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World File Search System不一致
人工智能中的文化不一致
人工智能 (AI) 系统试图模仿人类行为。它们模仿得有多好通常被用来评估它们的效用，并将类人 (或人工智能) 归因于它们。然而，大多数关于人工智能的研究都提到并依赖于人类智能，而没有考虑到人类行为本质上是由他们所处的文化背景、他们所持有的价值观和信仰以及他们所遵循的社会实践所塑造的。此外，由于人工智能技术大多是在少数几个国家构思和开发的，它们嵌入了这些国家的文化价值观和实践。同样，用于训练模型的数据也无法公平地代表全球文化多样性。因此，当这些技术与具有不同价值观和解释实践的全球多样化社会和文化互动时，就会出现问题。在这篇立场文件中，我们描述了基于人工智能的语言和视觉技术背景下的一系列文化依赖性和不一致性，并反思了解决这些不一致的可能性和潜在策略。
精神疲劳测量之间的不一致...
心理疲劳传统上被定义为认知效率和表现下降的一种情况，并伴有主观疲劳感。尽管我们可以期望发现心理疲劳的三个定义特征（表现受损、生理失活和主观疲劳）之间的关联，但研究表明，测量结果之间出现不一致的情况比人们预期的要频繁：事实证明，即使在宣布自己疲劳后，人们仍能够保持足够的表现水平。这可以用补偿控制机制模型来解释，该模型指出，人类能够在苛刻的条件下提供额外的资源，但只能以心理生理成本和主观疲劳为代价。我们通过操纵任务复杂性和执行模拟空中交通管制任务的时间来测试这种解释。我们收集了
系统基因不一致是由广泛的...
摘要。系统基因组学使我们能够通过时间和估计这些信号的系统发育网络的进化过程的历史信号。来自全基因组数据的见解进一步使我们能够从基因组杂交，渗入和祖先多态性中指出对系统发育信号的贡献。在这里，我们关注这些过程如何导致响尾蛇（Crotalus and Sistrurus属）之间的系统发育不一致，该群体基于多种分子数据集和分析方法存在许多相互矛盾的系统发育假设。我们使用从几乎所有已知物种中采样的转录组产生的基因组数据来解决响尾蛇系统发育的不稳定性。这些基因组数据，通过基于联合和网络的方法进行分析，揭示了许多快速物种形成的实例，在这些实例中，各个基因树与物种树相冲突。此外，响尾蛇的进化历史主要由不完整的物种和频繁的杂交主导，这两者都可能影响了过去对系统发育的解释。我们提出了一个新的框架，其中只能根据全基因组数据和基于网络的分析方法才能理解该组的进化关系。我们的数据表明，像在响尾蛇中看到的那样，网络辐射只能在系统基础环境中才能理解，在我们尝试了解其他快速辐射物种中进化史的尝试中，需要采取类似的方法。[异常区域; crotalinae;多样化;剖宫产；渗入；系统基因学；重组。]
重新考虑无分类器扩散指导中的空间不一致
无分类器指导（CFG）已广泛用于文本到图像扩散模型中，其中引入了CFG量表以控制整个图像空间的文本指导强度。但是，我们认为全球CFG量表会导致空间不一致，这是不同的脱节优势和次优的图像质量。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法，即语义意识的无分类器指导（S-CFG），以自定义文本到图像扩散模型中不同语义单元的指导学位。具体来说，我们首先设计了一种训练 - 免费的语义分割方法，将潜在图像分配到每个Denoising步骤中相对独立的语义区域。尤其是，将U-NET主链中的跨意义图被重新归一化，以将每个贴片分配给相应的令牌，而自我注意力图则用于完成语义区域。然后，为了平衡各种语义单元的扩增，我们会自适应地调整各个不同区域的CFG尺度，以将文本指导学度重新确定为统一水平。最后，广泛的实验证明了S-CFG优于原始CFG策略在各种文本到图像扩散模型上的优越性，而无需任何额外的培训成本。我们的代码可在https://github.com/smilesdzgk/s-cfg上找到。
缓解图神经网络应用于欺诈检测的不一致性问题
