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教育干预措施对应对智力谦卑主持的虚假信息的有效性
注意：𝑁= 127; **相关性在.01级别（两尾）是显着的；对角线以下的皮尔逊相关性是针对干预前测量的变量；上面的皮尔逊相关性是针对干预后测量的；仅在干预之前测量智力谦卑。
电池降解诊断，膝关节检测和膝关节预测的可转移物理信息的框架
电池容量膝关节的技术经济和安全问题发生 - 呼吁开发在线膝盖检测和预测方法作为高级电池管理系统（BMS）功能。为了解决这个问题，提出了一种基于直方图的特征工程方法，一种混合物理学的模型和精细调整策略，用于在线电池降解诊断和膝盖发作检测。使用方案循环方案中的方案感知管道首先开发和评估混合模型，然后进行精细调整以创建在动态循环方案中部署的本地模型。发现基于2D直方图的功能集在源和目标方案中都是最佳选择。证明，微调策略可有效改善电池降解模式估计和降解阶段在目标情况下的降解阶段降低性能。再次发现了鉴定出的膝关节和膝关节之间的线性相关性。结果，可以通过云中的电池性能数字双胞胎来启用高级BMS功能，例如在线降解诊断和进程，在线降解诊断和前进，在线膝关节检测和膝盖预测，衰老感知电池的分类以及第二寿命的重新使用。
基于量子信息的色彩感知概念重建
在本文中，我们解决了如何用新的数学严谨定义来替代几种色彩感知属性的直观定义的问题。我们的框架是最近开发的类似量子的色彩感知理论，它与经典的 CIE 模型及其颜色外观对应物相比，具有根本性的观点变化。我们展示了量子信息概念（例如效应、广义状态、后测量变换和相对熵）如何提供似乎完美适合模拟色彩感知属性（例如亮度、亮度、色彩度、色度、饱和度和色调）的工具。通过严格推导所谓的亮度恒常现象，可以说明这些新定义的有效性。
融合混合信息的城市新能源汽车发展前景评估MADM新模型
新能源汽车作为缓解城市环境问题的有效途径，已成为研究其在中国的发展现状和未来前景的焦点。针对不同城市新能源汽车产业发展的巨大差异，本研究以中国十个典型城市为研究对象，开发了一个新颖的多属性决策（MADM）框架来评估这些城市推广新能源汽车的前景。研究首先建立一套全面的指标体系，涵盖经济、政策支持、基础设施、技术创新和环境等关键维度，包含五种不同类型的评价信息。该体系融合了五种不同类型的评价信息：精确数、区间数、三角模糊数、犹豫模糊数和概率语言词集（PLTS），增强了框架处理不同数据类型的能力。然后，采用改进的熵（IEntropy）权重法确定评价指标的客观权重。然后将这些客观权重与VIKOR方法相结合，形成一种综合混合评估信息的结构化群体决策方法。基于模块化思维，综合混合评估信息对每个城市的新能源汽车发展前景进行评估和排序。敏感性分析和比较分析进一步证明了所提出的MADM框架的稳健性和可靠性。排序结果表明，上海和广州在新能源汽车推广方面处于领先地位，而哈尔滨和郑州等城市则落后。基于这些发现，本研究提出了有针对性的政策建议，以促进中国主要城市新能源汽车产业的可持续发展。
包含用户个人资料信息的大型脑电图数据库，用于运动想象脑机接口研究
我们展示并分享了一个大型数据库，其中包含来自 87 名人类参与者的脑电信号，这些信号是在一天的脑机接口 (BCI) 实验中收集的，分为 3 个数据集 (A、B 和 C)，所有数据集均使用相同的协议记录：右手和左手运动想象 (MI)。每个会话包含 240 次试验（每个类别 120 次），代表超过 20,800 次试验，或大约 70 小时的记录时间。它包括相关 BCI 用户的表现、有关人口统计、个性特征以及一些认知特征的详细信息以及实验说明和代码（在开源平台 OpenViBE 中执行）。这样的数据库可用于各种研究，包括但不限于：(1) 研究 BCI 用户的个人资料与其 BCI 表现之间的关系，(2) 研究 EEG 信号属性如何因不同用户的个人资料和 MI 任务而变化，(3) 使用大量参与者设计跨用户 BCI 机器学习算法或 (4) 将用户的个人资料信息纳入 EEG 信号分类算法的设计中。
