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唐氏综合症新生儿主要先天性心脏缺陷的表观基因组签名
抽象背景先天性心脏缺陷（CHD）影响了大约一半的唐氏综合症患者（DS），但是不完全渗透的分子原因是未知的。先前的研究主要集中在识别DS个体中与CHD相关的遗传危险因素，但是缺乏对表观遗传标记的贡献的全面研究。与没有CHD的DS个体相比，我们旨在识别和表征具有主要CHD的DS个体的新生的干血点（NDB）的DNA甲基化差异。方法我们使用了Illumina Epic阵列和全基因组Bisulfite测序（WGB）来定量加利福尼亚生物库计划的86个NDBS样品的DNA甲基化计划：（1）45 DS-CHD（27雌性，18个女性，18个男性）和（2）41 ds non-chd non-chd non-chd non-chd non-chd non-chd（27雌性）。我们分析了全球CPG甲基化，并在DS-CHD与DS非CHD比较（包括性别结合和性别分解）中鉴定出差异化甲基化区域（DMR），以纠正性别，血液收集年龄和细胞类型的性别。chd dmrs在CpG和基因上，染色质状态和基因组坐标的组蛋白修饰中的富集，以及通过基因映射的基因本体论富集。DMR，并将DS与典型发育（TD）WGBS NDBS样品中的甲基化水平进行比较。结果，我们发现DS-CHD雄性中的全球CpG低甲基化与DS非CHD雄性相比，这是归因于成核红细胞水平升高而在女性中看不见的。与DS非CHD个体相比，在DS-CHD的NDB中检测到DNA甲基化的性别特异性特异性。在区域级别，我们在性别组合，仅女性和仅使用男性的58、341和3938 CHD相关的DMR中，以及使用的机器学习算法，以选择19个只能将CHD与非CHD区分开的男性。dMR均富含基因外显子，CpG岛和二价染色质，并映射到与心脏和免疫功能有关的术语中富含的基因。最后，在DS与TD样品中，与背景区域相比，与背景区域相比，与背景区域相比，比背景区域的比例更高。这支持了以下假设：表观遗传学可以反映DS（特别是CHD）中表型的变化。关键词唐氏综合症，先天性心脏缺陷，新生的血液点，DNA甲基化，全基因组甲基硫酸盐测序，表观遗传学，表观基因组全基因组关联研究，差异甲基化区域，NRBC，降压>甲基化
扩展动态的人类场景相互作用建模
已经取得了显着的迈进，该领域显然是由于缺乏高质量数据集而导致的。早期数据集（如Pigraphs [39]和Prox [16]）启动了探索，但受到可扩展性和数据质量的约束。MOCAP数据集[14，30]使用Vicon等复杂的设备优先考虑高质量的人类运动限制。但是，他们通常缺乏捕获多样化和沉浸式的HSI。通过RGBD视频录制的可扩展数据集提供了更广泛的实用程序，但受到人类姿势和对象跟踪质量较低的阻碍。合成数据集的出现[1，3，4，55]提供了成本效率和适应性，但无法封装完整的现实HSI频谱，尤其是在捕获动态3D触点和对象跟踪时。为了应对这些挑战，这项工作首先引入了trumans（t rack hum a um a u u u u u u u u u u u u u u a ctio n s in s cenes）数据集。Trumans成为最广泛的运动捕获HSI数据集，涵盖了15个小时以上15个小时的室内场景中的各种相互作用。它捕获了全身的人类动作和部分级别的对象动力学，重点是接触的现实主义。通过将物理环境复制到准确的虚拟模型中，可以进一步增强此数据集。外观和运动的广泛增强都应用于人类和物体，以确保相互作用的高度有限。接下来，我们设计了一个计算模型，通过将场景和动作作为条件同时采取行动来应对上述挑战。我们对杜鲁士数据集和运动合成方法进行了全面的交叉评估。特别是，我们的模型采用自回归的条件扩散，场景和动作嵌入作为征用输入，能够产生任意长度的运动。为了整合场景上下文，我们通过在本地化的基础上查询全局场景的占用来开发有效的场景感知者，这在导航杂乱的场景时表现出了3D感知的碰撞避免的强大效率。为了将框架的动作标签合并为条件，我们将时间特征集成到动作片段中，使模型在粘附在给定的动作标签时随时接受指令。场景和动作条件的这种双重整合增强了我们方法的可控性，为在3D场景中合成合理的长期运动提供了细微的界面。将trumans与现有人物进行比较，我们证明了杜鲁士人明显提高了最先进的方法的性能。此外，我们的方法在定性和定量上进行了评估，超过了现有的运动综合方法，其质量和零击性能力在看不见的3D场景上，非常接近原始运动捕获数据的质量。除了运动合成之外，杜鲁士人已经针对人类的姿势和接触估计任务进行了基准测试，证明了其多功能性并将其确立为一系列未来的研究努力的宝贵资产。
