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环境科学（EVRN）
evrn 250科学与研究中的生物伦理学*（3小时）先决条件：生物121或生物学125或生物学127或生物学127或Biol 132或Biol 135或Biol 135或Biol 140或Biol 140或Biol 144或Evrn 115或EVRN 115或EVRN 124或EVRN 130或EVRN 130或EVRN 130或EVRN 134或EVRN 255。本课程向学生介绍了与科学和研究相关的科学，道德和法律问题，包括新技术的快速发展所提出的科学和研究。本课程将研究各种科学领域的当前争议的生物伦理和法律维度。主题将包括基因工程和基因修改的生物，干细胞和克隆研究，人类和动物主题研究，人类对环境的影响，专利生命，在科学和医学中使用AI和其他技术，研究不当行为，研究不当行为，利益同意冲突，知情的知情和数据管理。学生将采用科学，法律和哲学工具来批判性地评估复杂的生物伦理问题，并将受到挑战，要批评科学家在社会中的作用以及科学对人类和自然世界的影响。
SARS-CoV-2 mRNA 疫苗 (Omicron BA.5) LVRNA012 的有效性、安全性和免疫原性：一项随机、双盲、安慰剂对照的 3 期试验
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社交 - vrnn：互动行人的单次多模式轨迹预测
摘要：人类动议的预测是对人类自主机器人安全导航的关键。在混乱的环境中，由于其与环境和其他脚步的相互作用，可能会有几种运动假设。以前用于估计多个运动假设的工作需要大量样本，这限制了其在实时运动计划中的适用性。在本文中，我们提出了一种基于深层生成神经网络的相互作用和多模式轨迹预测的变分学习方法。我们的方法可以实现更快的收敛性，并且与最新方法相比，需要更少的样本。对真实和模拟数据的实验结果表明，我们的模型可以有效地学习推断出不同的轨迹。我们将我们的方法与三种基线方法进行了比较，目前的性能结果表明，我们的生成模型可以通过产生各种轨迹来实现轨迹预测的更高准确性。
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CIFAR 大脑、思维与意识 Azrieli 项目高级研究员 Anil Seth 和萨塞克斯大学同事开展的一项新研究旨在制作比以前的 VR 研究中使用的更准确的幻觉模拟。为此，包括主要作者 Keisuke Suzuki 在内的研究团队使用了记录的真实世界视觉环境，而不是不太真实的计算机生成的图像。他们认为，这可以更接近真实的视觉幻觉，从而更好地研究意识状态改变的视觉方面。