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Q4.U4_TOBIAS能量与物质在生态系统科学5单位计划
●在第1课中，我们首先为单元的其余部分奠定基础。学生首先了解确定某物是否活着的各种过程。当学生研究自己选择的特定动植物时，这些过程会加强这些过程，并解释有机体如何结合每个过程。●在第2课中，学生阅读并了解了生物如何以及何处获得所需的能量食物，从从阳光中吸收能量的植物开始，将其变成食物（以葡萄糖的形式），然后将其存储在以后的能源需求中。本课程解决了生产者（生产食物的生物体），消费者（通过食用其他生物体来满足其能量需求的生物）与分解剂（通过消耗死亡或腐烂的植物和动物食物来获取食物的生物）之间的差异。●在第3课中，学生阅读和了解有关光合作用过程的更多信息，
重度抑郁症中负面认知偏差的神经机制理论
由 Aaron Beck 提出的抑郁症认知理论得到广泛认可，该理论关注的是信息处理的偏见，强调情感和概念信息的消极方面。当前，人们试图发现这种认知和情感偏见的神经机制，并成功地确定了与情绪、注意力、沉思和抑制控制等几种偏见功能相关的各个大脑区域。然而，抑郁症患者如何发展出这种选择性消极处理的神经生物学机制仍存在疑问。本文介绍了一个以额叶边缘回路为中心的神经学框架，具体分析和综合了杏仁核、海马和内侧前额叶皮质内的活动和功能连接。首先，建立了正反馈回路如何在自动水平上导致抑郁症患者杏仁核持续过度活跃的可能解释。在此基础上，提出了两个假设：假设 1 围绕双向杏仁核海马投射，促进负面情绪和记忆的放大，同时阻碍海马吸引子网络中对立信息的检索。假设 2 强调腹内侧前额叶皮层通过与杏仁核和海马一起概括概念和情感信息，参与建立负面认知框架。本研究的主要目的是改进和补充现有的抑郁症病理模型，推动情感障碍神经科学当前理解的前沿，并最终有助于成功康复令人衰弱的情感障碍。
脑血流和淀粉样蛋白负荷对SUVR偏置的影响
抽象背景：尽管使用了广泛使用，但与分布量比（DVR）相比，半定量标准化吸收率（SUVR）可能会偏差。这种偏见可能是由脑血流变化（CBF）部分解释的，并且可能还取决于基础淀粉样蛋白β（Aβ）负担的程度。这项研究旨在将SUVR与DVR进行比较，并评估基本Aβ负担和CBF对SUVR偏置的影响，主要是认知未损害的参与者。根据双重时间窗口协议扫描参与者，其中[18 f]氟甲莫（n = 90）或[18 f] florbetaben（n = 31）。使用了两步简化的参考组织模型的基于验证的基于函数的实现来得出DVR和R 1参数图像，并在注射后90至110分钟计算出SUVR，所有这些都以小脑灰质作为参考组织。首先，使用线性恢复和平淡的altman分析将（区域）SUVR与DVR进行比较。然后，应用广义线性模型来评估（偏置）相对于DVR（偏置）是否可以通过r 1来解释全球皮质平均（GCA），前胎，后扣带回和眶额区域。结果：尽管相关性很高（GCA：R2≥0.85），但观察到SUVR相对于DVR的大量高估和比例偏置。在SUVR或SUVR偏置和R 1之间观察到负相关，尽管不显着。结论：目前的发现表明，SUVR相对于DVR的偏差与潜在的Aβ负担密切相关。Eudract编号：2018-002277-22，注册：25-06-2018。此外，在主要由认知未受损的个体组成的队列中，相对CBF对SUVR中偏差的影响似乎有限。关键字：阿尔茨海默氏病，淀粉样蛋白宠物，脑血流，定量，suvr偏见
医院的AI工具在审查中的准确性和偏见
使用AI辅助预测模型报告的美国医院中约有65％最常用于预测住院健康轨迹，识别高风险门诊患者并促进安排。虽然61％的医院评估了其准确性的预测模型，但只有44％的医院对偏见进行了类似的评估。与资源不足的医院或使用外部开发人员相比，拥有更多财务资源和技术专业知识的医院更有可能拥有和评估AI模型。
研究表明，AI治疗师可以提供偏见
每位患者接受了虚拟治疗师阿凡达（Avatar）的30分钟咨询课程，该会议接受了动机访谈，认知行为疗法和其他技术的AI培训，以帮助患者改变其行为。超过85％的患者表示，他们发现会议有益，而90％的患者表示有兴趣再次使用虚拟治疗师。
关于如何解决AI Systems中的性别偏见
