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World File Search System相互作用
经济增长与环境的相互作用
摘要 摘要 从历史上看，经济发展是以环境恶化为代价的。自 1980 年代以来，植根于新古典主义理论的新自由主义主导了主流经济思想。其结果是，经济增长导致环境恶化急剧增加。新自由主义对发展的建议体现在华盛顿共识和后华盛顿共识中，这些共识提倡贸易和外国投资自由化以及对市场机制的依赖。最终，新自由主义的目标是实现增长，而不考虑对环境的影响。中国是一个追求市场转型和新自由主义目标的经济体的例子。中国经济转型和增长对环境造成的严重影响表明了新自由主义的不可持续性。本文以中国为例，评估了传统的发展道路以及向促进环境可持续性的替代发展模式转型的必要性。
PD-L1 与 B7-1 顺式相互作用
免疫检查点会负面调节免疫细胞反应。程序性细胞死亡蛋白 1：程序性死亡配体 1 (PD-1：PD-L1) 和细胞毒性 T 淋巴细胞相关蛋白 4 (CTLA-4)：B7-1 是最重要的免疫检查点通路之一，也是免疫疗法的关键靶点，免疫疗法旨在调节刺激信号和抑制信号之间的平衡，从而获得良好的治疗效果。目前对这两条免疫检查点通路的教条认为它们是独立的，没有相互作用。然而，新近鉴定的 PD-L1：B7-1 配体 - 配体顺式相互作用及其结合 CTLA-4 和 CD28 但不结合 PD-1 的能力表明这些通路具有显著的串扰。在此，我们提出 PD-L1：B7-1 顺式相互作用带来了对这些途径的新的机制理解、对当前免疫疗法机制的新见解以及在各种治疗环境中开发更好的治疗方法的新思路。
更改单分子磁的相互作用...
图1：TBRPPCO在PB（111）和BCS能量间隙的光谱上吸附。（a）Pb上的TBRPPCO分子岛的STM图像（111），中央CO原子显得最明亮（偏置电压：100 mV，隧道电流：50 PA，比例尺：1 nm）。超结构由1和2跨越。岛边缘的单个分子由虚线圆表示。白色箭头标记为110⟩方向。（b）孤立的TBRPPCO分子的STM图像（100 mV，50 PA，比例尺：1 nm）。（c）TBRPPCO在PB上计算出的松弛吸附几何形状（111）。（d）D I/ D V的光谱在干净的Pb上方的超导PB尖端（111）上方获得，并在嵌入岛上的TBRPPCO的Co Atom Center上，并在基板露台上分离（反馈环参数：10 mV，50 PA）。h +，h - 表示由于尖端和样品BCS DOS的对齐的冷凝峰引起的与隧道相关的光谱峰的高度； δ标记由冷凝峰距离定义的能隙宽度。（e）TBRPPCO岛（100 mV，50 PA，比例尺：2 nm）的STM图像，带有指示的特性镜检查位点。（f）宽度δ（反向三角形）和不对称η（三角形）从（e）中标记的十个分子上获得的d i/ d v光谱获得。阴影区域描绘了δ的不良边缘。
气候变化和空气污染的相互作用
环境细颗粒物（PM2.5）污染是5岁以下儿童，尤其是发展中国家的主要健康风险因素。南亚是PM 2.5热点，在这里，气候变化是影响PM2.5污染的潜在因素，这增加了一个重大挑战。 但是，在不同的气候变化方案下，可归因于PM2.5的5岁以下死亡率有限的证据有限。 这项研究旨在预测归因于长期暴露于环境PM 2.5 U NDER七空气污染和气候变化缓解情景的5岁死亡率。 我们使用了从先前审查获得的浓度风险函数来归因于周围PM 2.5的5个未来的5个死亡率。 在不同的气候变化缓解场景下，该风险功能的理论最低风险暴露水平为2.4μg/m 3，从2010年到2049年，从2010年至2049年的预期PM2.5浓度链接。 这些方案是基于管道末端的AIM/ENDUES模型（消除源源在EOP处的空气污染物的排放）和2°C目标测量方法的开发。 我们的结果表明，在2010年至2014年，约3.06.8千名5岁以下的死亡归因于PM 2.5，在南亚发生的参考（往常）情况下发生。 5岁以下死亡率的特定国家预测因国家 /地区而异。 当前的排放控制策略不足以减少南亚的死亡人数。 需要强大的气候变化和空气污染控制政策实施。南亚是PM 2.5热点，在这里，气候变化是影响PM2.5污染的潜在因素，这增加了一个重大挑战。但是，在不同的气候变化方案下，可归因于PM2.5的5岁以下死亡率有限的证据有限。这项研究旨在预测归因于长期暴露于环境PM 2.5 U NDER七空气污染和气候变化缓解情景的5岁死亡率。我们使用了从先前审查获得的浓度风险函数来归因于周围PM 2.5的5个未来的5个死亡率。在不同的气候变化缓解场景下，该风险功能的理论最低风险暴露水平为2.4μg/m 3，从2010年到2049年，从2010年至2049年的预期PM2.5浓度链接。这些方案是基于管道末端的AIM/ENDUES模型（消除源源在EOP处的空气污染物的排放）和2°C目标测量方法的开发。我们的结果表明，在2010年至2014年，约3.06.8千名5岁以下的死亡归因于PM 2.5，在南亚发生的参考（往常）情况下发生。5岁以下死亡率的特定国家预测因国家 /地区而异。当前的排放控制策略不足以减少南亚的死亡人数。需要强大的气候变化和空气污染控制政策实施。在同一情况下，2045 - 2049年的死亡人数预计将在2045年至2049年增加36.6％，而在这种情况下，EOP将通过发展中国家（EOPMID）部分实施EOP的措施在7.7％的情况下增加，并且在其他情况下，在其他情况下，在其他情况下，在EOP中，EOPMID将在其他情况下降低（81.2％），而EOP将在其他情况下达到最大的降低（81.2％），而EOP的目标是完全降低（81.2％）（81.2％）。 （EOP MAXCCSBLD）整个南亚。
