阶段II:BFDEP的开发健康信念模型(HBM)用于设计BFDEP模块。 HBM模型基于心理和行为理论,这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。 它强调了与健康相关的行为的两个方面:1)避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法,以及2)相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。 该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。 以前的发现表明,基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。 [15]阶段II:BFDEP的开发健康信念模型(HBM)用于设计BFDEP模块。HBM模型基于心理和行为理论,这些理论解释了人类健康的决策和随后的行为。它强调了与健康相关的行为的两个方面:1)避免疾病的愿望或特定健康活动可以预防或治愈疾病的想法,以及2)相信特定的健康相关行动会预防或治愈疾病。该模块的期望结果是根据母亲对相关健康活动的优势和缺点的看法来影响母亲的决定。以前的发现表明,基于HBM的教育计划显示出基于模型构造随着时间的推移而增加参与者的知识的好处。[15]
摘要人工智能(AI)的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家,日本致力于将技术创新整合到日常生活中,包括保存语言,传统,表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友,并计划在日常生活中使用,而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度,例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合,尽管目标仍不清楚。但是,有警告说有太多依赖AI的风险,尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态,在转型过程中,社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字:人工智能,技术,日本文化
妇女和性别少数群体在学术界的领导和资历方面的人数不足。对高等教育中性别的研究(HE)的规模和方法论方法各不相同,从大规模的全球调查到具有访谈和焦点小组的小规模项目,在对早期职业研究人员和博士生的关注方面存在明显的差距,以及他们的经验以及他们的经验从分期计,机构到机构,部门和“部门级别” ”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来,我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。 本文提出了一个新的议程,以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上,以加深我们对他中的性别的理解。 我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义,并考虑使用开源数据,以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解,并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。 关键词:女权主义地理,性别,高等教育,定量地理。”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来,我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。本文提出了一个新的议程,以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上,以加深我们对他中的性别的理解。我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义,并考虑使用开源数据,以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解,并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。关键词:女权主义地理,性别,高等教育,定量地理。
摘要本文通过小组模型和固定影响模型分析了北京和1个中国省和城市的数字经济数据。这些发现如下:首先,数字参与式融资的发展对中国的征服水平,消费结构,消费领域和发展产生了积极影响,主要是因为它影响了中国公民的消费品。第二,通过分析经济发展不同阶段的数字经济指标和数据,据信,数字经济的规模和覆盖范围将对中国的人均消费产生更大的影响。中国的数字经济主要影响居民的城乡结构,区域结构和消费习惯,以实现数字经济的影响。数字经济对面向增长的家庭消费的影响要大得多,而不是对家庭消费。基于发现,还提供了采取行动的建议。政府应加强数字基础设施,改善数字经济生产力和衍生品金融服务,提高公民资金服务的质量,并提高公民成功发展数字经济的负担能力。
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录,并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源,由于难以获得准确的基因型,因此在很大程度上被忽视了。在这里,我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说,STR 占人类基因组的约 3%,超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3]),重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控,包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关,例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7],而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记,并在多种癌症中发挥作用,包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
摘要 虚拟现实 (VR) 技术因其能够为用户提供沉浸式和交互式体验的能力而成为脑机交互和神经科学研究的有前途的工具。作为一种无创监测大脑皮层的强大工具,脑电图 (EEG) 与 VR 相结合为测量这些体验中的大脑活动提供了一个激动人心的机会,从而深入了解认知和神经过程。然而,传统的基于凝胶的 EEG 传感器与 VR 耳机不兼容,而且大多数使用刚性梳状电极的新兴 VR-EEG 耳机在长时间佩戴后会感到不舒服。为了解决这一限制,我们基于导电聚(3,4-乙烯二氧噻吩)聚苯乙烯磺酸盐/三聚氰胺 (PMA) 创建了柔软、多孔且与头发兼容的海绵电极,并通过定制的柔性电路将它们集成到 VR 耳机上,以便在执行 VR 任务期间进行多通道 EEG。我们的 PMA 海绵电极可以在 VR 耳机带自然施加的压力下变形,通过头发与头皮皮肤接触。特定接触阻抗始终低于 80 k Ω ·cm 2,即使在多毛部位也是如此。我们通过在无毛部位记录闭眼时的阿尔法节律来展示我们的 VR-EEG 耳机的功能
EPA-2021-000684 Tyler Spear先生Thrasher Group,Inc。The Thrasher Group,Inc。(Thrasher)目前正在对位于西弗吉尼亚州拉利县海狸(WV)的海狸(一般纬度:37.779085 n,pertitution:81.095882958829的大约287.81英亩)进行大约287.81英亩的土地(下面列出的包裹数字)进行环境尽职调查审查。作为本次评论的一部分,Thrasher要求您办公室维护有关上述属性的任何文件信息的副本。您可能拥有的有关主题财产的任何记录都将不胜感激,因为您的办公室提供的信息是我们环境尽职调查审查的关键且必要的组成部分。我们将感谢您在加快此请求时提供的任何帮助。请随时通过常规邮件将信息发送到Thrasher Bridgeport办公室,或通过电子邮件发送给tspear@thethrashergroup.com。
21922659,JA,从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载,由Wiley在线图书馆,wiley在线图书馆[28/02/2024]。 有关使用规则,请参见Wiley Online Library上的条款和条件(https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions); OA文章由适用的Creative Commons许可管辖21922659,JA,从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载,由Wiley在线图书馆,wiley在线图书馆[28/02/2024]。有关使用规则,请参见Wiley Online Library上的条款和条件(https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions); OA文章由适用的Creative Commons许可
建议的工作流程 建议的工作流程是,该人应该在网站上申请证书,该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头,其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论,即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件,AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案;使用远程医疗来衡量能力和绩效,这可能取决于环境和社会规范
Smid 等人(2020 年)进行了一项系统评价,以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后,仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量:系统评价的主动学习(ASReview;van de Schoot 等人,2020 年)。在 ASReview 中,研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策(相关与不相关),该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章(即基于确定性的主动学习),ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量,同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子,ASReview 被应用于 Smid 等人(2020 年)确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章,同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行,该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测,ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview,使用每篇相关文章作为示例文章一次,并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示,贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%