支持通胀发展的因素。低收入国家政策的改善和良好的全球宏观经济环境支持了低收入国家通胀的下降。央行采用更高的透明度和更具弹性的货币、汇率和财政政策框架,促进了更有效地控制通胀(图 1C)。1970 年,除三个低收入国家外,其他所有国家都实行固定汇率,而 2019 年,只有不到一半的国家实行了固定汇率。部分由于债务减免举措,政府债务已从 2000 年平均占 GDP 的 121% 的峰值下降到 2019 年占 GDP 的 53%——与非低收入国家新兴市场发展中的平均水平大致一致。尽管越来越多的低收入国家转向浮动汇率制度,但自 1998 年以来,汇率比前二十年稳定得多(图 1D)。
近年来,人工智能系统取得了长足进步,带来了许多渗透到我们日常生活中的应用。然而,我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子:许多最近的发展通常集中在非常有限的能力和目标上,例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外,虽然这些成功可以归功于改进的算法和技术,但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在(人类)智能概念中的能力。这些能力的例子有:普遍性、适应性、稳健性、可解释性、因果分析、抽象性、常识推理、伦理推理 [28],以及由隐性和显性知识支持的复杂且无缝的学习与推理集成 [20]。
近年来,人工智能系统取得了长足进步,带来了许多渗透到我们日常生活的应用。然而,我们看到的仍然主要是狭义人工智能的例子:许多近期发展通常集中在非常有限的能力和目标上,例如图像解释、自然语言处理、分类、预测等等。此外,虽然这些成功可以归功于算法和技术的改进,但它们也与海量数据集和计算能力的可用性密切相关 [ 21 ]。最先进的人工智能仍然缺乏许多自然包含在(人类)智能概念中的能力。这些能力的例子有普遍性、适应性、鲁棒性、可解释性、因果分析、抽象、常识推理、道德推理 [ 28 ],以及由隐性和显性知识支持的复杂而无缝的学习与推理集成 [ 20 ]。
慢速教学法旨在让孩子们有机会通过游戏深入学习。它注重深度和建立联系,而不是浅薄、分离的学习活动。这可能涉及重新考虑时间表和惯例,以通过“不碎片化”或“延长”的时间来支持更长时间的不间断游戏(Cuffaro 1995,第 31 页)。第一手的真实体验是关键,可以创造“学习的宝库”(Whinnett 2024,第 178 页)。与孩子们深入交流提醒我们,教育者在支持这一过程中发挥着重要作用,这可能涉及让孩子们有机会体验“有指导的自由”(Liebschner 2001,第 135 页)。
特定客户,由美国材料与试验协会为在版权许可中心 (CCC) 交易报告服务中注册的用户提供,前提是基本费用为每份 2.50 美元,外加每页 0.50 美元,直接支付给 CCC,地址:27 Congress St., Salem, MA 01970;电话:(508) 744-3350。对于已获得 CCC 复印许可的组织,已安排了单独的付款系统。交易报告服务用户的费用代码为 0-8031-1870-8/93 $2.50 + .50。
预印本(未通过同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.15.632643 doi:biorxiv preprint
注意力缺失很常见,与走神有关,走神是指注意力转移到与正在进行的任务和环境需求无关的想法上,或者与大脑空白有关,大脑空白是指意识流本身停止。为了了解注意力缺失背后的神经机制,我们研究了健康参与者在执行任务时的行为、主观体验和神经活动。随机干扰促使参与者将他们的精神状态表示为专注于任务、走神或大脑空白。使用高密度脑电图,我们在此报告空间和时间局部慢波,这是一种神经活动模式,是睡眠过渡的特征,它伴随着行为标记的缺失,并先于走神和大脑空白的报告。慢波的位置可以区分迟钝和冲动行为,以及走神和大脑空白。我们的结果表明,注意力缺失有一个共同的生理起源:清醒大脑中出现局部睡眠样活动。
在天然条件下负责血液细胞产生的造血通量的动力学仍然是一个争论。使用Cite-seq分析,我们发现了一个不同的祖细胞,该祖先显示了一个细胞周期基因的特征,类似于静态造血干细胞中发现的祖细胞。我们进一步确定CD62L标记可用于表型从FLT3 +多能祖细胞(MPP4)室中富集该种群。在体外和体内分析验证了MPP4室的异质性,并确定了CD62L-MPP4细胞的静止/慢节循环特性。此外,在天然条件下的研究揭示了一个新的MPP室的分层组织,其中静止/慢速循环的MPP4细胞在稳态下维持了延长的造血活性,同时引起了其他谱系偏见的MPP种群。总的来说,我们的数据表征了MPP4室内持久且富有生产力的静止/慢速造血中间体,并突出了未扰动的造血作用期间祖细胞分化的早期路径。
神经科学中普遍存在的挑战正在测试由于特定原因,例如刺激,事件或临床干预措施,神经元连通性是否随时间变化。最近的硬件创新和数据存储成本下降,可以使更长,更自然的神经元记录。理解自组织的大脑要求使用新分析方法的隐性机会,这些方法是将时间尺度联系起来的新分析方法:从神经元动力学的毫秒顺序,到几分钟,几天甚至几年的实验观察结果不断发展的顺序。本评论文章展示了分层生成模型和贝叶斯推论如何有助于表征不同时间尺度上的神经元活动。至关重要的是,这些方法超出了描述观测之间的统计关联,还可以推断潜在机制。我们提供了国家空间建模中基本概念的概述,并为这些方法提出了分类法。此外,我们引入了关键的数学原理,这些原理强调了时间尺度的分离,例如奴隶原理,并回顾了用多尺度数据来测试大脑的假设的贝叶斯方法。我们希望这篇综述将成为在复杂系统建模文献中在最新技术状态和当前旅行的实验和计算神经科学家的有用底漆。