摘要:许多严格的研究表明,幼儿感染给免疫系统留下了持久的烙印。自1960年托马斯·弗朗西斯(Thomas Francis)博士首先创造了“原始抗原罪”一词以解释所有以前的病原体暴露,而不仅仅是第一个。现在更常见地称为“免疫印记”,这种效果通常集中在记忆B细胞反应如何通过先前的抗原暴露来塑造的,以及随后暴露于抗原上相似的病原体后产生的结果抗体。尽管最初在流体病毒感染的背景下观察到印迹,但此后已应用于大流行冠状病毒SARS-COV-2。要充分理解印迹如何影响抗体反应的演变,有必要比较与以前遇到的抗原相似且与众不同的致病菌株引起的反应。为实现这一目标,我们必须能够测量菌株之间的抗原距离,可以使用多维免疫学分析的数据轻松完成。印迹的知识,结合抗原距离量度,可以改善疫苗的疫苗设计和开发,用于流体和SARS-COV-2病毒。
最近的 GDP 数据给人的第一印象是急剧减速,实际 GDP 增长率从 2023 年第三季度的 4.9% 下降到 2024 年第一季度的仅 1.3%。然而,第一印象可能会具有欺骗性,在这种情况下确实如此。大部分测量到的放缓是由于净出口和库存积累的急剧下降,这两个 GDP 组成部分波动性最大,也可以说是测量错误。排除这些部门,转而关注对国内购买者的最终销售额,实际增长率从 2023 年第三季度和第四季度的 3.5% 温和下降到 2024 年第一季度的 2.5%。早期估计显示,第二季度实际 GDP 增长率约为 2.5%,继续保持远高于美联储 (Fed) 对美国经济长期增长潜力的估计(目前为 1.8%)的增长趋势。
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3. 意图。该指挥部致力于陆军的全军赞助计划。过渡期对士兵及其家人来说是困难时期,对于每位领导者(无论是军人还是文职人员)来说,帮助新到的人员感到受欢迎和被重视非常重要。该基地在驻地和社区中都拥有悠久的卓越历史。在许多方面,这是士兵对伊利诺伊军团和卡瓦佐斯堡的第一印象。照顾士兵是该基地每个指挥部的责任;我们可以共同给新到的士兵、文职人员及其家人留下积极的印象。赞助是该基地整体成功的关键因素。
可解释人工智能 (XAI) 方法用于为机器学习和人工智能模型带来透明度,从而改善最终用户的决策过程。虽然这些方法旨在提高人类的理解力和心理模型,但认知偏见仍然会以系统设计者无法预料的方式影响用户的心理模型和决策。本文介绍了智能系统中由于排序效应而导致的认知偏见的研究。我们进行了一项受控用户研究,以了解观察系统弱点和优势的顺序如何影响用户的心理模型、任务绩效和对智能系统的依赖,并研究解释在解决这种偏见中的作用。使用烹饪领域的可解释视频活动识别工具,我们要求参与者验证是否遵循了一组厨房政策,每项政策都侧重于弱点或优势。我们控制了策略的顺序和解释的存在来检验我们的假设。我们的主要发现表明,那些早期观察到系统优势的人更容易受到自动化偏见的影响,并且由于对系统的第一印象是积极的,所以犯了更多错误,同时他们建立了更准确的系统能力心理模型。另一方面,那些较早发现弱点的人犯的错误明显较少,因为他们倾向于更多地依赖自己,同时他们也低估了模型能力,因为他们对模型的第一印象更为负面。我们的工作提出了强有力的发现,旨在让智能系统设计师在设计此类工具时意识到这种偏见。