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人工智能应用对尼日利亚当代广播媒体实践的影响：Select
本文研究了人工智能应用对尼日利亚当代广播媒体实践的影响。（AI）人工智能应用程序的概念继续引起不同学者和专业人士的争议和关注。ai作为世界最新技术，通过第四次工业革命加入。这是一种能够模仿人类认知功能的机器智能，例如学习，理解和解决问题。AI有能力撰写文章，新闻报道以及影响编辑过程。研究目标是确定广播运营商中对AI应用的理解水平，以找出AI内容创建和交流的作用以及AI应用程序在尼日利亚IMO州OWORERI的广播媒体媒体中的AI应用的影响。该研究通过使用问卷调查和访谈作为数据收集的研究工具采用了一种研究方法，以吸引媒体从业者和学者，讨论他们对AI技术的理解水平。根据在线样本大小配方的Survey Monkey表示，该研究的抽样尺寸为399。采用的采样技术是简单的随机抽样。数据以表格和简单百分比表示。研究结果表明，181位受访者强烈同意对新技术及其功能能力有所了解，因为AI越来越多地成为我们日常生活的一部分。其他发现表明，媒体部门正在迅速发展AI的应用。因此，研究人员得出的结论是，媒体组织和专业人员应接受该技术并利用它来改善媒体实践。
面向主题的分类算法比较......
摘要 — 运动想象脑机接口设计被认为很困难，因为在特定受试者的数据收集和校准方面存在局限性，而且系统适配要求很高。最近，受试者独立 (SI) 设计受到关注，因为它们可能适用于多个用户，而无需事先校准和严格的系统适配。SI 设计具有挑战性，在文献中显示准确度较低。系统性能的两个主要因素是分类算法和可用数据的质量。本文对 SS 和 SI 范式的分类性能进行了比较研究。我们的结果表明，SS 模型的分类算法在性能上表现出很大的差异。因此，每个受试者可能需要不同的分类算法。SI 模型在性能上表现出较低的差异，但只有在样本量相对较大的情况下才应使用。对于 SI 模型，LDA 和 CART 分别在小样本量和中等样本量下具有最高的准确度，而我们假设如果有较大的训练样本量，SVM 将优于其他分类器。此外，还应考虑用户来选择设计方法。虽然 SS 设计对于特定主题来说更有前景，但 SI 方法对于智力或身体有障碍的用户来说可能更方便。索引术语 — 特定主题的 BCI、独立于主题的 BCI、分类、运动意象、样本大小。
成纤维细胞活化蛋白抑制剂 (FAPI)
摘要：癌症是全球第一大死亡原因，其次是心脏病和中风，是迄今为止死亡率最高的疾病。我们对各种癌症在细胞水平上的运作方式有了很大的了解，这使我们实现了所谓的“精准医疗”，即每次诊断检查和治疗程序都是针对患者量身定制的。FAPI 是可用于评估和治疗多种癌症的新型示踪剂之一。本综述的目的是收集有关 FAPI 治疗诊断的所有已知文献。在四个网络图书馆（PUBMED、Cochrane、Scopus 和 Web of Sciences）上进行了 MEDLINE 搜索。收集了所有包括使用 FAPI 示踪剂进行诊断和治疗的可用文章，并通过 CASP（批判性评价技能计划）问卷进行系统评价。共有 8 条记录被认为适合 CASP 审查，时间范围从 2018 年到 2022 年 11 月。这些研究经过了 CASP 诊断检查表，以评估研究目标、诊断和参考测试、结果、患者样本描述以及未来应用。样本大小和肿瘤类型各不相同。只有一位作者使用 FAPI 示踪剂研究了一种类型的癌症。疾病进展是最常见的结果，没有发现相关的附带影响。尽管 FAPI 治疗诊断学仍处于起步阶段，缺乏坚实的基础将其引入临床实践，但迄今为止，它没有表现出任何阻碍患者给药的附带影响，并且具有良好的耐受性。
循环经济实施对
英国电子邮件的核心电子邮件：bernard.elaho@northampton.ac.uk文章历史：摘要：收到：2024年9月28日，这项研究调查了循环经济实施（CEI）对尼日利亚河流州酒店酒店供应链的影响。采用了一项调查研究设计，针对酒店管理人员，并使用Cochran的公式确定了303名参与者的样本大小。使用了一种简单的随机抽样技术，并通过封闭的问卷收集数据。使用部分最小二平方的结构方程建模（PLS-SEM）分析了响应，并使用用于描述性统计的SPS（SPSS）进行了统计工具。该研究研究了CEI维度（例如循环经济战略（CES），投资水平（LOV））和酒店供应链成果（包括环境影响，经济影响和客户认知）之间的关系。结果揭示了CES与环境影响之间的显着正相关关系（T = 12.578，P <0.05），经济影响（T = 2.27，P <0.05）和客户感知（t = 5.418，p <0.05）。同样，LOV表现出与环境和经济影响以及客户认知的强烈正相关。r²值分别为0.787、0.897和0.843，表明CEI显着预测了这些结果，这表明循环经济实践可以增强酒店业中的可持续性，经济绩效和客户满意度。该研究得出的结论是，CEI是改善河流州酒店供应链绩效的关键因素。
