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为什么生成学习策略可以改善记忆？
摘要 —生成性学习策略与认知和情感相联系。基于单因素实验设计，75 名被试被随机分配到化学虚拟现实 (VR) 课程，在三种条件下学习：VR、VR+总结和VR+自我测试。使用 emWave 系统记录学习者在学习过程中的情绪状态。使用保留测试测量学习者的学习成果，使用工具测量学习体验。结果表明，与没有生成性学习策略的 VR 课程学生相比，1）在学习过程中进行生成性自我测试策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，学习后积极评价更多，记忆测试分数更高；2）在学习过程中进行生成性总结策略的学生在认知过程中表现出更多积极情绪，但即时记忆分数较低。这些发现为解释生成性总结和自我测试学习策略如何影响基于 VR 的学习提供了新的证据。
锻炼可以改善认知，记忆和执行功能的有效性：系统的伞审查和元 - 米塔 - 分析
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。
引用（温哥华）：Das等。 ，生产用于改善沿海盐水沙质土壤的稻草生物炭。国际生物分子杂志
引用（温哥华）：Das等。，生产用于改善沿海盐水沙质土壤的稻草生物炭。国际生物资源与压力管理杂志，2025年； 16（3），01-13。https://doi.org/10.23910/1.2025.5841。 版权所有：©2025 Das等。 这是根据Creative Commons Attribution-Nononcermercial-4.0国际许可证的条款分发的开放访问文章，允许在作者和源源后的任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。 数据可用性声明：法律限制是对原始数据的公众共享施加的。 但是，作者有权根据要求以原始形式传输或共享数据，但要么符合原始同意的条件和原始研究研究。 此外，数据的访问需要满足用户是否符合道德和法律义务作为数据控制者的义务，以便允许在原始研究之外进行二次使用数据。 资金：LT-05项目的CSIR-IMMT环境与可持续发展部经济支持的工作。 利益冲突：作者宣布不存在利益冲突。https://doi.org/10.23910/1.2025.5841。版权所有：©2025 Das等。这是根据Creative Commons Attribution-Nononcermercial-4.0国际许可证的条款分发的开放访问文章，允许在作者和源源后的任何媒介中不受限制地使用，分发和复制。数据可用性声明：法律限制是对原始数据的公众共享施加的。但是，作者有权根据要求以原始形式传输或共享数据，但要么符合原始同意的条件和原始研究研究。此外，数据的访问需要满足用户是否符合道德和法律义务作为数据控制者的义务，以便允许在原始研究之外进行二次使用数据。资金：LT-05项目的CSIR-IMMT环境与可持续发展部经济支持的工作。利益冲突：作者宣布不存在利益冲突。
新型生物标志物可能会改善胆囊癌的诊断
研究人员分析了Karolinska大学医院的82例患者的血液样本，患有胆囊癌。他们使用了机器学习和蛋白质组学 - 蛋白质结构和功能的最大尺度分析，以识别潜在的生物标志物。通过检查7,500种不同的蛋白质，研究人员能够鉴定651种蛋白质，这些蛋白质取决于患者是否患有癌症或炎症。，八种蛋白质表现出特别高的诊断准确性。，八种蛋白质表现出特别高的诊断准确性。
来自脂肪组织的干细胞可能会改善伤口愈合和疤痕形成
“传统上，干细胞主要是从骨髓或脐带血中收获的，都是相对难以获取的来源。在2001年，发现脂肪组织不仅包含脂肪细胞，而且还包含间充质干细胞 - 支持在组织损伤的情况下充当干细胞的细胞。这为干细胞疗法提供了更容易获得的替代方法。从那时起，这些干细胞已被研究并用于各种应用，包括神经系统疾病，骨关节炎，疼痛治疗和伤口愈合。”
基因替代可以改善小鼠和人类模型的细胞周期蛋白依赖激酶样5疾病
在发布政策中指定了此版本的手稿的重复使用条款和条件。可根据创意共享许可提供的作品可根据所述许可条款和条件使用。有关所有使用条款和更多信息，请参见发布者的网站。
新型纳米运动可以改善膀胱癌免疫疗法
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。
Schrödinger的猫如何帮助改善量子计算机
研究人员Harald Putterman及其同事探讨了一种使用一种称为玻色猫量子量的量子的量子校正量子校正的可能更有效的方法。这些猫码比在硬件级别上本质上是对一种错误（称为稍微翻转）的高度抵抗力，以牺牲更有可能体验另一种类型（称为相位翻转）。此错误偏差使研究人员可以设计量子误差 - 纠正仅着重于处理相位流误差的代码，从而导致总体上更有效的设计，需要更少的额外量子位。
共同自适应训练可以改善fMRI解码的神经反馈
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。