无论是言行,都是混杂的。在国家危机时期,陆军是首批寻求非裔美国人做出更多服务和牺牲,并承诺提供更多平等的机构之一。但一旦危机过去,陆军往往迟迟未能成为种族平等的引擎。然而,这种循环却提供了一种停滞不前的进步。每次危机之后,紧缩阶段都不会完全将镇压恢复到原状;就像涨潮时海滩上的波浪一样,每次都会取得渐进式进展。今天的陆军领导人应该熟悉军队在创造机会方面的作用,以及——太频繁了——拒绝所有士兵获得全部成果的作用。只有了解这段历史,今天的陆军领导人才能建立一种真正机会平等的氛围和文化。
固定氮的蓝细菌来自怀旧的阶层,能够与多种植物物种建立共生关系。它们是混杂的共生体,因为相同的蓝细菌菌株能够与不同植物物种形成共生生物生物固定关系。本综述将重点关注内生细菌和附生的不同类型的细菌 - 植物关联,并从结构观点提供见解,以及我们当前对共生串扰中涉及机制的理解。在所有这些共生中,植物的好处是明显的;它从氰基固定氮和其他生物活性化合物(例如植物激素,多糖,铁载体或维生素)中获得,从而提高了植物的生长和生产力。此外,越来越多地使用不同的蓝细菌物种作为生物固定剂,用于生物氮固定,以改善土壤的生育能力和作物生产,从而提供了一种环保,替代和可持续的方法,以降低对合成化肥的过度依赖合成化肥的过度依赖。
人工智能介导的沟通 (AI-MC) 是一种人际沟通,涉及一种人工智能系统,该系统可以修改、增强甚至生成内容以实现沟通和关系目标。人工智能介导的沟通越来越多地参与到人类沟通中,并有可能影响人类沟通的核心方面,例如语言生成、人际感知和任务表现。通过受试者间实验设计,我们研究了在将人工智能生成的语言以建议文本响应(谷歌的智能回复)的形式整合到基于文本的参考沟通任务中时,这些过程会受到怎样的影响。我们的研究复制并扩展了人工智能生成语言中积极偏见的影响,并将邻接对框架引入了人工智能介导的沟通研究中。我们还发现初步但混杂的证据表明,人工智能生成的语言有可能破坏人际感知的某些方面,例如社会吸引力。这项研究为人工智能介导的沟通的未来工作提供了重要的概念,并提供了对人际沟通中人工智能系统的设计具有重要意义的研究结果。
我们描述了 CounterSynth,这是一种微分同胚变形的条件生成模型,可在体积脑图像中诱导标签驱动的、生物学上合理的变化。该模型旨在为下游判别建模任务合成反事实训练数据增强,其中保真度受到数据不平衡、分布不稳定、混杂或规格不足的限制,并且在不同亚群中表现出不公平的表现。我们专注于人口统计属性,使用基于体素的形态测量、条件属性的分类和回归以及 Fréchet 初始距离来评估合成反事实的质量。在人为的人口不平衡和混杂的背景下检查下游判别性能,我们使用英国生物库和 OASIS 磁共振成像数据对 CounterSynth 增强与这些问题的当前解决方案进行基准测试。我们在整体保真度和公平性方面都实现了最先进的改进。 CounterSynth 的源代码可在 https://github.com/guilherme-pombo/CounterSynth 上找到。
已经进行了一项研究,以制造和化学修改Torlon®4000T和Torlon/p84共聚酰胺 - 酰亚胺混合的空心纤维作为异丙醇(IPA)脱水的新材料。已经发现,Torlon/p84混合物是可混杂的,正如通过单玻璃过渡温度(T G S)确认的,这些温度(T G S)通过差分扫描量热法(DSC)检测到。由干式湿旋转工艺制造的纯和混合空心纤维都不显示出对抑制水和IPA诱发的肿胀的能力,而交联的纯Torlon空心纤维仅显示边缘改善。然而,借助p- xylenadiamine,Torlon/P84混合纤维在化学交联修饰后表现出增强的分离性能。据信P- Xylenenediamine诱导的交联反应会导致更大的链条堆积和自由体积的减少。对于85/15 wt。%ipa/h 2 o进料溶液,获得的最高分离系数为185±8,所获得的总渗透量为1000±45 g/m 2 h。 ©2007 Elsevier B.V.保留所有权利。
绘画、照片或计算机屏幕所呈现的图像空间与现实世界中体验到的视觉空间之间的一个本质区别在于,观察者在后者中有一个确定的位置,因此拥有关于物体距离和方向的有效信息,而在前者中则没有。因此,自我中心信息在视觉空间中应该更可靠,而他心信息在图像空间中应该更可靠。大多数研究都依赖于图像表征(计算机屏幕上的图像),因此尚不清楚相同的编码机制是否适用于视觉空间。使用虚拟现实中的记忆引导伸手任务,我们研究了视觉空间(虚拟现实中的桌子上)和图像空间(虚拟现实中桌子上的显示器上)中的他心编码。我们的结果表明,大脑使用他心信息来表征图像空间和视觉空间中的物体。与我们的假设相反,在控制了视网膜刺激大小、混杂的异心线索和呈现深度差异后,异心线索在视觉空间中的影响比在图画空间中更大。我们讨论了视觉空间中异心编码比在图画空间中更强的可能原因。