人类细胞类型的转录基础模型
涉及调节序列和蛋白质之间复杂相互作用的抽象转录调节指导所有生物过程。转录的计算模型缺乏在看不见的细胞类型和条件下准确推断出精确外推的概括性。在这里，我们介绍了Get，这是一种可解释的基础模型，旨在发现213种人类胎儿和成人细胞类型的法规语法。仅依靠染色质可访问性数据和序列信息，即使在以前看不见的细胞类型中，也可以在预测基因表达方面获得实验级的准确性。在新的测序平台和测定中获得出色的适应性，从而在各种细胞类型和条件上实现调节推断，并揭示了通用和细胞类型的特定转录因子相互作用网络。我们评估了其在预测调节活性，调节元素和调节因子的推断以及转录因子之间物理相互作用的情况下的表现。具体来说，我们在预测基于慢病毒的大规模并行记者测定读数中显示出胜过当前模型，并减少了输入数据。在胎儿红细胞中，我们确定了先前模型所遗漏的远端（> 1MBP）调节区域。在B细胞中，我们确定了淋巴细胞特异性转录因子转录因子相互作用，该因子解释了白血病风险易受生殖线突变的功能意义。总的来说，我们提供了一个可推广和准确的转录模型，以及基因调控和转录因子相互作用的目录，均具有细胞类型特异性。主要的转录调节构成了一个关键但在很大程度上未解决的领域，这是不同的生物过程，包括与人类遗传疾病和癌症相关的生物过程。保守的调节机制策划了转录变化，包括与调节序列结合的转录因子；共激活因子，介体和核心转录因素；和RNA聚合酶II 2–4。虽然不同的细胞类型可能具有不同的调节区域，但是当固定表观遗传条件时，蛋白质 - 蛋白质相互作用和蛋白质-DNA相互作用的生物化学在细胞类型中基本相同。已知转录因子结合位点基序的聚类5显示了转录因子DNA结合结构域中的功能冗余，进一步降低了调节相互作用的组合变异性。但是，我们对转录调节的理解通常仅限于特定的细胞类型，尚不清楚不同转录因子的组合相互作用如何决定跨细胞类型观察到的表达曲线的多样性。测序技术的进步和采用复杂的机器学习体系结构的采用使得能够探索各种细胞类型的表达和相关的非编码调节特征。传统方法（例如Expecto 6和Basenji2 7）利用卷积神经网络用于较短的输入序列，而诸如Enformer 8扩展功能的最先进方法具有变压器体系结构。尽管如此，现有模型带来了挑战。关键限制是他们只能对训练细胞类型做出预测，从而阻碍模型的普遍性和效用。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。
使用OpenCV的出席管理
Chennai，印度600073摘要 - 许多组织的重要组成部分，包括企业，活动和教育机构，是出勤管理。 用于记录出席的传统技术，包括手动登录表或滑动卡，效率低下，劳动力密集，容易出错。 在这项工作中，我们使用计算机视觉库OpenCV提出了一种创新的方式进行出勤管理。 我们的技术会自动识别并跟踪人们的面孔，以便使用图像处理技术和面部识别算法跟踪出勤率。 我们的出勤管理解决方案通过将OpenCV与可靠的识别模型合并来实现极好的准确性和可靠性。 在这项工作中给出了建议的系统的概述，特别注意图像处理，面部检测和面部识别。 关键字：面部识别，电子表格，LBPH，OPENCV，相机，出勤率。 I. 在许多领域中引入的介绍至关重要的是教育，商业和安全。 用于记录出席的传统技术，包括电子滑动卡或基于纸的登录表格，通常是不可靠且可以操纵的。 计算机视觉技术的开发提出了一种自动管理出勤过程的可行方式。 在这项研究中，我们提供了一种准确有效的出勤管理系统，该系统利用OpenCV（一个强大的开源计算机视觉库）。 