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证据的儿童语言监视
在孩子的许多早期发育态度中，可以学习语言的能力，这可以说是人类最明显的进化特征（Mountford等，2022）。语言发展支持并设定了非正式和正式学习的步伐，并且是人际关系和社会互动的基础。语言是整个人生过程中幸福感，在发展人类能力和个人生活机会中发挥重要作用的重要指标（Law等，2017a）。在儿童健康和发展中所有社会经济不平等中，没有一个比与语言有关的更大（Bradshaw，2011； Lynch等，2010； Nicholson等，2012）。二十年来的研究毫无疑问地证明，学龄前几年的语言学习弱点增加了在广泛和成年初期和成年初期较差的结果的风险，即教育，就业，就业，心理健康，心理健康和一般健康和一般福祉（Beitchman等人（Beitchman等人）（Beitchman等人，1986年，1986年； Tomblin; tomblin; and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and。语言的生物基础知识仍然很糟糕，因为人们对生物学因素如何与早期生命因素相互作用的理解也是如此。
保持安全并在暴风雪中获悉
该声明暂停了市政当局达到其冬季维护目标所需的标准时间表，直到市政当局宣布重大天气事件已经结束。在每种情况下，在宣布重大天气事件的过程中，解决冬季维护的标准是监视天气并部署资源，以解决从市政当时开始的问题，以解决该问题。
用于光学超材料逆向设计的物理机器学习
关键词：逆向设计、光学超材料、物理信息学习、深度学习 光学超表面由密集排列的单元组成，这些单元通过各种光限制和散射过程来操纵光。由于其独特的优势，例如高性能、小尺寸和易于与半导体器件集成，超表面在显示器、成像、传感和光学计算等领域引起了越来越多的关注。尽管在制造和特性方面取得了进展，但对于复杂的光学超材料系统来说，对合适的光学响应进行可行的设计预测仍然具有挑战性。随着设计复杂性的增加，获得最佳设计所需的计算成本呈指数增长。此外，由于逆问题通常是不适定的，因此设计预测具有挑战性。近年来，深度学习 (DL) 方法在逆向设计领域显示出巨大的前景。受此启发以及 DL 产生快速推理的能力，我们引入了一个物理信息 DL 框架来加快超表面逆向设计的计算。添加基于物理的约束可以提高 DL 模型的通用性，同时减少数据负担。我们的方法引入了一种串联深度学习架构和基于物理的学习，通过选择科学一致、设计预测误差低、光学响应重建准确的设计来缓解非唯一性问题。为了证明这一概念，我们专注于代表性等离子体装置的逆向设计，该装置由沉积在金属基板顶部的介电膜上的金属光栅组成。该装置的光学响应由几何尺寸和材料特性决定。训练和测试数据是通过严格耦合波分析 (RCWA) 获得的，而基于物理的约束则是通过求解简化均质模型的电磁 (EM) 波方程得出的。我们考虑对单个波长事件或可见光范围内波长光谱的光学响应进行设计预测。以可见光谱的光学响应作为输入，我们的模型对于逆向设计预测的收敛准确率高达 97%。该模型还能够以高达 96% 的准确度预测设计，对于单一波长的光的光学响应作为输入，光学响应重建准确度可达 99%。
基于二维单位电池模型的氧化还原流量电池的物理信息
氧化还原流量电池（RFB）近年来由于其在大规模储能系统中的有希望的应用而引起了越来越多的关注[1-3]。rfb的特征是它们具有脱钩的能力和功率能力，较长的周期寿命和高效率，这使其成为整合间歇性可再生能源（例如风能和太阳能）的理想选择[4，5]。然而，RFB的广泛范围受到了几个挑战，包括能量密度有限，复杂反应动力学和高系统成本[6，7]。RFB性能的准确有效的预测模型对于应对这些挑战并实现电池系统设计和操作的优化至关重要。在这项工作中，我们专注于全面氧化还原流量电池（VRFB）的性能的预测[8，9]，这是最受欢迎和最成熟的RFB技术之一[10]。
布洛赫方程使物理信息神经网络成为可能......
