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Passclaim1 - 肠道健康与免疫力
被认为是正常健康的肠道和免疫功能的东西。因此，虽然可以衡量消化和社会性的许多方面，但很难在被认为是正常范围内的变异者中互相互相益处。尽管如此，重要的是要为消费者，行业和与公共卫生有关的人设定最佳功能标准。消化道最常是功能和健康主张的对象，并且在全球范围内已经存在着大型的肠道食品。旨在降低肠道和免疫系统的正常功能，并描述可用的测量方法。我们已经定义了正常的肠习惯和过境时间，并将其作为疾病风险因素以及如何表现出来的作用。同样，我们试图从主要的属及其代谢方面定义什么是健康的肠道菌群，并列出了确定这些参数的许多，多样化和新颖的方法。事实证明，对于最佳或改进的胃排空，肠道运动，营养和吸收的最佳或改进的界限以及肝脏，肝脏，gallbladder和pancreas等器官的功能。评估食品主张的科学支持的1个过程。
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气候护理联系：
护理工作是任何涉及照顾他人，照顾地球和照顾自己的劳动，所有这些都以基本条件的存在以及时间的可用性以及商品，资源和服务的可用性为前提。护理工作确保了我们的存在所依赖的复杂和寿命的网络；没有它，个人，家庭，社会和经济体将无法生存和繁荣。作为公共物品的护理工作对于福祉至关重要，对于具有生产劳动力的充满活力，可持续的经济至关重要。对可持续发展的护理及其与性别平等的相关性得到了国家和社区的广泛认可，包括在可持续发展目标（SDG）5（SDG）5上的目标（SDG）5，以及所有妇女和女孩的授权：SDG 5.4在公共服务，基金会和社会保护政策中的宣誓和社会性宣言，并估算不同意的护理，并价值不同意，并促进了全方位的社会保护，并促进了家庭的社会统治，基金会和社会统治 - 合适的。却在世界各地，妇女和女孩肩负着不成比例的护理工作，这些工作是未付，未被认可和被低估的。
系统生理学增强功能性近红外光谱超扫描：首次评估研究自发活动的同步
人类是一种社会性物种，在以目标为导向的合作过程中会进行复杂的互动。1 社会认知是此类互动的基础，包括三个主要组成部分：模拟、共情和心理化。标准的模拟概念是指一种功能过程，在此过程中，观察者试图自发地（甚至借助想象力）重现另一个人的相同心理状态。2 首先，Gallese 3 将社会认知归因于一种能够立即理解的具身模拟，并且与镜像神经元系统相关，即在执行有意动作（如运动动作）和观察相同动作时激活的神经系统。研究表明，6 个月大儿童在观察动作时运动皮层会被激活。4、5 第二个组成部分是共情，即分享感受和情感的能力。6 它是自动的，每个人都不一样，并且根据观察者与被观察者的关系类型而有所不同。 7、8 第三，心理化是社会认知的重要组成部分，是解读他人心理状态（如欲望、信仰和意图）的能力。9-11
微生物组脑轴调节社会认知和AMP
和增加生活中心理病理学和饮酒障碍（AUD）的风险增加了。7仍然没有完全解决酒精成瘾发展的过程的性质，但已经提出了肠道微生物组的作用。8，9微生物组 - 脑轴通过刺激细胞因子表达，微生物代谢物，例如短链脂肪酸（SCFAS），色氨酸代谢，皮质醇等通过刺激微生物代谢物来构成交流的双向途径。10开创性的研究表明，经过排毒的患者肠道通透性，肠道微生物组的改变以及与AUD严重程度和渴望有关的循环细胞因子和皮质醇的较高水平的增加，肠道通透性，肠道微生物组的改变以及更高水平的肠道循环细胞因子和皮质醇。9，11有趣的是，肠道微生物的改变与慢性饮酒的社会性受损有关。在从AUD患者到小鼠的肠道微生物组移植后，作者证明了这种操纵诱导的脑功能障碍，例如神经蛋白浮肿和
教育议程中的气候叙事：关于教学研究和环境政策的时间的价值
时间问题。这可能是对科学，教学和社会解释最开放的含义，这是由我们对第三千年教育议程中气候叙事所介绍的文本的反思，方法论，方法论，方法论，经验和纪录片所提及的主要主张。无论如何，他们的方法提出了有关教学研究和社会环境政策的时间价值的广泛而多样的问题，这一事实不容忽视。从这个角度来看，本文的目的是强调及时及时教育的重要性，而不会进一步延迟气候紧急情况所带来的挑战，从而促进对关键问题的系统和严格研究，以便在教育和社会中解决这些问题；特别是当可以观察到气候和教育政策之间的缓慢融合时，西班牙案例说明了这一点。我们通过强调教育研究必须考虑到危机的节奏：从人类学气候变化固有的时间维度（同步和历时性），直到必须在任何社会上促进生活中可持续和公平地等于社会上的社会性过渡中，必须将其作为一个关键因素，直到必须作为关键因素。
人工智能
