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简而言之……增长与移民：解开困惑
我已经讨论了移民对英国经济增长的影响。但也许我们应该从全球角度看问题。毫无疑问，从低收入国家移民到高收入国家（如英国）会提高全球人均 GDP，即使这会降低英国的人均 GDP。这是寻找方法对移民持开放态度的有力理由。但我们需要意识到，大部分好处都归移民自己所有，需要采取一些控制措施，以避免损害一些当地人的利益。
附件样式的神经科学
在婴儿期由主要护理人员制成的依恋风格类型是对以后生活中精神健康的有力预测指标，从而影响了个人如何发展关系，信任，自信心和情感调节。虽然其他因素有助于心理健康和心理病理学的风险，但依恋风格提供了对个人发展的可靠理解，并有助于针对特定需求的干预措施。父母的依恋风格是婴儿依恋样式的有力预测指标，并重现了增强依恋风格的行为。不安全的依恋风格会导致精神健康不良的恶性循环。纵向研究报告说，对于童年时期不安全的人来说，青春期抑郁和自我伤害的可能性更高。该新闻通讯探讨了依恋风格的科学，它们对大脑发育和功能的影响及其对心理健康的影响。尽管未来的新闻通讯将更深入地探讨该主题，但文章着重于依恋风格与大脑之间的关系。研究并未定义个人，而是突出了经验与行为之间的相关性。个人可以通过更好地理解自己的过去和投资自己来有意识地改变自己的未来。本文最初于2022年10月1日在Subkiton发表（https://www.subkit.com/pernillebuelow/posts/the-neuroscience-of-stact---- actactment-styles）。
包容和公平的数字平台经济的政策方法
电子商务正在成为发展中国家赋予妇女权力的有力工具。使用数字平台和电子商务的女性企业家可以找到新的出口市场，接触到更多的潜在客户，并通过网络获得更多订单。然而，培训、性别分析、规划、设计、实施、监测和评估等领域的支持服务需要考虑女性企业家平等使用电子商务的机会，并特别关注对妇女生活和条件的影响。
2023 年度报告 - 生物科学学院
这份文件无法详尽记录我们每天履行使命的所有方式。但它确实提供了我们活动范围的快照，并让我们了解我们的优先事项。它还有力地证明了我们对学生的承诺，以及创建一个支持各种形式的卓越的充满活力的社区。仅举几个例子，2023 年，我们庆祝了“生命的本质”项目 20 周年，这是我们为新生提供的独一无二的项目，继续发展院长研究项目，并开设了生物技术辅修课程。
2022 年 7 月 15 日 - 斯图尔特堡士兵承认犯下针对 COVID-19 救助计划和学生贷款的大规模诈骗罪
SBA 代理总法律顾问 Therese Meers 表示：“这是 SBA 和其他联邦机构共同努力取得的重大成果的又一例证，这些努力旨在揭露和有力应对个人试图滥用 SBA 援助计划而实施的欺诈行为。识别并积极追查不仅损害该机构的财务援助计划，而且损害公众利益，特别是损害我们社区中此类计划的预期受益者的利益的欺诈行为，是 SBA 的首要任务之一。”
人工智能和数据成像在医疗保健领域的重要性
SmartOne 等 AI 公司明白，提供给医疗专业人士的数据必须可靠且准确，但同样重要的是，要以提供最具影响力和可操作性数据的方式处理这些数据。如果向专家提供不正确的数据，可能会对关键业务运营和决策造成毁灭性的影响。然而，通过使用 AI 和智能数据，医疗专业人士可以放心，一旦与值得信赖且经过验证的数据标记公司合作，他们的关键业务决策将更加有力和有价值。
CRISPR/Cas9 解锁大白菜对 TuMV 的抗性
有报道指出，eIF(iso)4E 基因与芸苔属植物的隐性抗性基因紧密相关，因此，该基因可能是芸苔属植物基因组编辑 TuMV 抗性的合适靶标。鉴于 CRISPR/Cas9 已成功通过编辑不同植物中的 eIF 基因来产生对各种病毒的抗性，针对 eIF(iso)4E 基因开发 TuMV 抗性芸苔属植物的潜力是进一步研究的有力途径。
UNIGE 开放档案静息状态大脑活动...
多项神经影像学研究表明，CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而，DWI 分析的时机至关重要，因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外，虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标，但它不够敏感，无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的，而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称，rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态，FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明，fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而，rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果（即意识恢复与昏迷状态；即良好与不良结果）。我们专注于特别具有临床意义的病例，特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。