摘要目的是评估随机对照试验(RCT)对运动对所有人群和年龄段一般认知,记忆和执行功能的影响的系统评价。方法对RCT进行系统评价和元分析,评估运动对一般认知,记忆和执行功能的影响符合条件。进行了数据提取和偏差评分的风险。评估系统审查的测量工具(Amstar-2)用于评估偏见的风险。使用随机效应模型合并效应大小,并报告为标准化平均差异(SMD)。亚组分析,以实现参与者和干预特征。主要结果衡量一般认知,记忆和执行功能。数据来源Cinahl,Cochrane图书馆,Embase,Medline,通过Ovid,Emcare,Proquest Central,Proquest Nursing和Allied Health Source,Psycinfo,Scopus,Scopus,Sport Fissus和Web of Science。结果包括133次系统评价(2,724 RCT和258 279名参与者)。练习显着改善了一般认知(SMD = 0.42),内存(SMD = 0.26)和执行功能(SMD = 0.24)。与成年人和老年人相比,儿童和青少年的记忆和执行功能改善的运动更大。与其他人群相比,患有注意力/多动症的人的执行功能表现出更大的改善。效果通常更大。发现在排除评分为低质量低下的评论后,在统计学上仍然很重要。较短的干预措施(1-3个月)和Exergames(需要身体运动的视频游戏)对一般认知和记忆的影响最大。结论这些发现提供了有力的证据表明,锻炼,甚至光强度,使所有人群中的一般认知,记忆和执行功能都受益,从而加强了锻炼,作为优化认知健康的必不可少的,包括包容性的建议。试用注册号Prospero ID:CRD42023468991。
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纳米运动员在其表面上是刺痛的激动剂,这是免疫系统激活中的关键分子。“我们已经表明,我们的方法比小鼠的常规BCG治疗更有效,这是这种类型癌症的免疫疗法的突破,” IBEC IBEC研究教授兼研究领袖SamuelSánchez解释说。
对神经反馈培训研究和相关临床应用的一个重大挑战是参与者在训练过程中学习诱导特定大脑模式的困难。在这里,我们在基于fMRI的解码神经反馈(DECNEF)的背景下解决了这个问题。可以说,用于构建解码器的数据与用于神经反馈训练的数据之间的差异,例如数据分布和实验环境的差异,可能是上述参与者困难的原因。我们使用标准机器学习算法开发了一个共同适应程序。首先,我们使用以前的Decnef数据集通过模拟测试了该过程。该过程涉及一种自适应解码器算法,该算法根据其在神经反馈试验中的预测中实时更新。结果表明,在神经反馈训练期间,解码器性能有了显着改善,从而增强了学习曲线。然后,我们在Decnef培训程序中收集了实时fMRI数据,以提供概念证据证据,表明共同适应增强了参与者在训练过程中诱导目标状态的能力。因此,通过共同适应的个性化解码器可以提高Decnef培训方案的精度和可靠性,以针对特定的大脑表示,并在转化研究中产生后果。这些工具可公开提供给科学界。
摘要。对对流层和下层平流层(UTL)中湿度的了解非常特别,因为它对卷云的形成及其气候影响的重要性。但是,当前天气模型中的UTLS水蒸气分布遭受大型不确定性。在这里,我们使用人工神经网络(ANN)开发了一种基于动态的Hu-Intimity校正方法,以改善ECMWF数值天气预测中ICE(RHI)的相对湿度。该模型是通过ECMWF ERA5的时间依赖性热力学和动力学变量进行训练的,以及来自服务机内的湿度测量,用于全球观察系统(IAGOS)。在±2 ERA5在iagos-tripter周围的±2 ERA5压力下的大气变量用于ANN训练。RHI,温度和地球电位对ANN结果的影响最高,而其他动态变量则具有低至中等或高度的重要性。ANN表现出色,UT中预测的RHI的平均绝对误差(MAE)为5.7%,确定的系数(R 2)为0.95,与ERA5 RHI相比,它显着改善(MAE5 RHI(MAE5)(15.8%; R 2 of 0.66)。ANN模型还提高了全套UT/LS和多云UTL的预测技能,并消除了RHI = 100%的峰值。相对于冰光厚度的MeteoSat第二代(MSG)观察到的结果比在没有湿度校正的结果上对大西洋上的关节尾卷心场景进行湿度校正的观察更好。ANN方法可以应用于其他天气模型,以改善湿度预测并支持航空和气候研究应用。
Siemens Healthineers, a global provider of healthcare equipment, solutions and services, with activities in more than 180 countries, has set up Siemens Healthineers-Computational Data Sciences (CDS) Collaborative Laboratory for artificial intelligence (AI) in Precision Medicine in association with the Indian Institute of Science (IISc), Bengaluru with an investment of Rs 1 crore under its Corporate Social Responsibility (CSR) initiative.
牲畜胃肠道中肠甲烷的产生被认为是估计喂养系统中能量代谢的方程中的能量损失。因此,应与方程的其他因素重新校准甲烷排放的特定抑制作用所产生的保留能量。,通常假定饲料中的净能量增加,从而有益于产生功能,尤其是由于瘤胃中甲烷的重要产生而导致反刍动物。尽管如此,我们在这项工作中确认反刍动物的排放并不能转化为生产的一致改进。使用实验数据对能量流的理论计算表明,生产的净能量的预期改善很小,很难检测到使用抑制甲烷生成的饲料添加剂获得的甲烷产生(25%)的中等抑制(25%)。重要的是,当抑制甲烷发生时,使用规范模型的能量分配可能不足。缺乏有关各种参数的信息,这些参数在能量分配中起作用,并且在甲烷的挑衅下可能受到影响。在抑制甲烷发生时,应根据呼吸交换计算热量产生的公式。此外,还需要更好地理解抑制对发酵产物,发酵热和微生物生物量的影响。当前,这过多的H 2及其对微生物群和宿主的后果尚不清楚。2023作者。抑制作用诱导H 2的积累,H 2是用于产生甲烷的主要底物,对宿主没有能量值,并且大多数瘤胃微生物并未广泛使用它。当抑制肠甲烷发生时,所有这些其他信息将更好地说明反刍动物的能量交易。基于可用信息,得出的结论是,不保证肠甲烷抑制作用将转化为更多的进食动物。由Elsevier B.V.代表动物财团出版。这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
IIT Madras 详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授,癌症基因组学和分子疗法中心,IIT Madras说:“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源 此外,确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授,癌症基因组学和分子疗法中心,IIT Madras说:“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源此外,确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”
首次由FrankWürthner领导的团队现在创建了一个具有缺陷的模型系统,该系统使Halides氟化物,氯化物和溴化物可以通过,但不是碘化物。这是在稳定的双层层中实现的,该双层由两个包围空腔的纳米仪组成。穿透的卤化离子在此腔中结合,以便可以测量进入所需的时间。
CP和电荷存储模型。a,通过数值求解Poisson – Nernst – Planck和Navier -Stokes方程获得的纳米纤维内部离子的平均浓度和–200 mV。在模拟中使用的大量离子浓度为10 mM,离子特性为K +和Cl - 。孔的表面电荷为-10 mc M –2。b,CP因子是数值模拟预测的离子浓度的函数。c,d,传统电容器的示意图,其中电荷在空间中分开,并且在换压时可以放电。e,f,一个离子负电容器的示意图,其中电荷被共定位,但仍可以随电压变化而放电。Q与V曲线的负斜率是负电容的特征。信用:自然纳米技术(2025)。doi:10.1038/s41565-024-01829-5