先前研究提供了大量的信息，说明大脑结构是如何随着生理性别的不同而不同。简而言之，局部性性别差异显示，CG男性的灰质体积大，而CG女性的边缘结构体积特别大。 然而，这些改变在方向上是高度异质性的，报道的研究只调查了跨性别激素治疗(CHT)之前的个体。TW-CHT前/后与CG个体的比较也显示出不同的结果。 生理性别的个体化预测使用支持向量分类器进行评估，该分类器在Scikit-Learning工具箱中实现。使用CAT12全脑灰质图像作为分类器输入。 探索性分析显示，这种不准确性在接受激素治疗的TW中尤其明显。 虽然本文TW在CHT治疗前的样本量很少，但目标是区分CHT治疗前后的大脑结构性变化，并将其与CG女性和男性进行比较。 结果表明，治疗前壳核体积高于CG男性和CG女性，而治疗后体积低于CG男性。然而，目前尚不清楚CHT是如何影响TW的这些结构改变的。
0.什么是分类分析 让我们用一个例子来理解这个概念。假如我们的人口是按照50％-50％分布的男性和女性。那么使用这个群体的样本，就需要创建一些规则，这些规则将指导我们将其他人的性别进行分类。 如果使用这种算法，我们打算建立一个机器人，可以识别一个人是男性还是女性。这是分类分析的样本问题。我们将尝试使用一些规则来划分性别之间的不同。 为简单起见，我们假设使用的两个区别因素是：个体的身高和头发长度。以下是样本的散点图。 图中的蓝色圆圈表示女性，绿色方块表示男性。图中的一些预期见解是： 我们人口中的男性的平均身高较高。 支持向量只是个体观测的坐标。支持向量机是一个最好地隔离两个类（超平面或者说分类线）的前沿算法。 接下来，我们将讨论支持向量机如何工作。我们将详细探讨该技术，并分析这些技术为什么比其他技术更强。 2.它是如何工作的？
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分类器对86%的个体进行了正确的性别分类，其中脑岛、中央前回和中央后回以及胼胝体周围沟是最明显的特征。这些结果表明存在复杂但强有力的测量大脑性别差异的形态标志。 3.3支持向量机分类 SVC是一种分类算法，试图在预测特征的超空间中找到一个最佳分离二元类（男性和女性）的超平面。将上述提到的四类形态测量和三类图像强度值作为该样本性别分类的预测特征。 其中三个区域（岛环沟上段、外侧沟左后支和左中央前回）被认为是各种临床症状的调节因子。但是，多重校正后，并未观察到临床症状的显著调节因子。 本文研究不仅描绘了生物性别的大脑标记物，还有助于概述男性和女性在发育期的独特轨迹。 ABCD 数据集一个明显的优势是样本量大。 数据结构很重要：通过线性分离数据的可能性，本文使用的模型较其他非线性方法更具解释性，同时可以使用高维SVC检测基于这些特征分类的非线性依赖性。实际上，本文所用的SVC方法的性能相当于一个参数化模型。
(2, size=(100, 3)) # 创建二元目标向量 y = np.random.randint(2, size=(100, 1)).ravel() # 查看前十个观测 X[0:10] '' ) # 创建目标向量 y = np.array([0,0,1]) # 创建多项式朴素贝叶斯对象，带有每个类别的先验概率 clf = MultinomialNB(class_prior=[0.25, 下面我们将创建一个新的个体，我们知道它的特征值，但不知道它的性别。我们的目标是预测它的性别。 在我们的例子中，我们为观测预测两个可能的类别（例如男性和女性），因此我们将计算两个后验：一个用于男性，一个用于女性。 这显然不是真的，而且是一个“朴素”的假设 - 因此称为“朴素贝叶斯”。 其次，我们假设特征的值（例如女性的身体，女性的体重）通常是高斯分布的。
