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代谢物：宿主和微生物的融合节点，以解释荟萃生物
涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。 因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。 在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。 对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。 将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。 它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。 为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。 本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。
货币增长有助于解释近期通胀飙升吗？
在考虑货币增长与通货膨胀之间的联系时，将通货膨胀视为一个双机制过程是有用的，从低通胀机制到高通胀机制的转变具有潜在的自我强化作用（BIS（2022），Borio 等人（即将出版））。最近的分析表明，通货膨胀在两种机制下的表现截然不同。在低通胀机制下，即当通胀稳定在较低且稳定的水平时，测量的通胀主要反映基本不相关的行业特定价格变化的短期影响——即价格变化的“共同成分”的重要性较低——而工资和价格仅松散地联系在一起（Borio 等人（2021））。因此，通货膨胀过程具有某些自我稳定的特性。相比之下，在高通胀机制下，部门价格变化的相关性更高，通货膨胀对食品和能源等显著价格或汇率的变化更为敏感，工资和价格的联系也更为紧密。随着通货膨胀的上升和
如何用术语来解释“异常”语言功能？
本文涉及术语学中的“异常”语言功能。如果更一般的作品会引起与标准不同的变化（根据语域、地点、时间），那么“异常”一词已被各种作者用来描述不符合非专业情况下预期的语言功能（元素的添加或删除、参数的变化、某些类别的过度使用等）（例如，参见下面引用的 Lehrberger (1986) 和 Pearson (1998)）。即使不使用“异常”一词，也可以从本质上描述的角度识别专业语言的特殊性。在本文中，我们对这种“异常”现象感兴趣，目的是进行解释。我们想表明的是，这些看似异常的功能实际上是由于情况的特殊性造成的。语言描述（尤其是有关词汇的描述）通常是针对中性情况进行的，即没有指定任何特定的上下文。然而，专业语言的一个固有特征是，它们从一开始就以定义话语社区的交流环境为特征。在大多数情况下，异常的语言功能可以通过在专业情况下建立话语社区的共同利益来解释。这种共同利益以专家的投入为前提，体现在特定的语言功能中。因此，本文唤起了经常被提及来解释行话使用的社会语言学方面，它建立了社区，但也可以孤立社区。根据语料库研究的结果，本文描述了语言功能：冗长（添加修饰语）、经济（删除介词和/或限定词），这些功能可以通过概念的精细度来解释
大脑基础解释了金融数字化的采用和程度的差异
本研究分析了与信任和风险相关的神经反应，以解释金融数字化决策。结果表明，大脑反应明显地表明了数字金融渠道采用的差异，而其他社会人口或行为指标则没有显示出这种差异。从方法论的角度来看，该研究探讨了数字金融渠道和工具的使用模式是否与心理和生物指标有关；它使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来研究金融数字化决策是否与通过数字化和非数字化渠道进行的金融交易视频图像引起的大脑安全性反应有关；它进行了信任和风险神经实验，以确定它们对金融数字化决策的影响，并分析了大脑结构是否与金融数字化行为有关。研究结果表明，高频和低频用户的大脑功能以及体积和各向异性分数值存在差异。使用金融数字金融服务的频率越高，与不安全感相关的大脑激活程度就越高（视频任务期间的安全神经诱发反应越低，扣带回的白质微结构发生改变）。此外，数字金融渠道的高频用户在信任博弈中表现出与情绪处理相关的大脑区域的激活增强。这些发现对于设计通过技术增强金融包容性的公共政策以及私人金融机构的细分和服务分销策略具有重要意义。
结构化的社区过渡解释了微生物系统的开关能力
微生物系统似乎在少数主要社区（分类成员）中来回移动的转换能力相对较高。虽然这种切换行为主要归因于随机环境因素，但尚不清楚内部社区动态影响微生物系统的开关能力的程度。在这里，我们整合了生态理论和经验数据，以证明结构化的社区过渡会增加未来社区对当前分类单元成员资格的依赖，从而增强了微生物系统的开关能力。按照结构主义的方法，我们建议每个社区在环境参数空间中的独特领域内都是可行的。然后，任何两个群落之间的结构化过渡都可以与其可行性域的大小成正比，并且与它们在环境参数空间中的距离成反比 - 可以将其视为重力模型的特殊情况。我们检测到具有结构化过渡的两个广泛的系统：一个类别，其中开关容量在广泛的社区规模和另一个类别的类别中，切换容量仅在狭窄范围内。我们使用肠道和口服微生物群（属于1类）以及阴道和海洋微生物群（属于2类）的时间数据来证实我们的理论。这些结果表明，环境参数空间中可行性域的拓扑是了解微生物系统行为不断变化的相关属性。该知识可以可能用于了解微生物系统中内部动力学的相关社区规模。
