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World File Search System2021b
使用脑电图衍生的大脑网络属性
中风是全世界死亡与残疾的主要原因（Wolfe，2000； Langhorne等，2011）。在残疾人中，中风后的认知障碍对患者产生重要影响，功能恢复和长期预后。目前，临床医生使用磁共振成像（MRI）或计算机断层扫描（CT）等结构信息（例如中风病变的位置和大小）评估了冲程后认知障碍的风险。一个国际大规模的病变症状映射研究，最近介绍了有关病变大脑中造成认知障碍的大脑位置的重要发现（Weaver等，2021b）。但是，这些使用结构脑成像的方法基于以下前提：在发生中风病变的局部区域中，大脑功能被选择性地受损。但是，在实践中，几个部位的病变可能会导致相同的症状和体征，这是由于共享神经网络的破坏所解释的（Fox，2018）。结果，仅基于MRI中确定的病变位置，很难预测中风后的认知障碍，并且有必要评估病变对整个大脑的广泛影响（Stinear，2010; Carter等，2012）。用于测量功能连通性的工具，该工具不仅评估了特定的大脑区域活动，而且还评估了不同区域之间的相互作用，对于解决此问题可能至关重要（Bressler和Menon，2010； Stinear，2010； Aerts等，2016）。
护士培训指南糖尿病训练
●经过适当培训的工作人员可以监测血糖和安全的胰岛素给药。●可访问的环境供学生随时随地提供自我保健。●合理的住宿，以支持其T1D诊断的完全访问学习环境。●经过培训以应对紧急情况的员工。●在所有学校赞助的活动期间，受过培训以提供护理的员工包括课外活动，学校赞助的田径和实地考察。相比之下，由于缺乏训练有素的护理人员，不允许学校拒绝学术访问或参加学校赞助活动，并且不允许学校要求家庭成员在一天中照顾学生（ADA，2021A； ADA 2021B）。学校必须确保在监测日常糖尿病护理以及应对与血糖水平相关的潜在并发症时，对员工进行适当的培训和监督。虽然训练有素的员工不需要成为医疗保健专业人员，但必须由医疗保健专业人员（即学校护士）进行培训和监督（ADA，2009年）。护士有责任参加专业发展活动或独立研究，以增强自己的专业知识，如果1型糖尿病不是水平的领域（Wolters Kluwer，2020年）。学校护士必须精通他们教和委派的任务（NCBSN，2016年）。委派法律必须由州或管辖权咨询，并非所有州的护理任务均可委托。
基于机器学习的心理学：提倡数据驱动的方法
如今，不同领域的数据呈爆炸式增长，心理学也不例外 (Mabry, 2011; Zhu et al., 2009)。事实上，考虑到当今现代心理学的不同分支 (King University, 2019; Ritchie & Grenier, 2003)，心理学家产生的数据量似乎远没有减少。因此，毫无疑问，将理论模型与正确的数据科学工具相结合，以正确分析实验和调查数据，心理学家将受益匪浅 (Loftus, 1996)。因此，对心理学家进行数据科学培训对于理解和可视化数据、开发预测模型以及促进知识生成至关重要 (Neth, 2021a, 2021b)。换句话说，我们需要从本科课程开始，为心理学学生提供必要的工具，让他们参与数据革命，并在不久的将来能够做出数据驱动的决策 (Jack et al., 2018; Mandinach, 2012; Tolle et al., 2011)。数据科学是一门令人兴奋的多学科和广泛的学科，它使你能够将原始数据转化为理解和洞察力，并涉及通过使用一系列相关主题分析数据来理解现象的原理、过程和技术，这些主题从基础统计和概率（即描述性和推断性统计）到机器学习 (ML) 和人工智能 (AI; Provost & Fawcett, 2013)。广义上讲，有
Goldfields-Perance
•金领域SA3（192人）中只有0.5％的人和0.2％的Esperance SA3（28人）（28人）出生在海外，英国的促值较差，而全州的1.8％的人（44,521人）（44,521人）（公共卫生信息开发单位，2022年）。•大约3.1％的黄金场SA3和埃斯佩兰斯SA3的人中有4.3％的人具有严重或严重的残疾，而全州为4.6％（澳大利亚统计局，2021a）。•大约10％的黄金场SA3人和Esperance SA3的人中有7.0％为残疾人提供无偿援助，而全州为11％（公共卫生信息开发部门，2022年）。•大约22％的金领域的儿童SA3和Esperance SA3中的15％的儿童在一个或多个领域中发育脆弱，而全州为19％（公共卫生信息开发单位，2021b）。•在2016年，据估计，埃斯佩兰斯SA3和479人的金领域SA3中有44人经历了无家可归的无家可归者（澳大利亚统计局，2018年）。埃斯佩伦斯SA3中约有16％的无家可归者和63％的金领域SA3生活在“严重的“拥挤”住宅中，需要至少四个额外的卧室来容纳通常居住在那里的人。
国际飞行员的压力、疲劳、症状的相互作用......