摘要 — 磁共振成像 (MRI) 是临床诊断中一种重要的非侵入性成像方法。除了常见的图像结构之外，参数成像还可以提供内在的组织特性，因此可用于定量评估。新兴的深度学习方法提供了快速准确的参数估计，但仍然缺乏网络解释和足够的训练数据。即使有大量的训练数据，训练数据和目标数据之间的不匹配也可能导致错误。在这里，我们提出了一种仅依赖于目标扫描数据而不需要预定义训练数据库的方法。我们提供了一个概念验证，将 MRI 的物理规则 Bloch 方程嵌入到物理信息神经网络 (PINN) 的损失中。PINN 能够学习 Bloch 方程，估计 T2 参数，并生成一系列物理合成数据。在幻像和心脏成像上进行了实验结果，以证明其在定量 MRI 中的潜力。
银行业的人工智能决策系统
NAB 与委员会于 2021 年结成的联盟旨在促进开发人权影响评估工具，帮助银行考虑和衡量人工智能系统对人权造成的风险。NAB 认识到，确保我们衡量人工智能活动对人权造成的风险并实施应对这些风险的策略符合银行及其客户的利益。该理念是提供开源工具作为银行开展自身人权影响评估的核心指导。
计算感知、理解和推理：一种基于物理信息的世界建模的人工智能方法
（参见[ 3 ] 及其参考文献）。认知不仅仅在于观察世界，还在于积极创造我们对周围现实的感知。我们对现实的感觉受到我们的信念和意图的影响，同时也受到我们对世界的知识和理解的限制 [ 4 ] [ 5 ]。感知和理解环境物理的能力被称为物理场景理解。因此，通过计算机模拟，该学科旨在为机器提供物理理解的基本能力 [ 6 ]：（1）对环境的解释，（2）物理预测，以及（3）学习新观察到的现象。第一项任务（当然是通过计算机视觉“理解”机器所看到的内容）通常被称为机器感知，这是人类认知的主要支柱之一 [ 3 ] [ 7 ]。为此，人工智能必须能够在运行时构建模型，或者至少能够更新现有模型，如上文第四点所述，基于其对周围环境的探索所得数据。第二点与预测有关：预测未来会是什么样子，“推理”。人们对为此开发学习模拟器的兴趣日益浓厚 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。因此，计算机模拟可能是开发能够在任何未知和复杂的现实世界场景中运行的下一代智能自主系统的方式 [ 11 ] [ 12 ]。在这种情况下，如果不使用某种有利于做出决策、增长个人知识和充分选择要记住的内容的知识旁路，一个人就不可能应对他们所消费的所有信息[13]。这个问题也适用于人工智能。过多的信息会导致大数据的诅咒，信息处理变得具有挑战性和压倒性。如果没有偏见捷径，学习将深受数据质量问题的制约，解释可能不切实际[14]。在这项工作中，我们将揭示人类感知及其与人工智能的近似，人工智能旨在复制人类认知。我们将分析基于物理的机器学习如何更有效地理解
为原住民青年提供具有文化相关的创伤性护理
简介：在谈论对护理人员和儿童的支持时，在原住民福利中通常使用“受创伤信息”和“具有文化相关”的术语，但是在实践中它们是什么意思？从我的经历中借鉴知识，这是原住民寄养父母联合会（FAFP）和泰迪的家中的一部分，该信息表探索了与支持原住民，梅蒂斯（Metis）和因纽特人（Inuit Pount）的护理人员相关的创伤信息和文化相关的实践的概念。在不列颠哥伦比亚省儿童发展部退款之前，FAFP的愿景是一开始的FAFP愿景是通过通过培训来为非本地土著年轻人提供的非本地土著年轻人提供支持，通过培训为他们提供了许多年轻人可能经历的培训和教育。这样的培训包括参加长者和知识饲养者的文化活动，仪式和教学，这使非原住民和土著护理人员受益。
表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
基础社会科学领导着健康传播研究，尤其是在西方学术的主流中。概念化的替代方法，包括大多数（如果不是全部的本地思维方式），通常会被降级为二等状态，即使是完全考虑的话。对于那些过去质疑过去智慧的人来说，关于理论和研究的选择似乎是朝着更加解释性或批判性的方向发展，并将“科学”抛在后面或留在他们想要以许多方式发现的框架内。具有讽刺意味的是，诸如Pearce，Dutta和其他人通常是从解释性和批判性观点出生的沟通学者的工作比实践的社会科学更容易与量子构造的科学相吻合。的确，许多土著观点的身体与量子理论相吻合比实践更好地理解了科学。随着我们穿越21世纪，现在是时候，沟通理论和研究，尤其是在健康传播中，以使我们从牛顿对世界的理解转变为更多量子范式的方式回收科学。当我们这样做时，我们可能会发现，许多一直处于利润率的人可以并且应该将其工作转移到主流，尽管该过程与量子科学合成了工作。这将有助于我们以不仅邀请更多包容性的方式前进，而且还创造了更有意义的概念化沟通方式及其与健康的关系。
基于先验知识的深度学习填补空白......
简介：推测血管来源的腔隙，也称为腔隙性梗塞，对于评估脑小血管病 1 和痴呆症等认知疾病 2 非常重要。然而，由于腔隙规模小、稀疏且模仿，从图像数据中对腔隙进行目视评级具有挑战性、耗时且依赖于评级者。虽然自动算法的最新发展已证明可以在保持灵敏度的同时更快地检测出腔隙，但它们也显示出大量的假阳性 3,4 ，这使得它们不适合用于临床实践或大规模研究。在这里，我们开发了一个新颖的框架，除了检测腔隙之外，还可以输出分类负担分数。该分数可以提供更实用的腔隙存在估计，从而简化并有效加速腔隙的成像评估。我们假设检测和分类分数的结合会使程序对噪声标签的敏感度降低。