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时,这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术,使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下,也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知,但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中,我们给出了第一个线性时间,即O(n + M),该任务的算法,因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O(n(n + M))延迟枚举算法,再次将先前的工作提高了n 3。此外,我们提供了第一个线性时算法,用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现,以促进实际用法并验证其可行性,即使对于大图。
摘要:据报道,高铁存储与2型糖尿病(T2DM)有关。但是,铁代谢与T2DM的关联的证据是不一致的,并且是否存在阈值效应仍然有争议。在本研究中,我们的目的是研究各种铁生物标志物与T2DM的风险以及中国育龄妇女的葡萄糖代谢(IGM)和高血糖症之间的关联。总共将1145名妇女分为三组(正常血糖代谢组; IgM组; T2DM组)。铁代谢的生物标志物(血清铁蛋白(SF),转铁蛋白,可溶性转铁蛋白受体(STFR),转铁蛋白饱和度,血清铁,全体铁和STFR-to-lgferritin Intex)被测量。调整了各种混杂的风险因素后,SF和STFR与IgM的风险呈正相关(第四与第一个四分位数:SF优势比(OR)= 1.93(95%CI 1.17-3.20)和STFR OR = 3.08(95%CI 1.84-5.14)和T2DM(95%)和T2DM(95%)(95%) 1.40–4.06)和STFR OR = 3.84(95%CI 2.53–5.83)。SF与T2DM和高血糖的风险之间存在非线性关系(非线性<0.01)。我们的发现表明SF和STFR可能是T2DM风险的独立预测指标。
模仿学习使代理可以在绩效指标未知并且未指定奖励信号时从专家演示中学习。标准模仿方法通常不适用于学习者和专家的参议员能力不匹配和示威的情况,并被未观察到的混杂偏见污染。为了应对这些挑战,已追求因果模仿学习的最新进步。但是,这些方法通常需要访问可能并非总是可用的基本因果结构,从而带来实际挑战。在本文中,我们研究了使用部分识别的规范马尔可夫决策过程(MDP)内的强大模仿学习,即使在系统动力学不是从混杂的专家演示中确定系统动力学的情况下,也允许代理商实现专家性能。特定的,首先,我们从理论上证明,当MDP中存在未观察到的混杂因素(UCS)时,学习者通常无法模仿专家的表现。然后,我们在部分能够识别的设置中探索模仿学习 - 从可用的数据和知识中,转移分布或奖励功能是无法确定的。增强了著名的Gail方法(Ho&Ermon,2016年),我们的分析导致了两种新颖的因果模仿算法,这些算法可以获得有效的政策,以确保实现专家绩效。
2型糖尿病(T2DM)在21世纪(国际糖尿病联合会(IDF),2022年)以惊人的速度增长。T2DM及其并发症在所有地区都带来了沉重的疾病负担(Ali等,2022)。确定与T2DM发展有因果关系的因素可以为预防疾病提供重要的证据基础,并促进新治疗策略的发展。肠道菌群(GM)是一个复杂的生态系统,由大约4×10 13种共生细菌,原生动物,真菌,古细菌和病毒组成(Chen等,2021; Martino等,2022)。gm参与了人体的各种生理活性,例如代谢,炎症过程和免疫反应(Fan and Pedersen,2021; Gill等,2022)。越来越多的证据表明,转基因在T2DM等代谢疾病中起重要作用(Gurung等,2020)。T2DM患者患有代谢疾病和慢性炎症状态,并伴有GM障碍(Yang等,2021)。还发现了GM组成的变化与T2DM的发展以及相关并发症的显着关联(Iatcu等,2021),例如,门类细菌群/企业的不平衡与近距离渗透性相关联,与近距离渗透性相关联,并渗透性渗透性,伴有细胞质,伴有细胞质,并渗透性,并伴有细胞处理效果。随后的DM的炎症反应特征(Iatcu等,2021)。也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。 尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。 孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。 由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险也已经报道了几种细菌,例如发酵乳杆菌,足底和酪蛋白,罗斯伯里亚肠道,akkermansia muciniphila和fragilis菌丝,通过降低流量疗法和维持肠道的速度(IIAT)(降低dm)的风险,通过降低DM发育的风险来发挥保护作用(20)。尽管如此,有必要区分引起疾病的GM的特征以及疾病或其治疗引起的疾病的特征。孟德尔随机化(MR)是评估可观察到的可修改暴露或危险因素与临床相关结果之间观察到的关系的因果关系的宝贵工具(Sekula等,2016)。由于孟德尔的种族隔离和独立的分类法,它可以消除与传统观察性流行病学研究相比,可以消除混杂的偏见,并促进了出现的因果途径的分离表型分组风险