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神经科学年度评论灵长类大脑社会认知专门网络
灵长类动物已经进化出各种认知能力来应对复杂的社会世界。为了了解大脑如何实现关键的社会认知能力，我们描述了面部处理、社交互动理解和心理状态归因领域的功能专业化。面部处理系统从单个细胞到大脑区域内的神经元群体，再到提取和表示抽象社交信息的分层组织网络，都是专门的。这种功能专业化并不局限于感觉运动外围，而是似乎是灵长类动物大脑组织一直到皮质层级顶端区域的普遍主题。处理社交信息的回路与处理非社交信息的并行系统并列，表明在不同领域应用了共同的计算。社会认知的神经基础的新图景是一组不同但相互作用的子网络，它们涉及面部感知和社会推理等组成过程，遍及灵长类动物大脑的大部分。
实践中的IFR
在可能按需的剂量中出现了有关。货币Mar etfunds̕有资格将其作为现金等值。e相信这是可靠的，但仅在有限的情况下。他的之所以是因为除了需求功能外，还需要满足所有其他要求。n利息在金融机构中的bearin de osit会导致应收取的现金数量，并且如果有早期的Ithdra Al Enalty，则会在关节中获得毫无意义的Chan es chan es chan es。o e e e res也有必要证明，估计估算是为了满足短期现金承诺而不是在估计或其他Ur Oses̔I̔̔.i.͎.͎̕中。可能很难将此最后的要求与估计的特征进行调和，因为它的成熟度cludin cludin需求特征增加。
稳定的扩散暴露：从提示到图像的性别偏见
几项研究提高了对图像生成模型中社会偏见的认识，证明了它们对刻板印象和失衡的倾向。本文通过引入评估方案来分析生成过程对稳定扩散图像的影响，从而为这一不断增长的研究促进了这一研究。利用先前工作的见解，我们探讨了一般指标如何不仅影响性别表现，而且还影响生成的界面内的对象和布局的表示。我们的发现包括在对象的描述中存在差异，例如针对特定性别的工具以及整体布局的变化。我们还揭示了Neu-Tral提示往往会产生与女性提示更一致的图像，而不是其女性提示。我们进一步探讨了偏见通过代表性差异及其通过及时图像依赖性在图像中表现出来的位置，并为开发人员和用户提供建议，以减轻图像生成中的潜在偏见。
各国人工智能采用者概况
如果没有 AI 扩散项目参与者的宝贵贡献，本分析就不可能完成，这些参与者包括 Michel Dumont、Chantal Kegels（比利时）；Frederic Warzynski（丹麦）；Iulia Siedschlag、Weijie Yan（爱尔兰）；Gilad Be'ery、Matan Goldman、Eliav Orenbuch、Daniel Roash（以色列）；Stefano Costa、Giulio Perani（意大利）；Yuya Ikeda（日本）；Jaehan Cho、Hanhin Kim（韩国）；Natália Barbosa（葡萄牙）；Mathias Beck、Johannes Dahlke、Martin Wörter、Dmitry Plekhanov（瑞士）。附录中的表 A B.1 报告了有关各个隶属关系的更多信息。作者要感谢 Chiara Criscuolo，她在整个项目中提供了许多见解和指导，Antonio Ughi 在元数据收集方面提供了出色的研究协助和支持，Kezban Akkurt、Stijn Broecke、Hélène Dernis、Kenta Ikeuchi、Hanna-Mari Kilpelainen、Guy Lalanne、Francesco Manaresi、Luca Marcolin、Dirk Pilat、Lea Samek、Andrew Wyckoff、行业分析工作组的参与者、行业、创新和创业委员会、AI-WIPS 第二届国际会议（关于人工智能、生产力和传播的会议）提供了深刻的评论、建议或讨论。在 CASD – 数据安全中心 (Ref. 10.34724/CASD) 提供的安全环境中可以访问本工作中使用的法国数据。这项工作为德国联邦劳工和社会事务部 (BMAS) 支持的 OECD 工作、创新、生产力和技能人工智能 (AI-WIPS) 计划做出了贡献。
烟花照亮除夕夜的天空
12 月 30 日，佐治亚乡村 Chabad 在 Hiawassee 城镇广场举办了第三届公共犹太烛台点灯仪式。活动现场播放着传统的犹太音乐，庆祝者们享用了土豆饼和甜甜圈，度过了一个美好而又融洽的夜晚。佐治亚乡村 Chabad 的联合创始人兼总监 Chaim Markovits 拉比解释了节日的意义，不同信仰的居民以及代理市长 Jay Chastain Jr. 等当地官员参加了此次活动。“今晚，我们庆祝光明节的第六个夜晚，这是一项社区活动，欢迎所有人前来参加，”Markovits 拉比说道。“光明节的寓意是增添善良，增添光明。每天我们都会增添一根蜡烛。 “当外面一片漆黑，无论一个人的世界或全球世界发生什么事，一个人的使命就是成为一盏明灯。点亮我自己的空间，点亮其他人的空间。”庆祝活动中还包括一个巨大的陀螺，上面
