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情境恐惧条件作用对海马细胞粘附分子 NCAM 和 L1 的调节取决于时间和压力源强度
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SensAI+Expanse 通过人工智能代理预测人类在特定情境中的情绪价变化以产生同理心
预测（F 1 = 0.91）具有高效的能源使用，并且可以使用特征重要性检查进行解释。此外，人工智能代理对人类人口统计数据保持中立，同时能够揭示个人特质。因此，这项研究的贡献包括有证据的结果，这些证据仅限于可用的人口和数据样本，表明某些年龄范围与性别组合之间存在行为差异。主要贡献是一个用于研究人类情绪价在情境中变化的新平台。该系统可以补充和取代（最终）传统的长列表自我评估问卷。SensAI + Expanse 平台贡献了几个部分，例如能够适应和学习以高性能预测情绪价状态的移动设备应用程序（SensAI），云计算（云）服务（SensAI Expanse）具有面向 AutoML 的随时可用的分析和处理模块。此外，智能手机传感为持续、非侵入性和个性化的健康检查做出了贡献。在未来，发展
针对战略买家的重复关联拍卖的二分法定价
我们对学习算法感兴趣，该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中，买家最大化其预期累积折现盈余，并且假设他对商品的估价是 ad 维情境（特征）向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法，该算法基于二分法的思想，策略遗憾上界为 O（log 2 T）。与之前的研究不同，我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设，并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现（对抗性上界）。为了构建我们的算法，我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性，并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。
通过聚类和Orbat映射
操作领域（AO）的情境情况对于指挥所和战术边缘的情况意识至关重要。运营商，例如一个营的S2或公司指挥官，从包括预期敌军的战斗（Orbat）的计划开始。他们会收到有关检测到的战斗空间对象（BSO）的持续信息，并将其添加到情境图片中。在理想情况下，操作员创建了一个真实，完整，最新和简洁的情况。实际上，图片可能不完整，包含错误或过时的信息。为了不断地保持准确的情境图片，重要的是要通过添加新的BSO来丰富它，也要管理可能重复或过时的BSO的更正和删除。在以前的论文中，我们介绍了两种方法，以自动聚集和富集情境图片：根据其空间距离随时间的空间距离[1]，[2]和一种基于规则的方法，用于将BSO映射到敌人的Orbat [3] [3]。在本文中，我们提出了一种新的方法来维护情况，该方法确定了来自源自轨道的情境图片和簇的BSO群集之间的最佳映射。如[4]中所述，映射可以有效地充实情况形态图片，身份管理和改进的侦察计划。
患有神经系统疾病的青少年过渡护理中的情境化自主性：儿科神经科医生的作用
摘要 患有神经系统疾病的青少年会经历多重人生转变。从儿科到成人医疗保健系统的转变就是这样一种复杂而多方面的转变，它与发展、法律和社会变化同时发生，这些变化可能会影响青少年及其护理人员的角色和责任。因此，过渡护理中可能会出现儿科神经科医生可能面临的道德状况、问题和挑战。在本文中，我们将重点讨论儿科神经病学背景下的自主权和过渡护理中可能出现的情况。从临床病例出发，我们提出了情境化自主权的概念来解决病例中出现的问题，并提出了在过渡护理中思考这些具有挑战性的情况的方法。
ISO/IEC 12207 对软件开发的看法...
