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绿色肥料和氮肥对大米的影响...
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使用交叉注意信号对大型语言模型进行微调模型的一种自我监督的强化学习方法
我们为不依赖于人类反馈的大型语言模型（LLMS）提出了一种新颖的增强学习（RL）框架。相反，我们的方法使用模型本身中的交叉注意信号来获得自我监督的奖励，从而指导对模型策略的迭代微调。通过分析模型在生成过程中如何“参加”输入提示，我们构建了及时的覆盖，重点和连贯性的度量。然后，我们使用这些措施来对候选响应进行排名或评分，提供了奖励信号，鼓励模型产生良好的一致，主题文本。在与标准策略梯度方法的经验比较和合成偏好模型的RL微调中，我们的方法在非RL基线的迅速相关性和一致性方面显示出显着的提高。虽然它尚未与完全监督的RLHF系统的性能相匹配，但它突出了使用最小的人类标记来扩展对齐的重要方向。我们提供了详细的分析，讨论潜在的局限性，并概述了将基于跨注意的信号与较少人类反馈相结合的未来工作。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
儿童虐待对大脑结构，功能和依恋的神经生物学影响
akemi tomoda a，b，c*，shota nishitani a，b，shinichiro takiguchi b，c，takashi X.Fujisawa A，B，Toshiro Sugiyama a，b，b，c，c，c，
一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
对大气颗粒凝结到空气中的桦木花粉粒
M.Choël，Anastasia Ivanovsky，Antoine Roose，MonaHamzé，Anne-Marie Blanchenet等。将大气颗粒凝结到空气中的桦木花粉粒的凝结评估。气雾科学杂志，2021，161，pp.105944。10.1016/j.jaerosci.2021.105944。hal-03506095
研究对大黄蜂的大脑作用取决于剂量和时机，研究揭示了
当前的毒性测试几乎完全关注急性暴露，但野外的蜜蜂更有可能面临长时间的低水平暴露。此不匹配意味着当今的测试方法缺少关键细节。例如，尽管传统测试衡量死亡率，但研究发现急性和慢性暴露都是致命的，但通过完全不同的生物学机制。这对当前法规是否适合目的提出了严重的疑问。
对FASD的影响对大脑的影响
认为“碎石路不是高速公路”。对大脑的损害意味着患有FASD的学生可能需要比同龄人更努力地工作才能完成他们所需的每项任务。这反过来会导致疲劳，如果对它们的需求太高，则超负荷。
供应链中断对大流行期间业务期望的影响
The authors thank the guest editor Catherine Kyrtsou, two anonymous referees and participants at the 43rd International Symposium on Forecasting, the 5th Behavioral Macroeconomics Workshop, Central Bank Research Association 2023 annual meeting, conference on “Inflation Dynamics in a New Era of Energy Price Shocks,” and seminar at George Washington University for their helpful comments.这项研究是在布莱恩·普雷斯科特（Brian Prescott）在亚特兰大联邦储备银行研究部门开始的。此处表达的观点是作者的观点，不一定是亚特兰大联邦储备银行或美联储系统的观点。任何剩余的错误都是作者的责任。请向亚特兰大联邦储备银行研究部，佐治亚州亚特兰大市1000 Peachtree St. NE，30309，Brent.meyer@atl.frb.org解决有关内容的问题；布莱恩·普雷斯科特（Brian Prescott），圣路易斯华盛顿大学经济系，密苏里州圣路易斯1号布鲁金斯大道1号，63130，b.prescott@wustl.edu;或西北4400号美国大学经济学系Xuguang Simon Sheng。华盛顿特区，20016年，sheng@american.edu。亚特兰大联邦储备银行（Federal Reserve Bank of Atlanta）工作文件，包括修订版，可在亚特兰大美联储的网站www.frbatlanta.org上找到。单击“出版物”，然后单击“工作文件”。要接收有关新论文的电子邮件通知，请使用frbatlanta.org/forms/subscribe。