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儿童执行功能电池（CEF-B）跨文化改编对巴西葡萄牙语
本研究旨在描述对儿童执行功能电池（CEF-B）的翻译和跨文化适应过程，旨在评估6至16岁的儿童和青少年的执行职能。进行了六个步骤，以确保过程的质量：1。仪器翻译成新语言； 2。翻译版本的合成； 3。专家对合成版本的评估； 4。目标人群评估； 5。反向翻译和6。试点研究。我们试图确保CEF-B的翻译和适应性在原始语言和目标语言中指令之间的语义，惯用，体验和文化对等方面。结果表明，目标人群对文化充分性的初步证据以及对仪器指示的理解。关键词：神经心理学评估；执行职能；童年;青春期;儿童执行功能电池。
使用机器学习算法确定学生在线教育中的适应性水平
摘要 - 在在线教育的背景下，学生的适应性是他们成功的关键因素。本研究旨在使用机器学习模型来预测在线教育环境中学生的适应性水平。使用了1205个记录的数据集，其中包括几个人口统计和上下文特征，例如年龄，性别，教育水平和机构类型等。数据预处理包括使用单速编码对分类特征的转换。然后将数据集分为培训和测试集，以评估模型的性能。随机森林算法被选择用于分类任务，因为它能够处理具有多个特征的数据及其稳健性，以防止过度拟合。结果表明，随机森林模型在预测适应性水平时的准确性为91.29％。不同类别（“低”，“中度”，“高”）的回忆和F1得分值表示良好的性能，尤其是对于“低”和“中度”类别。本研究收集的所有信息都是匿名的，可确保数据隐私。数据集包括国家和国际层面的数据，提供了广泛而可推广的观点。
特刊``SARS-COV-2先天和适应性免疫反应''
自2019年底以来，人类一直面临着一种新的大型，单链的RNA病毒的出现，称为严重急性呼吸道综合症冠状病毒2（SARS-COV-2），该病毒（SARS-COV-2）导致呼吸道疾病，其具有实质性的发病率和死亡率，称为冠状病毒疾病19（Covid-19）。这个大流行毫不前端动员了全球研究人员和临床医生的努力，以便更好地了解控制SARS-COV-2感染致病性的免疫机制。通常，感染与两个不同的临床特征有关。尽管在大多数情况下（〜90％），感染是无症状的或与轻度症状有关的，但有些患者（约10％）患有更严重的疾病，并患有急性呼吸窘迫综合征，并具有全身性肿瘤，细胞因子风暴，组织损伤，血栓造成的，血栓栓塞并发症以及/或心脏损伤，在约1-2％的情况下可能是致命的。宿主免疫反应的先天和适应性臂对赋予疾病的保护或敏感性至关重要，但SARS-COV-2感染的免疫学特征仍然很少了解。在我们的特刊中，“ SARS-COV-2先天性和适应性免疫反应”，我们提出了13篇文章的汇编，其中包括4个评论和9条来自几个学科的原始研究文章，包括免疫学，病毒学，生物化学和临床数据，这些数据涉及抗SARS-COV-2 SARS-COV-COV-COV-COV-COV-COV-2先天和自适应免疫反应的各个方面。，干扰素反应在解决病毒感染中起着重要作用。SARS-COV-2及其变体与干扰素响应的相互作用是一个核心问题。宿主先天免疫反应针对SARS-COV-2感染是由专用的先天免疫传感器集体被称为模式识别受体（PRRS）的专用组合的特定病毒特征引发的，这触发了专门用于在病原体消除病原体的基因的激活；这些基因通常编码细胞因子，干扰素和趋化因子。在[1]中研究了干扰素反应的诱导及其控制SARS-COV-2复制，尤其是Omicron变体的能力。在[2，3]中回顾了冠状动脉和病毒逃避策略的先天免疫感应机制的不同方面。在[4]中回顾了在上呼吸道（SARS-COV-2的主要入口部位）中发生的至关重要的免疫反应。在参与SARS-COV-2检测的不同PRR之间，Planes等。呈现SARS-COV-2包膜（E）蛋白和TLR2之间相互作用的分子表征[5]。除了TLR2途径外，SARS-COV-2感染还调节了各种细胞基因的表达，在炎症和组织/器官功能障碍中具有重要意义，这在[6]中探讨了。Zanchettin等人的目的是表征Covid-19的新遗传生物标志物。检查了屈服于严重的Covid-19的Covid-19患者中的基因多态性。作者发现了与巨噬细胞激活综合征（MAS）途径其他炎症性疾病中已经描述的等位基因变体的潜在关联[7]。抗SARS-COV-2先天免疫反应的其他重要参与者是含有天然杀手（NK）细胞的细胞毒性细胞，该细胞消除了受感染的细胞并与各种
