XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembehaviour
海贻贝的种内遗传谱系表现出行为差异
在全球范围内，微塑性污染对海洋生物群具有许多负面影响，这加剧了其他形式的全球人为障碍的影响。越来越多的证据表明，微塑料（MPS）不仅通过摄入造成物理损害，而且还通过浸出吸收和吸附化学物质来充当危险化合物的媒介。对塑料污染作用的研究在很大程度上假定物种均匀反应，同时忽略了种内多样性（即单个物种内的变化）。我们研究了源自工厂新鲜（处女）和滩开的微塑料对地中海贻贝Mytilus Galloprovincialis的两个遗传谱系的行为反应的塑料浸出物的影响。通过实验室行为实验，我们发现，在暴露于海滩微塑料（海滩MPL）的渗出液中，大西洋标本的移动率明显少于地中海个体，就（i）（i）通过移动和（ii）净距离响应的个体比例（i）净距离和距离。相比之下，在暴露于Virgin Micropolpics（Virgin MPLS）的MPL时，在成年人或新兵的行为中未观察到显着的种内差异。此外，在浓度增加（木炭过滤海水中的10-5 m至10-3 m）以增加浓度的三个氨基酸（L-半胱氨酸，脯氨酸和L-达糖碱）的提示接收，通过使用Mussel触及海滩MPLS或对照海水进行的电生理学分析测试了在木炭过滤的海水中接受提示。我们发现，对10-3 m L-半胱氨酸的反应（无论处理如何）和10-4 m L-半胱氨酸（在暴露于海滩MPLS的贻贝中）和10-3 M脯氨酸（在暴露于海滩MPLS的贻贝中）和10-5 m l- L-L- lel- L-L-丁嘧啶的反应明显差异。我们的研究表明，海贻贝的种内变异可能会引起对塑料污染的不同反应，这可能是由于谱系之间的局部适应和生理变异而引发的。我们的工作强调了评估种内变异的影响的重要性，尤其是在环境前哨物种中，因为这种多样性水平可以调节对塑料污染的反应。
欧洲数字协作经济平台的旅游业使用：数字政策的情况，行为和影响
建议引用：Mendieta-Aragón，Adrián；劳拉（Laura）Rodríguez-Fernández； Navío-Marco，Julio（2023）：欧洲数字合作经济平台的旅游业使用：数字政策的情况，行为和影响，第32届欧洲国际电信协会会议（ITS）：“实现欧盟数字十年 - 在欧盟的数字十年 - 更容易完成？”，马德里，西班牙，2023年6月19日至20日，国际电信协会（ITS），卡尔加里
窗户和吊扇乘员行为模型与建筑能量模型的耦合方法，热带案例研究
摘要在这项工作中，我们提出了一种方法，将在上一篇论文中与Python开发的行为模型与动态热模拟软件Energation Plus（研究和设计中使用的高级代码）一起开发的行为模型。提出的耦合方法应用于聚会岛的潮湿热带气候中的办公楼的热模型，并通过测量的温度和相对湿度数据进行校准和验证。然后，将此产生的耦合模型与典型的设计办公室能量模型进行了比较，该模型基于典型的确定性场景。比较着重于所使用的吊扇的功率水平，开放使用水平和计算时间。通过与新行为模型耦合获得的结果比在常规确定性方案中更好，在设计阶段提供了对用户行动的更忠实地复制。
非住宅混合中乘员行为的建模...
在LaRéunion的热带岛屿上的非住宅混合模式建筑物的情况下，本文着重于乘员行为的建模。对于这样的领域和类型的建设，乘员可以操作被动解决方案以实现舒适度，而消耗能量的解决方案可以在最热的月份提供替代方案。，与其他气候区相比，有关居住者舒适和行为的具体知识是有限的，这使得在设计阶段的工程工作变得困难。在这项工作中，首先测量和分析了居民对湿润舒适控制的操作，例如窗口和风扇。其次，这些行为是使用基于机器学习技术和概率图形模型的两种确定性方法对这些行为进行建模的。也实施了使用电源渠道的电源需求来估算人数的模型。评估了行为模型的估计能力，并导致F1得分大于0.7。提出了一个两类模型，以估计风扇使用的水平。此组合模型略微提高了F1分数的2％，这证明了考虑到不同控件之间的链接的必要性。
经济政策不确定性和分析师行为
2 美国和英国有许多相似之处，例如基于普通法的法律体系、艺术文化、政治精神和基于市场的金融体系（La Porta、Lopez-de-Silanes 和 Shleifer，2008 年）。然而，它们在许多其他方面存在差异。美国投资者受到的保护比英国投资者更大，美国证券交易委员会有时会对不法行为者实施严厉的制裁（例如《萨班斯-奥克斯利法案》）。另一方面，与美国公司相比，英国公司提供的信息性报告更多，风险和不确定性披露更多，前瞻性信息更多（Collins、Davie 和 Weetman，1993 年）。 3 现有研究主要关注宏观不确定性对分析师预测表现的影响，主要是对其盈利预测准确性和盈利预测离散度的影响（例如，Amiram、Landsman、Owens 和 Stubben，2018 年，Baloria 和 Mamo，2017 年；Hope & Kang，2005 年），但也有少数研究考察了对分析师股票推荐的影响（例如，Lin，2018 年）。4 基于使用分析师盈利预测和剩余收益模型估计的公司价值的买入并持有投资策略优于基于分析师股票推荐的投资策略（Barniv、Hope、Myring 和 Thomas，2010 年；Bradshaw，2004 年）。
HAHNEL, Ulf 等人。能源决策和行为中的心理核算机制。在：《自然能源》，2020 年，第 5 卷，第 12 期，第 952-958 页。doi：10.1
HAHNEL, Ulf 等人。能源决策和行为中的心理核算机制。收录于：《自然能源》，2020 年，第 5 卷，第 12 期，第 952–958 页。doi：10.1038/s41560-020-00704-6
研究揭示 omega-3 如何帮助大脑调节对攻击性行为的冲动反应
德比大学心理学讲师 Dean Fido 博士表示：“通过脑电图，我们发现调节这种行为需要参与者激活大脑的额叶区域。能够更好地激活这些额叶区域的人报告称，饮食中 EPA 摄入量较高，反应性攻击水平较低。问卷调查结果还显示，饮食中 EPA 摄入量与较低的反应性身体攻击性自我报告相关。”
针对法国脆弱青少年成瘾行为的针对性预防计划 (PREVENTURE) 的有效性 - 研究协议
背景：饮酒是法国面临的一个重大公共卫生挑战，在法国，一半的 17 岁年轻人在调查前一个月报告过一次严重酒精中毒事件。许多预防计划都有一个总体目标，但青少年时期个人对成瘾的脆弱性因人格特质而异。针对人格特质的预防可以研究成瘾行为的风险因素，并已显示出真正的效果。在现有的计划中，预防通过针对四种人格特质（冲动、寻求刺激、消极思想和焦虑）显示出减少酒精消费的效果。该计划已在学校环境中招募的青少年人群样本中进行了测试，以确定有风险的青少年，但尚未在更有针对性的咨询青少年招募中进行测试。
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。