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研究方案
疼痛相关预期会影响对疼痛刺激的感知，这反映在安慰剂和反安慰剂效应中 (Colloca & Barsky, 2020)。关于疼痛相关正向和负向预期对疼痛预期神经活动的影响的研究强调了不同振荡成分的重要性 (Büchel et al., 2014; Geuter et al., 2017; Strube et al., 2021; Taesler & Rose, 2016)，然而，与这些预期的产生相关的过程仍不清楚。特别是，刺激前的振荡活动已被证明会影响后续疼痛刺激的处理，但尚未在预期产生的背景下得到充分研究。此外，实验产生的预期效应对疼痛的长期持续性很少被研究。一项脑电图研究将在健康参与者中检查产生正向和负向治疗预期的神经机制，以解决相隔一周的两个会话中时频域中的相关振荡活动。正向和负向期望将通过口头指导和不同颜色的视觉刺激条件诱发，这些视觉刺激将用于逐次调节期望。我们还将在第一次会话中评估 fMRI 数据，并进行组合 EEG/fMRI 分析，详情请参阅单独的预注册。我们在之前的 EEG 试点研究 (N = 20) 中成功测试了我们诱发正向和负向期望的程序。本研究的目的：我们的目的是评估期望阶段正向和负向期望的时频 (EEG) 特征以及行为安慰剂和反安慰剂效应的稳定性。
讲座 10. 量子信息基础
至少有三种方法可以说明我们为什么需要量子通道。从数学的角度来看，量子通道只是状态的物理变换。由于我们现在考虑密度矩阵，它的物理变换现在对应于量子通道。物理意味着什么？它意味着线性、完全正向和迹保持。具体来说，当 E ( ρ 1 + ρ 2 ) = E ( ρ 1 ) + E ( ρ 2 ) 时，运算 E ( ρ ) 是线性的。完全正向的概念稍微复杂一些。如果每当 ρ A ≥ 0 时 EA ( ρ A ) ≥ 0，则运算称为正向运算。然而，只有正向性是不够的。考虑一个纠缠态 ρ AB 和一个正向运算 EA ，即使我们确实有 EA ( ρ A ) ≥ 0，我们也不能保证 EA ( ρ AB ) ≥ 0。一个值得注意的例子是转置运算（检查一下！）。因此，完全正则是一个更严格的要求，即对于所有 ρ AB ≥ 0，EA ( ρ AB ) ≥ 0。最后，迹保持仅意味着 Tr[ E ( ρ )] = Tr[ ρ ]。总而言之，量子通道定义如下。
人工智能能力与组织创造力
人工智能（AI）的快速发展给组织带来了诸多机遇与挑战，一些研究表明人工智能能够提升组织创造力，但现有研究缺乏有效的转化路径。本文从知识共享的视角进行创新，建立人工智能能力、知识共享与组织创造力的整合模型，并基于189份问卷数据，采用多层回归分析和引导法分析其影响机制。研究结果表明：人工智能对知识共享有正向影响，知识共享对组织创造力有正向影响，知识共享在人工智能与组织创造力的关系中起中介作用，组织凝聚力在人工智能与知识共享的关系中起正向调节作用。研究结果补充了现有的关于人工智能能力与组织创造力关系的研究，拓展了组织层面知识共享视角的理论边界与应用空间，为组织提升创造力提供参考。
任务技术契合度分析：测量影响 MOOC 中使用在线摘要（带自动反馈）的行为意图的因素
摘要：本研究旨在评估影响 MOOC 平台上使用在线自动反馈摘要（OSAF）的行为意图（BI）的因素。任务技术契合度（TTF）是用于分析任务要求和技术特征之间的匹配度的主要框架，可预测技术的使用情况。TTF 和 BI 之间的关系受学生表现的调节。TTF 说明了技术支持对任务的适用性在多大程度上影响了技术的表现和使用率。本研究检验了 9 个假设。参与者包括印度尼西亚东爪哇一所公立大学的 151 名学生。为了分析收集到的数据，我们使用了 PLS-SEM（偏最小二乘-结构方程模型），使用了 SmartPLS 3.0。在本研究中，可以得出几点结论，即：1）任务特征和技术特征不会受到 TTF 的积极和显著影响，而学生特征对 TTF 有积极和显著的影响； 2）受社会影响的学习绩效和利用率对绩效影响有正向影响，本案例中的绩效影响由学习绩效、个人诚信、自信三个维度构成，但学习绩效和利用率对绩效影响均无正向影响，且受自信显著影响。3）学习绩效和绩效影响对行为意图均有正向影响，但个人诚信在绩效影响维度上未受行为意图显著正向影响。
