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训练大脑采用健康习惯
完成该计划的参与者应该能够：1。确定大脑在做出与健康相关的决策时如何权衡选项。2。讨论奖励的机会如何被高估。3。列出可能过分习惯并破坏我们的健康的社会因素。4。描述大脑的奖励系统如何被上瘾的物质破坏。5。说明我们如何纠正价值估计，包括重新标记和挑战性期望。6。讨论脉冲控制如何受神经元过程的影响。7。概述了几种说明生活丰富如何改善冲动控制的方式。8。定义并举例说明奖励缺乏综合症。9。减少延迟折现，并确定较少的即时收益。10。识别并打破了有问题的习惯周期。11。描述慢性压力如何增加对即时满足的需求。12。列出了不良幼儿经历对成人压力的几种影响。13。列出了发展更大的压力弹性的几种方法。14。比较和对比习惯可以自动从获得的习惯中进行自动。15。提供了我们如何学习新行为的三个示例。16。列出了几种将新行为变成舒适习惯的方法。17。解释为什么意志力还不够。18。描述解决问题的技能如何发展和消失。19。20。列出了提高解决问题和认知能力的几种方法。使用实现健康饮食和体重的例子来总结关键原则。21。将5个大脑挑战应用于支持有效的医疗保健实践。22。通过开发支持性的医疗保健系统来确定改善患者结果的方法，从而使有效的实践奖励，创造机会，减轻压力并鼓励提供者学习。初始发布日期：08/29/2022到期日期：08/29/2025内容级别：InterMediate
Genai如何在中东改变云采用
在普华永道最新的第28届年度首席执行官调查中强调：中东发现，区域业务领导者认识到AI作为创新的催化剂的潜力，而GCC首席执行官的一半则以“大”或“非常大”的范围信任，而仅仅是三分之一。在过去的12个月中，海湾合作委员会（GCC）中有88％的首席执行官已经采用了Genai，超过了全球平均值，并反映了对技术潜力的更大信心。区域业务领导者对Genai对其财务影响的影响也很乐观，其中70％表明它将在未来12个月内提高盈利能力，而全球仅为49％。本文研究了该地区云采用的不断发展的景观，并探讨了Genai和采用云之间的共生关系，并强调了它们在转型行业中的集体作用。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
Genai如何在中东改变云采用
在普华永道最新的第28届年度首席执行官调查中强调：中东发现，区域业务领导者认识到AI作为创新的催化剂的潜力，而GCC首席执行官的一半则以“大”或“非常大”的范围信任，而仅仅是三分之一。在过去的12个月中，海湾合作委员会（GCC）中有88％的首席执行官已经采用了Genai，超过了全球平均值，并反映了对技术潜力的更大信心。区域业务领导者对Genai对其财务影响的影响也很乐观，其中70％表明它将在未来12个月内提高盈利能力，而全球仅为49％。本文研究了该地区云采用的不断发展的景观，并探讨了Genai和采用云之间的共生关系，并强调了它们在转型行业中的集体作用。
阐明发展中国家平台经济采用的决定因素：具有隐私计算观点的UTAUT2模型的扩展应用
摘要：平台经济已成为各种行业的变革力量，重新塑造了消费者的行为以及企业在数字时代的运作方式。了解影响这些平台的影响对于它们的持续发展和广泛使用至关重要的因素。本研究通过扩展了具有隐私计算模型的技术2（UTAUT2）模型的广泛使用理论和使用技术2（UTAUT2）模型的统一接受和使用理论，从而研究了突尼斯经济平台采用的决定因素。通过应用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）技术，研究提供了显着的见解。结果强调了诸如绩效预期，习惯形成，对技术的信任，感知风险，隐私问题以及对用户行为意图的价格价值以及平台实际使用等因素的关键影响。这些发现提供了对发展中国家平台经济采用的动态的更深入的了解，并为利益相关者提供了宝贵的见解。通过利用这些知识，利益相关者可以培养一个包容性的数字生态系统，推动经济增长，并创造一个有利于在发展中国家广泛采用和使用平台经济的环境。
采用微米 TiO2 颗粒进行摩擦搅拌加工
2 泰国那空帕侬大学教育学院科学系，48000 电子邮件：a Suriya.p@npu.ac.th，b，* p_thanatep@yahoo.com，c，* chaiwelding@ms.npu.ac.th（通讯作者）摘要。由于对具有优异机械性能的材料的需求不断增加，特别是在航空航天和汽车行业，高性能铝基复合材料 (AMC) 的开发至关重要。本研究通过摩擦搅拌处理 (FSP) 用微 TiO 2 颗粒增强 AA6061-T6 铝合金，解决了提高其硬度和冲击能量的需求。主要目标是优化 FSP 参数以改善这些机械性能。采用灰色-田口方法进行多响应优化，重点关注工具转速、横移速度和 TiO 2 颗粒体积。该方法利用田口正交阵列 (OA) 来最小化实验运行，同时仍捕获全面的数据。应用灰色关联分析 (GRA) 来处理多个相关响应，将它们转换为统一的指标，即灰色关联等级 (GRG)。结果确定最佳 FSP 参数为工具速度为 1100 rpm、横移速度为 20 mm/min 和 TiO 2 颗粒体积为 450 mm³，这显著提高了机械性能。比较分析表明，最佳参数将硬度和冲击能量都提高了 15.80 J，GRG 值为 0.905，表明预测结果与实验结果之间存在很强的相关性。确认实验验证了这些结果，GRG 增加了 0.099，表明工艺参数的组合非常有效。研究结果强调了 TiO 2 颗粒体积对复合材料机械性能的显著影响。这些结果为生产先进的 AMC 提供了关键见解，为实现工业应用的高性能材料提供了途径。关键词：铝基复合材料、FSP、Grey-Taguchi 多响应。