双抗原自扩增RNA SARS-CoV-2
超过 550 万 COVID-19 患者。1 该病毒具有很强的人际传播性，因此广泛使用安全有效的疫苗至关重要，这些疫苗可为民众提供必要的免疫力，以控制这一流行病并减少与 COVID-19 相关的死亡。3 在 COVID-19 首次爆发仅几个月后，基于信使核糖核酸 (mRNA) 的疫苗（编码 SARS-CoV-2 刺突 (S) 糖蛋白）就成为国家免疫计划中首批获得监管机构批准的疫苗之一。3 – 5 mRNA 疫苗是一种新技术，它使用合成的 mRNA 分子，在细胞内递送后，指示细胞产生它们编码的抗原。与传统疫苗平台相比，这些疫苗具有许多优势。首先，它们允许通过体外转录 (IVT) 进行无细胞生产，从而提供快速且经济高效的制造、可扩展性和操纵目标抗原的灵活性。其次，由于细胞内产生抗原，随后通过主要组织相容性复合体 (MHC) I 类和 II 类进行抗原呈递，它们可诱导细胞和体液免疫。6
产前、围产期和产后阶段
妊娠期肺动脉高压的死亡率为 25%–56%。肺动脉高压是该群体中发病率最高的疾病，尤其是在年轻女性中。尽管有明确的建议避免怀孕，但某些患者群体在妊娠晚期才被诊断出患有该疾病。虽然妊娠早期右心室衰竭通常不严重，但在妊娠晚期可能会更严重。目前的证据表明，对于该特定群体的产前、围产期和产后各阶段的管理和严重预防措施尚未达成共识。应由多学科团队制定针对肺动脉高压的药物、分娩方式、麻醉类型和一些注意事项，以提高产妇和胎儿的存活机会。围产期和产后阶段因心脏代偿功能失调而突然发生的循环衰竭是有害的，应考虑使用体外膜氧合等机械支持来缓解血流动力学并延长心脏恢复时间。我们的综述旨在解释肺动脉高压的病理生理学，并总结妊娠各阶段关键管理和预防措施的当前证据。
靶向covid- ...
迄今为止，Covid-19的大流行夺取了超过100万人类的生命，再感染了5000万个人，并对全球经济造成了严重破坏。这场危机刺激了针对其病因剂SARS-COV-2的药物的持续发展。靶向相关的蛋白质 - 蛋白质相互作用界面（PPIIS）是设计抗病毒药药的可行范式，并通过提供替代药物发现目标来丰富靶向化学空间。在这篇综述中，我们将根据最近的文献提供对PPII靶向药物开发对Covid-19的理论，方法和应用的概述。我们还将重点介绍新的发展，例如成功使用非母蛋白 - 蛋白质相互作用作为抗病毒药物筛查的靶标。我们希望这项审查可以成为有兴趣将PPIIS应用于COVID-19-19的药物分离的人的入口处，并加快针对大流行的药物开发。2021作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放式访问文章。
制药业革命：揭开制药行业的人工智能和法学硕士趋势
与研发工作相辅相成的是“制造”领域，其中精确和标准化的流程被一丝不苟地执行。制造在确保药品的可重复性和质量方面发挥着关键作用。2 此外，“质量控制”程序在维持整个制造过程中的最高标准方面发挥着关键作用。3 同时，制药行业在严格的监管框架内运作，以维护安全性和有效性标准。法规遵从是该行业的基石，食品药品管理局 (FDA) 和欧洲药品管理局 (EMA) 等机构负责监督产品审批。同时，各种支持功能，例如“供应链优化”，确保及时将药品交付给患者。制药行业具有多面性，并且始终致力于研究、质量、监管和供应链效率，是创新的灯塔，也是推动全球医疗保健发展的驱动力。在这个充满活力的环境中，人工智能 (AI) 和大型语言模型 (LLM) 的出现标志着一个变革时代的到来，提供了前所未有的能力来重塑制药行业的各个方面。4
精神病学中的人工智能和聊天机器人 | 聚焦
摘要 过去几年来，人工智能 (AI) 在精神病学中的应用不断增加，以满足日益增长的改善心理健康解决方案的需求。此外，COVID-19 大流行期间心理健康服务提供者的短缺继续加剧了全球精神疾病的负担。现有的人工智能应用包括那些能够协助精神病诊断、症状跟踪、疾病过程预测和心理教育的应用。人工智能心理健康护理服务的方式包括通过互联网、智能手机应用程序和数字游戏提供。在这里，我们回顾了聊天和治疗机器人形式的新兴人工智能干预措施，特别是教用户情绪应对机制并为有沟通困难的人提供支持的对话应用程序、构成化身治疗基础的计算机生成的面部图像，以及在数字精神病学方面取得新进展的智能动物机器人。我们讨论了将人工智能聊天机器人纳入临床实践的意义，并提出了这些基于人工智能的干预措施将如何进一步影响精神病学领域的观点。