基于Dynabeads的体外转录和RNA纯化用户指南（pub.no. man0029518 b）
A部分 - 生物素化模板是通过质粒或合成DNA构建体中靶序列的PCR扩增产生的。此过程使用T7启动子上游至少30-100个碱基对的生物素化正向引物和非生物素化的反向引物。在设计QPCR分析以评估模板浸出时，T7启动子和正向引物之间的距离更大。另外，可以使用Biotin-DUTP在5'悬垂序列中通过填充填充物进行生物素化，这取决于正确的质粒设计。然后将生物素化模板直接固定到dynabeads
研究文章 大学生对翻译技术的接受度实证调查
随着信息技术和人工智能的进步，翻译技术在语言服务领域得到了迅速发展，并日益融入高等教育。然而，关于影响学生接受这些技术的因素的研究仍然有限。本研究旨在制定和测试一个扩展的技术接受模型（TAM），将计算机自我效能和感知乐趣结合起来，以调查学生对翻译技术的采用。对370名有使用翻译技术经验的中国大学生进行了问卷调查。结构方程模型的结果表明，计算机自我效能对感知易用性和乐趣有正向预测作用。感知乐趣增加了感知易用性和态度。感知易用性对感知有用性和态度有正向影响。最后，态度正向预测了使用翻译技术的行为意图。然而，计算机自我效能对感知有用性没有显著影响。本研究通过扩展TAM并为提高学生对高等教育翻译技术的接受度提供实践指导，做出了重要的理论贡献。
感染、遗传学和进化
病原体和传染病对古代和现代人类基因组施加了异常强大的选择压力，并导致了许多基因的当前变异。有证据表明现代人类通过与古代原始人杂交获得了免疫变异，但此类变异对人类特征的影响尚不完全清楚。这项研究的主要目的是推断可能与适应传染病有关的正向选择的遗传特征，并研究在 50 个立陶宛基因组中发现的尼安德特人等位基因的功能。使用机器学习工具 ArchIE 识别了基因渗入区域。使用 iHS 分析了最近的正向选择特征。我们在先天免疫基因（EMB、PARP8、HLA-C 和 CDSN）处检测到了高分正向选择信号，并评估了它们与病原体结构蛋白的相互作用。确定了与人类免疫缺陷病毒 (HIV) 1 和严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的相互作用。总体而言，从尼安德特人渗入的基因组区域富含与免疫、角质形成细胞分化和感觉知觉相关的基因。
RECTRON 质量/可靠性计划
1-7-2-4 温度循环：（MIL-STD-750C，方法 1051）确定设备在极端高温和低温下的耐受能力。条件：T H = 125 0 C / 150 0 C 30 分钟。T R = 25 0 C 15 分钟。T C = -55 0 C / -65 0 C 30 分钟。1-7-2-5 热冲击：（MIL-STD-750C，方法 1056）确定设备在突然极端温度变化下的耐受能力。条件：T H = 100 0 C / 125 0 C / 150 0 C 5 分钟。T C = 0 0 C / -40 0 C / -55 0 C / -65 0 C 5 分钟。1-7-2-6 正向寿命：（MIL-STD-750C，方法 1027）确定器件在额定正向电流下承受操作的能力。1-7-2-7 正向开关寿命测试：（MIL-STD-750C，方法 1036）通过实际模拟确定器件的电气应用。1-7-2-8 高温反向偏置：（MIL-STD-750C，方法 1026）确定器件在高温反向偏置下的特性。1-7-2-9 高温存储：（MIL-STD-750C，方法-1031）确定设备在高温条件下的电气和机械特性。