II。 概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。 iii。 1。Chennai，印度600073摘要 - 许多组织的重要组成部分，包括企业，活动和教育机构，是出勤管理。用于记录出席的传统技术，包括手动登录表或滑动卡，效率低下，劳动力密集，容易出错。在这项工作中，我们使用计算机视觉库OpenCV提出了一种创新的方式进行出勤管理。我们的技术会自动识别并跟踪人们的面孔，以便使用图像处理技术和面部识别算法跟踪出勤率。我们的出勤管理解决方案通过将OpenCV与可靠的识别模型合并来实现极好的准确性和可靠性。在这项工作中给出了建议的系统的概述，特别注意图像处理，面部检测和面部识别。关键字：面部识别，电子表格，LBPH，OPENCV，相机，出勤率。I.在许多领域中引入的介绍至关重要的是教育，商业和安全。用于记录出席的传统技术，包括电子滑动卡或基于纸的登录表格，通常是不可靠且可以操纵的。计算机视觉技术的开发提出了一种自动管理出勤过程的可行方式。在这项研究中，我们提供了一种准确有效的出勤管理系统，该系统利用OpenCV（一个强大的开源计算机视觉库）。II。 概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。 iii。 1。II。概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。iii。1。我们预处理图像以提高其质量并提取相关特征以进行后续分析。技术（例如调整大小，降噪和对比度调整）诸如确保面部检测算法的最佳性能。 另外，[7]图像预处理有助于减轻照明条件和背景混乱中的变化，从而提高了面部检测和识别的准确性。 图像处理我们出勤管理解决方案的核心是图像处理。 为了提高输入照片的质量并确定相关信息以进行进一步分析，我们会进行预处理。 [2]面部识别算法旨在通过利用包括对比度修改，降低降噪和缩放（包括对比度修改，降低和缩放）来尽可能地工作。 [3]此外，图片预处理通过减少背景混乱和照明中的波动来增强面部识别和识别的精度。 面部检测我们的出勤管理系统使用面部检测作为在输入照片中识别人员的关键步骤。 我们使用尖端的面部检测方法（包括基于深度学习的探测器或HAAR级联反应）从预处理照片中找到并提取面部区域。 [7]为了识别与人脸相匹配的模式，这些算法检查图片数据和输出边界框或像素坐标是否有其他处理。 [8]强大的出勤监视需要准确的面部识别，尤其是在姿态，情绪和闭塞的情况下。 2。技术（例如调整大小，降噪和对比度调整）诸如确保面部检测算法的最佳性能。另外，[7]图像预处理有助于减轻照明条件和背景混乱中的变化，从而提高了面部检测和识别的准确性。图像处理我们出勤管理解决方案的核心是图像处理。为了提高输入照片的质量并确定相关信息以进行进一步分析，我们会进行预处理。[2]面部识别算法旨在通过利用包括对比度修改，降低降噪和缩放（包括对比度修改，降低和缩放）来尽可能地工作。[3]此外，图片预处理通过减少背景混乱和照明中的波动来增强面部识别和识别的精度。面部检测我们的出勤管理系统使用面部检测作为在输入照片中识别人员的关键步骤。我们使用尖端的面部检测方法（包括基于深度学习的探测器或HAAR级联反应）从预处理照片中找到并提取面部区域。[7]为了识别与人脸相匹配的模式，这些算法检查图片数据和输出边界框或像素坐标是否有其他处理。[8]强大的出勤监视需要准确的面部识别，尤其是在姿态，情绪和闭塞的情况下。2。摘要模型我们的出勤管理系统的摘要模型包括面部识别过程，该过程与所观察到的面孔与公认的人相匹配，以记录出勤率[5]。为了进行面部识别，我们使用了诸如特征法，渔夫或局部二元模式直方图（LBPH）等复杂算法[1]。使用带注释的面部照片的培训数据集，这些算法获得了歧视性特征，它们可能会用来识别或分类在看不见的图像中。[7]摘要模型中包含了特征提取，相似性评估和决策的基本机制，这些机制正确地识别了面孔和跟踪出席率。
我如何治愈我的童年创伤
