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产前抑郁情绪与儿童认知和...
母亲及其子女（Tomlinson 等人，2005 年、2006 年），其中中低收入国家的情况最为严重（Grantham-McGregor 等人，2007 年）。在贫困背景下，养育困难很常见，可能与照料者的心理健康问题有关（Tomlinson 等人，2005 年、2006 年）。母亲抑郁可能会损害照料行为和母婴互动（Cooper 等人，1999 年），也与婴儿不安全的依恋有关（Tomlinson 等人，2005 年）。然而，人们越来越认识到不同的养育品质或缺陷与特定儿童结果之间的关联特殊性（Grusec 和 Davidov，2010 年；Bornstein 和 Putnick，2012 年）。很多因素都会影响儿童的认知发展，但产前抑郁症会带来直接风险（Evans 等人，2012 年）。中低收入国家的干预措施通常指导父母与孩子玩耍和互动，以改善婴儿和儿童的认知结果（Engle 等人，2011 年；Baker-Henningham，2014 年）。婴儿后期的认知表现可以很好地预测以后的认知功能（Bornstein，2014 年）。南非儿童的认知表现令人担忧，三年级儿童中只有不到一半的表现达到年级水平（基础教育部，2011 年）。生命的最初两年是营养和身体健康的关键窗口期（Aboud & Yousafzai，2015），而认知发展与儿童的营养密切相关（Nyaradi 等人，2013），尤其是在这个早期的关键时期。然而，母亲常见精神疾病与儿童营养不良之间的关联并不一致。虽然南亚（Patel 等人，2003；Anoop 等人，2004；Rahman 等人，2004；Black 等人，2009）和拉丁美洲（de Miranda 等人，1996；Surkan 等人，2008）和非洲（Adewuya 等人，2008）的一些研究在显示母亲精神疾病与儿童营养不良之间的关系方面存在一定一致性；在拉丁美洲（Surkan 等人，2008 年）和非洲（Harpham 等人，2005 年；Tomlinson 等人，2006 年；Adewuya 等人，2008 年）进行的其他研究未发现产后心理疾病与营养不良之间存在显著关联。Philani 项目（le Roux 等人，2013 年）评估了一项由社区卫生工作者（称为导师母亲 (MM)）实施的家访计划，她们致力于解决南非母亲在怀孕期间和产后早期面临的多种健康挑战。导师母亲家访人员的重点是艾滋病毒、酒精、营养以及孕产妇和儿童健康。认知行为原则指导了这种方法，其理念是支持母亲解决问题，而不是为日常挑战提供解决方案。虽然导师母亲没有
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1。探索索尼·拉特纳什·库马尔（Soni Ratnesh Kumar），库玛尔·尼拉（Kumar Neeraj），01综合害虫管理：一项关于烟草pandey sandhya和mishra dev brat caterpillar控制的实验室研究2。传统的护发练习和药用植物性的Priyanka Kumari，Kundan Kumar Ojha 13 Chhattisgarh脱发治疗方法：全面评论和Ashwini Kumar Dixit 3.Tikamgarh区的干旱管理：实施水Rashmi Singh Gaharwar和18“收获作为长期Shashikant Tripathi水安全教授的关键可持续解决方案4.农业浪费对农民的经济益处Aprana Singh博士26 5。评估丁香精油和Neetu Parmar的抗菌特性，Amit Tiwari博士，36丁香提取物针对大肠杆菌尿液分离株Samta Shukla博士，Atul Kumar Tiwari博士6.分析Arun Kumar，Barkha Kumari的货币动态和市场演变40 Attabira＆Ashwini Kumar Dixit的观赏植物行业7。太阳能和太阳能周期期间的地磁活动23 Kirti Mishra，Achyut Pandey博士，50 C.M. Tiwari博士，Shivam Tiwari 8。在Shrikant Kol博士下进行多芳基烃降解的生物修复，Arvind Kumar Tripathi博士53有氧运动条件：透视分析Bharat Kumar Chaudhari博士Atul Kumar Kumar Tiwari博士和Anshu Rani Patel博士对量子点K. K. Pandey的光子应用，Anoop Kumar Pandey 61掺杂的液晶和Rajiv Manohar的综述。TNF-A（G308A）基因多态性与必需的Neelam Soni，Abhilasha Shrivastava 71在Vindhyan人群Arvind Kumar Tripathi中高血压，Smriti Shukla，Smriti Shukla11。在来自Kundan Kumar Ojha的三个植物的二级代谢物，Tinkal Mondal，81 Asteraceae家族的三个植物中，作为针对Priyanka Kumari的潜在抗癌剂，Ashwini Kumar dixit，不同的癌症蛋白12。铝背部侧面场层的浸出，银手指和奎山库玛·帕特尔（Krishan Kumar Patel），撒旦和Mishra1 91座台从支出的结晶硅太阳能电池neeraj dwivedi1 13。CDSE纳米材料的合成及其照片催化A. K. Tiwari1和Atul Kumar Tiwari 95活性降解了蓝色墨水的降解14。与Tiwari，C.M.，Tripathi Laxmi，100太阳能和地磁活动Sharma Devendra，Singh，Singh，Y.K。＆Tiwari，S.K相关的宇宙射线强度的变化表征。15。Eclipta Prestrata（L）Vaibhav Shukla的解剖学筛查，Sadhana Cahurasia 104 16。可再生能源系统Shivani Pandey和Satanand Mishra博士106优化17。研究Mauganj City，Mahima Pandey和Atul Kumar Tiwari博士117（M.P）印度18。评估草药引起的毒性：评论Anshu Rani Patel博士123 19.肠道菌群在昆虫适应极端的Santosh Kumar Agrawal 129环境中的作用20。智能材料及其应用：创新及其Rajiv Tiwari博士，A。C。Pandey博士134对当今世界Suman Upadhyay的影响
