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利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
早期不同细胞类型与炎症的关系......
寻常痤疮是一种常见的炎症性皮肤病，全球约有 6.5 亿人患有此病 ( 1 , 2 )。痤疮会因其生理和心理社会病变而对患者的生活质量产生负面影响 ( 3 )。微粉刺和粉刺是原发性痤疮病变，由毛囊皮脂腺单位 (PSU) 漏斗部囊性形成引起 ( 4 )，大多数炎症性病变源自粉刺，包括丘疹、脓疱、结节和囊肿 ( 5 )。寻常痤疮从微粉刺到炎症性病变的进展并不总是呈线性关系 ( 6 , 7 )。痤疮的病因复杂且多因素，主要包括皮脂溢和皮脂成分改变、毛囊角化过度、微生物群异常、炎症和免疫反应 ( 8 )。这些因素共同损害 PSU，导致正常毛囊管转变为微粉刺，并进一步发展为炎症性病变 ( 9 )。目前普遍认为，炎症在痤疮发病机制的早期就开始了 ( 10 )。
国际关系 - 仅限 IAS
议会 _____________________________________________________________________________________ 18 外交部 ___________________________________________________________________________ 19 国防部 ______________________________________________________________________________ 20 工商部 _________________________________________________________________ 20 内阁和内阁委员会 ____________________________________________________________________ 20 政府间办公室 ____________________________________________________________________________________________ 21 国家安全委员会 ____________________________________________________________________________ 22 国家安全顾问 _____________________________________________________________________ 23 智库 _______________________________________________________________________________________ 23
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
营养摄入量与铁抑制剂的食物消耗与年轻女性的贫血发生率之间的关系
抽象背景：由于缺乏形成血红蛋白所需的矿物质，年轻女性非常容易受到贫血的影响。与食物消费抑制剂有关的研究很重要，这是贫血风险的描述。目的：本研究旨在确定与蛋白质摄入，维生素C和铁（FE）以及FE抑制剂的消耗有关SMAN 6 Tambun Selatan年轻女性贫血的患病率。方法：使用横截面设计中的定量研究中使用配额采样。在这项研究中，将155名高中生用作学科。轻松触摸GCHB用于测试医务人员的血红蛋白水平。使用半定量食品频率问卷（SQ-FFQ）检查了铁抑制剂的消耗，而蛋白质摄入，维生素C和FE则使用3x24小时的召回来测量。使用卡方（X²）测试的数据分析。结果：统计测试表明，蛋白质摄入量（P = 0.042），维生素C摄入量（P = 0.043），Fe（P = 0.037），食物消耗抑制剂Fe的频率与进餐时间不相邻（P = 0.016）（P = 0.016），咖啡因摄入量（P = 0.040）和融合（P = 0.04）（P = 0.04）（P = 0.04）贫血。结论：由于缺乏FE，蛋白质和维生素C，可能发生贫血。即使铁抑制剂因素不接近进餐时间，也经常消耗抑制剂。以及高摄入咖啡因和单宁。
胰岛素和老化 - 令人失望的关系
在衰老的动物模型中的实验研究，例如线虫，水果环或小鼠，已经观察到胰岛素或胰岛素信号降低会促进寿命。在人类中，高胰岛素血症和伴随胰岛素抵抗与与年龄相关疾病的风险升高有关，暗示了缩短的HealthSpan。与年龄有关的疾病包括神经退行性疾病，高血压，心血管疾病和2型糖尿病。高环境胰岛素浓度可促进脂肪生成和脂肪储存的增加，蛋白质合成的增强以及由于周转率有限而导致非功能性多肽的积累。此外，自噬活动受损，内皮NO合酶活性较少。这些变化与线粒体功能障碍和氧化应激有关。胰岛素合成代谢活性诱导的细胞应激引发了一种适应性反应，旨在维持稳态，其特征是AMP激活激酶的转录因子NRF2激活和展开的蛋白质反应。在长寿的人类中，这种保护性反应比在衰老研究的短暂模型中更有效，从而导致胰岛素对线虫和水果环的影响更强。在人类中，由于胰岛素和胰岛素抵抗水平的增加，对胰岛素诱导的细胞应激的抗性随着年龄的增长而降低，但NRF2激活较少。这些有害的变化可能是通过采用促进胰岛素/胰岛素抵抗水平低的生活方式来包含的，并增强了对细胞应激的适应性反应，如饮食限制或运动所观察到的那样。
肥胖症患者的肠道菌群：与肠道菌群在肥胖症患者中的营养和炎症作用的关系：RE
对营养对粪便菌群的影响的研究及其与肥胖和与体重过大有关的肥胖和炎症的相互作用，已获得相关性，以开出精确的药物。 div>菌群的组成与饮食和生活方式密切相关，直接或间接影响脂肪组织的能量代谢，肠道生理学和稳态，影响肥胖，2型糖尿病，心血管疾病，某些类型的癌症和涉及的炎症过程。 div>对宏基因组机制的理解对于应对临床和流行病学挑战至关重要，并在营养炎症 - 肥胖轴上制定了个性化的治疗策略和健康政策，从它们之间的相互作用及其之间的相互作用及其可能的调节作用至关重要。 div>宏基因组过程的知识会更深入地了解菌群作为肥胖的原因或后果，以及对菌群组成的修改，以优化代谢健康并降低发病率的风险，并详细介绍与OBESITY和OBESITY和炎症相关的慢性疾病的治疗方法。 div>本综述着重于解决肠道菌群与营养，肥胖和炎症的关系，以开发有效的预防和治疗各种慢性代谢疾病的方法。 div>
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
AALBORG大学因果关系工具的原因...
