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质疑人工智能：种族身份如何塑造人工智能
注意。*** p < .001, ** p < .01, * p < .05, 实验结果在九种情景中取平均值。系数 (B) 未标准化。括号中为标准误差。
体型决定不同物种的免疫防御
Cynthia J. Downs 宿主能力的差异（宿主遇到病原体并将其传播给另一个宿主或媒介的能力）是影响宿主群落内疾病动态的关键因素。免疫系统在确定宿主能力方面起着关键作用，因为它有助于防御，确定宿主对病原体的易感性和适应性。异速生长（特征如何随体型变化）为对免疫防御和疾病动态进行种间预测提供了一个有希望的框架。安全因子假说认为，大型动物应该具有不成比例的更强的免疫防御能力，因为它们接触传染性生物的风险不成比例，并且跟上病原体复制的速度不成比例。数百种鸟类和哺乳动物的粒细胞浓度数据表明超度量缩放，支持安全因子假说。相比之下，数十种鸟类和哺乳动物的补体功能性抗菌能力数据表明，大型和小型宿主具有成比例的保护。我们的团队还通过在体外全血样本中用脂多糖 (LPS) 诱导模拟细菌感染并量化基因转录，探究了九种灵长类动物的体型对血液先天免疫反应调节结构的影响。新的比较转录组学方法表明，大型物种对感染的转录反应更为剧烈，与小型灵长类动物相比，大型灵长类动物在感染期间优先考虑先天免疫基因表达，而不是非免疫基因。在 LPS 攻击后，大型物种不成比例地上调了组成性表达较少的基因的基因表达，表明存在补偿性变化。这些转录组学结果支持安全因子假说。总体而言，结果表明体型会影响对细菌感染的免疫反应的调节。进一步说，体型会影响宿主的能力和疾病动态，将免疫防御的异速生长整合到能力的异速生长模型和流行病学模型中将有助于预测疾病动态的后续影响。
最终用途储蓄形状测量文档：LED照明
发光二极管（LED）照明现在是新的和改造的室内照明系统中最常见的技术。灯是通常可更换并产生光的设备。示例包括白炽灯泡，紧凑的荧光灯，T8和T5线性荧光灯和LED灯泡。“照明器”是指具有用于灯连接的一个或多个插座的完整照明单元。照明包括所有组件，例如灯，电源，反射器，镜头，镇流器和扩散器。目前，商业建筑中的大多数照明都是线性荧光和荧光型Troffer风格的灯具的形式。有直接一对一的LED线性灯更换和LED漫游器。LED高海湾，补充，任务和壁清洗系统可用于替代这些应用中常见的卤素和荧光照明。替代点可能包括简单的灯具更换或完整的灯具更换，并重新布线以改善空间照明。此措施不能区分灯和置换灯。此外，此措施对建筑物中的照明控件没有任何更改。
过程操作如何塑造AI
摘要现有文献通常将有关创新设计的研究与实施和使用分开，忽略了选择的作用 - 组织如何选择要实施哪些创新。尽管学者提出了选择新技术的科学方法，但研究这些方法实际上是在决策中如何采用的。本研究通过研究组织如何决定要实施哪些创新以及选择过程如何影响其设计和使用来解决这一差距。借鉴了一项为期两年的民族志研究，该研究探讨了13对二对企业家公司和卫生系统委员会如何试行基于AI的医学诊断创新。委员会由对AI有两极分化的成员组成，形成了反映这些观点的联盟。主导联盟从事“过程操纵”，从战略上改变了试点过程，以实现自我利益的结果，同时保持严格的外观。对AI范围的飞行员热情测试基本用途，确保成功的联盟，而怀疑的委员会对高级用途进行了测试，希望失败。这种操纵限制了企业家倡导其创新并展示市场差异的能力。本文强调了过程操作的动态及其对AI创新开发和使用的影响。
人口普查数据如何影响联邦资金分配
2023 年 9 月 11 日 十年一次的人口普查是一项至关重要的信息收集工作。每 10 年，人口普查局必须准确、公平地统计居住在该国的所有人——不仅是公民，而是所有人。这是宪法中规定的少数政府行动之一，自美国成立以来，一直以这样或那样的方式进行。目标是只统计一次，并在正确的地方统计每个人。在十年一次的人口普查之间的几年里，规模较小、有针对性的调查会更新各种人口统计数据点，但这些数据收集仍然依赖十年一次的数字作为既定基线。联邦政府在几个重要方面严重依赖这些数据。它根据十年一次的人口普查结果分配众议院席位。它还利用这些数据帮助向各州和社区提供数万亿美元的联邦援助。这些资金用于医院、道路、学校、住房、支持退伍军人、养活儿童和家庭、经济发展等等。各机构使用人口普查数据进行项目评估和基于证据的政策制定。因此，获得准确的十年一次的人口普查数据至关重要，但许多州在 2020 年的十年一次的数据中存在统计上的重大错误。政府监督项目 (POGO) 的研究目标是证明联邦支出中有多少是由人口普查数据指导的。然后，决策者和社区领导人可以确定他们对人口普查工作的支持程度，特别是那些拥有难以统计的大型社区的社区。不准确的人口普查数据可能会将数十亿美元投入到错误的地方。这种可能性可能会说服当权者放下党派政治，专注于确保全面准确的十年一次人口普查。民选官员应将协助进行准确的人口普查视为其职责的一部分，以确保他们的选民在华盛顿特区得到充分代表，并确保他们所在选区的社区获得应有的所有资金。
目标在目标期间的有用性如何塑造神经表征...
