在过去的 30 年中,我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究,以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而,尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金,我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此,大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行,而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法,这种方法与潜在的因果关系不相符,临床结果也不佳。在这里,我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据,以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战,进而解决临床结果。首先,我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性,重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次,我们提出了一个以因果为导向的框架,该框架基于两个大型数据集,这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究,这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究,以及全球心智项目,这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后,我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法,以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解,从而能够采取诊断方法和预防解决方案,从根本上解决心理健康挑战。
b'MSC植物学是一项为期两年的课程,有助于对生物学主题有更好,更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程,以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学,植物学,植物解剖学,分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医,农艺学,细胞学,林业等学科方面进行专业化。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
建立圣训语料库之后,提取圣训来研究表示其含义的不同方法。主要测试了两种方法:基于知识的方法和基于深度学习的方法。为了应用前者,列举了现有的伊斯兰本体,其中大多数是用于《古兰经》的。由于《古兰经》和《圣训》属于同一领域,因此使用基于语料库的评估来检查这些本体对《圣训》的覆盖程度。结果表明,最全面的《古兰经》本体仅涵盖了 26.8% 的圣训概念,并且扩展它的成本很高。因此,通过构建和评估各种深度学习模型来研究第二种方法,该模型用于二元分类任务,该任务用于检测《圣训》和《古兰经》之间的关联性。结果表明,当前模型达到人类水平理解此类文本的可能性仍然有些难以捉摸。
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力,可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而,这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达,是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此,在这项工作中,我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显,以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入,将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明,当参与者未能有效地使用解释时,面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI,以根据个人的互动风格个性化解释,并根据执行任务的难度调整解释。
CASE 项目简介 “东南亚清洁、可负担和安全能源” (CASE) 区域项目由 GIZ 以及可持续能源转型和气候变化领域的国际和地方专家组织联合实施:Agora Energiewende 和 NewClimate 研究所(区域层面)、印度尼西亚基本服务改革研究所 (IESR)、菲律宾气候与可持续城市研究所 (ICSC)、能源研究所 (ERI) 和泰国发展研究所 (TDRI)。这些组织的目标是改变能源转型的叙事。在印度尼西亚,CASE 隶属于国家发展计划部/国家发展计划署 (Bappenas) – 电力、电信和信息学局,由德国国际合作机构 (GIZ) GmbH 和基本服务改革研究所 (IESR) 联合实施
与欧洲人群相比,亚洲人表现出对代谢疾病,尤其是糖尿病的敏感性增加(1)。虽然这种差异归因于遗传差异,但在东亚和欧洲的祖先之间仅确定了有限数量的特定遗传变异。对433,540个东亚个体的具有里程碑意义的荟萃分析为几种先前未报告的糖尿病相关的变体提供了有力的证据,其中醛脱氢酶2(ALDH2)RS671 rs671出现了特别不值得的(2)。这种变体发生在约30% - 东亚人的50%,但不到欧洲血统的5%(3)。荟萃分析表明,ALDH2 RS671 G等位基因会增加糖尿病的风险,表明A等位基因具有潜在的保护作用(2)。虽然荟萃分析为这种遗传关联提供了令人信服的证据,但包括研究纳入研究的异质糖尿病诊断标准,对研究中混杂因素的调整有限,这表明需要使用标准化的临床测量进行其他验证。在特定种群中的研究,例如患有冠状动脉疾病或肥胖症的人群,已经报告了与变体相关的糖尿病风险增加的矛盾发现(4-6),进一步强调了系统调查在良好的特征群体中的重要性。aldh2是一种对酒精衍生的乙醛解毒至关重要的线粒体酶,在杂合载体中的活性降低了60%至80%,该突变的纯合子载体的降低约为90%(7)。这就提出了有关aldh2携带者通常会由于乙醛快速积累而导致的酒精敏感性症状,包括面部浮动,头痛和心动过速,导致饮酒量降低(3)。虽然一些孟德尔随机研究已经确定了Aldh2 rs671与酒精消耗之间的关联以及酒精摄入与糖尿病发展之间的因果关系,但直接联系这些因素的证据仍然有限(8-10)。最近的临床和实验证据表明,除了其对酒精消耗的影响之外,ALDH2 rs671多态性通过其在脂质过氧化物过氧化的醛中的酶促毒素中的作用而显着影响各种人类疾病,并参与了非甘油含量的过程(3)。
Buzan和Falkner认为,气候变化是对国际社会的全球威胁,需要巨大的权力承担特殊责任。因此,本书试图将IR方法汇集在一起,以研究强大的权力和强大的权力管理(GPM),以解释强大的权力如何获得合法性来通过接受国际社会的特殊权利和责任来证明其不平等地位的合理性,以及GEP的观点如何塑造主要力量的作用(第6页)。这项研究的研究问题如下:(1)环境大国的特征是什么?(2)环境力量是否接受特殊责任来打击与他们在全球环境政治中的立场相对应的气候变化?和(3)具有巨大的证券化气候变化,那就是他们将其评估为与维持国际秩序和保护国际社会稳定性有关的问题吗?本书的主要论点是,大国没有对其环境责任产生共同的理解,因为他们没有将气候变化评估为对国际体系的系统性威胁。此外,无论是发达国家还是发展中国家,大国的利益都阻止了环境问题的证券化。
摘要:我们表明,通过扩展主动推理框架,可以在目的论框架中制定目标导向的行动规划和生成。所提出的模型建立在变分递归神经网络模型上,具有三个基本特征。这些特征是:(1)可以为静态感官状态(例如要达到的目标图像)和动态过程(例如围绕物体移动)指定目标;(2)该模型不仅可以生成目标导向的行动计划,还可以通过感官观察来理解目标;(3)该模型根据从过去的感官观察推断出的当前状态的最佳估计,为给定目标生成未来的行动计划。通过在模拟移动代理以及执行对象操作的真实人形机器人上进行实验来评估所提出的模型。