![arXiv:2209.06005v1 [q-bio.NC] 2022 年 9 月 13 日](/simg/9\94c76e4a20b6a5d5690db93c0a110ad77a942097.webp)
arXiv:2209.06005v1 [q-bio.NC] 2022 年 9 月 13 日
摘要：训练一次性学习模型的一个核心挑战是数据空间中可用样本的代表性有限。特别是在网络神经科学领域，大脑以图形表示，这种模型在对大脑状态（例如，正常与自闭症）进行分类时可能会导致性能低下。为了解决这个问题，大多数现有工作都涉及数据增强步骤，以增加训练集的大小、多样性和代表性。虽然有效，但这种增强方法仅限于生成与输入样本大小相同的样本（例如，从单样本矩阵生成大脑连接矩阵）。据我们所知，从单个大脑图生成大脑多图以捕捉节点对（即解剖区域）之间的多种连接类型的问题仍未解决。在本文中，我们前所未有的提出了一种混合图神经网络 (GNN) 架构，即多图生成器网络或简称 MultigraphGNet，它包含两个子网络：（1）多对一 GNN，将大脑多图输入群体整合到单个模板图中，即连接大脑模板 (CBT)，以及 (2) 反向一对多 U-Net 网络，它在每个训练步骤中采用学习到的 CBT 并输出重建的输入多图群体。这两个网络都使用循环损失以端到端的方式进行训练。实验结果表明，与在每个类别的单个 CBT 上进行训练相比，我们的 MultigraphGNet 在增强的大脑多图上进行训练时提高了独立分类器的性能。我们希望我们的框架可以为未来从单个图进行多图增强的研究提供一些启示。我们的 MultigraphGNet 源代码可在 https://github.com/basiralab/MultigraphGNet 获得。
系统审查冠状动脉干预患者双重抗血小板治疗的质子泵抑制剂的功效和安全性：Syst
背景：质子泵抑制剂（PPI）用于预防冠状动脉治疗患者进行双重抗血小板治疗（DAPT）的胃肠道出血。方法：进行了系统的审查，以比较急性冠状动脉综合征（ACS）患者DAPT和DAPT + PPI之间的结果，或接受经皮冠状动脉介入（PCI）的患者与冠状动脉支架植入（PCI患者）（PCI患者），以及用于首次通过序列分析的样本大小进行估算（t）。在2022年11月1日，搜索了PubMed，Embase，Cochrane图书馆和Web of Science数据库，以撰写，以进行随机对照试验（RCT），以比较接受DAPT或DAPT + PPI的ACS或PCI患者的结果。主要结果是胃肠道事件的发病率和主要的不良心血管事件（MACES）。结果：最初的Web搜索检索了786个文献参考。最终，在2009年至2020年之间发表的八篇文章被纳入了系统的综述和荟萃分析中。综合结果确定了DAPT组与DAPT + PPI组之间的MACES内置不显着差异[风险比（RR）= 0.93，95％置信区间（CI）= 0.81-1.06，P = 0.27，P = 0.27，I 2 = 0％]与Gasirenty of Gasirent + Pers相比，D.组（RR = 0.33，95％CI = 0.24-0.45，P <0.00001，I 2 = 0％）。TSA的MACE和胃肠道事件表明，荟萃分析在池中包括足够的试验（所需的样本量= 6874），以实现80％的研究能力。结论：根据我们的结果，与DAPT相比，DAPT + PPI可以显着降低胃肠道结局而不会影响PCI和ACS患者的心血管结局。
典型相关分析和偏最小二乘法识别大脑行为关联：教程和比较研究
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态（例如大脑和行为）之间关联的强大多元方法。然而，当样本量类似于或小于数据中的变量数量时，标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合，即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题，但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题，并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面，包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据（n 均为 .500）。我们使用这些数据的低维和高维版本（即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内）来展示数据维数对模型的影响。最后，我们总结了本教程的关键课程。