采用银烧结芯片粘接的 PCB 嵌入式技术的新功率模块概念
1. 简介 在汽车行业，电气解决方案的高度集成是一大趋势 [1]。因此，行业面临着提供集成度更高、更可靠、更节能的设备的需求 [1-4]。这些设备应安装在汽车有限的空间内。这种内部空间限制以及不断增加的功率密度需要增强散热以在减小尺寸的同时提高性能 [2]。PCB 嵌入式技术是解决这些问题的绝佳解决方案。事实上，它通过优化互连、减小尺寸和重量以实现小型化来提高电源模块性能 [1, 5]。这种优化可降低寄生电感并获得更好的热管理 [1, 6, 7]。本文选择的一个应用示例是智能皮带驱动起动发电机。对于此应用，我们采用了 PCB 嵌入式技术。对于后一种情况，本研究涉及一种新电源模块概念的可行性，该概念包含四个 100 V Si MOSFET ST315N10F7D8，作为单个开关并联，高度集成在 48 V/400 A 电机中，一方面减小体积和重量，另一方面提高热管理和芯片粘接的机械强度。该技术基于将 Si MOSFET 集成到 PCB 内部，使用银浆烧结进行芯片粘接和预浸渍复合纤维层压。本文将重点描述更为坚固的组装工艺，随后对原型进行电气测试以展示其功能，而机械测试将展示其强度。2. PCB 嵌入式组装设计其原理是使用基于厚铜板的绝缘金属基板 (IMS) 来传输大电流并优化散热。芯片堆叠在两块铜板之间以便于嵌入。芯片和铜板之间的连接由银烧结工艺确保。电绝缘由层压在这些铜板之间的预浸渍复合纤维层实现（见图 1）。此外，芯片栅极烧结到铜箔上，并且可以通过镀通孔 (PTH) 访问该铜箔。
机械加工和热处理作为采用直接能量沉积制造的镍基高温合金结构的后处理策略
Francesco Careri、Stano Imbrogno、Domenico Umbrello、Moataz M. Attallah、José Outeiro 等人。加工和热处理作为使用直接能量沉积制造的镍基高温合金结构的后处理策略。《制造工艺杂志》，2021 年，第 61 期，第 236-244 页。�10.1016/j.jmapro.2020.11.024�。�hal-03229886�
采用非接触式卡支付可提高自动收费站的电力和等待时间效率
目前，自动收费站 (ATG) 中的一种电子收费 (ETC) 方法是使用射频识别 (RFID) 技术的非接触式交易。使用 RFID 跟踪和监控物体（汽车）是实时进行的，并且需要跟上物体（汽车）的速度。安装在汽车挡风玻璃上的车载单元 (OBU) 应答器和安装在 ATG 上的路侧单元 (RSU) 是专用短程通信 (DSRC) 系统的主要组成部分，该系统允许汽车和 ATG 相互通信并进行交易，包括在线支付通行费，而无需接触。进行这项研究的动机是通过比较汽车中的 OBU 和自动收费站的 RSU 之间的通信范围以及 OBU 中的电池电量来确定采用非接触式卡支付的自动收费站的功率和等待时间效率。此外，本研究旨在确定仍接触支付卡的 ETC 系统与不接触支付卡（非接触式）且已使用 RFID 技术的 ETC 系统之间的响应时间差异。据估计，与不接触支付卡且已使用 RFID 技术的 ETC 系统相比，仍接触支付卡的 ETC 系统的响应时间更长。本研究使用的方法是设计和制作 OBU 和 RSU 的原型，然后模拟和测量安装在汽车上的 OBU 的范围和响应时间，RSU 安装在 ATG 上。
143例白质病变患者的视网膜评估 对ADHD中的烦躁及其关系的定量分析... VOJTA治疗对唐氏综合症患者步态能力的直接影响：一项试点研究 评估计算机视觉综合征和埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴员工之间的相关因素 社论：脑肿瘤和神经退行性疾病的分子病理学，生物标志物和治疗剂 帕金森氏病的自主功能障碍研究的进步 英国的大麻使用：医学和休闲大麻用户的个体差异的定量比较 跨学科方法通过可持续设计加速了混合可再生能源系统的采用 海洋放线菌：抗菌发现的隐藏宝藏 病例报告：使用全面的心胸MRI方法与免疫检查点抑制剂相关的肌毒性监测：临床病例的见解 引用Xia M，Zhao Y，Yu T，Lin X，Liao G，Jiang Y，Mao J，Peng J和Cai S（2025）基线HBSAG定量和CD4 T细胞计数 社论：皮肤血管炎和血管病 开发用于预测早期不屈服的机器学习模型突出了北极研究中RAID得分实现的强大预测重要性 基于AAV的实验动物中人类疾病建模的向量 瘤胃微生物的影响
与没有这种病变的那些相比，缺血性中风后的预后（3），并且它们经历了更大程度的认知障碍（4）。WML可能是由脑小血管疾病引起的，脑白质血液流量减少（5）。目前，WML的原因通常归因于慢性小血管疾病。一些研究发现，脑灌注减少可能会导致双侧缺血和缺氧，从而导致微循环疾病并恶化神经变性（6）。次要皮质损伤会发生，因为白质纤维之间的连接受损（7）。然而，除了包括年龄和高血压在内的危险因素外，视网膜微血管异常的严重程度与lacunar梗死的发生和发展有关（8）和WMLS（9）（如多项研究中）。减少了视网膜微动菌和微化的数量，以及视网膜内层内层厚度的减小，与认知能力受损，灰色和白色质量较低以及损害的白质网络结构显着相关（10）。