童年创伤对心理健康，人际关系和整体福祉，影响行为，信任和生活质量有持久的影响。诸如虐待，忽视或重大损失之类的创伤经历会导致恐惧，不安全感和自我价值较低，从而导致生活中不健康的应对机制。未解决的问题会阻碍形成信任关系，调节情绪并有效地导航挑战。在成长年代所遭受的创伤，无论是由于虐待，忽视，目击暴力还是其他不利经历，都可能破坏了正常发展，并导致了深刻的心理伤疤。了解童年创伤的影响对于康复和增强韧性以创造更充实的生活至关重要。创伤类型包括身体虐待，情绪虐待，性虐待，忽视，目击家庭暴力，父母滥用药物，损失或悲伤，社区暴力以及流离失所或无家可归。在这里给定文章文本，由于您的健康界限有限，您更有可能患上精神健康障碍，例如焦虑，抑郁，PTSD或人格障碍。这些条件可能会影响您的日常运作和整体生活质量。您可能会在焦虑和沮丧中挣扎时感到卡住，这使得很难处理您的思想和感受。您的童年创伤和慢性压力会导致身体健康问题，例如心脏病，自身免疫性疾病，肥胖和胃肠道问题。身体通常会承受未经处理的创伤的压力，从而引起各种身体症状。这个困难可能会持续到成年。如果您不解决触发器，您可能难以控制冲动，进行侵略性行为或参与自我毁灭行为，例如滥用药物或自我伤害。在不锻炼创伤的情况下，您将继续采取冲动并从事不健康的应对机制。创伤会影响大脑发育，影响记忆，集中和决策技巧。您可能已经在学业，解决问题或小时候专注于工作。由于您的机敏感（称为过度维护），您一直在不断扫描潜在威胁。这可能导致长期焦虑，对危险的感觉过度反应，并在安全环境中放松。设定健康的界限对您来说是一项挑战，很难说不，对自己优先考虑或从事令人愉悦的行为感到内gui。您可能会为自我保健而挣扎并确定您的需求，因为他们小时候没有满足。您可能会通过参与有毒的关系或重复过去的经历来不知不觉地重新制定成人生活中的创伤模式。这个周期可以使创伤持续下去并阻碍愈合。从童年创伤中康复需要自我同情，耐心和正确的支持。必须找到合适的治疗师，尤其是专门从事创伤的人，以帮助康复。这可能是EMDR专家，内部家庭系统治疗师，躯体治疗师或从事起源家庭工作的人。与支持者围绕自己可以提供宝贵的情感支持。关注细节。8。实践自我同情是迈向康复的关键一步，如果这似乎具有挑战性，就可以。像您向朋友提供的善良和理解一样对待自己可能是重塑自己对待自己的第一步。认识到童年创伤并不能定义您，尽管您的成长经历，您仍可以通过意图，支持和工作来克服它。创建安全的环境涉及为精神和情感健康设定界限。这可能包括远离触发创伤或改变更安全的人。学习拒绝和设定限制特别有能力，因为它允许您在不需要其他人验证的情况下恢复自主权。练习说“否”，从低风险情况下开始小头，建立对界限的信心，保持简单，使用镇定的语气，最初期望不适，在同意之前对需求进行反思，庆祝小胜利，并确认每次成功设定边界。开发健康的应对机制涉及参与活动，以帮助处理诸如日记，艺术，音乐，开始情感期刊，练习正念以无需判断的情绪和使用接地技巧的情绪。也可以帮助您在过去的回忆触发时保持在场并保持冷静。体育活动，例如瑜伽，步行或跳舞可以释放体内储存的张力。儿童创伤后一种健康的应对机制正在练习接地技术，可以帮助您在焦虑，倒叙，压倒性的情绪或过去的创伤时保持现场和镇定。5-4-3-2-1接地练习在目前的时刻促进您的感官。找到一个安静的地方：坐着或舒适地站在您感到安全的空间中。请注意您可以看到的五件事：环顾四周，说出您可以看到的五件事，例如墙上的图片，外面的树或您的手。确定您可以触摸的四件事：注意您可以感觉到的四件事，例如衣服的质地，坐在椅子上或脚下的地面。聆听您可以听到的三件事：调整到周围的环境中，并识别出三种声音，例如风扇的嗡嗡声，鸟儿chi或您自己的呼吸。认识到您可以闻到的两件事：注意您周围的两种气味，无论是新鲜空气，蜡烛还是咖啡。如果您无法识别气味，可以想象您喜欢的人。专注于您可以品尝的一件事：这可能是嘴里缠绵的味道，一杯水，或者只是舌头的感觉。了解创伤及其影响：阅读，阅读，阅读。重要性是对自己的创伤如何影响大脑和身体的重要性。“身体保持得分”的书是一个不错的起点。了解您的创伤对您的影响，您可以开始揭开您的反应并验证您的经验。从事内在的儿童工作：与自己的年轻部分联系并培养持有创伤的地方。