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用例子审查妄想误导综合症
妄想错误识别综合征的特征是人们认为熟悉的人，地方和物体是不同的实体，通常与妄想障碍有关。这些疾病通常与认知过程中的异常有关，从而导致不一致和不可更改的信念。失去熟悉度被认为是导致这些疾病出现的结果。虽然通常与精神疾病有关，但也经常与神经退行性疾病一起观察到它们。诊断主要是通过临床评估确定的。但是，这些综合征病例对看护人造成了重大负担。因此，至关重要的是不要忽视这些综合征中痴呆症的可能性。此考虑对于为患者及其家人提供适当的支持和治疗至关重要。本案例报告旨在通过介绍五个案件来对此主题进行详细的检查。关键字：妄想错误识别综合征；妄想障碍； Capgras综合征；镜子自我识别综合征；阿尔茨海默氏症的痴呆症；血管痴呆；路易身体痴呆症。Öz
美联储：不良预测和误导的货币政策
Sept 2020 1.7 0.1 0.1-0.1 1.8 0.1 0.1-0.6 2.0 0.1 0.1-1.4 Dec 2020 1.8 0.1 0.1-0.1 1.9 0.1 0.1-0.4 2.0 0.1 0.1-1.1 March 2021 2.4 0.1 0.1-0.1 2.0 0.1 0.1-0.6 2.1 0.1 0.1-1.1 June 2021 3.4 0.1 0.1-0.1 2.1 0.1 0.1-0.6 2.2 0.6 0.1-1.6 Sept 2021 4.2 0.1 0.1-0.1 2.2 0.3 0.1-0.6 2.2 1.0 0.1-1.6 Dec 2021 5.3 0.1 0.1-0.1 2.6 0.9 0.4-1.1 2.3 1.6 1.1-2.1 Mar 2022 - - - 4.3 1.9 1.4-3.1 2.7 2.8 2.1-3.6 June 2022 - - - 5.2 3.4 3.1-3.9 2.6 3.8 2.9-4.4 2022 --- 5.4 4.4 4.4 3.9-4.6 2.8 4.6 3.9-4.6 3.9-4.9 2022年12月2022年12月----5.6 4.4 4.4 4.4 3.1 5.1 5.1 4.9-5.1 4.9-5.6 2023年3月2023年------------------------------- 3.3 5.1 4.9-5.9来源：美联储储备委员会：美联储储备委员会委员注意： *PCE通货膨胀预测为当年的PCE通货膨胀预测为％CHG Q4/Q4。
CTCF：癌细胞中被误导的万事通
癌症的出现和发展伴随着转录程序的失调。人类基因组的三维 (3D) 组织已成为基因转录和调控的重要多级介质。在癌细胞中，这种组织可以重组，为基因活性的失调提供框架。CTCF 蛋白最初被确定为肿瘤抑制基因的产物，是正常细胞中 3D 基因组组织形成的万能工具。在这里，我们总结了 CTCF 如何参与人类基因组的多级组织，并讨论了有关 CTCF 功能和 DNA 结合紊乱如何导致癌细胞中致癌基因激活的新见解，主要是通过增强子劫持的过程。此外，我们重点介绍了 CTCF 的非规范功能，这些功能也可能与癌症的出现有关。最后，我们为计算识别癌细胞中紊乱的 CTCF 结合和重组的 3D 基因组结构提供了指导。 2022 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
社交媒体自我调节和疫苗误导的兴起
本文研究了主流社交媒体对疫苗错误信息和虚假信息的主要特征和缺点。第I部分和II部分将疫苗信息信息的最新扩展和在线环境中的虚假信息相关。第三部分提供了对主流社交媒体采用的对疫苗错误信息的持续反应的调查和分类法。它进一步指出了当前的自我调节模式的局限性，并通过在Facebook上提出了一个简短的案例研究来说明这些局限性，这是最大的疫苗特定媒体媒体媒体工具 - 特定于疫苗的误解，目前估计有大约一半与疫苗错误信息有关的社交媒体帐户。第四部分研究了提高疫苗错误信息自我调节模式的严格性的潜在方法，以及创建合作监控和相互援助网络，致力于解决疫苗误导领域的特定问题。
动物模型在药物开发中的（误导性）作用
版权所有 © 2024 Hartung。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可 (CC BY) 条款分发。允许在其他论坛使用、分发或复制，只要注明原作者和版权所有者并引用本期刊的原始出版物，符合公认的学术惯例。禁止不符合这些条款的使用、分发或复制。缩写：人工智能 (AI)，计算机程序（机器学习工具），执行通常需要人类智能的任务；流失是指候选药物在临床开发过程中经历的高失败率。