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World File Search System后进先出
注意力缺陷多动障碍：后进先出——大脑成熟延迟，衰退加速？
摘要虽然儿童期 ADHD 出现时的早期神经发育过程受到了广泛关注，但导致成年期 ADHD 变化的神经生物学机制仍未得到充分解决。我们希望使用一种电生理测量方法，即额中部 NoGo P3 事件相关电位 (ERP) 来描述成人 ADHD 中的神经发育变化，ERP 是 ADHD 大脑功能的重要神经生理指标，也是反应抑制和衰老的生物标志物。我们使用 128 通道 BioSemi 记录系统，在反应抑制任务中应用情绪价态和中性刺激，从 45 名 ADHD 患者和 41 名健康受试者中获得 ERP。我们的结果表明，与对照组相比，ADHD 受试者在青年期表现出发育 P3 轨迹延迟；他们在所有情绪价态中都表现出 P3 减少，并且在较小年龄时减少最为明显。P3 的差异在中年时减小，并在更高年龄时再次开始增加。因此，与结构性 MRI 指标类似，ADHD 患者额中部 NoGo P3 的大脑发育差异在青年期基本恢复正常。然而，从中年起，P3 再次减少。由于额中部 NoGo P3 反映了额叶区域的功能（在 ADHD 中表现出成熟延迟），我们的发现符合“后进先出”假说，该假说指的是大脑发育和衰老的镜像模式，并假设发育相对较晚的大脑区域会随着年龄的增长而相对较早地退化。因此，ADHD 可能不仅与神经发育延迟有关，还与过早的年龄相关衰退有关，至少在某些电生理功能指标上是如此。© 2020 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可的开放获取文章。 （http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）
美国经济中的黑人工人
众所周知，美国黑人工人历来就业和薪资状况不如白人或西班牙裔工人。这种薪资劣势可以追溯到我们最早记录的职业和收入数据。1 这种种族差异在几代人中顽固存在，其中很大一部分无法用工人的可观察特征来解释，包括年龄、教育、地点，甚至行业和职业等主要薪资决定因素。2 20 世纪 60 年代具有里程碑意义的民权立法推动美国经济不分种族雇用和支付工人工资，有证据表明这些法案产生了立竿见影的影响。3 但在随后的 60 年里，美国劳动力市场的结果并没有完全实现种族趋同。令人鼓舞的是，美国目前正在进行的经济扩张已经开始逐渐缩小黑人美国人面临的一些长期存在的劳动力市场差距，尽管其他措施方面的进展仍然难以捉摸。长期的经济扩张和就业差距黑人工人有时被称为“后进先出”工人，这意味着雇主在经济扩张中最后雇用黑人员工，而在经济萎缩中黑人工人首先失业。这种现象可能部分归因于与种族相关的因素，反映了行业、职业、教育和地理差异的结合，这些差异是由黑人工人与白人同龄人数十年不同的生活经历造成的。例如，黑人工人的平均受教育水平低于白人工人，有证据表明黑人就业集中在经济波动较大的行业。4 无论原因是什么，经济数据的模式都与这种特征一致。在长期的经济扩张中——以及与之相关的劳动力市场紧缩——自 2009 年大衰退结束以来，就业的黑人美国人比例与就业的白人美国人比例之间的差距一直在缩小。5 但要正确理解几十年来黑人就业率与白人就业率的比较，我们首先需要根据年龄和性别进行调整。
人工智能简介
不知情的搜索策略：问题决定了图和目标，但没有决定从边界中选择哪条路径。这是搜索策略的工作。搜索策略指定从边界中选择哪些路径。通过修改边界路径选择的实施方式可以获得不同的策略。 • 无信息搜索策略 – 亦称“盲目搜索”，无信息搜索策略不使用关于目标节点的可能“方向”的信息 – 无信息搜索方法：广度优先、深度优先、深度限制、均匀成本、深度优先迭代深化、双向 • 信息搜索策略 – 亦称“启发式搜索”，信息搜索策略使用关于领域的信息（尝试）（通常）朝着目标节点的大致方向前进 – 信息搜索方法：爬山法、最佳优先、贪婪搜索、束搜索、A、A* 评估搜索策略 完整性 保证只要存在解决方案就能找到解决方案 时间复杂度 找到解决方案需要多长时间（最坏或平均情况）？通常以扩展的节点数来衡量 空间复杂度 算法使用了多少空间？通常以搜索期间“节点”列表的最大大小来衡量 最优性/可接受性 如果找到解决方案，是否保证它是最优的？也就是说，它是不是成本最小的那个？ 深度优先搜索 第一个策略是深度优先搜索。在深度优先搜索中，边界就像一个后进先出的堆栈。元素一次一个地添加到堆栈中。任何时候选择并从边界上移除的元素都是最后添加的元素。 算法： 如果初始状态是目标状态，则退出并返回成功 否则，执行以下操作，直到发出成功或失败的信号： 生成初始状态的后继 E。 如果没有后继，则发出失败信号。 调用深度优先搜索，以 E 作为初始状态。 返回成功，表示成功。否则继续此循环。 DFS 的属性 如果已知解决方案路径很长，DFS 就不会花时间在图中搜索大量的“浅”状态。但是，DFS 可能会在图的深处“迷失”，错过通往目标的短路径，甚至陷入无限循环。 DFS 的优点：DFS 需要的内存较少，因为只存储当前路径上的节点。偶然情况下，DFS 可能根本不需要检查太多的搜索空间就能找到解决方案。广度优先搜索在广度优先搜索中，边界被实现为 FIFO（先进先出）队列。因此，从边界选择的路径是最早添加的路径。这种方法意味着从起始节点开始的路径是按照路径中弧数的顺序生成的。在每个阶段选择一条弧数最少的路径。广度优先搜索在以下情况下很有用 空间不是问题； 你想找到包含最少弧的解决方案；