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人工智能记者与减少媒体敌意偏见
当新闻机构努力解决公众不信任问题时，人工智能 (AI) 记者可能通过激活机器启发式来减少对敌对媒体偏见的看法——这是一种常见的心理捷径，观众通过这种捷径认为机器是客观的、系统的和准确的。本报告详细介绍了两项实验的结果（分别为 n = 235 和 279 名美国成年人），复制了作者的先前研究。与之前的研究一致，本研究发现了额外的证据来支持这一论点，即人工智能记者触发机器启发式评估，从而减少对敌对媒体偏见的看法。延续过去的研究，本研究还表明，偏见缓解过程（如果是人工智能，那么机器启发式激活，因此感知到的偏见减少）受到来源/自我意识形态不一致的调节——尽管在两个问题（堕胎合法化和 COVID-19 疫苗强制令）的报道中有所不同。
龙专业版 v16
当今的专业人士面临着创建出色文档的挑战，如果不能正确或高效地完成，这可能会影响报告质量、员工工作效率，并增加成本和合规风险。Dragon Professional v16 使员工能够以更快、更准确的方式创建文档、电子表格和演示文稿，或填写基于表单的报告——无论是在办公室还是在路上——全部通过语音完成。使用强大的转录工具来消除对外包服务的依赖。或者创建和共享强大的语音命令来简化重复的手动流程，从而提高工作效率。借助深度学习技术，Dragon 可以学习单个说话者的声音，实现通用语音识别工具无法比拟的识别准确度。这种准确度扩展到有口音的用户或在开放式办公室或移动环境中工作的用户。对于企业用户，Nuance Management Center 可在整个组织内轻松部署和集中管理 Dragon。
职业（代码-402）答案键（B部分）
（i）在文档中绘制任何三个基本形状。（ii）单击“主页”选项卡。在编辑组中，单击“选择下拉”按钮，然后从下拉列表中选择“选择对象”选项。（iii）然后，按住左鼠标按钮以在形状上绘制一个盒子。将选择此框中的所有形状。或（iv）选择对象时按并持有Shift或Ctrl键。（v）现在，右键单击要分组的选定形状。出现了一个快捷菜单，该菜单保留了组和Ungroup选项。选择组选项。或（vi）单击“格式”选项卡，然后从“安排组”中选择“组”选项。此外，从下拉列表中选择组选项。（vii）您现在将看到所有对象都被分组在一起。6。有多种方法可以将图像定位在文档中：
发现并阻止伊朗武器化行动
尽管伊斯兰共和国寻求炸弹的快捷方式，但特朗普的第二个任期是总统提出的历史性机会，可以扭转拜登政府失败的伊朗政策，并防止德黑兰开发核武器。的确，自从上任以来，特朗普一再宣布伊朗不能拥有核武器。2要使该目标成为现实，他应该立即召集美国国家安全机构的全部重量，以面对这一紧急威胁。，尤其是既然伊朗有一个团队致力于加速炸弹的道路，并且已经为多种核武器生产了足够高度丰富的铀，那么新政府必须专注于检测和停止德黑兰的其他秘密动作，以推动其武器化计划的其他秘密动作，即，即能够启用功能性的核心核心核心和脉动的核心机制，并启动了脉络机构的核心机制，并启动了脉络核心，并启动了脉络核心。3
资产定价和机器学习：关键评论
解释平均股票回报的差异（Mehra＆Prescott，1985年），使我们专注于多因素模型àlafama and French（1993）。文献将无法解释的投资组合视为未知风险的文献所采用的方便捷径，并仅将其添加到现有因素中并没有使人们寻找新的“异常”，即，其风险调整后的资产的资产与某个公司特征的分配相对可显着分布，而无需在一个相应的曝光中分配，而无需与某些预先确定的风险更改相应的变化。随着时间的流逝，已经记录了许多预测预期收益横截面变化的因素（Harvey等，2016； Hou等，2015）。这种“因子动物园”受到了批评，要么是因为对拟议因素的实际有用性有疑问（McLean＆Pontiff，2016年），或者是因为在考虑模型中有如此多的风险来源时，他们面临的挣扎，以解释这些经验发现。
计算药物重新定位和化合物抗 SARS-CoV-2 作用机制的阐明
COVID-19 危机要求所有生物医学研究领域迅速做出反应。传统药物开发涉及耗时的流程，与在健康和经济紧急情况下确定有效疗法的紧迫性相冲突。药物重新定位，即发现已批准用于不同治疗环境的药物的新临床应用，可以提供有效的捷径，以便及时将 COVID-19 治疗带到床边。此外，计算方法可以帮助进一步加速这一进程。在这里，我们介绍了基于转录组学数据的计算药物重新定位工具的应用，以识别可能能够抵抗 SARS-CoV-2 感染的药物，并提供有关其作用方式的见解。我们认为粘液溶解剂和 HDAC 抑制剂值得进一步研究。此外，我们发现 DNA 错配修复途径受到具有抗 SARS-CoV-2 感染实验性体外活性的药物的强烈调节。完整的结果和方法均已公开。
