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World File Search System分歧
种族和宗派的分歧以及政治和社会僵局的危机
到达日期 |收讫日期:04.12.2024 接受日期|接受日期：2024 年 12 月 23 日 出版日期 | 发布日期：2024 年 12 月 25 日 Mohammad Ekram Yawar https://orcid.org/0000-0003-3198-5212 Dr.，Türkiye，ekramyawar93@gmail.com 引用 印记 |引用信息 Yawar，M.E.（2024）。阿富汗的民族、宗派矛盾与政治、社会僵局危机。历史与思想学术期刊，11（6），4391-4412。
审查Riemannian距离和分歧，应用于基于SSVEP的BCI
背景是大脑计算机界面（BCI）分类的第一代多通道脑电图（EEG）信号，通过优化的空间滤波器增强。第二代基于直接向前算法（例如最小距离至riemannian-mean）（MDRM）的直接算法，直接根据EEG信号估算了Covari-Ance矩阵。分类结果差异很大，具体取决于所选的riemannian距离或分歧，其定义和参考文献分布在广泛的数学上。方法本文审查了所有Riemannian距离和分歧，以处理协方差，并具有与BCI约束兼容的实现。使用不同指标的影响对稳态的视觉诱发电势（SSVEP）数据集进行了评估，从而评估了类别和clasifitation精度的中心。结果和结论Riemannian方法具有嵌入至关重要的特性来处理脑电图数据。Riemannian课程中心的表现要优于OfflINE和在线设置的欧几里得。一些Riemannian
关于团队合作行为，分歧及其与学生的联系的定量分析
摘要此过程中的工作论文探讨了团队合作经验如何告知学生的工程身份。团队合作技能受到雇主的高度重视，但许多工程毕业生缺乏。虽然对团队合作与EI之间的联系知之甚少，但了解联系对于包容性的教学活动至关重要，因为对于某些学生来说，工程认同可能会降低工程认同，而设计的团队合作却不考虑EI可能会加剧这一差距。，我们对来自18个工程课程的268名学生的调查回答进行了相关性分析，在四年的西班牙裔服务机构中，他们在两个学期中拥有重要的团队合作组成部分。所有调查工具均已由先前的研究人员验证。ei是由单维定义以及表现/能力，兴趣和认可的多维镜头进行的。团队合作调查使用CATME问题，团队分歧（关于任务，过程和关系），冲突模式和心理安全评估了团队行为。结果揭示了工程身份，分歧和团队合作行为之间的复杂且相互联系的关系。我们发现，任务/过程冲突可能会陷入关系冲突，这表明我们的学生可能“难以分歧而又不同意”。在工程身份的维度中，人们发现对工程自我效能充满信心的学生表现出更积极的团队合作行为。对父母，教授或同龄人的认可在塑造除一种行为指标以外的所有行为方面也发挥了重要作用。与团队合作行为和EI相关的冲突以细微的方式与EI相关，必须通过控制心理安全和人口统计数据的多元统计模型来解决。在未来的工作中，我们计划探索多元分析。
可解释人工智能中的操纵风险：分歧问题的影响
摘要。人工智能 (AI) 系统越来越多地应用于我们生活中的高风险领域，这增加了对这些决策进行解释并确保它们与我们希望做出的决策方式相一致的必要性。可解释人工智能 (XAI) 领域应运而生。然而，它面临着一个重大挑战，即分歧问题，即对于同一个人工智能决策或预测可能有多种解释。虽然分歧问题的存在已被承认，但与此问题相关的潜在影响尚未得到广泛研究。首先，我们概述了解释提供者可以部署的不同策略，以使返回的解释适应他们的利益。我们区分了攻击机器学习模型或底层数据以影响解释的策略，以及直接利用解释阶段的策略。接下来，我们分析了提供者可能参与这种行为的几个目标和具体场景，以及这种操纵行为可能对社会造成的潜在危险后果。我们强调，在这些方法被广泛实施之前，研究这个问题至关重要，并提出一些缓解策略。
使用概率分歧模型的EEG综合数据生成