ReHo先前已经在ASD患者身上进行了研究，结果显示它在大脑多个区域发生改变，主要是在右半球，其中一些研究还调查了ReHo和年龄之间的关系，显示了与年龄相关的局部连通性变化在ASD和典型个体之间是如何不同的 对于每种PLS，一个LV由3个成分组成：1）在平均中心PLS中表示组差异的奇异向量（图2A）或行为PLS中的整体相关性（图4A）。2）表示由这个LV表达的数据的总方差的奇异值。 3）每个体素的bootstrap比率奇异向量，展示了每个体素对组的对比或整体相关性的贡献，可以解释为z分数（图2B）和脑空间z分数的空间分布（图2C）。 考虑到组比较，这说明平均来说女性组比男性组有更低的ReHo。女性组ReHo在双侧后顶叶、前岛叶、颞枕和上缘板减少（图2C）。 其他网络均为负相关。检查所有组ReHo与年龄相关性空间分布相似性（图5E）。TD组间有最高相似性。男性组ReHo与年龄关系也有相似模式。ASD与TD组女性和男性ASD模式不同。
先前的神经影像学研究已经检查了网络连接的性别差异是认知和精神障碍的性别差异的一个原因。例如，与女性相比，男性平均倾向于表现出更强的模块间连通性和更低的模块内连通性。 这些连接模式与更好的空间和运动任务的表现有关，在这些认知领域，男性比女性表现更好。相比之下，女性在语义决策和言语回忆任务上表现优于男性。这些发现被归因于功能性语言处理区域连通性的性别差异。 尽管这些研究和其他研究表明，网络连接的性别差异可能是不同行为表型的基础，但研究结果是异质的，引起了对可重复性和临床转化潜力的关注。在先前的研究中发现这种异质性的一个潜在原因是使用了标准化网络地图集。 为了验证这一假设，我们首先试图了解功能地形的高维模式反映性别的方式。多元模式分析允许这种高维数据的集成，还可以识别区分男性和女性的复杂地形模式。 因此，我们使用线性支持向量机(SVM)和嵌套的双重交叉验证(2F-CV)来构建多变量模型，将参与者分为男性和女性(SI附录，图S1)。
他们根据调查中的一个因素来描述生存，但忽略了任何其他因素的影响。 此外，Kaplan-Meier曲线和logrank检验仅在预测变量是分类时才有用（例如：治疗A与治疗B;男性与女性）。 临床研究需求 在临床研究中，存在许多情况，其中几个已知量（称为协变量）可能影响患者预后。 例如，假设比较两组患者：那些患者和没有特定基因型的患者。 如果其中一组也包含较老的个体，则存活率的任何差异可归因于基因型或年龄或两者。因此，在研究与任何一个因素相关的生存时，通常需要调整其他因素的影响。 cox比例风险模型是用于对生存分析数据建模的最重要方法之一。该模型的目的是同时评估几个因素对生存的影响。换句话说，它允许我们检查特定因素如何影响特定时间点发生的特定事件（例如，感染，死亡）的发生率。 Cox模型的R总结给出了第二组相对于第一组的风险比（HR），即女性与男性。在这些数据中，性别的β系数= -0.53表明女性死亡风险（较低的存活率）低于男性。 危险比(HR)(exp(coef))。
▲图1-11 当代女大学生相亲的决策树算法示意 02 KNN算法 决策树以女性相亲为例，那么对于一个在婚恋交友网站注册的男性，如何预测该男性的相亲成功率呢？ ▲图1-13 逻辑回归算法示意 将以往男性相亲是否成功的情况作为标准（打分），分值越高，相亲成功的可能性就越高，这个打分自然和广大女性考虑的重要因素相关，比如收入、长相等。 排序类分类器（业内称为评分卡模型） 这种分类器在进行预测时，输出的结果是类别的概率。对应到实际业务场景中，即难以以一个普适的标准定义研究目标的类别，换言之，目标的类别不能被稳定地辨识。 这类问题的商业需求不是为了精确预测被研究个体实际上是否一定购买或违约的真实结果，因为这里就不存在这个真实结果的统一定义，而需要的是一个准确的排序能力。 ▲表1-4 分类模型类型与评估统计指标的选择 其中决策类模型主要关注于二分类的准确性等指标，排序类模型关心对倾向性排序的一致性。回归模型关心的是预测值与实际值之间的差异。以上是预测类模型评估的简介。