人机相互作用作为活性推理
为了与机器人无缝互动，用户必须推断机器人行为的原因 - 并对该推断（及其预测）保持一致。因此，信任是人类机器人协作（HRC）的必要条件。然而，尽管它具有至关重要的作用，但它仍然在很大程度上未知信任如何出现，发展和支持人类与技术系统的关系。在以下论文中，我们回顾了有关信任，人类机器人相互作用，HRC和人类互动的文献。早期的信任模型表明，这是仁慈与能力之间的权衡；尽管对人类互动的研究强调了共同行为和相互知识在逐步建立信任中的作用。我们继续引入一种信任模型，作为代理商的最佳解释，以与扩展的汽车厂或合作伙伴进行可靠的感觉交流。该模型基于主动推论的认知神经科学，并建议在HRC的背景下，可以根据对人工药物的虚拟控制来施放信任。交互式反馈是扩展受托人感知行动周期的必要条件。该模型对理解人类机器人的互动和协作具有重要意义，因为它允许人类信任的传统决定因素，例如归因于受托人的仁慈和能力，可以根据层次的主动推断来定义，而可以用信息交换和授权来描述脆弱性。此外，该模型强调了用户反馈在HRC期间的作用，并建议在个性化互动中使用无聊和惊喜作为对系统过度依赖的标志。将信任作为虚拟控制感的描述为扎根人为因素而在认知神经科学领域迈出了至关重要的一步，并改善了以人为中心的技术的设计。此外，我们研究了共同行为在信任起源中的作用，尤其是在二元协作的背景下，这对人类机器人协作系统的可接受性和设计产生了重要的后果。
人机相互作用作为活性推理
为了与机器人无缝互动，用户必须推断机器人行为的原因 - 并对该推断（及其预测）保持一致。因此，信任是人类机器人协作（HRC）的必要条件。然而，尽管它具有至关重要的作用，但它仍然在很大程度上未知信任如何出现，发展和支持人类与技术系统的关系。在以下论文中，我们回顾了有关信任，人类机器人相互作用，HRC和人类互动的文献。早期的信任模型表明，这是仁慈与能力之间的权衡；尽管对人类互动的研究强调了共同行为和相互知识在逐步建立信任中的作用。我们继续引入一种信任模型，作为代理商的最佳解释，以与扩展的汽车厂或合作伙伴进行可靠的感觉交流。该模型基于主动推论的认知神经科学，并建议在HRC的背景下，可以根据对人工药物的虚拟控制来施放信任。交互式反馈是扩展受托人感知行动周期的必要条件。该模型对理解人类机器人的互动和协作具有重要意义，因为它允许人类信任的传统决定因素，例如归因于受托人的仁慈和能力，可以根据层次的主动推断来定义，而可以用信息交换和授权来描述脆弱性。此外，该模型强调了用户反馈在HRC期间的作用，并建议在个性化互动中使用无聊和惊喜作为对系统过度依赖的标志。将信任作为虚拟控制感的描述为扎根人为因素而在认知神经科学领域迈出了至关重要的一步，并改善了以人为中心的技术的设计。此外，我们研究了共同行为在信任起源中的作用，尤其是在二元协作的背景下，这对人类机器人协作系统的可接受性和设计产生了重要的后果。
共生关系揭示了相互作用...
2。金融学院，国立大学，圣地亚哥92110，加利福尼亚，美国摘要：本文研究了技术与AI（人工智能）之间的动态关系，以及社会要求在推动AI研究和采用方面所起的作用。多年来，技术已经急剧提高，为AI的崛起提供了基础。AI系统在计算机电源，数据可用性和复杂算法方面的进步都取得了令人难以置信的壮举。另一方面，社会对效率，增强医疗保健，环境可持续性和个性化经验的需求已成为AI进步的强大加速器。本文探讨了技术如何赋予AI的能力以及社会需求如何决定其进步，从而强调了他们的共生关系。这些发现强调了负责任的AI研究的重要性，该研究既考虑技术实力和道德问题，以确保AI继续为更大的利益服务。Key words: Technology, AI, society, evolution, advancements, computing power, data availability, algorithms, efficiency, healthcare, environmental sustainability, personalized experiences, automation, machine learning, natural language processing, image recognition, predictive analysis, cloud computing, BD (big data), user experience, innovation, ethical considerations, responsible AI development.1。简介
机器学习的集成和相互作用和...
尽管化学疗法是卵巢癌（OCA）患者的一线治疗，但化学疗法（CR）降低了其无进展的生存率。本文研究了与OCA-CR相关的遗传相互作用（GI）。为了降低建立基因网络的复杂性，使用梯度提升决策树算法确定了与OCA-CR相关的单个签名基因。另外，提出了遗传相互作用系数（GIC）来定量测量两个签名基因的相关性，并解释其对OCA-CR的关节影响。具有高GIC的基因对被识别为签名对。选择了包括10个单个特征基因的24个签名基因对，并探索了签名基因对的影响OCA-CR。最后，确定了基于签名基因对的OCA-CR的预测。曲线下的面积（AUC）是用于机器学习预测的广泛使用的性能指标。签名基因对的AUC达到0.9658，而基于单个特征基因的预测的AUC仅为0.6823。已确定的签名基因对不仅建立了OCA-CR的有效GI网络，而且还为OCA-CR预测提供了有趣的方法。此改进表明我们提出的方法是研究与OCA-CR相关的GI的有用工具。
