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基于机器学习的分类，以解开对 TMS 和听觉输入的脑电图反应
摘要：经颅磁刺激 (TMS) 和脑电图 (EEG) 的结合为研究皮质生理学提供了一个无与伦比的机会，通过描述大脑对外部扰动的电反应，即经颅诱发电位 (TEP)。虽然这些反映了皮质突触后电位，但它们可能会受到听觉诱发电位 (AEP) 的污染，这是由于 TMS 咔嗒声造成的，部分地显示出相似的空间和时间头皮分布。因此，TEP 和 AEP 可能难以通过常见的统计方法区分开来，尤其是在 AEP 抑制效果不佳的情况下。在这项工作中，我们探索了机器学习算法在健康受试者样本中区分用 TMS 咔嗒声、AEP 和非屏蔽 TEP 记录的 TEP 的能力。总体而言，我们的分类器在单个受试者级别提供了可靠的结果，即使对于以前的工作中没有显示差异的信号也是如此。当使用不同的受试者进行训练和测试阶段，并且比较三种刺激条件而不是两种刺激条件时，群体层面的分类准确度 (CA) 较低。最后，当使用平均 TEP 而不是单次试验 TEP 时，CA 较高。总之，这项概念验证研究提出机器学习是一种有前途的工具，可以将纯 TEP 与受感官输入污染的 TEP 区分开来。
二甲双胍：从糖尿病到癌症 - 解开分子机制和治疗策略
1能源和营养代谢小组，大学健康科学研究所（IUNICS），巴利阿里群岛大学，CTRA。valldimossa，km 7.5，emility。 andrea.moran @uib.es（am.-C。）; （A.V.） 2研究所或健康巴雷阿里群岛（IDISBA），07120 PALMA，西班牙巴利阿里群岛； （M.M.-B。 ）; jorge.sastre@uib.es（J.S.-S。）; d.ponds@uib.es（D.G.P. ）; 3跨学科的肿瘤学跨学科肿瘤学研究所，大学卫生科学研究所（INICS），巴利阿里群岛大学，CTRA。 帕尔玛，巴利阿里群岛，西班牙28029西班牙马德里 *valldimossa，km 7.5，emility。 andrea.moran @uib.es（am.-C。）; （A.V.）2研究所或健康巴雷阿里群岛（IDISBA），07120 PALMA，西班牙巴利阿里群岛； （M.M.-B。）; jorge.sastre@uib.es（J.S.-S。）; d.ponds@uib.es（D.G.P.）; 3跨学科的肿瘤学跨学科肿瘤学研究所，大学卫生科学研究所（INICS），巴利阿里群岛大学，CTRA。帕尔玛，巴利阿里群岛，西班牙28029西班牙马德里 *
解开欧盟碳清除认证框架：对欧盟气候和农业政策的影响
碳去除的概念通常用于描述一系列将碳从大气中吸引出来并将其“锁定在森林，土壤或地质储层中）的活动。在其第六次评估报告中，政府间气候变化（IPCC）指出，碳除去碳“不能用作减少排放量的替代品”。 4相反，他们可以在“反衡量）中发挥作用。 5种增加碳固存的活动可能是应对缓解气候以外的气候危机的宝贵工具。的做法，例如覆盖种植和农林业，可以使土壤更加肥沃和吸收性，因此该土地可以对洪水和干旱更具弹性。这些活动应沿着侧面进行，而不是减少排放。
机器人和人工智能是否为法律主体？解开本体论和功能论的视角
人们常说机器人和人工智能应用程序 (RAI) 技术非常先进，它们应该为自己的行为负责，而不是设计或操作它们的人。本文旨在证明这种论点（“例外主义主张”）——就其本身而言——在理论上是错误的，在实践中也不充分。事实上，本文认为这种主张是基于对“法律责任”的概念和功能的一系列误解，本文试图通过开发跨学科的概念分类来澄清这些误解。在此过程中，本文旨在为就赋予机器人应用法律地位的可行性进行更具建设性的辩论奠定前提。在简短的介绍为辩论奠定基础之后，本文讨论了本体论主张，区分了关于 i）主观性和 ii）代理概念的哲学辩论和法律辩论，以及它们各自的含义。通过分析，我们可以得出结论：法律主体性和代理权的归因纯粹是虚构和技术解决方案，旨在促进法律互动，并不依赖于 RAI 的内在性质。对于责任概念，我们保持了类似的结构，首先从哲学角度，然后从法律角度进行讨论，以说明后者通常如何用于追求事前威慑和事后补偿。对第二个目标的关注使我们能够将分析与功能（基于法律和经济学）考虑联系起来，讨论如何将法人资格的归因视为简化某些法律互动和关系的尝试。在这样的框架内，是否将法律主体性归因于机器的讨论需要完全在法律领域内进行，并以技术（法律）考虑为基础，在对特定类别的 RAI 进行功能、自下而上的分析的基础上进行论证。这并不意味着将生命力归因于实体本身或将道德地位归因于实体本身。
超越回声室：解开社交媒体算法对消费者行为的影响并探索
