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咨询开发 - 临床 - 主体健康 -
咨询和发展的硕士学位为学生提供咨询职业的准备。学生可以选择临床心理健康咨询的焦点领域（旨在满足有执照的专业顾问（LPC）许可的教育要求）或学校咨询（旨在满足州教育工作者证书和LPC的教育要求）。有了这些证书，许多毕业生在机构，私人执业，大学/大学或政府环境中担任心理健康或职业顾问。
了解决策主体的公平感知和...
• RQ4：当系统有利于或不利于自己群体时，受试者的公平感知和保留的变化是由受试者自己获得有利决策的前景引起的，还是由他们相对于其他群体的相对优势或劣势引起的？
神经多样性主体间性
自闭症患者在神经学上存在差异，但研究自闭症社交性的方法往往假设神经典型对社交的定义。比较设计通常会导致自闭症行为被解释为与神经典型基准的缺陷，而不是差异（Kapp 等人，2013 年）。同样，民族志研究主要关注自闭症与神经典型之间的互动，这种互动发生在神经典型规范和期望的文化背景下（Heasman 和 Gillespie，2017 年；Kremer-Sadlik，2004 年；Ochs，2015 年）。因此，在理解自闭症患者如何在传统规范之外相互建立社会关系方面存在方法论和经验上的差距，这一点很重要，因为自闭症患者报告称，正是由于缺乏社交礼仪，他们更容易与其他自闭症患者建立关系（Chown，2014；Dekker，1999）。我们调查了一家支持年轻自闭症成年人的慈善机构的 30 名成员之间的互动，以确定
面向主体不可知的情感识别
摘要 本文重点研究情感识别，旨在基于脑电信号在与主体无关的范式中实现。然而，脑电信号在与主体无关的情感脑机接口 (aBCI) 中表现出主体不稳定性，从而导致分布偏移问题。此外，该问题可以通过领域泛化和领域自适应等方法得到缓解。通常，基于领域自适应的方法比领域泛化方法产生更好的结果，但对于新主体，需要更多的计算资源。我们提出了一种新颖的框架，即基于元学习的增强领域自适应，用于与主体无关的 aBCI。我们的领域自适应方法通过元学习得到增强，它由一个循环神经网络、一个分类器和一个基于求和可分解函数的分布偏移控制器组成。此外，我们提出，解释求和可分解函数的神经网络可以有效地估计不同领域之间的差异。增强域自适应的网络设置遵循元学习和对抗学习，其中控制器通过测试阶段的几个自适应步骤迅速适应使用目标数据的新域。我们提出的方法在公共 aBICs 数据集上的实验中被证明是有效的，并且实现了与最先进的域自适应方法类似的性能，同时避免使用额外的计算资源。
简短的沟通主体。方法的多样性......
百分之八十到九十的肺癌患者是化疗的潜在候选人（Selawry，1977）。目前，化疗药物使用的主要限制因素是它们缺乏特异性的抗肿瘤活性。充分治疗癌症所需的剂量总是伴随着不良的全身副作用，骨髓抑制、脱发、神经毒性和胃肠道上皮损伤是较突出的并发症。使用抗肿瘤抗体作为载体的概念很有吸引力，因为细胞毒药物的效力可以与抗体提供的特异性相结合。自从 Ehrlich（1956）首次提出这种可能性以来，各种药物都与抗肿瘤抗体有关。最近，人们已经对用于结合的多种方法和所研究的多种测试系统进行了充分的审查（Ghose 和 Blair，1978 年；Lee 和 Hwang，1979 年；De Weger 和 Dullens，1980 年；Rowland，1981 年）。我们之前曾报道过，抗 CEA Ig 能够在 51Cr 释放试验中增强长春新碱的细胞毒性，试验使用的是培养的人肺肿瘤细胞（Johnson 等人，1980 年）。在本文中，我们报道了长春新碱-抗 CEA Ig 结合物对来自同一细胞系的细胞的细胞毒性作用，试验使用的是末端 3H-尿苷摄取试验。
有效实施数据主体的权利
AI系统经过经常被模型记忆的数据培训（Carlini等，2021）。机器学习模型的行为就像训练数据的有损压缩机一样，这些模型基于深度学习的性能进一步归因于这种行为（Schelter，2020； Tishby＆Zaslavsky，2015年）。换句话说，机器学习模型是培训数据的压缩版本。此外，AI模型还容易受到会员推理攻击的影响，这些攻击有助于评估有关某人的数据是否在培训数据集中（Shokri等，2017）。因此，实施擦除和纠正的权利需要通过模型逆转个人数据的记忆。这涉及删除（1）用作培训输入的个人数据，以及（2）训练有素的模型中特定数据点的影响。
战略评估：主体、评估者和社会
目前，算法的广泛应用是对模糊概念（如优点）进行正式和定量的衡量，以便做出决策。当人们为了获得有利的决策结果而对这类评估做出战略性回应时，他们的行为可能会受到道德判断。他们可能被描述为“玩弄系统”或“作弊”，或者（在其他情况下）投入“诚实的努力”或“改进”。关于战略行为的机器学习文献试图通过强调决策主体为获得更有利的评估而付出的努力来描述这些动态——一些研究提供了预防或防止此类操纵的方法，一些研究将“玩弄”与“改进”行为区分开来，而另一些研究则旨在衡量分类系统的努力负担或不同影响。我们从不同的出发点开始：评估本身的设计可以理解为促进评估者的目标，而这些目标可能与更广泛的社会目标不一致。为了阐明评估代表一种战略互动的观点，在这种互动中，评估者和评估对象都是出于自身利益，我们提出了一个模型，该模型使用三个相互作用的主体来表示评估过程：决策主体、评估者和社会，代表一套价值观和监督机制。我们强调了我们的模型对一系列社会系统的适用性，在这些系统中，一两个参与者策略性地破坏其他参与者的利益以促进自己的利益。将评估者视为战略参与者使我们能够重新审视决策主体，关注评估制度设计所依据的动机。在实践中，战略行为的道德地位往往取决于评估的道德地位以及引发这种行为的动机。我们将我们的框架应用于各种扩展示例并讨论道德含义。
蓝色有机发光二极管的主体策略
- 高三线态能量主体 (Host(ET )>Dopant(ET )) - 双极电荷传输特性 (载流子平衡) - 抑制降解机制 (TTA, TPA) - 在正/负极化子、单线态/三线态激子下的稳定性
两种人工智能，或者如何不混淆客体和主体
以下文章是《跨学科科学评论》的文体实验，反映了作者所从事学科的个人研究议程和轨迹。跨学科研究通常源于个人在好奇心的驱使下偶然做出的特殊经历和决定，以及影响任何人职业生涯的实际偶然性。如果从一个人的视角跨越多个学科，这种反思不可能全面，而且肯定会暴露出知识上的差距和严谨性的缺失，而这些缺陷和缺失本可以在一个学科内得到纠正。提出这种个人议程的目的不是要明确，而是通过拉开学科边缘的松散线索来展开讨论。实验的主要目标是颠覆既定的学科观点，即使同样的问题可以在另一个领域得到更权威的解决。1