便携式充气柔软可穿戴机器人在工业工作期间有助于肩膀
在工厂工作期间的重复架空任务可能会导致肩部受伤，从而导致健康和生产力损失受损。柔软的可穿戴上肢机器人有可能使用软材料和主动控制的有效预防伤害工具。我们介绍了便携式充气肩部可穿戴机器人的设计和评估，用于在肩伸出的任务中协助工业工人。机器人像一件衬衫一样穿着，带有集成的纺织气动执行器，惯性测量单元和便携式致动单元。它最多可提供6.6台牛顿仪的扭矩，以支撑肩膀，并以每分钟六次打开和循环援助。在模拟工业任务期间的人类参与者评估中，机器人降低了激动剂肌肉活动（前，中和后三角肌和二头肌腕骨）高达40％，而关节角度在当前样本大小中的关节角度略有变化，而关节角度却不小于7％，而范围范围不到7％。对控制器参数的组件进一步强调，更高的辅助幅度和较早的辅助时机导致统计上显着的肌肉活性减少。在任务之间具有动态过渡的任务电路期间，基于运动学的机器人控制器对误导表现出稳健性（96％的真实负率和91％的真实正率），表明在不需要援助时对用户的最小干扰。对压力调制概况的初步评估还强调了用户感知和硬件限制之间的权衡。最后，五名汽车工厂工人在飞行员制造区域中使用了机器人并提供了反馈。
加纳可可农业模型的盈利能力和环境可持续性
表1-1按树型和土地尺寸（英亩）的土地包裹（ACRES）4表1-2的加纳和cote d'ivoire的最新收益估计概述，kg/ha 5表1-3表1-3样本框架9表1-4样本大小11的比例分布11表3-1表3-1的三个Cocoa生产模型18 cocoa生产模型3-2比较型号的比较型号21台式限制了3（3-2）3-2（3-2）。研究中受访者的农场特征29表4-2表4-2耕作，农业模型和区域33表4-3农场和农民特征和可可农业模型35表4-4平均区域收益率的摘要统计数据39表4-5表4-5描述性统计41表4-6 OLS回归结果42 OLS ANTRUNIAL ENRAPT STATE 42 COCOA ENRAME ARANEMAT 4-7 COCA ORAPE ARANEMAS 4-7-18-COCA ORASS 45-8-8-8 acreage 46 Table 4-9 Revenue profile, GHS and GHS per hectare 48 Table 4-10 Cost analysis by farm model, GHS per hectare 51 Table 4-11 Cashflow statement per hectare of the cocoa farming models 52 Table 4-12 Responses on cocoa farmers being approached by galamseyers to sell their farms 53 Table 4-13 Farm use for mining activity 53 Table 4-14 Awareness of climate change 55表4-15气候变化的原因55
2 型糖尿病加速大脑老化和认知能力下降：英国生物样本库和荟萃分析的补充发现
图 1：认知缺陷与年龄和 2 型糖尿病诊断都有关。A：使用英国生物样本库的数据集，我们对年龄对五个认知领域的认知表现的影响进行了定量分析。相关变化来自估计的回归系数，以百分比表示，显示在 y 轴上。年龄与所有五个领域的显著缺陷有关，其中执行功能和处理速度的影响最强。B：使用相同的数据集，我们还分析了 2 型糖尿病的认知表现，y 轴上的负值表示表现低于年龄、性别和教育程度匹配的 HC。根据年龄影响，执行功能和处理速度显示出最大幅度的变化。C：我们的荟萃分析证实了英国生物样本库数据中发现的认知缺陷，该分析包括来自 34 项研究的 11 个领域。y 轴显示了与 2 型糖尿病相对应的平均效应大小（Cohen's d）。低于临界线（y=0）的值表示 2 型糖尿病患者的表现不如年龄和教育程度匹配的 HC 的情况。标签旁边的数字标识了跨面板的共同领域。标记大小表示按比例缩放的样本大小（每个区域），如每个面板的右下角所示。在图 C 上，样本量表示单个研究的数量。底层样本量分布可以在 SI 图 1C 和 2C 中找到。误差线为 95% CI。* P ≤ 0.05；** P ≤ 0.01；*** P ≤ 0.001，Bonferroni 校正。