综合多模式计划对发展结果的影响尚未得到充分研究。新出现的证据表明,多模式训练计划 Brain Balance ® (BB) 计划可能发挥非药物作用,解决青少年的认知、注意力和情感问题。在本分析中,我们研究了参与 BB 计划 3 个月对有发育障碍的儿童和青少年的结果的影响(N = 4,041;年龄 4-18 岁;69.7% 为男性)。父母在 Brain Balance-多领域发展调查 (BB-MDS) 上评定的分数用于评估基线和计划后的六个领域:(1)消极情绪;(2)阅读/写作困难;(3)多动/破坏性行为;(4)学业脱离;(5)运动/协调问题;和(6)社交沟通问题。为了估计从计划前到计划后的变化,我们计算了按基线严重程度分层的组的效应大小(Cohen's d)和可靠变化指数(RCI)。中度/高度严重程度(d = 1.63)和极度严重程度(d = 2.08)组的效应大小非常大,轻度严重程度组的效应大小较大(d = 0.87)。在所有 BB-MDS 领域观察到可靠变化的参与者平均百分比为:极度严重程度为 60.1%(RCI CTT),中度/高度严重程度为 46.6%(RCI CTT),基线轻度严重程度为 21.1%(RCI CTT)。在对原始反射和感觉运动活动的额外评估中,学生们表现出原始反射从参与前到参与后显著减弱,感觉运动技能显著提高,包括精细运动技能、步态和有氧能力、本体感觉、节奏和时间以及目光稳定性。总体而言,这些结果表明原始反射整合和感觉运动技能有所改善,并且 BB 参与者的情绪、阅读/写作、行为、学业参与、运动技能和社交沟通从计划前到计划后发生了具有统计学意义的可靠变化,并且随着参与者基线严重程度的增加,变化的可能性和程度也会增加。这些结果为越来越多的文献做出了贡献,这些文献表明需要采用循证非药物方法来解决发展问题。未来的研究将采用控制良好的设计、纵向跟踪、跨环境实施以及诊断已知的参与者群体,这将有助于更全面地描述 BB 计划的效果。
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计,因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断,例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国,大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15],而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点,而一些基础 LLM(未经过基于人工反馈的微调的模型)则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11],但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。
在过去的 20 年中,越来越多的脑成像研究探讨了人类奖赏动机背后的机制。本综述描述了与奖赏动机相关的神经机制及其与健康人类参与者的认知功能的关系的研究。众所周知,人类大脑的中脑边缘多巴胺奖赏回路控制着人类的奖赏动机行为。内侧和外侧前额叶皮层 (PFC) 在决策过程中整合动机和认知控制,而背外侧 PFC (dlPFC) 整合并传输奖赏信号至中脑边缘和中脑皮层多巴胺回路并启动激励行为。丘脑和岛叶影响人类的激励处理,而运动系统在响应动作控制方面发挥作用。奖赏动机、学习、记忆、想象、工作记忆和注意力之间存在相互关系。评估奖赏动机的最常用方法是金钱激励延迟任务 (DMRT),并且有几项针对该范式的荟萃分析。基因调节动机奖励,多巴胺为动机和认知控制之间的相互作用提供了基础。有证据表明,男性青少年比女性青少年做出更多冒险的决定,并且腹侧纹状体中奖励相关的 DA 释放的侧化仅限于男性。这些研究对我们理解自然奖励和成瘾、抑郁和 ADHD 等精神疾病具有重要意义。此外,奖励和记忆之间的关联有助于开发干扰记忆巩固的药物成瘾治疗技术。最后,缺乏关于奖励动机、遗传学和性别差异的研究,这可以提高我们对奖励、动机和大脑之间关系的理解。
在10月的零售周和Zebra Technologies发布了其综合报告,名为《零售2023》,其中许多英国领先的零售首席执行官透露了他们未来一年的策略。这些对话在很大程度上倾向于及时访问高质量数据的重要性,实现智能决策以及通过可靠的数据策略驱动有意义的变化的重要性。McKinsey还于2022年早些时候发表了一篇论文。再次,主要主题是数据的重要性,并且企业必须采取的步骤才能成为数据驱动。对话在Clekt上引起我们的共鸣。由于通货膨胀率达到40年高以及生活成本危机对消费者的影响越来越大,因此有限的增长机会和降低的盈利能力极大地影响了该行业进入2023年。需要平衡供应链内增加成本的需求,而提供顶级客户主张是许多零售商策略的标题。确保实时访问正确的数据并具有合并的操作和客户数据的奇异视图是至关重要的。零售周在调查中讨论了零售销售预测的主题时,有67%的零售首席执行官报告说,预计2023年的销售数据将达到2022年。