有偏见的结果报告，发表有效果比没有效果更容易：这是科学文献中偏见的一个典型例子；重磅炸弹药物是一种药品，为销售它的公司创造每年 10 亿美元或以上的销售额；药物靶点 ，它本质上是人体内与药物相互作用产生治疗效果的分子； 欧洲化妆品试验禁令 ，欧盟自 2003 年起立法禁止动物试验，并通过营销禁令强制执行，适用于成品化妆品、含有接受替代品的动物测试成分的产品（2004 年后）、急性和局部（眼睛和皮肤）测试（2009 年后）以及所有其他危害（2013 年后）； 仿制药 ，仿制药是一种在剂型、安全性、强度、给药途径、质量、性能特征和预期用途上与已经上市的品牌药相同的药物； 危害 ，物质的不良影响； 高通量筛选 (HTS) ，一种用于科学发现的方法，特别是在药物发现、生物学、材料科学和化学领域。它涉及使用自动化设备快速测试数千到数百万个样本的生物活性或化学反应；免疫抑制药物，用于阻止移植排斥或自身免疫性疾病的药物；先导化合物优化，即对筛选出的初始命中化合物的化学变体进行迭代合成和测试的过程，以提高效力、选择性和类药特性，并开发优化的先导分子作为临床开发的强有力最终候选物；LD50，即半数致死量，是一种通过50%的大鼠死亡的剂量来比较物质毒性潜力的方法；纳米粒子，定义为直径在1至100纳米（nm）范围内的物质粒子；由于它们的表面积与体积比高，它们可以表现出与块体材料明显不同的物理和化学特性；组学技术，同时测量尽可能多的活性基因（转录组学）、蛋白质（蛋白质组学）或代谢物（代谢组学）的变化；REACH计划，《化学品注册、评估、授权和限制》的首字母缩写，是欧盟的一项综合性法规，旨在确保高水平地保护人类健康和环境免受化学品带来的风险。该法规于 2007 年 6 月 1 日颁布；可重复性危机，也称为复制危机，指的是人们越来越担心许多科学研究的结果难以或无法复制；选择性分析，又称亚组分析，侧重于部分数据，而忽略整体结果，以获得显著结果。这是不可重复结果的常见来源；致畸作用，导致出生缺陷。
加载 /卸载和误导< / div>时损坏货物
本研究论文调查了事件的深远影响，例如在加载和卸载过程中造成的损害以及货物误差对业务运营的各个方面。通过对相关文献，案例研究和统计数据的全面分析和检查，本研究旨在阐明这些事件影响不同部门业务的程度。此外，本文探讨了此类事件的根本原因，探讨了他们对供应链效率，财务绩效，客户满意度和品牌声誉的影响，并讨论了应对这些挑战的潜在缓解策略。通过洞悉运输过程中损害的多方面含义和货物误解，这项研究有助于提高意识并促进物流和业务管理领域内的知情决策。
俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，乔·拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
俄罗斯在乌克兰的战争：误导性的教义、错误的战略
俄罗斯对乌克兰的军事入侵被预测得非常准确，但未能取得任何类似成功。美国情报部门收集了有关俄罗斯军队集结的详细数据，拜登总统因解密这些信息并向北大西洋公约组织（NATO）成员国灌输俄罗斯侵略不可避免的结论而值得称赞。1 然而，不可能预见到莫斯科在执行相当明显的攻击计划时所犯错误的范围。结果，西方在假设乌克兰对基辅的防御迅速崩溃的情况下准备的集体反应的许多要素必须经过一系列修改。乌克兰坚决抵抗大规模突然进攻无疑是俄罗斯遭受挫折的主要原因，但随着战争持续到第七个月（本文撰写时），发动入侵决定所依据的错误判断的深度就变得更加令人震惊。
社交媒体和误导信息在民主中一种机制设计方法
摘要 - 现代民主社会中社交媒体平台的出现从根本上改变了信息的传播和消费方式。这些平台为沟通和自我表达创造了前所未有的机会。但是，它们也已成为不准确和欺骗性信息的迅速传播的肥沃理由。解决此问题涉及利用一种机制设计方法来审查社交媒体对民主进程的影响，并提出解决方案以遏制错误信息的传播。通过分析平台用户，内容创建者和信息消费者的激励措施和战略行为，该研究旨在了解社交媒体算法，用户交互和网络结构如何有助于误导信息的扩散。从这项分析中获得的见解将极大地促进有关社交媒体在民主社会中的作用的持续论述。此外，这些发现将为决策者，平台设计师和用户提供可行的建议。最终目标是培养一个更健康，更可靠的信息生态系统，从而提高民主参与和决策的质量。关键字 - 媒体，错误信息，民主流程，机制设计，用户行为，政策建议简介：在当代社会中，在社交媒体平台上误导信息的普遍性已成为一个关键挑战，威胁着在线话语的可靠性，并对个人和社会和谐构成潜在风险。经常被社交媒体网络的病毒性扩大的错误信息的迅速传播，可能会影响公众舆论，破坏决策过程并加剧社会紧张局势，从而破坏民主治理的基础。解决这个普遍的问题需要利用高级技术和数据科学方法的创新解决方案。机器学习是人工智能的一部分，已成为反对错误信息的有前途的工具。利用其处理大量数据，检测模式并做出数据驱动预测的能力，机器学习为识别和打击社交媒体平台上的欺骗性内容提供了动态方法。与传统的基于规则的系统不同，机器学习算法可以随着时间的流逝而适应和发展，从而不断提高其识别真实和误导信息的能力。机器学习有效性的核心在于其对数据驱动决策的依赖。通过在包含真实和欺骗性内容的广泛数据集上培训算法，平台可以教这些算法以识别出微妙的提示和模式，以表明存在错误信息。通过迭代学习过程，机器学习模型完善了他们对