在某些情况下，相同的环路介导男性和女性的行为，但对其中一种性别的影响比另一种更敏感，导致反应的幅度或持续时间不同（图 1b）。 最后，男性和女性可能会参与不同的回路以实现相同的行为结果，称为收敛性性别差异（图 1e）。图1 大脑回路中不同类型的性别差异3. 临床前模型中的性别差异焦虑症和 MDD 的区别在于其症状。 总的来说，这些研究强调了在设计 PTSD 治疗方法时考虑性别的必要性。3.3 唤起水平的性别差异过度唤醒，即处于边缘状态的破坏性感觉，是 PTSD 的一个关键特征。 一个问题是 CRF1拮抗剂的临床前测试发生在雄性啮齿动物中，而大多数临床研究仅招募或主要招募女性，而没有按性别区分数据。因此，受体性别差异可以考虑到新疗法中。 在小鼠中，在 6 天内使用交替压力源会诱发女性的抑郁样行为。这种为期 6 天的操作被称为亚慢性可变压力 (SCVS)，以将其与其他持续时间超过 21 天的“慢性”可变压力操作进行对比。
类似地，可以从大脑图像中预测实际年龄，从而得出一个被称为“大脑年龄”的估计值。 重要的是，在一个由全球多独立样本组成的大型异质性数据集中，基于常用的灰质测量，是否能证实抑郁症的衰老模式。 由于资料表明不同性别的大脑发育轨迹不同，我们分别评估了男性和女性的大脑年龄模型。在训练集和后续分析中，排除了健康对照者少于十个的站点。 此外，药物治疗如何影响brain-PAD，还有待阐明。如其他生物年龄指标所示，需要进行随机对照干预研究，以了解药物和非药物治疗策略 (如心理、运动和/或营养干预) 如何影响可逆或可改变的脑衰老。 其次，我们无法获得原始的个体水平数据，未来的研究可能包括更高维度的灰质特征或其他模式，如白质体积、高强度和/或微结构，或功能成像数据，以检查是否可以改善模型拟合性。
联合结构-功能连接组建模的一些主要目标是了解神元经群如何通过SC骨架(backbone)进行通讯，功能激活如何通过结构连接组传播，提高噪声连接性测量的准确性，识别特定功能的子网络，从另一个模态预测一种模态 分析中该步骤的结果是，对于每个个体，长度为392的向量表示图谱中392个区域中的每一个的区域的SC-FC耦合强度或结构-功能对齐。 其中yk是对于区域k = 1, 2, . . . 392的长为n（被试数量）的SC-FC耦合，β0是截距，βi是每个协变量xi的系数，也是长为n的向量。 结果是每个个体的区域SC-FC耦合向量，长度为392。 SC-FC耦合在空间上不同，随时间一致，并且可复现 图2a显示了420个无关个体的组平均SC-FC耦合。 总结： 了解宏观的解剖学和生理学的连接组是如何相互交织在一起的，并如何影响行为或受个体特征或环境的影响，这是人类神经科学中一个重要的、尚未回答的问题。
一旦构建了FC和SC，按以下方法计算每个个体的区域SC-FC耦合向量。 此外，我们利用346名不相关的HCP受试者(年龄28.78 - 3.80岁;148名男性和198名女性)，与最初的420名无关受试者不同。样本外的可靠性也很高, 和高相关性，参见图3 b。 男性SC-FC耦合普遍高于女性，其中右眶额回差异最大;女性在右侧海马区有更高的SC-FC耦合(图4d, e，和f)。 特别的，设计线性混合模型来独立的估计总体基因型变异的个体间和个体内变异。遗传力定义为可归属于遗传的个体间变异的比例。 讨论 在人类神经科学中，了解宏观解剖和生理连接体是如何交织在一起，并影响行为，或受个人特征或环境的影响，是一个重要的、未解的问题。