经诊断的不灵活的学习动力学解释了抑郁症和精神分裂症的缺陷
奖励学习缺陷是许多精神障碍的核心症状。最近的工作表明，这种学习障碍是由于使用奖励历史来指导行为的能力而引起的，但是这些障碍出现的神经计算机制仍不清楚。此外，有限的工作采用了跨诊断方法来研究引起学习def ICIT的心理和神经机制是否在精神病理学形式上共享。为了洞悉此问题，我们通过结合计算模型Ling和单次试验的EEG回归，探索了被诊断出患有重力疾病的患者（n = 33）或精神分裂症（n = 24）和33个匹配的健康对照组。在我们的任务中，参与者必须整合刺激的奖励历史，以决定是否值得赌博。在此任务中的自适应学习是通过动态学习率来实现的，这些学习率在第一次遇到给定刺激的情况下是最大的，并且随着刺激重复的增加而衰减。因此，在学习过程中，选择偏好理想地稳定并且不易受到误导性信息的影响。我们显示了减少学习动态的证据，两个患者群体都表现出超敏的学习（即减少腐烂的学习率），使他们的选择更容易受到误导的反馈。此外，还存在精神分裂症特异性的方法偏见，并且对Disconfirma的反馈（事实损失和反事实胜利）的抑郁症特异性提高。两个患者组中的不灵活的学习因神经加工的改变而感到恐慌，包括对任何一个患者组的预期值都没有跟踪。综上所述，我们的结果提供了证据，表明减少逐审学习动力学反映了抑郁症和精神分裂症的融合缺陷。此外，我们确定了疾病独特的学习缺陷。
可解释的人工智能能解释不公平吗？评估可解释人工智能的框架
许多机器学习模型对人类来说是不透明的，它们做出的决策过于复杂，人类无法轻易理解。为了应对这种情况，人们创建了可解释的人工智能 (XAI) 工具来分析模型的内部工作原理。尽管这些工具在翻译模型行为方面实力雄厚，但批评人士担心 XAI 工具可能会成为一种“洗白”工具，误导用户相信有偏见或不正确的模型。在本文中，我们创建了一个框架，用于评估可解释的人工智能工具，评估内容包括它们检测和解决偏见和公平问题的能力，以及它们将这些结果清楚地传达给用户的能力。我们发现，尽管许多著名的 XAI 工具能够简化和解释模型行为，但它们缺乏在检测偏见方面可能至关重要的功能。开发人员可以使用我们的框架来建议对他们的工具包进行必要的修改，以减少诸如“洗白”之类的问题。
使用LLMS通过Grad-CAM热图解释AI生成的ART分类
摘要AI生成的媒体的扩散，尤其是在艺术方面，引发了人们的兴趣创建与原始和AI生成的艺术品之间的模型。但是，了解为什么这些模型做出某些决策仍然是一个重大挑战。本文通过使用Grad-CAM来生成模型焦点区域的视觉解释，并结合大型语言模型（LLMS）来提供自然语言描述，从而增强了基于视觉变压器的分类模型的解释性。我们通过使用它们来生成用于艺术品分类的Grad-CAM可视化的文本说明，评估了三个尖端的LLM：Llava-下一个，指令Blip和Kosmos-2。通过定量和定性分析，我们发现，尽管指令blip和kosmos-2在生成的描述和视觉内容之间达到了更高的相似性得分，但llava-next提供了更具洞察力和连贯的解释，尤其是对于AI生成的艺术。这项研究证明了LLM在复杂的图像分类任务中提高AI决策的解释性的潜力，有助于弥合模型决策与人类理解之间的差距。
大脑网络互连动力学解释听力行为的元认知差异
复杂的听觉场景构成了一个挑战，对倾听的倾听，使听众的感知决策更加慢和不确定。我们如何从与聆听行为控制有关的皮质网络的动力学中解释这种行为？我们在这里遵循以下假设：在挑战聆听情况下的人类适应性感知得到了对n = 40名参与者（13名男性）样本中的听觉网络的模块化重新配置的支持，他们接受了休息状态和任务功能功能磁共振成像（fMRI）。对空间选择性听觉注意任务的个人滴定的平均准确性约为70％，但在听众的响应速度上产生了相当大的个体差异，并在其自身的知觉决策中报告了信心。全脑网络模块化通过重新设置听觉，cinguloopercular和背注意网络，从静止性到任务增加。特定的，在任务相对于静止状态的任务期间，听觉网络和Cinguloopercular网络之间的互连性减少。此外，背注意网络和CingulooperCular网络之间的互连性增加。这些互连动力学可以预测响应信心中的个体差异，其程度在判断不正确后更为明显。我们的发现在元认知评估中，在挑战性的聆听情况下，听觉和注意力控制网络之间的功能互动与注意力控制网络之间的行为相关性，并暗示了两种功能上可解散的皮质网络系统，这些系统塑造了个人在适应性听力行为中个人之间相当大的元认知差异。
双轴取向可以解释迁徙鸣禽中的范围扩展吗？
新出现的新迁移路线的可能性大概是1）相关的健身收益和2）该路线首先出现的概率。有人提出，截然相反的“反向”迁移轨迹可能是令人惊讶的普遍性，如果这种途径是遗传的，则可以得出结论，因此，它们可以构成分歧迁移轨迹的快速发展。在这里，我们使用了欧亚黑色库（Sylvia Atricapilla;“ BlackCap”）响起的回收和地理定位器Tra jectories来调查最近进化的最近进化的北向秋季秋季候选路线，并伴随着快速的朝北冬季范围的扩张 - 可以通过每个人群人口传统的南方偏向偏向偏向偏移的逆转来解释。我们发现，向北的秋季移民被回收到轴线逆转所指定的位置的距离，而不是偶然的预期，这与新迁移途径的快速发展通过方向变化一致。我们建议，轴逆转的出乎意料的可能性可能解释了为什么鸟类迅速和发散的冬季范围，并建议在表征基因组成的基因组成部分迁移时，了解迁移方向的编码至关重要。