在一个由大趋势主导的世界中,组织要想获得成功,就必须做出前所未有的变革。以气候变化为例。向可持续世界过渡需要彻底重构工业体系——我们如何养活自己;我们如何出行;我们如何建造、供电和制造物品。这项庞大而复杂的任务将影响每个组织、每个行业和每个地区。它高于任何单一行业,需要数千个高度相互依赖的参与者同时转型;涉及巨大的需求方和供应方变化;并且需要快速、大规模地进行。
中风是对精神和身体残疾的普遍威胁,这给病情和残疾率带来了很大的负担[1],中风的发生率从2000年 /年的110万增加到2025年的150万 /年[2,3]。根据研究,中风患者独立生活的能力下降。中风会严重损害患者的心血管功能和大脑。此外,在美国,自2010年以来,中风风险增加了25%。在2030年被先前的研究预测[4]的2030年将生病。因此,探索中风患者的有效治疗方法以提高其认知能力和生活能力非常重要。先前的研究表明,适当的体育锻炼和体育锻炼是中风患者恢复身体机能的有效手段[4-6]。许多研究人员对适合中风患者的运动干预措施进行了大量研究[7,8],绝大多数实验结果表明,有氧运动的治疗作用是最重要的[9]。与传统的康复训练方法相比,有氧运动对心肺功能和脑认知具有更明显的刺激,这可以增强中风患者的认知能力[10],减轻疼痛[11],缓解心血管压力[12],并提高步行能力[13,14]。由于中风后心腔和脑血管功能的下降,中风患者在不同时间的物理功能水平存在差异。尽管已经全面探索了在势后治疗和康复中使用有氧运动,但尚不清楚其在不同康复期间对势头后患者的治疗作用有何治疗作用有何不同。因此,在进行有氧运动干预措施时,治疗师需要根据中风患者的中风持续时间的差异选择适当的运动强度。总而言之,哪种中风患者最适合有氧运动治疗,以及有氧运动是否更适合于势头后持续时间较短的患者或中风后持续时间较长的患者是本综述的主要问题。因此,为了解决差距,我们进行了全面的荟萃分析,将患者分为两个大于3个月且小于3个月的中风时间。在此基础上,本研究旨在提供适合于不同中风期患者康复的锻炼建议和计划。
联系人:Jean A. Frazier,医学博士,马萨诸塞大学陈氏医学院,S3-301,55 Lake Ave.,North,Worcester,MA 01655;Jean.Frazier@umassmed.edu。Li 博士和 Kong 博士担任本研究的统计专家。作者贡献概念化:Frazier、Hooper、Joseph、Cochran、Kim、Fry、Brennan、Msall、Fichorova、Hertz-Picciotto、Daniels、Lai、Boles、Zvara、Jalnapurkar、Schweitzer、Singh、Posner、Bennett、Kuban、O'Shea数据管理:Frazier、Li、Hooper、Joseph、Cochran、Kim、Fry、Brennan、Msall、Fichorova、Hertz-Picciotto、Daniels、Lai、Boles、Zvara、Jalnapurkar、Schweitzer、Singh、Posner、Bennett、Kuban、O'Shea形式分析:Li资金获取:Frazier、Fry、O'Shea调查:Frazier、Joseph、Fry、Msall、Singh、Kuban、O'Shea方法:Frazier、Li、Kong、Hooper、Cochran、Kim、 Brennan、Fichorova、Hertz-Picciotto、Daniels、Lai、Boles、Zvara、Jalnapurkar、Schweitzer、Singh、Posner、Bennett、Kuban、O'Shea 项目管理:Frazier、O'Shea 软件:Li 监督:Frazier、Kong、O'Shea 验证:Li 可视化:Li 撰写 – 原始草稿:Frazier、Li、Posner、O'Shea 撰写 – 审阅和编辑:Frazier、Li、Kong、Hooper、Joseph、Cochran、Kim、Fry、Brennan、Msall、Fichorova、Hertz-Picciotto、Daniels、Lai、Boles、Zvara、Jalnapurkar、Schweitzer、Singh、Posner、Bennett、Kuban、O'Shea
在危机时期,企业需要战略伙伴关系和数字化转型才能生存。在稳定的情况下,数字化转型和联盟管理能力如何共同起作用,以增强危机期间的供应链能力。我们已经开发了一个理论框架,该框架解释了在数字化转型的中介影响下,联盟管理能力如何有助于为前所未有的危机建立供应链能力。该框架强调了关键推动者,例如联盟管理能力,数字化转型,供应链敏捷性和供应链适应性,这对于组织绩效至关重要。我们使用157个人在印度制造业工作的人进行了测试。我们的发现表明,结合联盟管理能力和数字化转型可以增强供应链能力,从而提高了组织对危机的反应能力。数字转换,供应链敏捷性和适应性是危机期间有机疾病表现的关键决定因素。因此,在危机时期,使用数字技术提高其敏捷性和适应性的公司更有可能表现良好。为了收集定性数据,我们采访了主要参与者(n = 27),并确定了用于供应链的数字转换策略的四个关键推动力:协调,数字领导力,数字文化和数字人才管理。我们的研究对数字转型中的动态能力视图提供了详细的理解,突出了关键驱动力的竞争优势。