AI驱动的智能照明系统，用于节能和自适应城市环境
城市照明系统对于安全，保障和生活质量至关重要，但是它们经常消耗巨大的能量，并且缺乏对不断变化的状况的适应性。传统的照明系统依赖于固定的时间表和手动调整，从而导致效率低下，例如过度灌输和能源浪费。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过基于环境条件和人类活动的实时调整，节能和自适应照明来优化城市照明。通过整合运动传感器，天气预报和交通系统的数据，城市可以减少能源消耗，提高安全性并改善居民的生活质量。实验结果表明，能源效率，照明质量和运营成本的显着提高，为智能城市照明系统提供了可持续的蓝图。
印度从缓解措施转变为气候行动中的适应
通过智能城市任务和智能移动解决方案鼓励可持续城市的绿色城市规划。开发气候夸大的基础设施，增强灾难的准备并扩大自然碳汇的造林。清洁能源扩展：扩大太阳能，风能和绿色氢投资，增强电池存储和网格基础设施，并促进废物到能源和生物燃料，以多样化的清洁能量混合物。公正和包容性过渡：支持微型，中小型企业（MSME）和化石燃料工人过渡到绿色工作，同时确保农村和贫困社区的负担得起的清洁能源通道。
面向中风后运动康复的适应性神经反馈：现状与展望
中风是一种严重的健康问题，中风后的运动恢复仍然是康复领域的一个重要挑战。神经反馈 (NFB) 是脑机接口的一部分，是一种使用在线反馈调节大脑活动的技术，已被证明可用于慢性中风人群的运动康复，作为传统疗法的补充。然而，它在该领域的使用和应用仍留下了一些未解决的问题。中风后的大脑病理生理机制仍有部分未知，在临床实践中干预这些机制以促进大脑可塑性的可能性有限。在 NFB 运动康复中，目标是使用脑成像根据患者的临床情况调整治疗，考虑中风后的时间、脑病变的定位及其临床影响，同时考虑到目前使用的生物标志物和技术限制。这些现代技术还可以更好地了解中风后大脑的生理病理学和神经可塑性。我们对使用 NFB 进行中风后运动康复的研究进行了叙述性文献综述。主要目标是分解 NFB 疗法中可以修改的所有元素，从而根据患者的情况和当前的技术限制进行调整。通过这种分析可以实现护理的适应性和个性化，以更好地满足患者的需求。考虑到最近的实验，我们重点关注并强调了各种临床和技术组件。第二个目标是提出一般性建议，并加强限制和观点，以提高我们在该领域的一般知识并允许临床应用。我们强调了这项工作的多学科方法，结合了工程能力和医疗经验。工程开发对于可用的技术工具至关重要，旨在增加 NFB 主题的神经科学知识。这项技术发展源于真正的临床需求，即为公共卫生问题提供补充治疗解决方案，同时考虑到中风后患者的实际临床情况及其导致的实际限制。
基于连续的航路点和可及性分析的不确定性下的安全和适应性自主导航
本文为基于可靠的状态空间可达性分析提供了一种安全自主导航的新方法。后者改善了基于顺序航路点（NSBSWR）框架[1]的已经提出的灵活导航策略[1]，同时考虑了建模和/或感知方面的明显不同的不确定性。的确，NSBSWR是一个新兴的概念，可以利用其灵活性和通用性，以避免频繁的复杂轨迹的计划/重新计划。本文的主要贡献是引入可及性分析方案，作为可靠的风险评估和管理政策，以确保连续分配的航点之间安全自主导航。为此，使用间隔分析来传播影响车辆动力学到导航系统指出的不确定性。通过求解具有不确定变量和参数的普通微分方程，通过间隔泰勒串联扩展方法揭示了所有车辆潜在的可触及状态空间。根据可达集的获得的界限，对导航安全做出了决定。一旦捕获了碰撞风险，风险管理层就会采取行动以更新控制参数，以掌握关键情况并确保适当地达到Waypint，同时避免任何风险状态。几个模拟结果证明了在不确定性下总体导航的安全性，效率和鲁棒性。