价值通常与奖励有关，强调其享乐主义方面。但是，当情况发生变化时，价值也必须改变（如果您丢失了，指南针超出黄金）。大脑中的价值表示如何在不同的行为目标下重塑？为了回答这个问题，我们设计了一项新任务，将有用性与其享乐主义属性脱在一起，使我们能够研究灵活的目标依赖性映射。在这里，我们表明，与感觉皮层不同，前额叶皮层（PFC）中的区域通常与价值计算相关联 - 根据该项目的实现特定目标的有用方式，将其表示感知相同的项目表示。此外，我们在PFC中确定一个代表价值的编码方案，无论目标是什么，因此支持跨环境的概括。我们的工作质疑了将价值等同于奖励等同的主要观点，显示目标的变化如何触发价值神经表示的重组，从而实现灵活的行为。
生长介导的负反馈形状定量抗生素反应
剂量 - 响应关系是从分子到整个细胞水平的多个尺度上描述生物系统的一般概念。临床上相关的例子是对抗生素的细菌生长反应，该反应通常以剂量 - 反应曲线为特征。剂量 - 反应曲线的形状在抗生素之间差异很大，并且在治疗，药物相互作用和耐药性演化中起关键作用。但是，构成剂量的机制 - 反应曲线在很大程度上不清楚。在这里，我们在大肠杆菌中表明，明显的浅剂量 - 甲甲化抗生素的响应曲线是由负生长介导的反馈回路引起的：甲氧苄啶减慢了生长，从而削弱了这种抗生素的作用。在分子水平上，这种反馈是由药物靶标的二氢叶酸还原酶（Fola/dhfr）的上调引起的。我们表明，这种上调不是对甲氧苄啶的特定响应，而是遵循的普遍趋势线，主要取决于增长率，而与其原因无关。重新布线反馈回路以可预测的方式改变了剂量 - 响应曲线，我们使用细胞资源分配和生长的数学模型来证实这一点。我们的结果表明，生长介导的反馈回路可能会更普遍地塑造药物反应，并且可以利用设计为设计的陷阱，从而可以选择抵抗药物耐药性。
预测学习塑造了人类大脑的表征几何
1 德国图宾根大学赫蒂临床脑研究所神经动力学和脑磁图系 2 德国图宾根大学综合神经科学中心 3 德国图宾根大学 MEG 中心 4 德国图宾根德国精神健康中心 (DZPG) 5 德国图宾根大学慕尼黑亥姆霍兹中心 IDM/fMEG 中心 6 德国图宾根德国糖尿病研究中心 (DZD) 7 德国图宾根大学医院内科 IV 系 8 德国图宾根大学药学和生物化学系 9 美国明尼苏达大学共济会发育脑研究所 (MIDB) * 通讯作者：Markus Siegel (markus.siegel@uni-tuebingen.de) 和 Antonino Greco (antonino.greco@uni-tuebingen.de) 预测编码理论提出大脑不断更新其内部世界模型，以尽量减少预测误差并优化感官处理。然而，将预测误差编码与感官表征优化联系起来的神经机制仍不清楚。在这里，我们提供了预测学习如何塑造人类大脑表征几何的直接证据。我们在聆听不同规律性水平的声音序列的人类参与者中记录了脑磁图 (MEG)。表征相似性分析揭示了大脑如何通过学习，通过对时间连续和可预测刺激的表征进行聚类，使其表征几何与感官输入的统计结构相匹配。至关重要的是，我们发现在感官区域中，表征转变的幅度与预测误差的编码强度相关。此外，使用部分信息分解我们发现，预测误差由高级联想和感官区域的协同网络处理。重要的是，精度误差的协同编码强度可以预测学习过程中表征对齐的幅度。我们的研究结果证明，参与预测处理的大规模神经相互作用会调节感觉区域的表征内容，这可能会提高响应环境统计规律的感知处理的效率。
DNA超螺旋诱导的形状改变微圆形流体动力特性
DNA以负层面环的循环组织。所得的扭转和弯曲应变使DNA能够采用出人意料的3D形状。负超串联，循环和形状影响DNA之间的这种相互作用是如何存储，复制，转录，修复以及可能其他所有其他方面的DNA活性。为了理解负超串联和曲率对DNA的流体动力特性的后果，我们将336 bp和672 bp dna微圈提交给了分析性超速离心（AUC）。我们发现，分支系数，沉积系数和DNA水动力半径很大程度上取决于圆形，环长度和负超涂层的程度。由于AUC无法确定超出非全球性程度的形状，因此我们应用线性弹性理论来预测DNA形状，并将它们与流体动力计算相结合以解释AUC数据，并与理论与实验之间的合理一致。这些互补方法以及早期的电子冷冻学数据，提供了一个框架，以理解和预测超螺旋对DNA的形状和流体动力特性的影响。
各种负载形状下的电解器性能和降解
绿色氢可以预见到减少重型运输的CO 2排放以及难以减少诸如铁和钢制造的行业的重要角色，欧盟希望到2030年脱碳30％。本研究提出了碱性水电解体的性能和降解模型，以评估电解器对不同功率输入曲线的响应，并确定最有效和最具成本效益的操作策略。为此，评估了三种情况，其中一个场景根据太阳能和风的100％供应提供了电源，一个场景从网格中具有恒定的电源，一个方案的电源为电源，电源量在Electrolyser的标称载荷的66％至100％之间波动。可以证明，后一种情况可以达到十年来最高的平均效率，而持续电源的情况达到了最低的降解。最低的电力成本是通过太阳能和风能的100％电源达到的。与文献中的其他模型相比，本研究中的模型具有带有流动电解质的扩展热模型以及文献中最早描述的第一个电解器降解模型之一。被认为对工业碱性电解质的建模提供了重要贡献。