基于图的模型已广泛应用于欺诈检测任务。由于图神经网络 (GNN) 的发展，最近的研究提出了许多基于同构或异构图的 GNN 欺诈检测器。这些工作利用现有的 GNN 并汇总邻域信息来学习节点嵌入，这依赖于邻居共享相似的上下文、特征和关系的假设。然而，欺诈者造成的不一致性问题很少被研究，即上下文不一致、特征不一致和关系不一致。在本文中，我们介绍了这些不一致性并设计了一个新的 GNN 框架 GraphConsis 来解决不一致问题：（1）对于上下文不一致，我们建议将上下文嵌入与节点特征相结合； (2) 针对特征不一致，我们设计了一个一致性评分来过滤不一致的邻居并生成相应的采样概率；(3) 针对关系不一致，我们学习与采样节点相关的关系注意权重。对四个数据集的实证分析表明，不一致问题在欺诈检测任务中至关重要。大量实验证明了 GraphConsis 的有效性。我们还发布了一个基于 GNN 的欺诈检测工具箱，其中包含 SOTA 模型的实现。代码可在 https://github.com/safe-graph/DGFraud 获得。
精神分裂症同卵双胞胎的线粒体 DNA 拷贝数和异质体不一致
精神分裂症 (SZ) 是一种严重、复杂且常见的精神疾病，具有高遗传性 (80%)、成人发病年龄和同卵双胞胎 (MZ) 中的高度不一致 (∼ 50%)。对家族性和非家族性病例的大量研究表明 SZ 中存在许多分离突变和从头改变，其中可能包括线粒体基因组的改变。然而，尚未发现单一的普遍致病变异，突显了其广泛的遗传异质性。本报告特别关注使用血液对一组独特的同卵双胞胎不一致 (MZD) 中 SZ 的线粒体基因组变化进行评估。将六对 MZD 双胞胎和两组父母 (N = 16) 的基因组 DNA 与 Affymetrix Human SNP Array 6.0 杂交，以评估线粒体 DNA 拷贝数 (mtDNA-CN)。对 MZD 对及其父母的子集进行了全基因组测序 (WGS) 和定量聚合酶链式反应 (qPCR)，并用于得出 mtDNA-CN 估计值。进一步分析了 WGS 数据以生成异质体 (HP) 估计值。我们的结果表明，正如预期的那样，配对内和母子差异的 mtDNA-CN 估计值小于涉及无关个体的比较。MZD 双胞胎的 mtDNA-CN 估计值不一致，并且在所有技术中 mtDNA-CN 差异的方向性一致。此外，qPCR 在基于相关性估计 mtDNA-CN 方面表现优于 Affymetrix。在 MZD 双胞胎之间未检测到可靠的 HP 差异。观察到的 MZD 内 mtDNA-CN 差异代表合子后体细胞变化，可能导致 MZ 双胞胎在疾病（包括 SZ）方面不一致。
学生和教育者对高等教育中有效使用技术的看法不一致
这篇概念性文章由 DigitalCommons@Fayetteville State University 的《Journal of Research Initiatives》免费提供给您，供您免费访问。它已被 DigitalCommons@Fayetteville State University 的授权编辑接受并收录在《Journal of Research Initiatives》中。如需更多信息，请联系 ltreadwell@uncfsu.edu。
在挤压热浴中的两种骨气模式的几何量子不一致
量子信息可以视为一个相当新的领域，它代表使用量子力学对信息处理任务的研究。我们可以将其视为经典信息理论与量子力学之间的综合，这是一种可行的方式，因为，经典信息理论使用一种语言，可以帮助您掌握量子力学中仍未解决的问题。此外，我们还可以看到，即使使用经典系统不可能，量子机械系统也可以执行经典信息处理任务。在量子信息理论的核心上，有量子相关性代表了量子信息处理任务的描述和绩效的必不可少的物理资源[1，2]。最著名和最使用的资源之一是纠缠，但是它并没有描述所有现有的量子相关性，因为存在可分离的混合状态，这些状态无法通过经典概率分布来模拟[3，4]。在这种思维方式中，Zurek [3，5]提出了一个量化两分系统中量子相关总量的定量，称为量子不一致，该量子可能具有可分离状态的非零值。在过去几年中，已深入研究了连续变量的开放系统中量子相关性的变色和动力学[6-15]。最近我们
《统一死亡判定法》中循环系统死亡标准与脑死亡标准不一致
《统一死亡判定法》（UDDA）规定，“个人（1）循环和呼吸功能不可逆停止，或（2）整个大脑（包括脑干）所有功能不可逆停止，即为死亡”。我们发现，UDDA 对“功能停止”一词有两种相互矛盾的解释。一种解释认为，判定死亡只看自发功能的停止，与是否通过人工手段产生无关。另一种解释认为，判定死亡看自发功能的停止和人工支持的功能的停止。由于每条 UDDA 标准使用不同的解释，因此法律在概念上不一致。一种一致的解释会得出这样的结论：有意识的个体，其呼吸和循环功能由人工支持，实际上已经死亡，或者大脑被完全不可逆地破坏的个体可能还活着。我们探索了缓解不一致的解决方案。