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World File Search System因人而异
罪与罚：经济学方法 Gary S. ...
自本世纪初以来，西方国家的立法迅速扩展，扭转了十九世纪自由放任主义的短暂统治地位。国家不再仅仅保护人们免受谋杀、强奸或入室盗窃等对人身和财产的侵犯，而且还限制对某些少数群体的“歧视”、串通商业安排、“乱穿马路”、旅行、建筑材料以及成千上万种其他活动。受限制的活动不仅数量众多，而且范围广泛，影响到从事不同职业、社会背景、教育水平、年龄、种族等的人。此外，罪犯被发现和定罪的可能性以及惩罚的性质和程度因人而异，也因活动而异。然而，尽管存在如此的多样性，几乎所有立法都具有一些共同的特性，这些特性构成了本文的主题。首先，遵守法律并非理所当然，公共和私人资源通常用于防止犯罪和逮捕罪犯。其次，定罪本身通常被认为是不够的惩罚；对被定罪的人还会施加额外的、有时是严厉的惩罚。是什么决定了执行一项立法所需的资源和惩罚的数量和类型？特别是，为什么不同类型的立法在执行方面有如此大的差异？
如何上传和验证你的免疫接种信息
加州大学免疫政策要求（通常称为入学要求）对应于 IZ 暂停。此暂停将阻止您注册第一个开始学期之后的学期。例如，如果您是 2022 年秋季入学的学生，如果您不符合入学免疫要求，您的 IZ 暂停将阻止您注册 2023 年冬季学期的课程。合规截止日期完全取决于您开始第一学期的时间，这就是没有标准截止日期的原因。与适用于入学学生的 IZ 暂停不同，SARS-CoV-2（COVID-19）疫苗接种计划适用于所有学生，并与您学生帐户中的 IN 暂停相对应。COVID 疫苗接种要求是单独的 UCOP 规定，而不是入学免疫计划的一部分。开始学位课程后，IN 暂停会立即放在您的学生注册记录中。但是，我们建议您在开始上课之前尽快接种疫苗，并在您能够登录 SHCS 患者门户（也称为健康电子信息）后尽快接种疫苗。此要求没有预先定义的截止日期，因为 COVID 疫苗接种资格日期因人而异。
为自治系统的信任而设计 - NTNU
自动驾驶系统在世界范围内的普及程度正在不断提高。然而，许多人害怕从手动到自动再到自动驾驶解决方案的转变。对机器的不信任和失去控制的感觉可能会让许多人感到害怕。如果在开发过程中没有考虑到自动驾驶系统的用户，那么建立对系统的必要信任的重要人为因素可能会被遗忘。本文将解决自动驾驶汽车开发中与信任相关的挑战。本文将定义和讨论对自动驾驶系统的信任，以及如何开发系统以获得用户的必要信任。此外，本文将探讨设计方法，尤其是以人为本的设计 (HCD) 和面向系统的设计 (SOD) 如何帮助实现这种信任。将人类置于开发循环中可以增加对所需人机界面 (HMI) 的必要了解。SOD 有助于获得对自动驾驶汽车使用复杂性的必要概述。完全自动驾驶系统在技术上是独立的，但就像无人驾驶汽车一样，仍然依赖于人们的信任才能正常运行。由于人们的需求各不相同，信任又因人而异，因此，掌握一种能够把握复杂性的方法非常重要。HCD 和 SOD 拥抱多样性，将用户需求与技术相结合。
一种疫苗终生有效：从免疫发育中吸取的教训
人们普遍存在误解，认为胎儿和新生儿的免疫状态不成熟或不足。然而，免疫个体发育方面的新兴研究促使人们重新考虑这一正统观念，将这一时期重新定义为一个独特的机遇期。疫苗反应（定性和定量）因人而异，也因人口群体而异。基线免疫状态和功能的要素可预测疫苗反应——其中一些因素已被详细描述，其他因素仍是正在进行的研究的主题，尤其是随着“组学”研究领域的迅速扩展，这得益于高度精细的免疫分析技术的发展和计算能力的提高。年龄是与疫苗接种反应变化相关的最强预测因素之一；而疫苗接种反应的可预测变化是确定关键潜在机制的关键。具体而言，婴儿体内循环的母体抗体可以调节对疫苗接种的免疫反应，充当“秘密佐剂”，与目前的教条相反，它可能为更持久、更高质量的疫苗接种免疫反应提供途径。该领域令人兴奋的新研究途径有可能极大地改变我们保护世界上最脆弱的人群——幼儿的方式。
使用人工智能进行在线学习的未来
黄淮学院信息工程学院，河南，中国 摘要 在线学习是 COVID-19 大流行期间教育和学习领域的新兴技术。传统学习是一个复杂的过程，因为学习模式、方法、技能和表现因人而异。自适应在线学习侧重于了解学习者的表现、技能并适应它。先进技术的使用还提供了一种分析行为学习模式的方法。因为它提供了详细的技能映射和表现，使学习者能够了解需要改进的领域。评估人员还可以使用这些信息来改进教学方法。使用人工智能的先进在线学习系统是未来几年新兴的概念。在这个新概念中，课程不是在教室里面对面进行的，而是通过电子媒介代替。这些虚拟学习方法正日益重要，很快它们将成为我们世界不可或缺的一部分。通过电子媒介进行这些虚拟学习被称为在线学习。我们提出了两种由人工智能 (AI) 工具驱动的新模型。介绍了一些使用这些新模型的示例。关键词 分析算法、人工智能、混合集成模型、在线学习、渐进式响应学习。1.介绍