现阶段，人工智能已经不再仅仅只是一个讨论话题。这些都是非常真实的技术，主要基于人工神经网络。他们的训练采用的是 V. L. Dunin-Barkovsky 制定的巴甫洛夫原理。数学家将巴甫洛夫强化学习称为深度强化学习。 AI分为计算机视觉，即图像的识别和生成；语音识别与合成；自然语言处理（NLP）；图形逻辑AI，mivar逻辑技术。如果单独来看，所有这些都是狭隘的人工智能。但与人类相当的通用智能尚未被创造出来。这样的人工智能必须包含所有技术。鉴于智能出现的社会性和语言性，开发人员非常重视完善 NLP 算法和多智能体环境。不幸的是，随着神经网络的发展，一种称为对抗性攻击的现象出现了，它利用相同的学习机制，迫使经过训练的神经网络犯错误。这一事实使人们对神经网络在日常医学中的未来产生了质疑。人工智能的环境是大数据和数据集。欧洲专家已经开始从医学和制药行业安全发展的角度关注大数据的监管。
102 定义：合法性或必要性[第 2 版；同行评审
摘要 非正规经济的过程已经得到充分证实，但学术文献中对其概念的处理却并非如此。它们构成了跨部门和学科的复杂现象，并产生了同时排斥和鼓励它们的其他因素。对于许多经济中的正式利益相关者来说，它们是必须击败的敌人；对于当局来说，非正式活动被视为国库收入的损失；对于可持续发展目标而言，通过在目标 8 中隐含地承认它们，它们构成了范式转变。同时，对于那些参与非正规经济的人来说，现实是，这是一种生活方式，而不仅仅是一种选择，它会导致所有经济中最具社会性：必需品。学术界对非正规性及其影响没有共识，因此需要从理论构建的角度分析非正规经济的过程，以发现其范围和深度，以及其相互关系和理论含义。为此，通过识别和解构它们的维度并对其在 Google Scholar 中的引用频率进行计数，分析了 102 个非正规经济定义。该分析表明，定义中缺乏文化元素，而文化元素才是造成这种现象的真正根本原因，而且定义中过于突出法律层面。
102 个定义：合法性或必要性[第 2 版；同行评审：1
摘要 非正规经济的过程已经得到充分证实，但学术文献中对其概念的处理却并非如此。它们构成了跨部门和学科的复杂现象，并产生了同时排斥和鼓励它们的其他因素。对于许多经济中的正式利益相关者来说，它们是必须击败的敌人；对于当局来说，非正式活动被视为国库收入的损失；对于可持续发展目标而言，通过在目标 8 中隐含地承认它们，它们构成了范式转变。同时，对于那些参与非正规经济的人来说，现实是，这是一种生活方式，而不仅仅是一种选择，它会导致所有经济中最具社会性：必需品。学术界对非正规性及其影响没有共识，因此需要从理论构建的角度分析非正规经济的过程，以发现其范围和深度，以及其相互关系和理论含义。为此，通过识别和解构它们的维度并对其在 Google Scholar 中的引用频率进行计数，分析了 102 个非正规经济定义。该分析表明，定义中缺乏文化元素，而文化元素才是造成这种现象的真正根本原因，而且定义中过于突出法律层面。
对物种识别的深度学习与捕食者 - 捕集的推断之间的权衡
深度学习用于在几个科学领域的重要应用中使用的计算机视觉问题。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。 但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。 首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。 第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。 在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。 我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。 尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。 此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。 我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。在生态学中，对深度学习的兴趣日益增加，以对大量图像（例如动物物种鉴定）进行重复分析。但是，生态学家的社会性涉及深入学习的广泛采用有挑战性的问题。首先，有一个编程障碍，因为大多数算法都是用python编写的，而大多数生态学家则精通R。第二，深度学习在生态学中的最新应用集中在计算方面和简单任务上，而无需解决潜在的生态问题或进行统计数据分析以回答这些问题。在这里，我们展示了可重复的R工作流程，该工作流程使用Predator-Prey关系作为案例研究整合了深度学习和统计模型。我们说明了在用相机陷阱收集的图像上识别动物物种的深度学习，并使用多物种占用模型来量化空间同时存在。尽管平均模型分类性能，但无论我们分析了地面真相数据集还是分类数据集，生态推断都是相似的。此结果要求在分配的时间和资源之间进行进一步的工作，分配给具有深度学习的模型以及我们通过生物多样性监测正确解决关键生态问题的能力。我们希望我们可重复的工作流对生态学家和应用统计学家有用。