背景:童年是神经发育的关键时期。我们研究了儿童期为乐趣而阅读(RfP)是否与青少年的认知、心理健康和大脑结构评估有关。方法:我们在美国大型国家队列(10 000 多名青少年)中进行了一项横断面和纵向研究,使用完善的线性混合模型和结构方程方法进行双胞胎研究、纵向和中介分析。还进行了双样本孟德尔随机化(MR)分析以寻找潜在的因果推断。控制了包括社会经济地位在内的重要因素。结果:早期开始的长期儿童期RfP(早期RfP)与认知测试表现呈高度正相关,与青少年的心理健康问题得分呈显著负相关。这些早期RfP得分较高的参与者表现出中等程度的总大脑皮层面积和体积较大,包括颞叶、额叶、岛叶、上边缘在内的区域也有所增加;左侧角回、海马旁回;右侧中枕回、前扣带回、眶区;以及皮层下腹侧间脑和丘脑。这些大脑结构与他们的认知和心理健康得分显著相关,并表现出显著的中介作用。早期RfP与随访中较高的晶体认知和较低的注意力症状纵向相关。青少年时期每周大约12小时的规律RfP在认知上是最佳的。我们进一步观察到早期RfP具有中等显著的遗传性,环境因素也有相当大的贡献。MR分析揭示了早期RfP与成年认知表现和左侧颞上结构之间存在有益的因果关系。结论。这些发现首次揭示了早期RfP与后续大脑和认知发展以及心理健康的重要关系。
数据充斥着整个世界。联网汽车和智能工厂提供了大量新的物联网数据流,网络点击流、社交媒体和其他渠道可以收集到种类繁多的结构化和非结构化消费者数据。再加上来自企业系统(ERP、CRM、PLM、供应链、WMS 等)的传统数据,很快就会发现汽车制造商现在可以访问以前从未有过的大量信息。在这个数据丰富的生态系统中,最善于利用数据进行分析和实现业务流程现代化的竞争对手将在利用新机会和降低风险方面获得先发优势。
引言和背景:理解火星气候发展中最重要的综合性之一是似乎高度矛盾的双重情景 - 诺阿西(Ln)(Ln)(Ln) - 过时的hesperian(eh)环境气候和历史(图。1)。是广泛的河谷网络(VN)及其经常相关的封闭式湖泊(CBL)和开放式湖泊(OBL)[1-3]的广泛案例和丰富的地理证据[1-3],并与高度的影响曲局和Landgrada-teisis compland/and and-semient and and and and and and and and and and and and and and Arifient and Ariend and Ariend and Ariend and Ariid a”气候”(WW模型)[5]具有平均年度温度(MAT)> 273K,并且降雨超过LN-EH中的Regolith引起径流并形成VN-CBL-OBL的渗透能力,然后再过渡到今天[6] [6]。另一方面,全局临床模型(GCM)指出了相对于今天(微弱的年轻太阳; fys)[7-9]的低太阳能死亡的重要性[7-9],并预测了MAT 〜225 K(图。1)和绝热冷却效果(ACE),导致高地中的雪和冰的沉积和保留[7-9]。在这些冷冰(CI)模型中,环境气候在水的273 K熔点下方48 K(图1),并且在没有某种瞬时因子的情况下显得稳定,以诱导IH和径流熔化以产生VN- OBL-CBL。
诺和诺德、阿斯利康、安进、艾伯维、罗氏、葛兰素史克、礼来、赛诺菲、诺华、百健和百时美施贵宝均在 2023 年签署了至少一笔价值 10 亿美元或以上的交易。默克公司于 4 月收购了免疫学专家 Prometheus Biosciences,突破了 100 亿美元大关。今年最大的收购方当属辉瑞公司,该公司继续将其在新冠疫情中的商业成功转化为新的收购,于 3 月斥资 430 亿美元收购了 Seagen。Seagen 交易是自 2019 年 9 月艾伯维在疫情爆发前以 630 亿美元收购艾尔建以来最大的生命科学收购案。我们预计大型制药公司将在 2024 年继续进行这些更大规模的交易;2023 年的上升不是昙花一现,而是并购浪潮大规模回归的开始。
摘要 - 在本文中,开发了一种自适应轨迹同步控制器,该控制器是在机器人模型参数(包括非线性参数摩擦术语)中的通信时间延迟和不确定性的情况下将机器人关节轨迹同步到人类关节轨迹的。通过解释人类机器人协作任务中出现的时间延迟,例如,使用图像处理估算人类轨迹或传感器融合以进行轨迹意图估计或计算限制,将控制器同步到人类轨迹。开发的自适应时间延迟同步控制器采用了新的积分并发学习(ICL)基于基于神经网络参数估计的参数更新定律。使用Lyapunov-Krasovskii函数分析证明了同步和参数估计误差的最终有界稳定性。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果,以验证所提出的同步控制器的性能。使用人类机器人同步示例提出了蒙特卡洛模拟的结果,以验证所提出的同步控制器的性能。
图 7 脑电图 alpha 功率与微状态 C 和 E 的时间参数之间的关联。(a)从后部(POz;红色圆圈)电极获取的非周期调整脑电图频谱图,其中地形图显示 alpha 功率的整体头皮分布。(b)alpha 功率与微状态 C(闭眼、睁眼)和微状态 E(闭眼)之间的相关性。在闭眼和睁眼记录中,对于微状态 C,alpha 功率与所有四个微状态特征(GEV、持续时间、覆盖范围、发生率)显着正相关。在闭眼条件下,alpha 功率与微状态 E GEV、覆盖范围和发生率也呈显着负相关。