虽然对于小红书的海量用户数据，这仅代表较少的部分，但这些用户都在平台上有相关操作（发布、创建内容或评论其他人的内容）。因此，此数据集可用于识别小红书中活跃用户的特征。 第三个指标是“评论”，这体现了内容的互动性。遗憾的是，很难对小红书评论进行爬取和追踪，因此本文不会包含评论的指标。 其中，Ritatawang和美七是我在加入小红书之前并没有太大的影响力。 男性用户 小红书的一个主要特点是其用户主要是女性。我们的数据显示，其总用户中只有2％是男性。超过60％的用户没有表明性别。 在分别统计男性和女性大V发布的内容后，我们发现男性大V的内容被“点赞”的数量占总比8％； 同时，男性大V的内容的“收藏”数占总比的5.9％，略低于“点赞”的百分比，但仍然高于其性别的百分比。 另一个有趣的趋势是，小红书中有一些具有影响力的大V居住在海外。其中主要位于澳大利亚、美国和英国等国家。比起位于国内的大V，海外大V的粉丝要更多。
Ryan合作在Science上发表论文，回顾了自达尔文提出「性选择」概念以来、150年的择偶研究。 「性选择」是物种形成和适应环境的基础，其中，理解择偶机制是关键。 尽管他当时提出了这种开创性的想法，但维多利亚时代的禁欲观念影响了他的择偶研究，尤其是从女性角度来看待择偶。 大量证据表明，男性和女性择偶不仅需要择偶前的求欢，还需要择偶后的亲密互动。 达尔文之后的1个半世纪，研究将注意力转移到女性和男性作为主动选择者，而不是被动选择的副产品。 自达尔文以来，研究集中于个体特征和择偶偏好如何共同进化。 研究认为，一个人富有吸引力，意味着后代也具有吸引力，即与「漂亮」的伴侣交配会产生活力充沛的后代。 与其他生物特征一样，个体和物种的择偶偏好在多个维度存在差异，因为不同的个体会有不同的「最佳伴侣」。 事实上，择偶更多的是选择「合适」伴侣，而不是绝对意义上的「最好」伴侣。
什么是歧视 维基百科说，性别歧视就是：将本将性别的一种群体属性覆盖到个体。 刻板的男性化印象包括：正向的有行动力，有目标感，特别的果敢决断；和负面的有攻击性，功利等。 双性化发展 一个女生（也包括男生）一定要有意识的往双性化发展。 ? 反应每个人的男性气质和女性气质。 ? 这个个工具具有革命性，它直观展示了男性气质和女性气质不是一条两个分离的集合，而是交叉的两条线，不是不排斥，而是相互促进的。 每个人从根本上是双性化的。 而生育前被证明过，又生完孩子的女性，又可能会赶上一个小小的玻璃电梯——大家会觉得之前已经比较成功的女性，如今又笼罩上了母亲的光环，可能比之前更有可用之处。 然后，在40岁之前再捞到一个更好的岗位，迎来第二个高峰，就叫做双峰模式。 如何达到生育前的小高峰？ 最基本的一点就是：在专业上获得证明。 如果做IT的研发，参与过大项目就是专业上的证明。
让我们考虑一个例子来理解这些概念。 我们的人口占50％-50％的男性和女性。 使用这个群体的样本，您想要创建一些规则，这些规则将指导我们其他人口的性别等级。 使用这种算法，我们打算建立一个机器人，可以识别一个人是男性还是女性。 这是分类分析的样本问题。 使用一些规则，我们将尝试将人口分为两个可能的部分。 为简单起见，我们假设确定的两个区别因素是：个体的身高和头发长度。 以下是样本的散点图。 ? 图中的蓝色圆圈表示女性，绿色方块表示男性。 图中的一些预期见解是： 我们人口中的男性平均身高较高。 我们人口中的女性头皮较长。 如果我们看到一个身高180厘米，头发长度为4厘米的人，我们最好的猜测是将这个人归类为男性。 这就是我们进行分类分析的方法。 什么是支持向量，什么是SVM？ 支持向量只是个别观察的坐标。 例如，（45,150）是对应于女性的支持向量。 支持向量机是一个最好的男性与女性隔离的边界。 在这种情况下，这两个类很好地相互分离，因此更容易找到SVM。