压力、睡眠问题和疲劳，符合稳态理论。飞行任务造成的疲劳风险加剧了压力、睡眠问题和疲劳（Venus & grosse Holtforth，2021a）。其他研究调查了工作相关压力和飞行员的健康（Cahill 等人，2021；Cullen 等人，2020）或心理健康（O'Hagan 等人，2017；Venus & grosse Holtforth，2021b，2022；Widyahening，2007）。飞行员的工作相关压力与更主观的健康疾病有关，例如睡眠困难和疲劳（Omholt 等人，2017；Venus & grosse Holtforth，2021a）。McClung（2013）报告了昼夜节律如何影响或损害情绪。其他研究报告称，飞行时间过长和疲劳可能会损害飞行员的心理健康和情绪（Feijo 等人，2012 年；O'Hagan 等人，2017 年、2019 年；Sloan & Cooper，1986 年）。32.6% 的美国地区飞行员（Fanjoy 等人，2010 年）和 40% 的受访欧洲飞行员报告了较高的倦怠水平，其中 20% 的倦怠水平与住院治疗的倦怠患者相似（Demerouti 等人，2019 年）。倦怠与睡眠问题、失眠和疲劳密切相关（Armon 等人，2008 年；Ekstedt 等人，2006 年；Söderström 等人，2012 年）。
在正向采样方案密度的近乎密度的下限
方案（Schleimer等，2003; Roberts等，2004）是正向方案，可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力，因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担，同时维护窗户保证，大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度，即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中，已经提出了许多新方案，其密度明显低于原始随机最小化方案。例如，有基于打击集的计划（Orenstein等，2016;Marçais等人，2017，2018; Deblasio等，2019; Ekim等，2020; Pellow等，2023），而不是k -mers loukides and loukides and loukides and loukides and loukides和202，使用t -mers（t 尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1
评估贝宁>红棕榈油生产过程中的良好卫生和制造实践
使用的处理方法（Ayompe等，2021； Foong等，2018； Ordway等，2017； Neszmelyi，2014）。这种质量恶化可以由脂质氧化组成，脂质氧化通常由光，热或金属催化（Kärt等，2022）。在西非，除了被用作几乎所有餐食准备的成分外，棕榈油的生产主要是由不知道最佳实践和技术的人们所实践的，用于提高产品的提取产量和产品质量（Houssou等，2020; Gesteiro等，Gesteiro等，2019; Dongho，2019; Dongho等。在加纳，由于所用设备的质量和相关的微生物污染，棕榈油的生产和消费逐渐成为安全问题（MacArthur等人，2021b）。根据Dongho等人的说法。 （2021），在批量销售期间生产和暴露的油可能会受到微生物的污染。 在尼日利亚和喀麦隆（Ayompe等，2021）中强调了类似的卫生风险，并且与生产商缺乏对良好卫生和制造实践的知识有关。 因此，粗棕榈油的消耗可能对消费者有风险，尤其是在未遵循良好卫生规则的情况下产生的情况。 因此，地方一级的生产过程需要改进。根据Dongho等人的说法。（2021），在批量销售期间生产和暴露的油可能会受到微生物的污染。在尼日利亚和喀麦隆（Ayompe等，2021）中强调了类似的卫生风险，并且与生产商缺乏对良好卫生和制造实践的知识有关。因此，粗棕榈油的消耗可能对消费者有风险，尤其是在未遵循良好卫生规则的情况下产生的情况。因此，地方一级的生产过程需要改进。
气候建模的量子计算的机会和挑战
根据政府间气候变化（IPCC）第六次评估报告（Masson-Delmotte等，2021）的说法，全球每个地区的每个地区都已经感觉到人类引起的气候变化的影响（Eyring等人，2021a）。迫切需要更好的气候模型，以使区域预测成为可能，从而可以在缓解和适应方面进行更精确的努力（Shokri等，2022）。气候模型确实会随着每一代的变化（Bock等，2020），与观测值相比，系统偏见仍然是由于模型的水平分辨率有限，通常是数十公里（Eyring等人，2021b）。水平分辨率几公里的模型可以明确表示深度对流和其他动态效应（Hohenegger等，2020），从而减轻了许多偏见（Sherwood等，2014），但计算成本很高。即使考虑到计算能力的预期增加（Ferreira da Silva等，2024; Stevens等，2024），理想的混合ESM的层次结构，结合了机器学习（ML）方法和物理建模，还将继续被要求（Eyring等，2024B）。因此，必须利用新技术来改善和加速气候模型。量子计算机提供了替代计算范式，并且在过去几年中看到了巨大进展，请参见图1。量子硬件的大小和质量正在稳步增加，以及拟议中的量子数量的数量（Sevilla和Riedel，2020），并且一些声称已经实现了量子至上的实验（Lau等人，2022年）。在算法方面，生长 -
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
在正向采样方案密度的近乎密度的下限
方案（Schleimer等，2003; Roberts等，2004）是正向方案，可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力，因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担，同时维护窗户保证，大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度，即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中，已经提出了许多新方案，其密度明显低于原始随机最小化方案。For example, there are schemes based on hitting sets (Orenstein et al., 2016; Marçais et al., 2017, 2018; DeBlasio et al., 2019; Ekim et al., 2020; Pellow et al., 2023; Golan et al., 2024), schemes that focus on sampling positions rather than k -mers (Loukides and Pissis, 2021; Loukides等，2023），在t -mers（t 尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1