将AI系统纳入支持决策过程以增强人类系统可以提供预测或脱离可能未引起人类的预测相关性的能力有很大的优势（Cummings，2004）。然而，除了围绕AI炒作的兴奋之外（Fishburne，2024），人们对其道德，社会和法律的影响越来越关注，尤其是对性别偏见。而不是仅仅试图以道德和合法的方式导航AI炒作，而是需要询问的第一个问题不是AI系统是否可以将AI系统纳入过程或产品中，而是首先应使用AI。正如加布里埃拉·拉莫斯（Gabriella Ramos，2024年）在联合国教科文组织的《女性4道德AI会议》上指出的：“如果我们能为妇女制作，我们就可以为所有人做到这一点。”性别偏见不仅与男人和女人的二进制定义有关，而且是将男性用作系统设计默认值的观点（Perez，2019），不包括其他性别，包括女性，这些性别占世界人口的一半以上。这种偏见不仅是一个道德问题，而且是一个系统性的问题，在整个AI生命周期中存在。
石墨烯厅效应传感器的性能：偏置电流，混乱和费米速度的作用
1 de toulouse大学，Insa-CNRS-UPS，LPCNO，135 AV。Rangueil, 31077 Toulouse, France 2 Centre d'Elaboration des Matériaux et d'Etudes Structurales (CEMES), UPR8011 CNRS, Université Toulouse 3, 31055 Toulouse, France E-mail: lassagne@insa-toulouse.fr Graphene-based Hall effect magnetic field sensors hold great promise for the development of ultrasensitive magnetometers with very low power 消耗。经常使用所谓的两通道模型对其性能进行分析，其中简单地添加了电子和孔电导率。不幸的是，该模型无法捕获所有传感器的特性，尤其是磁场灵敏度的偏置电流依赖性。在这里，我们提出了一个高级模型，该模型对基于石墨烯的霍尔传感器如何运行并证明其定量评估其性能的能力有深入的了解。首先，我们根据石墨烯的不同品质报告了传感器的制造，最好的设备可实现高达5000ω/𝑇的磁场敏感性，表现优于最佳的硅和基于窄间隙的半导体传感器。然后，我们使用所提出的数值模型详细检查了它们的性能，该模型将Boltzmann的形式主义与电子和孔的不同Fermi水平结合在一起，以及一种引入底物诱导的电子孔 - 水坑的新方法。重要的是，磁场灵敏度对偏置电流，无序，底物和霍尔杆几何形状的依赖性首次定量再现。此外，该模型强调，由于电流堆积物的出现和霍尔酒吧边缘附近的损耗区域的出现，具有电荷载体扩散长度宽度的设备受到偏置电流的影响很大，比常规HALL效应预测大得多。这些区域的形成诱导了横向扩散荷载载体通量，当Hall电场取消在Ambipolarememime中，能够抵消由Lorentz力诱导的载体。最后，我们讨论了Fermi Velocity Engineering如何增强传感器性能，为将来的超敏感石墨烯效果传感器铺平了道路。关键字：石墨烯，石墨烯霍尔传感器，磁场传感器，霍尔效应，玻尔兹曼形式主义，费米速度重新归一化，电子孔布丁
零偏置功率检测器的设计对5G设备中的功耗优化
本文介绍了基于MOSFET晶体管的零偏置功率探测器的设计和表征，该晶体管从ST-Microelectronics中集成了SIGE 55 nm BICMOS技术。电路的工作频带位于（38-55）GHz范围内，致力于优化5G设备中的功耗。使用该技术中可用的三个NMO类别（GP，LP，HPA），目的是根据不同的NMOS类别设计多个检测器，以比较其性能。此外，设计了基于6 LP晶体管的堆栈的检测器，以增加动态范围。与最近的工作相比，HPA检测器的性能非常好，噪声等效功率值（NEP）3.8 PW/√和67 dB的大动态范围。这些检测器的提取的电压灵敏度值在（850-1400）v/w之间显示了与仿真结果的良好协议。
避免情感接近的元脑意识
1日本京都2临床心理学，大阪大学，日本苏亚大学3号临床心理学，日本，日本健康与医学研究小组，智力坦克研究小组，日本智能研究小组，KDDI Research，Inc.，Kddi Research，Inc.，Kddi Research，Inc。
小行星冲击模拟揭示了气候和生态破坏
“虽然图像生成反映了文本偏见，但我们发现了一个令人不安的趋势，” Insper的合着者兼公共政策硕士学生维克多·兰格尔（Victor Rangel）说。“对于某些主题，例如种族与种族平等，Chatgpt拒绝以错误的信息关注为主题。毫不犹豫地制作了左倾图像。”