这可以通过指导的冥想，对您的内在孩子的记录或可视化舒适场景来促进这一点。它有助于治愈过去的伤口。握住他们的手，或者只是沉默地坐着 - 无论感觉最令人安慰。可视化冥想使您可以重新与自己感觉不见或不受欢迎的部分重新建立联系，从而提供您可能尚未收到的同情和养育。听和出现：让您的内心孩子自由地表达自己，无论是通过言语，情感，肢体语言还是存在感。让他们感到真正的听觉和验证。以无条件的爱与支持结束：在结束可视化之前，提供了舒适和放心的话。向您的内心孩子保证，您永远在那里为他们，他们永远不会孤单。轻轻回到当下：当您准备好时，请深呼吸，慢慢睁开眼睛，并将意识带回现在。培养自爱的优先级活动，以滋养您的思想，身体和精神。这可能是从放松浴到在大自然中度过的时间或从事创造性爱好的任何事情。在儿童创伤之后学习优先考虑自我护理可能会在情感上具有挑战性，因为您可能不知道如何将自我保健用作治愈工具。给自己一些时间来确定您的需求，列出清单或阅读有关创建更多自我保健策略的方法。9。让自己哀悼自己允许自己哀悼自己所没有的童年经历或失去的纯真。悲伤是治愈的关键部分。给您的年轻自我写一封信：找到一个安静的空间，以善良和理解来解决您的年轻自我，并验证他们的感情，恐惧和困惑。10。重新构想负面的自我belief儿童时期的创伤通常会灌输对自己的负面信念。提供舒适，放心和爱，使自己能够感受到并表达与经历相关的其他情感。用鼓励的话结束信，提醒您的年轻自我，您现在在这里为他们服务，而这种康复是可能的。写作行为可以深深地宣泄，为处理和释放您所承担的一些悲伤提供了安全的出口。致力于将这些信念重塑为更积极的赋权。发生的不是我的错；在艰难的情况下，我是一个孩子，尽我所能。我值得爱与关怀；我的过去并不能决定我的价值或被爱的能力。从童年创伤中治愈是一种勇敢的旅程，即恢复自己的力量，找到自己的声音并拥抱曾经被沉默或受伤的部分。在成功罐中承认和写下进步，庆祝胜利。这种成就的视觉表现加强了积极的变化，尊重努力，并有形地提醒了增长。请记住，康复不是要抹去过去，而是改变与它的关系 - 让自己悲伤，设定界限并培养自爱。您采取的每个步骤，无论多么小，都证明了您的力量和运动向未来不再由您所发生的事情定义的未来，而是您选择从中脱颖而出。摆脱过去的阴影，重建生活，并通过治疗支持，自我意识和健康的应对机制发展更大的自我价值，韧性和情感健康。Engle分享了如何从创伤中治愈并建立韧性。创伤通常是导致情绪或精神痛苦的负面事件的结果。它可能导致创伤后应激障碍（PTSD），症状可能包括休克，悲伤，焦虑或压倒性的感觉。创伤会影响大脑，因此必须采取步骤恢复。第一步是要治愈并愿意接受帮助和支持。这可能来自亲人，支持小组，个人治疗师或朋友和同事。接受支持对于恢复良好至关重要。要找到合适的帮助类型，请考虑使用创伤性治疗师的治疗。另外，参加支持小组可以提供社区和理解感。与他人的联系是幸福的关键，在处理创伤时孤立自己会导致诸如抑郁之类的负面结果。除了寻求专业帮助外，还证明了运动可以改善PTSD的症状。进行身体运动，为您带来欢乐，例如步行，骑自行车或瑜伽。日记也可以有益于管理压力并通过复杂的事件进行。让自己充分体验自己的感受，然后注意他们如何改变。通过采取这些步骤并愿意接受帮助和支持，您可以开始从创伤和建立韧性中治愈的过程。创伤治疗需要承认和接受情绪。正常感觉到情感，包括愤怒。自我保健减轻压力并感觉良好。定期优先考虑使您感到被爱和照顾的活动。避免在治愈过程中避免物质，因为它们可能会阻碍过程。在经历疲劳或精神雾气时对自己保持温和，休息以维持能量。正念以及冥想和呼吸方面的压力很有帮助。从事音乐，写作或艺术等创意活动可以改善生理和心理成果。在创伤后过着充实的生活，需要耐心和正确的支持。您不太可能会恢复到创伤前的自我，但是治疗和自助力可以帮助处理情绪，建立新的应对机制并前进。恢复通常是一个逐渐的过程，有些人的康复速度比其他人快。研究表明，大约有20％的个体在三个月内康复，而27％的人在六个月内达到了这一里程碑。大约有PTSD的人中约有50％在两年内看到了显着的恢复，而在十年末，令人印象深刻的77％可以完全恢复。