白皮书保险2025：适应机遇和挑战的新时代
保险公司在准备2025年时面临着变革时期，迅速发展的趋势重塑了承保，分销和运营策略。商业保险市场已经变得越来越活跃，这是由于新兴风险，转移客户期望以及对专业解决方案的需求不断增长的驱动。对于许多载体，适应这个复杂的环境不再是可选的，这对于长期成功至关重要。来自自然灾难，诉讼压力不断升级的索赔成本和经济波动正在测试携带者的弹性。对整个行业量身定制的覆盖范围的需求，再加上E＆S和专业市场的增长，这是挑战传统的承销和分销方法。同时，自主技术的进步，人工智能的兴起以及劳动力期望的转变为创新和差异化提供了新的机会。同时，经纪人和批发商正在巩固市场能力，重塑获得分销渠道并驱动市场动态变化。经济因素，例如通货膨胀，供应链中断和地缘政治紧张局势，进一步影响了承保盈利能力和客户行为。在这种环境中，创新和适应的能力将确定哪些载体会导致路线和遗留下来。几个关键趋势将塑造商业线路保险的未来，需要决定性行动来应对挑战和捕获机会。更广泛的经济和技术趋势也将在定义行业的未来方面发挥关键作用。从利用AI提高效率和增强承保，到适应自然灾难的不断增长的影响到解决诉讼和转移责任框架的复杂性，承运人必须接受创新以繁荣发展。分销模型正在迅速发展，随着MGA，批发商和数字工具的兴起，可以改变保险公司的到达客户并管理风险。本报告研究了这些趋势，提供了可行的策略，以帮助保险公司在不断变化的市场中驾驶不断变化的景观并将自己定位为领导者。
患有痴呆症风险的老年人接受多模态运动和思维运动训练后的记忆功能和大脑功能连接适应性：一项探索性子研究。
方法：我们对老年人的记忆功能数据进行了二次分析 [ n = 127，平均年龄 67.5 (7.3) 岁，71% 为女性]，随机分配到运动干预组，包括 45 分钟的多模态运动和额外的 15 分钟思维运动训练（M4 组，n = 63）或主动对照组（M2 组，n = 64）。总的来说，两组每天锻炼 60 分钟，每周锻炼 3 天，持续 24 周。然后，我们对从 M4 组 [ n = 9，平均年龄 67.8 (8.8) 岁，8 名女性] 的参与者样本收集的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据进行了探索性分析，这些参与者完成了基线和后续基于任务的 fMRI 评估。研究人员采用了剑桥脑科学认知测试中的四项基于计算机的记忆任务（即 Monkey Ladder、空间广度、数字广度、配对联想），参与者在完成任务时接受了 5 分钟的连续 fMRI 数据收集。使用重复测量的线性混合模型和配对样本 t 检验分析行为数据。所有 fMRI 数据均使用组级独立成分分析和双重回归程序进行分析，并校正体素级比较。
Adapt-Prouner：适应性的结构修剪，用于有效的小语言模型培训
小语言模型（SLM）由于在边缘设备中的广泛应用而引起了学术界和行业的极大关注。为了获得具有强大性能的SLM，传统方法要么从头开始预训练模型，这会产生大量的计算成本，或者压缩/修剪现有的大语言模型（LLMS），这会导致性能下降，并且与预训练相比差不多。在本文中，我们研究了涉及结构化修剪和模型训练的加速方法家族。我们发现1）层面的适应性修剪（适应性培训）在LLM中非常有效，并且对现有的修剪技术的改善具有显着改善，2）适应性修剪，配备了进一步的训练导致模型，可与模型相当，与那些从抓挠中进行预训练的模型相当，3）逐步训练，仅通过促进培训，而仅通过互动而进行较小的培训（仅在较小的培训中），并且仅通过互动而进行互动（仅在较小的情况下），并且促进了较小的培训。一次5％）。对Llama-3.1-8b的实验结果表明，适应性抗性的表现要优于常规修剪方法，例如LLM-PRUNER，FLAP和SLICEGPT，平均在平均基准的准确度中以1％-7％的速度为1％-7％。此外，改编普朗纳（Adapt-Pruner）在MMLU基准测试上恢复了Mobilellm-125m的性能，并通过从其较大的对应物中修剪来降低代币，并发现了超过多个基准标记Llama-3.2-1B的新型1B模型。