脑电图（EEG）在大脑计算机界面（BCI）领域中起着重要作用，由于其非侵入性，低成本和易用性，因此是公众广泛采用的广泛采用的选择。该技术通常与深度学习技术结合使用，其成功在很大程度上取决于用于培训的数据的质量和数量。为了解决从单个参与者获得足够的脑电图数据的挑战，同时最大程度地减少用户的精度并保持准确性，本研究提出了一种用于数据增强的先进方法：使用Di ai ti usion差异概率模型，生成合成的EEG数据。合成数据是由情绪标记的EEG记录的电极频率分布图（EFDM）生成的。为了评估生成的合成数据的有效性，与实际脑电图数据进行了定性和定量比较。这项研究开辟了一个可以访问和通用的工具箱的开放式源工具箱的可能性，该工具箱可以在时间和频率维度上处理和生成数据，而与所涉及的频道数量无关。最后，提出的方法可以通过实现无隐私问题的大型，公开可用的合成EEG数据集来创建大型，公开可用的合成EEG数据集，从而对更广泛的神经科学研究领域产生潜在影响。
分歧的干细胞机制，负责主体轴和附属物再生
此预印本版的版权持有人于2025年2月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637618 doi：Biorxiv Preprint
细菌核糖体中药物结合残基的进化分歧
摘要 针对细菌核糖体的药物在现代医学和兽医实践中被广泛用于治疗细菌感染和防止抗生素耐药性的传播。然而，大多数针对核糖体的药物研究仅限于少数模型生物。因此，我们不知道在模型细菌中观察到的核糖体药物结合位点是否像目前所暗示的那样在细菌中高度保守。在本研究中，我们使用一个简单但强大的计算流程来解决这个问题，该流程过滤掉罕见的变异和测序错误，以识别整个细菌生命树中核糖体药物结合位点的保守变化。这使我们能够评估来自 8,809 种细菌物种的 82 个细菌核糖体药物结合残基的保守性。对于这些残基中的每一个，我们追踪其在 40 多亿年的细菌历史中的进化。与核糖体药物结合残基高度保守的普遍看法相反，我们发现细菌门类在药物结合位点存在广泛的差异。此外，我们还发现，大约 10% 的细菌物种带有核糖体 RNA (rRNA) 替换，而这种替换此前仅在耐药细菌的临床分离株中观察到。总体而言，我们的工作表明，我们传统上将核糖体分为细菌和真核生物类型的方法过于简单且具有误导性，因为它忽略了广泛的谱系特异性变异，这些变异使得某些细菌的药物结合位点与大肠杆菌的差异比大肠杆菌与人类的差异更大。这些发现将对核糖体靶向抗生素的谱系特异性使用产生许多影响，这些抗生素目前被视为细菌蛋白质合成的通用抑制剂。
人工智能法案草案中的监管分歧——欧洲议会
虽然并非所有人工智能系统都对个人造成潜在危害，但公共和私营部门使用人工智能系统的例子都造成了直接或间接危害。问题是 AIA 是否以及如何减轻公共或私营部门人工智能造成的风险，以及它如何与欧盟法律的其他来源重叠或交织在一起。这项研究发现，公共和私营部门的人工智能使用之间存在风险趋同。随着服务提供商和用户之间的界限变得模糊，并且人工智能越来越成为“系统的系统”的一部分，对人工智能系统进行明确的风险评估将变得越来越具有挑战性。此外，该研究还记录了一般和部门监管方法之间的紧张关系（在适当的情况下）。AIA 提出了实现 AI 自我监管的程序步骤，与《通用数据保护条例》（GDPR）的设置非常一致，同时提出了实质性措施，例如禁止使用 AI 应用程序列表。该列表的治理和高风险应用程序或系统的分类可能会导致对 AI 系统的解读和发展产生分歧。此外，AIA 中提出的具体风险评估可能会导致风险分类产生分歧，例如，需要根据 GDPR 的要求对同一 AI 系统的数据进行风险评估。通过更好地协调数字（和基于 AI）系统的风险评估工作，可以实现监管一致性。
一项技术，两条路径？战略利基管理与分歧
由 Elsevier 出版。这是已获作者接受的手稿，其已获得以下许可：知识共享署名非商业性禁止演绎许可 (CC:BY:NC:ND 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1016/j.erss.2020.101729。请参阅任何适用的出版商使用条款。
人为分歧：欧洲和美国将如何在人工智能领域发生冲突
人为的鸿沟：欧洲和美国如何在人工智能上发生冲突 – ECFR/367 2 人为的鸿沟：欧洲和美国如何在人工智能上发生冲突 – ECFR/367 2