重度抑郁症 (MDD) 是最常见的精神健康状况之一,因其与脑萎缩和死亡的关系而受到深入研究。最近的研究表明,预测年龄和实际年龄之间的偏差可以作为大脑加速衰老的标志,以表征 MDD。然而,目前的结论通常是基于从白人参与者收集的结构性 MRI 信息得出的。这种生物标志物的普遍性需要通过具有不同民族/种族背景的受试者和不同类型的数据进一步验证。在这里,我们利用 REST-meta-MDD,这是一个从中国多个队列参与者收集的大规模静息态 fMRI 数据集。我们基于 1101 名健康对照开发了一个堆叠机器学习模型,该模型可以从 fMRI 估计受试者的实际年龄,并且非常准确。然后将训练好的模型应用于来自 24 个地点的 1276 名 MDD 患者。我们观察到,与对照组相比,MDD 患者的大脑预测年龄差异 (brain-PAD) 高出 +4.43 岁 (p < 0.0001, Cohen ' sd = 0.31, 95% CI: 2.23 – 3.88)。在 MDD 亚组中,我们观察到与未使用药物的患者相比,服用抗抑郁药物的患者的大脑 PAD 具有统计学上显著的 +2.09 岁 (p < 0.05, Cohen ' sd = 0.134525)。通过三种不同的机器学习算法进一步检查观察到的统计关系。在中国参与者身上观察到的阳性大脑 PAD 证实了 MDD 患者存在大脑衰老加速的情况。利用功能性大脑连接进行年龄估计从新的维度验证了现有的发现。
∗ 作者感谢 Lucy Eldridge、John Van Reenen(讨论者)、Janis Skrastins(讨论者)以及约瑟夫·斯蒂芬研究所人工智能实验室、劳工和金融会议、NBER CRIW 生产力、技术和经济增长会议、斯坦福大学数字创新实验室和叶史瓦大学的参与者提供的帮助。作者感谢 Cognism Ltd. 提供就业数据,感谢 Burning Glass Technologies 提供招聘信息数据。Peter Tong 和 Derek Luan 提供了出色的研究协助。† 哥伦比亚大学。电子邮件:tania.babina@gsb.columbia.edu。‡ 加州大学伯克利分校。电子邮件:fedyk@berkeley.edu。§ 马里兰大学。电子邮件:axhe@umd.edu。¶ Cognism;AI for Good Foundation。电子邮件:hodson@ai4good.org。
我们研究了美国公司使用人工智能技术后劳动力构成和组织的变化。为此,我们利用员工简历和招聘信息数据集的独特组合来衡量公司层面的人工智能投资和劳动力构成变量,例如教育程度、专业化和层级。我们记录了受过高等教育的员工和 STEM 员工初始份额较高的公司在人工智能方面的投资更多。随着公司对人工智能的投资,它们倾向于转向受过更多教育的劳动力,拥有本科和研究生学位的员工比例更高,并且在 STEM 领域和 IT 技能方面的专业化程度更高。此外,人工智能投资与公司层级结构的扁平化有关,初级员工的比例显着增加,中层管理和高级职位员工的比例下降。总体而言,我们的研究结果表明,采用人工智能技术与企业劳动力的重大重组有关。
图 1. 功效计算和重复率的实证分析。图 a 显示了统计功效与样本量和显著性阈值(1,000 次迭代)的关系。实线表示基于 ENIGMA 7 精神分裂症效应量(患者和对照组之间的皮质厚度组间差异)的功效计算;为了进行比较,虚线表示 Marek 等人报告的功效计算。3(源数据图 3 取自原始文章)。水平虚线对应于 80% 统计功效的领域标准。模拟表明,对于 P <10 -4 的 BWAS,550 个病例和 550 个对照的样本量达到 80% 的统计功效;对于 P <10 -3 的 BWAS,450 个样本达到 80% 的功效。图 b 显示了精神分裂症实证数据的重复率(橙色实线)与样本量的关系(在 114 个区域进行 BWAS,根据 P <0.05 Bonferroni 测试;1,000 次迭代;线周围的彩色区域表示迭代间平均值的上下一个标准差)。橙色虚线表示外推数据(参见补充方法)。实证分析表明,需要大约 400 名患者和 400 名对照的样本量才能检测到重复率为 80% 的效果。蓝色实线显示阿尔茨海默病实证数据的重复率(蓝色实线)。样本量是指每次分析中具有相等数量对照的病例数。
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