kai-wei chang
[2] Hsiang-fu Yu，Cho-Jui Hsieh，Kai-Wei Chang和Chih-Jen Lin，当数据无法填充记忆中时，大型线性分类，第16届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘和数据挖掘的国际会议（KDD 2010）（KDD 2010），最佳研究论文，最佳研究论文，最佳研究论文。[3] Liunian Harold Li, Pengchuan Zhang, Haotian Zhang, Jianwei Yang, Chunyuan Li, Yiwu Zhong, Lijuan Wang, Lu Yuan, Lei Zhang, Jenq-Neng Hwang, Kai-Wei Chang , and Jianfeng Gao, Grounded Language-Image Pre-training, the Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR 2022）。最佳纸决赛入围者，在8161个提交中，有33名，最高0.4％[4] Kuan-Hao Huang，Varun Iyer，I.-Hung Hsu，Anoop Kumar，Kai-Wei Chang和Aram Galstyan。“ Paraamr：AMR反翻译的大规模句法释义数据集。”在计算语言学协会年度会议中（ACL 2023）。区域椅子奖（语义曲目中的顶纸）[5] Nikil Roashan Selvam，Sunipa Dev，Daniel Khashabi，Tushar Khot和Kai-Wei Chang。“尾巴摇晃狗：社会偏见基准的数据集建筑偏见。”在计算语言学协会年会（ACL Short）的年度会议中，2023年。杰出纸奖[6] Hritik Bansal，Yonatan Bitton，Idan Szpektor，Kai-Wei Chang和Aditya Grover。videocon：通过对比标题进行稳健的视频语言对齐。在计算机视觉和模式识别会议上（CVPR，2024）。在ICLR研讨会上有关基础模型数据问题的最佳纸张奖。[7] Pan Lu，Hritik Bansal，Tony Xia，Jiacheng Liu，Chunyuan Li，Hannaneh Hajishirzi，Hao Cheng，Kai-Wei Chang，Michel Galley和Jianfeng Gao。MathVista：评估视觉上下文中基础模型的数学推理。在国际学习表征会议上（ICLR，2024）。被选为口头（7,000份提交中的85个，前1.2％）[8] Hritik Bansal，Nishad Singhi，Yu Yang，Fan Yin，Aditya Grover和Kai-Wei Chang。“ CleanClip：减轻多模式对比学习中的数据中毒攻击。”在国际计算机愿景会议上（ICCV，2023）。为口头选择（在8088个意见中，有195个，前2.5％），ICLR的最佳纸张奖，涉及可信赖和可靠的大型机器学习模型。[9] Tao Meng，Sidi Lu，Nanyun Peng和Kai-Wei Chang。在神经信息处理系统中具有神经化甲骨文的可控文本生成（Neurips 2022）。被选为口头，201311年中有201名最高1.9％[10]洪川张，liunian Harold Li，Tao Meng，Kai-Wei Chang和Guy van den Broeck。“关于从数据中进行推理的悖论。”在人工智能国际联合会议中（IJCAI 2023）。ijcai-23中的前3个引用的论文[11] Sheng Shen，Liunian Harold Li，Hao Tan，Mohit Bansal，Anna Rohrbach，Kai-Wei Chang，Zhewei Yao和Kurt Keutz，Keurt Keutz，剪辑可以剪辑多少愿望和语言？国际学习代表会议（ICLR 2022）。iClr-22 [12] W. Ahmad，S。Chakraborty，B。Ray，K.-W。张。旨在进行程序理解和生成的预先培训。计算语言学协会北美分会（NAACL 2021），NAACL-21的前3个引用论文。太阳。[13] Z. Hu，Y。Dong，K。Wang，K.-W。 Chang和Y。gpt-gnn：图神经网络的生成预训练。ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议（KDD 2020），在KDD-20的前10名引用论文。[14] M. Alzantot，Y。Sharma，A。Elgohary，B.-J。HO，M。Srivastava，K.-W。张。 生成自然语言对抗性示例。 自然语言经验方法会议HO，M。Srivastava，K.-W。张。生成自然语言对抗性示例。自然语言经验方法会议