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儿童逆境对二十五个疾病生物标志物和二十个健康状况的影响：性别和压力源的差异
背景：尽管现在将早期逆境视为一个主要的公共健康问题，但尚不清楚早期压力源对疾病生物学和健康的影响是否因性别或压力源类型而有所不同。由于童年时期的压力通常会发生变化，因此需要检查这种压力是否通常在一起（例如，累积逆境）或以不同的多元模式进行，以确定是否以及不同的生命压力如何唯一影响疾病生物学和健康。方法：为了调查，我们进行了潜在的类别分析（LCA），以确定在美国中年（MIDUS）研究中经历多个童年压力源（n = 2,111，M年龄= 53.04，54.8％女性）的成年人的簇。然后，我们测试了与25种炎症，新陈代谢和压力的生物标志物以及20种主要健康状况有关的潜在压力暴露组和个体压力源。多变量效应大小。结果：最佳LCA模型产生了三名女性（低，中，中压力和高压力）和两个雄性（低压力和高压力）压力源暴露类别。高压力类具有更大的炎症（男性：d = 0.43；女性：d = 0.59）和较差的代谢健康（男性：d = 0.32 - 0.33；女性：d = 0.32 - 0.47）。此外，压力源以性别和压力源方式与这些结果有关。结论：儿童逆境预示着以性别和压力源特定方式以许多重大健康问题的生物健康状况较差，并升高了风险。这些发现提高了压力理论，并可能有助于为管理压力和增强弹性的精确干预提供信息。They also had more cardiovascular (male: HR = 1.56 [1.17, 2.07]; female: HR = 1.97 [1.50, 2.58]), cancer (male: HR = 2.41 [1.52, 3.84]; female: HR = 2.51 [1.45, 4.35]), metabolic (male: HR = 1.54 [1.16, 2.03]; female: HR = 2.01 [1.43，2.83]），甲状腺（男性：hr = 3.65 [1.87，7.12];女性：hr = 2.25 [1.36，3.74]），关节炎（男性：hr = 1.81 [1.30，2.54]; hirly; eyale：hr = hr = 1.97 [1.41，2.74]，和精神/行为健康问题（1.97） 3.62];
人工智能研究中的二十个重要问题，以及通过 SP 智能理论及其在 SP 计算机模型中的实现可能得到的解决方案
摘要：本文重点介绍了人工智能研究中的 20 个重要问题，并提出了通过 SP 智能理论 (SPTI) 及其在 SP 计算机模型中的实现可能得到的解决方案。结合本文中引用的其他证据，这些有力地证明了 SPTI 是开发人类水平的广义人工智能（又称通用人工智能）的有希望的基础。这 20 个问题包括：深度神经网络在识别中容易犯重大错误；需要对泛化、过度泛化和泛化不足进行连贯的说明，并尽量减少“脏数据”的破坏作用；如何实现一次性学习；如何实现迁移学习；知识表示和处理需要透明；以及如何消除灾难性遗忘的问题。除了有望成为 AGI 开发的基础之外，SPTI 还有潜力成为研究人类学习、感知和认知的基础。它有潜力成为数学、逻辑和计算的基础。