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在1978年的演讲中,米歇尔·福柯(Michel Foucault)死后出版,作为生物政治的诞生,介绍了自由主义的版本,其中无形的市场似乎不受政府干预的影响。在讨论的思想家中是亚当·史密斯(Adam Smith)和亚当·弗格森(Adam Ferguson)。本文对福柯对史密斯的描述进行了批判性反映,强调了经济的隐形性,以及福柯对“无形之手”的解释以及他对史密斯经济代理人的利己主义的归因。福柯还呼吁弗格森关于公民社会的概念,以解决经济代理人与主权者之间的不兼容。但是,弗格森的社会理论并未提供福柯认为确实如此的帮助。像史密斯一样,弗格森(Ferguson)对经济动机没有任何利己主义的看法。尽管如此,令人惊讶的是,福柯会发现诱使弗格森对猜想的历史的使用,这对社会变革的意想不到,特遣事和矛盾的基础具有吸引力。
随着医疗行业采用人工智能和算法驱动 (AI) 工具,监管机构解决医疗歧视问题至关重要。医院、医生和保险公司越来越多地使用 AI 工具来做出临床和行政决策,但目前还没有专门规定 AI 用户必须履行非歧视义务的框架。食品药品管理局对 AI 的监管权力有限,也没有试图将反歧视原则纳入其指导方针中。《平价医疗法案》第 1557 条尚未用于强制执行医疗 AI 中的非歧视规定,民权办公室也未充分利用该条款。医疗许可委员会或医疗事故责任的州级保护同样未经检验,尚未将非歧视义务扩展到 AI。
摘要 在运动皮层中,行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起,这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号,但由于行为相关信号的实际情况未知,这种方法仍然难以捉摸。因此,我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号,我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要,并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是,当结合经常被忽略的神经维度时,行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确,这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示,分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
摘要 在运动皮层中,任务相关的神经反应与无关信号纠缠在一起,这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚任务无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离任务相关和无关信号,但由于任务相关信号的基本事实未知,这种方法仍然难以捉摸。因此,我们提出了一个框架来定义、提取和验证任务相关信号。通过分析执行不同伸手任务的三只猴子的分离信号,我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的任务信息。这些反应对于神经元冗余至关重要,并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是,当结合经常被忽略的神经维度时,任务信息 24 可以像非线性解码一样准确地进行线性解码,这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示,分离与任务相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。27
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•基于块环境的发布在不同的社区之间传播,但是它们在教育,人类计算机互动和编程场所中最有。•自2014年以来,目前基于块的编辑的出版物数量一直在增加。这是由不同人(包括学生和非专业程序员)在过去几年中编程的重要性所支持的。•来自许多国家的作者发表了使用基于块环境的论文。但是,为这项研究贡献最多论文的国家是美国,其次是英国。•在本调查中,我们根据其目标,研究,语言或扩展的三个类别中的目标,对152篇论文进行了分类。本研究中包含的大多数论文是引入语言的论文(95),然后研究基于块的编辑器(31),最后是对现有基于块的环境引入扩展的论文(27)。
模型的功能形式是一种“特殊类型的程序:它可以根据参数执行许多不同的事情” “不包括标签的数据”也称为“独立变量”(例如,调查评论或狗和猫的图像)