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人工智能信任量表的制作及信度、效度检验
I II III 因素 1 (H1)：不信任他人的自我中心主义 (α=.79) 12. 人们可能会说好话，但最终他们最关心的是自己的幸福。 5.03 (1.12) .65 -.05 .00 16. 人们更有可能维护自己的权利，而不是承认他人的权利。 4.70 (1.06) .64 -.04 .00 2. 人们会做一些轻微的错事来获得自己的利益。 4.48 (1.11) .60 .08 .09 17. 人们撒谎是为了避免麻烦。 4.61 (1.08) .60 .01 .07 6. 人们撒谎是为了出人头地。 4.35 (1.21) .54 .13 .16因素 2 (H2)：相信人们的诚实 (α=.70) 5. 人们通常过着诚实正直的生活 4.16 (1.17) -.11 -.70 .14 8. 人们通常诚实地与他人打交道 4.55 (1.03) .13 -.65 -.15 1. 人们基本上是诚实的 4.36 (1.19) .08 -.61 -.15 14. 人们说到做到 4.00 (1.08) -.11 -.50 .16 因素 3 (H3)：不相信人们的谨慎 (α=.67) 4. 人们怀疑别人对自己很友善，因此很谨慎 3.90 (1.09) .05 -.07 .64 10. 人们认为不信任他人更安全4.03 (1.14) .13 .03 .54 13. 人们内心不愿意帮助别人 3.53 (1.10) .00 .11 .53 9. 人们很谨慎，因为他们认为有人会利用他们 4.38 (1.08) .20 -.15 .43 最大似然法，Promax 旋转 特征值 3.93 1.90 1.16 贡献率 30.3% 14.6% 8.9% 累积贡献率 30.3% 44.8% 53.7% 因子间相关性 I - 0.25 0.55 II - - 0.31
应对大体积计量中的热膨胀
考虑到这些影响及其对我们理解被测物体的影响，本指南旨在概述一种可以开始补偿这些影响的方法。最近的研究关注的是所谓的混合计量方法。一般而言，这里提供的方法是持续监测测量体积周围的温度。在计算机模拟中使用这些测量温度，可以预测物体在这些负载下可能受到的点位移影响。然后可以将得到的模拟位移添加到测量坐标中，以产生更接近理想计量环境中测量结果的测量结果（如果有这样的环境）。
应对大体积计量中的热膨胀
考虑到这些影响及其对我们理解被测物体的影响，本指南旨在概述一种可以开始补偿这些影响的方法。最近的研究关注的是所谓的混合计量方法。一般而言，这里提供的方法是持续监测测量体积周围的温度。在计算机模拟中使用这些测量温度，可以预测物体在这些负载下可能受到的点位移影响。然后可以将得到的模拟位移添加到测量坐标中，以产生更接近理想计量环境中测量结果的测量结果（如果有这样的环境）。
- 致力于治愈遗传性疾病 -
13:50-14:50 第 6 节 主席：Toya Ohashi 和 Hiromi Kanegae 先天性代谢错误的体内基因治疗 1) 针对罕见疾病患者正在进行的基因治疗临床试验的结果：MPS IIIa、GSDIa、OTC 缺乏症和威尔逊氏病 Eric Crombez – (Ultragenyx Pharmaceutical Inc. 美国加利福尼亚州诺瓦托) 2) 通过在小鼠中表达血脑屏障穿透酶的 AAV 使 GM1 神经节苷脂储存完全正常化 Koki Matsushima (慈惠会大学医学院基因治疗系)
DP23/1：积极可持续变更的财务
•在第2章中，我们研究了TCFD建议中如何考虑治理，激励措施和能力，以及这些领域的期望如何随着国际可持续性标准委员会（ISSB），TPT和GFANZ的工作而发展。•在第3章中，我们考虑了更深入的公司的可持续性与目标和策略，以及如何通过其治理和激励安排来支持这些目标。我们还思考资产经理和资产所有者如何组织和管理其管理活动以影响积极变革。我们的观察和讨论问题是由委托文章，相关文献的审查以及我们自己的分析所激发的 - 包括对公司公共可持续性与之相关的披露的审查，例如其TCFD披露的披露。•第4章考虑公司的培训和能力，第5章总结了下一步。
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
通过图卷积聚集对发育和脑部疾病的分类
基于图卷积的方法已成为图表表示学习的标准，但它们对疾病预测任务的应用仍然非常有限，这特别是在神经发育和神经发育生成脑疾病的分类中。在本文中，我们通过在图形采样中掌握聚合以及跳过连接和身份映射来引入Ag-Gregator归一化卷积网络。提出的模型通过将成像和非成像特征同时纳入图节点和边缘来学习歧视图形节点表示形式，以增强预测能力，并为基础的脑疾病的基础机械抗体提供整体观点。跳过连接使信息从输入功能直接流到网络的后期层，而身份映射有助于在功能学习过程中维护图的结构信息。我们根据两个大型数据集，自闭症脑成像数据交换（ABIDE）和阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）进行了替补，以预测自闭症谱系障碍和阿尔茨海默氏症的异常。实验结果表明，与最近的基线相比，我们的方法的效率是几个评估指标的表现，分别在Abide和ADNI上的图形卷积网络上，分类的分类卷积网络分别获得了50％和13.56％的相关性改善。