表示评估自我监督学习
自我监督学习（SSL）旨在学习没有标签的数据的界限。尽管具有di-verse SSL体系结构，但投影头始终在改善下游任务性能中起着重要作用。在这项研究中，我们系统地研究了投影头在SSL中的作用。我们发现投影头靶向统一方面，该方面将样品映射到统一的分配中，并使编码器能够专注于提取语义特征。借鉴了这种见解，我们在SSL模型中提出了一个表示评估设计（RED），其中建立表示和投影向量之间的快捷方式连接。我们对各种数据集上不同体系结构（包括SIMCLR，MOCO-V2和SIMSIAM）进行的广泛实验表明，Red-SSL在下游任务中始终优于其基线对应物。此外，红色SSL学到的表示形式表现出与以前看不见的增强和分发数据相比的较高鲁棒性。
量子谢灵顿-柯克帕特里克模型基态的变分假设
简介 — 自旋玻璃是统计物理学中的一个重要范式。除了它们在描述无序经典磁体方面的相关性 [1,2] 之外，研究还表明，优化任务（例如旅行商问题）可以映射到求解自旋玻璃系统的基态 [1,3,4] 。通过引入横向场，可以将经典自旋玻璃提升为量子模型。由此产生的量子自旋玻璃本身就构成了研究无序和挫折与量子效应相互作用的重要场所 [5] 。此外，有证据表明，可以利用量子性来简化优化任务，例如通过量子退火 [6 – 10] 。量子自旋玻璃模型的教科书例子是量子 Sherrington-Kirkpatrick (QSK) 模型，它是经典 Sherrington-Kirkpatrick (SK) 模型的推广 [11,12] 。QSK 模型已在文献中得到了广泛的分析研究 [12 – 18] 和数值研究 [19 – 30] 。虽然著名的 Parisi 解 [31,32] 为经典 SK 模型提供了完整的解，但量子 SK 模型仍有许多悬而未决的问题。
通过脑电图信号测量人类决策信心...
摘要 — 在本文中，我们研究了使用脑电图 (EEG) 信号进行物体检测任务中图像解释过程中人类的决策信心。我们开发了一个从 14 名受试者获取的 EEG 数据集。采用五种流行的 EEG 特征，即差分熵 (DE)、功率谱密度 (PSD)、差分不对称 (DASM)、有理不对称 (RASM) 和不对称 (ASM)，以及两个分类器，即支持向量机 (SVM) 和带快捷连接的深度神经网络 (DNNS)，来测量物体检测任务中的决策信心。分类结果表明，对于五个决策信心水平，带有 DNNS 模型的 DE 特征实现了 47.36% 的最佳准确率和 43.5% 的 F1 分数。对于极端信心水平，识别准确率达到 83.98%，平均 F1 分数为 80.93%。我们还发现，delta 波段的表现优于其他四个波段，并且前额叶区域和顶叶区域可能是代表物体检测任务中的决策信心的敏感大脑区域。
基于深残留网络（RESNETS）2631
从磁共振图像（MRI）中自动分割脑肿瘤是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。许多建议研究在图像分割中使用深神经网络（DNN），因为它们在脑肿瘤图像的自动分割方面具有高性能。由于梯度扩散问题和复杂性，通常需要大量时间和额外的计算能力来训练更深的神经网络。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。 重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。 为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。 模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。 结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。 此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。在本文中，我们提出了一种自动技术，该技术根据深度残留学习网络（RESNET）来解决DNN的梯度问题。重新连接可以实现更准确性，并且可以使训练过程与等效DNN相比更快。为了实现此增强，重新连接添加了与卷积神经网络层平行的捷径跳过连接。模拟示例已在Dataset Brats 2015上进行，以验证所提出的技术的优越性。结果验证了所提出的技术分别为完整，核心和增强区域的改善精度分别为83％，90％和85％。此外，它的平均计算时间（3倍）比其他DNN技术快。