摘要 在早期工作中，作者持续研究影响软件开发的情境因素，特别是这些因素如何影响软件开发过程。先前研究的一部分涉及情境因素参考框架的开发。作为正在进行的行业研究的一部分，作者目前正在通过一系列案例研究来研究情境因素和软件开发过程。最新的案例研究涉及一家小型初创组织。他们首先确定该组织中的软件开发流程。随后，作者研究了该公司的情境背景，从而分析了流程与情境背景之间的关系。他们的总体发现与他们之前的相关工作一致，支持了这样一种观点，即软件开发过程依赖于组织背景，也许以一种非常复杂的方式。在这个特定的案例研究中，作者还发现组织学习和过程适应的作用被认为是组织生存的核心。 关键词 : 软件开发过程；软件开发环境；敏捷；精益；流程选择 1 简介 虽然人们提倡各种软件开发模型、方法和标准，但由于软件开发环境的变化，寻找一种普遍最佳的软件开发方法的尝试受到了阻碍（Clarke 等人，2015 年）。除了这种变化带来的挑战之外，作者还指出，情境背景是易变的（O'Connor 和 Clarke，2015 年），因此不可避免地需要进行流程调整。这些与软件开发过程相关的观察结果可能得到经验丰富的软件开发研究人员和从业人员的认同。然而，作者认为，将流程与环境协调起来的问题非常复杂。事实上，它似乎是一个复杂自适应系统的例子（Clarke、O'Connor 和 Leavy，2016 年）。为了更好地理解软件开发过程与其情境背景之间的复杂相互作用，作者高度重视情境背景及其相应过程的评估（Clarke 和 O'Connor，2015 年）。因此，他们的一些相关工作研究了高增长中小型组织中的问题，该组织应用微服务架构来快速开发产品（O'Connor、Elger 和 Clarke 2016），以及安全关键型软件开发环境（包括医疗设备和核电领域）（Nevalainen 等人 2016）。在本文报告的案例研究中，我们将调查重点放在了新的开发环境中。这一次，我们研究了一家具有高增长潜力的组织中的软件开发流程，该组织在专门的数据库性能和互操作性领域运营。这家公司面临着满足任务关键型数据密集型系统的可预测性需求的挑战，同时还要应对小型初创企业经常面临的生存问题。通过研究该组织中的情境背景和软件开发流程，我们确定了影响软件开发流程实施的关键因素。结合早期的研究，这些知识有助于建立情境与流程关系组合。虽然我们的工作已被证明耗时，但它有许多重要的好处。首先，它可以帮助我们更好地理解构成这一复杂挑战的关系和维度。寻求客观反思其软件开发过程的组织可以参考此资源作为自我评估的辅助手段。其次，开发一套案例研究可以确定不同环境中的相似之处和差异（以及这对开发的影响
有意识的多感官整合
意识在人类认知和适应行为中发挥着重要作用，尽管其在多感觉整合中的作用尚未完全了解，因此，仍存在一些问题：大脑如何整合来自不同外部环境的多感觉信号？如何定义这些多感觉信号的角色以遵循预期的环境行为约束？这项工作旨在阐明一种关于意识多感觉整合 (CMI) 的新理论，以解决上述研究挑战。具体而言，锥体细胞中已建立的情境场 (CF) 和相干信息最大理论（Kay 等人，1998；Kay 和 Phillips，2011）被分为两个功能不同的整合输入场：局部情境场 (LCF) 和通用情境场 (UCF)。 LCF 定义来自大脑其他部分（原则上来自时空的任何地方）的调节性感觉信号，而 UCF 定义外部环境和预期行为（基于过去的学习和推理）。LCF 和 UCF 都与受体场 (RF) 相结合，以开发一类新的情境自适应神经元 (CAN)，以适应不断变化的环境。使用人类情境视听 (AV) 语音建模来评估所提出的理论。模拟结果为情境调节和选择性多感觉信息放大/抑制提供了新的见解。这里回顾的中心假设表明，除了经典的兴奋和抑制信号外，锥体细胞还接收 LCF 和 UCF 输入。UCF（作为转向力或调谐器）在精确选择是否放大/抑制相关/不相关前馈信号的传输而不改变内容方面起着决定性的作用，例如，哪些信息值得更多关注？与现有深度神经网络 (DNN) 中的无条件兴奋和抑制活动相反，这被称为条件放大/抑制。
ChatGPT 和生成式 AI 时代的 TPACK
摘要 生成式人工智能 (GenAI) 技术（如 ChatGPT）对教育的影响已引起广泛关注。我们使用 TPACK 框架来讨论教师有效使用 GenAI 工具所需的知识类型。我们强调了 GenAI 与其他数字技术相似的特性（它们千变万化、不透明且不稳定）以及使其具有革命性的特质（即它们具有生成性和社交性）。我们描述了这些特征如何影响特定的知识领域（TK、TPK、TCK、XK 和 TPACK），并探讨了对教育工作者的影响。最后，我们主张对情境知识 (XK) 进行更广泛的描述，超越直接情境，包括考虑 GenAI 将如何改变个人、社会以及由此带来的更广泛的教育情境。