工神经网络；法医学；数字证据 通讯作者：Eman A. Alaa El-Din 博士 电子邮件：Eman_alaa77@yahoo.com
一种个性化识别重要的方法...
抽象的目的是开发有效和个性化的干预措施，必须确定影响个人幸福感的最关键的过程或心理逻辑驱动因素。某些过程可能会普遍有益于在许多情况下的幸福感，而另一些过程可能只能在特定情况下对某些人有益。方法，我们在三个数据集（N1 = 44; n2 = 37; n3 = 141）中进行了三项密集的每日日记研究，每个研究都有50多个人体内测量场合。我们旨在研究三种不同的过程度量和各种结果之间人体关联强度的个体差异。我们利用了一种独特的印度算法，称为i-arimax（自动式综合移动平均平均），以确定个体内部和结果之间关系强度（beta）的强度（beta）（“ i”）。然后将所有计算的BETA进行元分析，并将个体视为“研究”。结果结果表明，个体之间的过程结果链接差异很大，超过了在研究的荟萃分析中通常看到的同性基因。尽管有几个过程显示出群体级的效应，但在单独考虑时，没有发现普遍有益的过程。例如，涉及社会行为的过程（例如自信）并未证明与孤独感的任何群体级别的联系，但仍然具有从正面到负面变化的显着个人级别效应。使用I-ARIMAX的讨论可能有助于减少复杂的人内分析的候选变量数量。此外，I-arimax beta的大小和模式可能在指导个性化干预措施中很有用。
不安全依恋对fMRI静止状态功能连通性的影响
扩展了Ainsworth [7]的开创性工作，除了安全的依恋外，不安全的依恋样式可以分为三个不同的类别：焦虑，焦虑，避免和混乱的依恋模式。值得注意的是，这些类别与Bartholomew和Horowitz的[8]成人的依恋模式的分类法紧密相吻合，这些分类法可以通过焦虑的焦虑，避免和恐惧的模式。Brennan，Clark和Shaver [9]采用项目反应和因子分析方法来全面检查各种成人依恋测量。他们的调查确定了两个总体因素，称为焦虑和回避，它们囊括了多方面的附着构建体的很大一部分。依恋焦虑是这些关键因素之一，其特征是与拒绝的恐惧和对关注的需求有明显的联系。当伴侣显得无动于衷或不可用时，具有高水平的依恋焦虑的个体往往会逐渐增加压力，这种动态被恰当地称为过度激活。相比之下，避免依恋，第二个关键因素表现为依恋系统的停用，反映了涵盖以消除人际关系依赖性和亲密关系[10]。可怕的依恋模式对应于焦虑和回避依恋特征的高表达。这种矛盾对在强烈压力的条件下的社会应对策略的崩溃构成了重大威胁[17]。与焦虑或回避的有组织的依恋模式有关，这种混乱的样式与影响调节，人际问题和心理病理症状的更严重的困难有关[11-16] [11-16]，因为避免恐惧的个体希望与依恋人物紧密相关，并且无法同时信任和依靠它们。先前的研究表明，这种样式在被诊断出严重成瘾性疾病的患者中很普遍，例如阿片类药物依赖性或多核酸固定使用障碍（Schindler等，2019）。