存在的软件——信息的无限性
想象一下，跳出你对现实的惯常看法——超越长度、宽度、高度和日常生活中稳定的时间流逝。想象一个由无限的纯信息维度交织而成的无界“程序”。在这幅宏伟的挂毯中，每个可能的“宇宙”、每一套可以想象的物理定律以及任何形式的智能——无论是自然的还是人造的——都已经存在。没有什么真正“开始”或“结束”。相反，所有潜在的配置都嵌入在一个永恒的、结晶的整体中。本文提出了一个框架，在这个框架中，我们熟悉的世界被理解为无限可能性海洋中的一个单一的“连贯岛”。根据这种观点，只有当意识“读取”宇宙代码的局部片段时，诸如“过去”或“未来”之类的传统类别才会出现——从而构建出一种连续事件和一致因果规则的体验。与此同时，该代码的无数其他角落仍然超出我们的直接掌握，形成了具有截然不同甚至难以理解的逻辑的现实。
公众对入侵害虫控制基因技术的态度以及参与和信息的偏好：细分分析
基因技术的进步有望解决日益严重的入侵害虫问题。当前的研究旨在提高我们对公众看法的理解，以及在研究和开发该技术以供部署时潜在的公众参与途径和信息需求。对 1,149 名澳大利亚人进行了调查，并根据他们的态度将样本分为 4 组：某些反对者、骑墙派、谨慎支持者和某些支持者。“轻触式”参与活动似乎让大多数人感到满意；但对于对该技术持负面看法的一小部分人来说，更深入的参与可能更合适。总体而言，人们希望了解基因编辑技术的潜在风险以及相关的监管和控制。持更积极看法的人也对科学过程和技术表现出兴趣，而持更消极看法的人则想知道正在采取哪些措施来处理社会和道德问题。研究结果提供了以下方面的见解：1）当公众面临采用合成生物学方法解决环境问题时，他们的观点以及相关信念和感受的多样性；2）如何定制公众参与活动以符合人们的参与信念和既定偏好；3）生物技术开发人员在努力以对社会负责的方式设计基因技术时应解决哪些问题。
开处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Grafapex™所需的所有信息。请参阅完整的pr
2.2准备和给药指令在静脉输注之前重构Grafapex。grafapex是一种危险药物。遵循适用的特殊处理和处置程序。1 - 使用无菌技术准备grafapex。- 计算剂量，所需的Grafapex解决方案的总体积以及所需的grafapex小瓶数量。- 在其原始玻璃容器中使用表2中描述的原始玻璃容器中的最终浓度约为0.05 g/ml的Grafapex，在其原始玻璃容器中重新构造了每个小瓶，注射0.9％氯化钠，5％右旋糖注射或无菌水。由于最终溶液的低渗透性，不建议在小于或等于12岁的儿童中仅用无菌水进行注射。
人类和 ChatGPT 生成的 HPV 疫苗接种支持信息的说服力比较
目前，关于评估 GPT-4 生成 HPV 疫苗支持信息的性能的研究较少。尽管先前的研究表明 AI 可以支持人类的决策和说服（16，17），包括在公共卫生等高风险领域的沟通任务中（18，19），但其在不同主题上生成疫苗支持信息的能力仍不清楚。先前的研究已经确定了个人在决定是否接种 HPV 疫苗时可能考虑的 17 个影响因素（20），为生成 HPV 疫苗接种信息提供了理想的框架。在本研究中，我们利用该框架根据这些影响因素构建疫苗支持信息，并探讨 ChatGPT 与人类生成的 HPV 疫苗支持信息在说服力方面的差异。我们提出以下假设：
处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用ITOVEBI所需的所有信息。请参阅完整的Presc
基于动物数据及其作用机理，ITOVEBI在给孕妇时会造成胎儿伤害[见临床药理学（12.1）]。没有关于在孕妇中使用Itovebi来告知药物相关风险的可用数据。在一项动物繁殖研究中，在器官发生期间，口服对怀孕大鼠的口服给予孕妇，导致不良发育结果，包括胚胎 - 屈服死亡率，结构异常，以及在母亲暴露时的增长改变，大约等于在建议的剂量9 mg/DAIN的人类暴露量基于9 mg的剂量（请参阅基于数据）。建议孕妇对胎儿潜在风险的生殖潜力。