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World File Search System归因
大麻诱导的精神病中的异常显着性
背景：天然大麻（NC）和合成大麻素（SCS）的使用可以增加风险并加剧精神病的过程。这些可能会受到异常显着性（AS）的影响。它是指刺激的意义过多的归因，否则被认为是中性的，从而将它们转变为不利，危险或神秘的实体。这使患者从事现实正常感知及其与我们的分析能力的关系进行异常和错误的解释努力。似乎在精神病的发作和永久性中起着重要作用。由于意义的异常归因引起的内部冲突导致妄想思想，最终导致建立自我维持的精神病。
极端气候预测的人工智能
•自21世纪初以来，人为的气候强迫已经加速了，这主要是由于全球经济不断增长并降低了土地和海洋Co 2水槽的吸收效率（Canadell等，2007）。基于较旧的归因期的研究经常低估全球变暖对未表现的近期极端可能性的影响，这反映了归因期间频率和样本外验证期间频率之间的差异（Diffenbaugh，2020年）。•驱动极端事件发生的物理过程之间的发生时间尺度不同，提出了独特的研究问题，并需要对事件的不同定义来了解基本机制。•过去的极端事件的数量本质上很小，由于观测值的稀缺性，可能会忽略许多事件（Seneviratne等，2021）。因此，动态模型的集合通常被其驱动程序的检测和归因委托，并且可能由模型限制引起的误解。•最新的数值气候模型中关键过程和反馈机制的不良表示，结合了初始状态下的不确定性，使复杂和混乱的系统（如大气）中的预测变得复杂（Faranda等，2017）。
AI生成的ART的感知和评估
摘要背景：这项研究导航了人类互动的不断发展的景观，探索了新兴人工智能时代（AI）的感知的关键维度。研究信任，道德关注，工业影响信念和形象复杂性，该研究试图揭示个人如何将创造性的作者归因于AI生成的内容。方法：采用严格的定量分析，本研究调查了124个参与者样本的各种知觉方面。统计方法，包括t检验，相关分析和效果大小指标，用于仔细检查参与者对AI-I-Air图像的态度和行为，借助Likert量表和AI-AI-I-I-I-Image图像，以响应不同的感知因素。结果：研究揭开了关键见解。对基于AI的建议的信任令人惊讶地不会显着影响参与者对AI生成的图像的归因，从而揭示了信任感知的细微动态。此外，提高的道德问题显着增加了将AI生成图像归因于人类创造者的可能性。图像复杂性与AI归因显示出很大的负相关，表明认知相互作用影响了感知。讨论：这些发现突显了信任，道德考虑，行业信念和形象复杂性之间的复杂关系，以塑造AI生成的内容的归因。这项研究的含义在AI革命时代引起了共鸣，强调了对AI潜力及其与人类归因的一致性的必要性。要利用AI的变革力，理解这些动态至关重要，从而确保了AI在各个领域的和谐而优化的整合。
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遗传性视网膜营养不良是一组稀有遗传疾病的异质群，会导致视力丧失，并且是包括RPE65基因在内的260多种不同基因中种系突变的结果。2，3 RPE65基因负责RPE65蛋白的产生，RPE65蛋白是一种酶，将全反归因基因转化为11-CIS-他醇，随后在视觉（视网膜类动物）循环中形成了11- cis-totinal的生物团，鼠视鼠。这些步骤对于将光子的光子转化为视网膜内的电信号至关重要。RPE65基因中的突变导致RPE65全反性返带异构酶活性减少或缺乏视觉周期的阻断。 全反归因基的积累会导致感光细胞的细胞凋亡和视力逐渐丧失。 2，4RPE65基因中的突变导致RPE65全反性返带异构酶活性减少或缺乏视觉周期的阻断。全反归因基的积累会导致感光细胞的细胞凋亡和视力逐渐丧失。2，4
评估和融资损失以及索马里气候变化造成的损失
估计气候损失和损失对于确保通过国家和国际政策，财务和行动适当解决它们至关重要。但是，过去对它们进行量化的努力经常忽略气候变化在加剧极端事件的强度和/或频率方面起着可归因的作用的程度。这种区别虽然复杂，但对于在UNFCCC下塑造适当的机构反应和融资机制至关重要。尽管数据可用性和归因科学有所改善，但仍然存在稀缺的评估，这些评估可以量化气候变化的损失和损害，尤其是在诸如索马里之类的数据贫困环境中。知识的差距阻碍了有效的政策制定并获得国际支持。
年度统计及其
越来越多地观察到地球气候的变化。评估这些变化中的每一个都是由人类影响引起的，对于对缓解和适应政策的决策很重要。是由于其巨大的社会和经济影响，极端事件引起了媒体的广泛关注 - 他们变得更加频繁，更加激烈，如果是，为什么？要回答此类问题，极端事件归因（EEA）试图在不同情况下估算极端事件的可能性。在过去的十年中，已经开发了，测试和应用了基于数值模型的统计方法和实验设计。在本文中，我们回顾了EEA中使用的基本概率方案，推理技术和统计数据。为实施EEA分析，气候社区依赖于使用大型气候模型运行。我们从统计的角度讨论极端价值理论如何有助于处理不同的模型不确定性。在解释方面，我们强调因果反事实理论提供了一个优雅的框架，可以阐明事件归因的设计。最后，我们确定了一些剩余的统计挑战，包括选择适当的时空量表来增强归因能力，在多元上下文中对伴随的极端事件的建模以及多谐和和观察不确定性的耦合。
引用：R.D.S.G. Campilho。 “ 3D打印组件的粘合键合技术的进步”。 Clareus科学与工程2.1（2025
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