根据IST的说法,具有动机(“想要”)和享乐主义(“喜欢”)的效果的不同神经机制是使用物质使用的。这两个系统对重复的物质给药表现出不同的反应,耐受性影响了“喜好”(导致响应能力降低)和敏化影响影响“想要”的系统(导致响应性提高)。因此,即使在没有享乐的期望的情况下,患有物质使用障碍的人也可能会增加对物质的渴望(Robinson and Berridge,2001)。ist认为,动机和享乐系统独立于有意识的认知,对喜欢和渴望的有意识的感知是通过与与“想要”和“喜欢”相关的大脑系统的相互作用而出现的(Robinson和Berridge,2003年)。从Winkielman等人的研究中可以明显看出这种分离。(2005年),研究了过分地呈现出幸福与愤怒面对动机和情感的影响的影响,揭示了基本的情感反应无意识地运作并与激励动机互动。至关重要的是,IST断言,在典型的情况下,喜欢和想要的有意识的经历是源于与有意识的意识和无意识影响相关的不同大脑系统之间的相互作用(Berridge and Winkielman,2003),因此,它并不排除有意识的经历的可能性 - 至少在某种程度上 - 在某种程度上 - 在“需求”和“想要的”和“ and and”和“ and”和“ and”和“ Anm”和“ Anm”和“ Anm”和“ ANM”(ANM)中(”
长期以来,失衡一直是中国电力系统的通病。无论来源、类型、结构或前景如何,失衡都是系统各个层面和各个地方定期存在的常见问题。有时,需求超过供应。有时,情况正好相反。区域失衡是一个更具挑战性的问题,因为需求中心远离资源中心。而现在,考虑到中国庞大的燃煤发电能力基础,其中大部分都是最近建成的,环境因素使达到任何稳定状态变得复杂。开发市场化调度和商业承包流程和选项的过程是显性失衡影响可能发挥作用的另一种方式。失衡迫切需要交易和交换——基于更系统的市场流程,中国一直在开发和测试并逐步完善这一流程。然而,随着大型终端用户获得以较低价格获得市场化电力的选择,行业因此而损失的收入仍需要从某个地方弥补。市场交易的结果并非都是纯粹效率的产物。最初发生的许多事情只是价值的转移,因为人们将这个行业从旧的方式转变为新的方式。这些不平衡的规模,无论是物质的、商业的还是环境的,都将在一段时间内推动中国行业的发展。
本说明分析了选定的欧盟国家的通货膨胀和竞争力发展情况,作为 2023 年宏观经济失衡程序深入审查的输入。它旨在为捷克、爱沙尼亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、罗马尼亚和斯洛伐克与竞争力相关的潜在失衡提供分析基础。1 这些国家是在 2023 年警报机制报告中首次筛选失衡后根据其通货膨胀率、单位劳动力成本和实际有效汇率的变化而选定的。在这些成员国中,只有罗马尼亚在 2022 年的评估中被认为经历了失衡。本说明考虑了影响通胀差异和竞争力的共同因素的影响,特别是大宗商品价格发展的影响,为即将进行的宏观经济失衡程序深入审查提供背景。分析依靠最新数据和可用预测来预测潜在风险的演变,并将最新发展置于大流行期间和之前发生的变化的背景中。 2 所提供的分析并不详尽。在《深入评估》发布时,将提供更多最新数据来为评估提供参考,而是否存在不平衡将考虑各国经济发展情况和其他特定国家因素。
简介:肠道菌群对人体健康非常重要,因为它除了有助于消化食物外,还具有免疫功能,可以防止有害病原体在肠道中滋生。微生物群由各种微生物组成,在人类出生后不久就形成。然而,它的失衡会对宿主产生影响,例如有利于病理发生的代谢紊乱。目的:描述肠道菌群失衡如何引发 2 型糖尿病。方法:这是一篇综合性文献综述,分析了比较肠道菌群与 2 型糖尿病发展之间可能存在的关系的科学研究。结果与讨论:研究发现,儿童时期不当使用抗生素,甚至营养不良都可能影响菌群失衡,这直接导致某些细菌门类发生变化并因此定植。结论:肠道菌群的组成可能根据个体的出生、生活方式等因素而呈现出微生物的种类。因此,微生物群失衡会有利于某些引起代谢紊乱的细菌种类,并进而导致 2 型糖尿病的出现。
多囊卵巢综合征(PCOS)是由激素失衡引起的常见疾病。激素控制体内不同细胞和器官的活性。使用PCOS,激素失衡会影响您的时期和整体健康状况。它导致卵巢产生更高水平的激素睾丸激素。使用PCOS,您的卵巢也可能会产生扩大的充满液体的卵泡,通常称为囊肿。
摘要 美国与欧盟的贸易关系表现出一系列长期不可持续的失衡,其中新的熊彼特式的主导部门和追赶性增长使不对称且有点等级化的美欧关系日益紧张。这些失衡表现出两个不同的周期,其中一个被 20 世纪 70 年代的明显结构性断裂所打断,另一个在 2008-2010 年危机后出现的周期所打断。每个周期都看到美国对欧洲的经常账户或贸易逆差不断增加,从而引发某种金融或政治危机。每次危机都会产生由美国主导的解决方案,并在下一个周期产生更大的失衡,同时给美欧不对称的关系带来压力。欧盟,尤其是欧元区北部经济体通常依靠出口顺差实现增长。但在美国国内政治越来越反对贸易逆差且与中国的紧张关系加剧之际,依靠出口顺差实现增长会加强欧盟对美国和美元的依赖。
摘要。由于其数据驱动的性质,机器学习(ML)模型容易受到从数据中继承的偏差,尤其是在类别和组失衡的分类问题中。类别不平衡(在分类目标中)和群体失衡(在性行为或种族等属性中)可能会破坏ML效用和公平性。尽管类别和组失衡通常是在实际表格数据集中重合的,但有限的方法解决了这种情况。尽管大多数方法都使用过采样技术(例如插值)来降低了处于疾病的不平衡,但合成表格数据代理的最新进步提供了承诺,但尚未充分探索此功能。为此,本文进行了比较分析,以解决合成表格数据生成和各种抽样策略的最先进模型的类别和群体失衡。在四个数据集上进行的实验结果,证明了生成模型对缓解偏置的有效性,从而为朝这个方向进行进一步探索创造了机会。
尽管在撒哈拉以南非洲的Tertiare教育水平上的ICT课程的年轻妇女入学似乎略高于工程课程,但这尚未转化为与STEM和数字技术相关的职业的性别组成的重大变化。值得注意的是,关于妇女在STEM领域的代表性,全球存在强烈的性别失衡,在撒哈拉以南非洲的代表性方面也存在强烈的性别失衡(联合国教科文组织,2017年)。基于当前的轨迹,撒哈拉以南非洲只能在95年内缩小其在数字技术职业中的现有差距。(WEF,2021)。因此,有必要了解从整个学校教育,从较低的小学到高等教育的教育,使女孩被排除在数字技术教育之外的根本原因。