单元 5 组织和分析工作 - eGyanKosh
工作的意义因人而异，也因文化而异。一项研究发现，人们在定义工作时遵循六种模式，这些模式有助于解释人们工作动机的文化差异。模式 A 的人将工作定义为一种价值来自绩效并由个人负责的活动。它通常是自我导向的，没有负面影响。模式 B 的人将工作定义为一种能给人带来积极的个人影响和身份的活动。工作对社会有贡献，而且并不令人不快。模式 C 的人将工作定义为一种通过其表现为他人带来利润的活动，这种活动可以在工作场所以外的各种环境中进行。工作通常是体力活，而且有点强迫性。模式 D 的人将工作定义为一种主要由他人指导、通常在工作场所进行的体力活动。工作通常没有积极影响，而且与绩效有令人不快的联系。模式 E 的人将工作定义为一种体力和精神上的疲劳活动。它通常令人不快，而且没有积极影响。模式 F 的人将工作定义为一种局限于特定时间段的活动，其表现不会带来积极影响。
使用机器学习和神经网络对脑电信号进行情感分析
摘要 — 情绪对人的思维方式和与他人的互动方式有重大影响。它是人的感觉与行为之间的纽带，或者可以说它有时会影响一个人的生活决定。由于情绪及其反映的模式因人而异，因此必须基于对广泛人群区域有效的方法进行探究。为了提取特征并提高准确性，使用脑电波或脑电图信号进行情绪识别需要实施有效的信号处理技术。人机交互技术的各种方法已经存在了很长时间，近年来，研究人员在使用脑信号自动理解情绪方面取得了巨大成功。在我们的研究中，使用 SVM（支持向量机）、KNN（K 最近邻）和高级神经网络模型 RNN（循环神经网络）对从著名的公开数据集 DEAP 数据集收集的脑电图信号进行了几种情绪状态的分类和测试，并使用 LSTM（长短期记忆）进行训练。本研究的主要目的是改进使用脑信号提高情绪识别性能的方法。另一方面，情绪会随着时间而变化。因此，我们的研究也考察了情绪随时间的变化。索引词 — 情绪识别、EEG 信号、DEAP 数据集、fft、机器学习、SVM、KNN、DEAP、RNN、LSTM
原创 右侧大脑储备可抵消年龄相关干扰的忽视缺陷
与年龄有关的注意力下降会降低专注于手头任务的能力，这是因为对相关信息的选择效率降低，并且在面对无关但突出的刺激时更容易分心。虽然老年人（与年轻人相比）可能难以抑制突出的干扰因素，但这些挑战的程度因人而异。通过教育、职业和休闲活动等认知丰富的生活经历的替代指标来衡量的认知储备被认为可以减轻衰老过程的影响并解释认知衰退轨迹的变化。基于对人口统计学、认知和衰老神经标记以及认知储备替代指标的行为和神经成像（基于体素的形态测量）分析，我们在此研究了与年龄相关的注意力功能变化的预测因素，这些变化以抑制突出干扰的能力为指标。我们的研究结果表明，在健康（神经典型）人群中，右侧额顶叶脑区内几个老化灰质体积随认知储备（教育）水平和在显著干扰下有效选择视觉刺激的能力而变化。因此，我们在此提供了新的实验证据，支持罗伯逊的右侧认知储备神经基础理论。
跨学科深度神经活动映射
摘要 — 目的。在本文中，我们考虑跨受试者解码问题，其中从给定受试者（目的地）的前额叶皮层收集的神经活动数据用于从不同受试者（源）的神经活动解码运动意图。方法。我们将神经活动映射问题置于概率框架中，其中我们采用深度生成模型。我们提出的算法使用深度条件变分自动编码器将源受试者的神经活动的表示推断到进行神经解码的目标受试者的适当特征空间中。结果。我们在实验数据集上验证了我们的方法，其中两只猕猴对八个目标位置之一进行记忆引导的视觉扫视。结果显示，与特定受试者的解码相比，跨受试者解码的峰值提高了 8%。结论。我们证明，使用一个受试者的神经活动信号训练的神经解码器可用于以高可靠性稳健地解码不同受试者的运动意图。尽管神经活动信号具有非平稳性，且记录条件因人而异，但我们仍能实现这一目标。意义。本文报告的研究结果是朝着开发跨学科脑机系统迈出的重要一步，该系统可以很好地推广到整个人群。
无机固体材料的机器逆向设计
开发更先进材料的技术需求在不断增长，而开发功能更完善的材料则必须超越已知材料并深入化学空间。1材料科学的基本目标之一是了解结构-性能关系，并从中发现具有所需功能的新材料。在传统方法中，首先凭借直觉或略微改变现有材料来指定候选材料，然后通过实验或计算来仔细检查其属性，并重复该过程，直到找到已知材料的合理改进（即从最先发现的材料逐渐改进）。2这种传统方法在很大程度上受人类专家知识的驱动，因此结果因人而异并且可能很慢。材料信息学涉及使用数据、信息学和机器学习（ML，与专家的直觉相补充）来建立材料的结构-性能关系并以显著加快的速度发现新的功能。因此，在材料信息学中，人类专家的知识要么被纳入算法，要么被数据完全取代。材料信息学中有两个映射方向（即正向和逆向）。在正向映射中，主要目的是使用材料结构作为输入来预测材料的性质，这些输入以各种方式编码，例如组成原子的简单属性、成分、结构等。