由于社交媒体平台算法会影响数字用户体验，因此它们会影响用户查看和互动的内容。学者研究了这些算法如何影响用户行为，主要是在回声室和信息两极化中。大量研究表明，社交媒体算法创建了Echo Chambers。当算法个性化仅为用户提供支持其想法的内容时，就会发生“过滤气泡” [4]。，他们的方式有更多的方式，因此，他们对新想法的接受程度较低。互联网个性化及其对民主话语的影响是Sunstein 2001年研究的主题。回声室通过算法使言论自由限制了民主社会的关键组成部分[5]。民主国家就会受苦。回声宗教庭分裂并两极分化社会和破坏民主。功能性的民主社会需要真正的讨论，妥协和建立共识，但没有竞争观点的可能性较小[5]。研究启用算法的回声室很重要。多样化的思维和实质可以保护多元性，宽容，知情的公民身份和民主讨论。
了解CHI的LLM化：通过系统的文献评论，解开LLM在CHI上的影响
大型语言模型（LLM）已被定位为革命HCI，不仅可以重塑我们研究的接口，设计模式和社会技术系统，还可以重塑我们使用的研究实践。迄今为止，对HCI中LLM的吸收几乎没有了解。我们通过对2020 - 24年与LLMS互动的153篇Chi论文进行系统的文学评论来解决这一差距。我们分类法：（1）应用LLM的域； （2）LLM在HCI项目中的作用； （3）贡献类型； （4）公认的局限性和风险。我们通过经验和人工制品的贡献发现了10个不同领域的LLM工作。作者在五个不同的角色中使用LLM，包括作为研究工具或模拟用户。仍然，作者经常提高有效性和可重复性问题，并压倒性地研究封闭的模型。我们概述了通过LLM和LLM上改善HCI研究的机会，并为研究人员提供指导性问题，以考虑与LLM相关工作的有效性和适当性。
解开阿尔茨海默病连续体中 tau 和脑萎缩簇的异质性
图 4 成像簇的生物标志物和临床关联。A、该图显示四个 flortaucipir 簇的早期阿尔茨海默病 31 (SPARE-AD) 识别异常空间模式的中位数和四分位距 (x 轴) 和大脑年龄差距 (y 轴)。B、tau 簇的临床进展从认知无显著 (CU) 到轻度认知障碍 (MCI)/痴呆。C、tau 簇的临床进展从 MCI 到痴呆。D、该图显示三个磁共振成像 (MRI) 簇的 SPARE-AD 的中位数和四分位距 (x 轴) 和大脑年龄差距 (y 轴)。E、萎缩簇的临床进展从 CU 到 MCI/痴呆。F、萎缩簇的临床进展从 MCI 到痴呆。G、flortaucipir 和 MRI 簇组合的患病率。 H、I、评估萎缩与 tau 簇之间关联的多项逻辑回归模型的相对风险比 (RRR)。在 (H) 中，以边缘系统为主簇为参考、白质高信号 (WMH) 体积和 tau 簇为预测因子（在 y 轴上）的多项逻辑回归模型。在 (I) 中，以 tau 簇 I 为参考、载脂蛋白 E ε 4 和 MRI 簇为预测因子（在 y 轴上）的多项逻辑回归模型。红色表示显著关联。灰色表示不显著关联。X 轴为对数刻度。J、flortaucipir 亚簇和 MRI 簇组合的患病率。HSp，海马保留；LP，边缘系统为主
解开关键成功因素以提高供应链有效性，效率和性能：一个7VS框架
摘要本文试图通过检查与有效性相关的决策主题来指导供应链经理有关关键成功因素（CSF）。它基于与CSF有关供应链管理的先前理论和运营观点。研究使用了一个定量调查工具，该工具由303家供应链决策者的响应告知。这可以通过应用主成分分析直接链接到供应链效率的48个变量中识别7个关键集群。CSF在供应链文献中有所忽略，为了解决这一点，提出了一个基于证据的7VS框架，并结合了CSF，以帮助供应链性能的成功运作。结果表明，管理CSF提高供应链效率和性能，同时协助组织获得竞争优势。这项研究对组织的运营效率有了整体的看法，并为成功运行CSF的供应链成功奠定了基础。
通过受限子空间变分自动编码器 (CS-VAE) 解开多主体和社会行为表征
有效地建模和量化行为对于我们理解大脑至关重要。在社交和多主体任务中，在自然环境中建模行为仍然是一项重大挑战。对执行相同任务的不同主体的行为进行建模需要将行为数据划分为跨主体共有的特征和每个主体独有的特征。与社交调查相比，在自由移动的环境中对多个个体之间的社交互动进行建模需要解开由个体引起的影响。为了灵活地将行为解开为具有个体和跨主体或社交成分的可解释潜在变量，我们基于半监督方法来划分行为子空间，并提出了一种基于柯西-施瓦茨散度的新型正则化方法。我们的模型称为约束子空间变分自动编码器 (CS-VAE)，成功地对跨主体行为视频的不同特征以及不断变化的社交行为差异进行了建模。我们的方法极大地促进了下游任务中产生的潜在变量的分析，例如揭示解开的行为主题，有效解码新主体的行为，并提供对不同动物如何表现出先天行为的理解。