然而，由于ASD男性患者的患病率更高，以前研究ASD的这些网络主要基于男性样本，因此并不清楚这些网络在患ASD的女性与男性之间存在何种差异，以及这些差异如何与正常发育个体中观察到的差异进行比较。 引言 ASD是一种普遍的神经发育心理疾病，其诊断依据是社会交流障碍、以及重复行为和存在限制性兴趣。对于ASD患者，其他行为和认知领域也受影响。 总之，这些在行为和神经水平上的性别差异的发现提供了一个假说，即依赖于性别的生物因素更易导致ASD。 除了满足ADOS-2和（或）ADI-R的标准外，ASD组中的参加者没有其他涉及脑干的神经系统疾病史，除了去年无活性癫痫发作的单纯性非局灶性癫痫外；几乎所有的ASD患者均无癫痫病史（n=78/80），其中 为了探究基于ROI水平上的功能连接，通过从每个网络的关键节点提取平均时间序列并将这些时间序列相互关联，为每个参加者创建一个9*9 ROI相关矩阵。
这样，我们可以拍摄一张特定的人脸并将其映射到其StyleGan向量当中。 最后，该向量数据成功地转变成一张全新的人脸面孔！ 假设所有图像都有性别标签，而且我们训练一个线性分类器将男性和女性线性分开。 如下图所示，如果我们将一个点向其所归属类别的正方向移动，则结果很可能更加偏向于第一类（男性较多），同理相反的话，则偏向第二类（女性较多）。所以此正交向量可以被视为“性别方向”。 ? 人脸性别向量散点图 （红色箭头正方向移动会使您更像男性，而向负方向移动会使您更像女性） 当然！ 这只是对人脸面部信息进行调节的其中一个属性而已，Image2StyleGAN中对属性类别的使用则更加广泛丰富。您可以使生成对象的年龄更大或更小，更快乐或更悲伤，甚至可以戴或不戴墨镜。 我们依旧鼓励读者继续去寻找其他更好的模型！ 结果展现 这是我们测试集中的一个家庭，这是用他们的数据集生成的女儿！可爱吗？ ? 左边是测试集中的一个家庭，右边是生成的人脸。
例如，被训练用于检测粗鲁，侮辱或不恰当评论的分类器在面对「我是同性恋」和「我是直的」这两句话时，可能更容易命中前一句；人脸识别模型对于着妆的女性而言可能效果不佳；语音转录对美国黑人的错误率可能高于美国白人 使用 Caliskan 等人提出的「非裔美国人」和「欧洲美国人」名单，以及来自美国社会保障局的普通男性和女性的名字，她研究了平均情感分数的差异。 ? 这些关联是从用于训练词向量的数据中学习的，虽然它们对于性别的反应程度很可能就是训练数据中的实际反应（以及在现实世界中这些职业中存在性别不平衡的程度），但当系统简单地假定工程师是男性时，对用户来说可能是一种负面的体验 对于一个给定的职业和问题（例如，「水管工今天会在场吗？」），模型的偏差分数是模型对女性性别反应（「是，她会」）的分数与男性（「是的，他会的」）的分数的差异： ? 表 2 显示了最高女性偏差分数（左）和最高男性偏差分数（右）的职业： ? 「女服务员」问题更有可能产生包含「她」的回应，但 Tamera 并没有为此感到困扰，但许多其他回应的偏差阻拦了她。
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