为了实现这一目标，必须增加空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。这是BioPolue项目中任务2.3的重点，该项目旨在“了解海洋和EIA中使用的空间规划和基础设施开发中的因果机制，以探索如何改进这些机制，以增强其在为生物多样性产生变革性行动中的作用中的作用”（生物生物生物项目描述）。任务2.3涉及注释和分析环境影响评估（EIA）和战略环境评估（SEA）报告中的因果关系，从而导致了与空间计划和管理工具相关的因果关系和生物多样性缓解层次结构的因果图工具。建立在这个基础上，系统思维方法提供了一种强大的方法，可以绘制和分析潜在空间变化涉及的因果关系，如因果环图（CLD）所示。这种方法不仅可以补充，而且通过确定互连和反馈产生的最关键要素，过程和动态来显着提高环境评估的有效性。这些因素在空间计划过程中的决策和使用中的使用至关重要。不仅了解直接影响，还了解空间规划的反馈机制，重点和工具可以解决自我生成过程，从而支持计划目标。因此，它增加了在空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。此外，系统分析揭示了系统结构和产生的动态过程，这些过程是由正（增强）和负（平衡）反馈回路的相互作用产生的（Sterman，2000）。这两种机制对于理解在计划，计划和项目的影响下的要素之间的因果关系和非线性动态至关重要。它还促进了可行杠杆点的识别，这是系统中可能受到影响以获得更好结果的关键点。确定这些要点可能会导致有关避免，最小化或弥补潜在影响以及增强生物多样性标准的措施机会的知情建议（Meadows，1997）。因此，通过将这些改进的海洋和EIA工具整合到空间规划过程中，可以大大提高增强生物多样性和实现可持续发展目标的变革性潜力。这种对因果效应的理解的实际影响取决于实际的计划过程和应用程序的上下文。
落实东盟-印度伙伴关系行动计划
和平、进步与共同繁荣（2021-2025） 本《行动计划》指导东盟-印度战略伙伴关系的实施，以实现 2004 年 11 月 30 日在老挝人民民主共和国万象举行的东盟-印度和平、进步与共同繁荣伙伴关系的目标和宗旨；2012 年 12 月 20 日在印度新德里举行的东盟-印度纪念峰会的《愿景声明》；以及 2018 年 1 月 25 日在印度新德里举行的东盟-印度纪念峰会上为纪念东盟-印度对话关系 25 周年发表的《德里宣言》；同时也巩固了 2010-2015 年和 2016-2020 年行动计划在所有共同关心的领域所取得的成就。通过实施本行动纲领，东盟与印度还将致力于支持东盟共同体建设和一体化进程，包括“东盟2025：共同奋进”，建设一个政治上具有凝聚力、经济上一体化、社会上负责任、真正以人为本、以人民为中心、以规则为基础的东盟，缩小发展差距，加强东盟互联互通。双方还将进一步促进合作，应对共同挑战和新出现的挑战，加强在其他国际论坛上就共同关心的问题进行协调，为总体和平、稳定与繁荣作出贡献。在曼谷举行的第34届东盟峰会上通过的《东盟印度-太平洋展望》可作为指导原则，通过东盟主导的现有机制，在《展望》概述的四个关键领域促进东盟与印度的合作，即（i）海上合作、（ii）互联互通、（iii）联合国2030年可持续发展目标（SDGs），以及（iv）经济和其他可能的合作领域，为本地区的和平、繁荣与发展作出贡献。东盟与印度将努力在符合国际法义务和各自国内法律、法规和政策的基础上开展一切合作。 1. 政治与安全合作 政治合作