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World File Search System双重性
辐射和物质的双重性质
基于周围亮度的屏幕亮度。光传感器必须能够检测到广泛的频率。传感器可以与1.82 x 10 -19 j至5.71 x 10 -19 J的光子能反应以创建移动电子。传感器对传感器敏感的频率范围是多少？
人工智能的双重性质；数字化转型中的双刃剑；伦理分析
摘要简介：人工智能技术已导致医学和医疗保健、环境评估、智慧城市、智能监控和安全等各个行业的变革性变化。在本文中，研究了人工智能的双重性质。材料和方法：这是一篇描述人工智能社会伦理问题的评论文章。结论：尽管人工智能有许多令人惊叹的潜在应用，但人工智能存在伦理和双重用途问题，需要加强治理和警惕。解决这些问题需要遵守基本的道德原则。在此，我们介绍了人工智能的各个相关维度，并在道德概念的视角下进行了讨论。关键词：伦理、人工智能 (AI)、数字化转型。引用方式：Talha Khalil A、Shinwari ZK。人工智能的双重性质；数字化转型中的双刃剑；伦理分析，Int J Ethics Soc。2024;6(2):1-8。doi: 10.22034/ijethics.6.2.1
最终双重性IMDA MC案例研究
万事达卡是支付行业的全球技术领导者。以其对安全的承诺而闻名，万事达卡采用了先进的技术来防止欺诈。新加坡的IMDA创建了一个宠物沙箱，以提供一个安全的空间，使公司与可信赖的数字解决方案提供商合作，利用具有隐私增强技术（PET）来开发用例和试点项目。以下是IMDA于2023年11月发表的案例研究的摘要。
基因突变的双重性质：平衡风险因素和DNA复制的好处
遗传突变是基因或生物体的DNA或RNA序列的变化或变化。这些变化可能是由外部因素引起的，例如辐射，暴露于化学物质和病毒，也可能是由于遗传材料复制过程中的错误而导致的。这些改变会导致身体异常和包括癌症在内的各种疾病。遗传突变的复杂性是，遗传密码中的这些变化可能会导致积极的结果，例如增加在环境中生存的可能性，但也可能导致诸如癌细胞之类的负面结果。基因相互作用的方式是高度复杂的，因此很难预测突变在发生生物体之前影响生物的方式。也很难预测长期突变将如何影响沿线的世代。例如，由于多年前发生的单个基因突变，某些遗传条件被从父母转移到子女。此外，外部环境因素对DNA的影响并不总是很清楚。遗传突变的发生通常是随机且不可预测的。但是，根据家族史和生活方式选择，有些人可能比其他人更容易遭受某些类型的突变。例如，那些经常与危险材料或化学物质接触的人由于环境暴露而产生改变DNA疾病的风险增加。此外，某些生活方式选择（例如吸烟或饮酒）可能会增加个人因基因突变引起的疾病的风险[1-3]。
双重性的双重性和形状距离，对比较神经表示的影响
已经提出了神经网络表示之间的多种（DIS）相似性度量，从而导致了零散的研究景观。这些措施中的大多数属于两个类别之一。首先，诸如线性回归，规范相关分析（CCA）和形状距离之类的措施，都学习神经单位之间的明确映射，以量化相似性，同时考虑预期的不断增长。第二，诸如表示相似性分析（RSA），中心内核比对（CKA）和归一化Bures相似性（NBS）之类的措施都量化了摘要统计数据中的相似性，例如逐个刺激的内核矩阵，它们已经不一致地是预期的。在这里，我们通过观察Riemannian形状距离的余弦（从类别1）等于NB（来自类别2）来统一这两个广泛的方法的步骤。我们探讨了这种联系如何导致形状距离和NB的新解释，并将这些措施的对比与CKA进行对比，这是深度学习文献中的流行相似性度量。
腹外侧灰灰色和深中脑网状核参与睡眠状态切换和双重性
Abstract Neurons of the ventrolateral periaqueductal gray (vlPAG) and adjacent deep mesencephalic reticular nucleus (DpMe) are implicated in the control of sleep-wake state and are hypothesized components of a flip-flop circuit that main- tains sleep bistability by preventing the overexpression of non-rapid eye movement (NREM)/REM sleep intermediary states （NRT）。为了确定VLPAG/DPME神经元在维持睡眠双重性方面的贡献，我们将触发器电路的计算机模拟与VLPAG/DPME神经元的局灶性灭活相结合，通过微透析通过GABA A的受体激动剂在自由的肌肉中递送Mycroprogrination n = 25），以进行gaba A受体激动剂（N = 25）的仪器（n = 25）。rem睡眠，与先前的研究一致。但是，我们对体内NRT动力学的分析以及Flop-Flop电路模拟产生的分析表明，当前的思维过于狭窄地集中在REM睡眠不活跃种群对REM睡眠控制中的REM睡眠群体对VLPAG/DPME参与的贡献。我们发现，Muscimol介导的REM睡眠的大部分介导的增加被更恰当地归类为NRT。失去睡眠的丧失伴随着REM睡眠的分裂，这证明了Short Short Rem睡眠爆发数量的增加。rem睡眠碎片化源于源自REM睡眠中的NRT回合的数量和持续时间。相比之下，nREM睡眠回合也不会被VLPAG/DPME失活所破坏。在触发电路电路模拟中，不能仅仅通过抑制REM睡眠不活跃的种群来进行这些变化。取而代之的是，需要对REM睡眠的组合抑制和无效的VLPAG/DPME亚群来复制NRT动力学的变化。
