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新冠肺炎后患者的辅助认知训练
摘要 简介 大量确诊为 COVID-19 的患者会出现长期持续性症状。初步证据表明，长期症状的发展在很大程度上与疾病严重程度无关，其中包括认知障碍。对于这些症状，目前尚无经过验证的治疗方法。认知训练干预是一种很有前途的对抗认知障碍的方法。将训练与同时进行的经颅直流电刺激 (tDCS) 相结合可能会进一步增加和维持行为训练效果。在这里，我们旨在研究单独进行认知训练或与 tDCS 结合进行认知训练对 COVID-19 后主观或客观认知障碍患者的认知表现、生活质量和心理健康的影响。 方法与分析 本研究方案描述了一项前瞻性随机开放终点盲法试验。COVID-19 后认知障碍患者将参加为期 3 周的认知训练或确定的肌肉放松训练（开放标签干预）。无论主要干预措施是什么，认知训练组的一半患者将额外接受阳极 tDCS，所有其他患者将接受假 tDCS（双盲、二次干预）。主要结果是干预后评估中工作记忆表现的改善，通过 n-back 任务进行操作。次要结果包括训练和未训练任务的表现以及评估后和后续评估（训练结束后 1 个月）中与健康相关的生活质量的指标。伦理与传播 格赖夫斯瓦尔德大学医学院伦理委员会已批准了伦理批准（编号：BB 066/21）。结果将通过同行评审期刊上的出版物和国家和国际会议上的演讲公布。试验注册号 NCT04944147。
具有机器人辅助妇科手术（RAS）
机器人辅助手术是一种最小的浸润性手术（钥匙孔手术）的一种形式，您的外科医生分别进行4-5个切口，每个切口长约0.5-1 cm。之后，他或她坐在您旁边的控制台上，允许它们在3-D中看到，以示为晶体清除，放大的手术区域的视图，以及在身体内部具有额外运动范围的控制仪器。
印度协助学会第29届年度会议...
Sneha Bhuyar博士Hima Deepthi博士Diksha Tyagi Dr Usha Yadav博士Ram Prakash博士Mala Saxena Dr Monu Pattanayak博士Archana Verma Dr Jayashri Pattanayak博士Prasant Kumar Nayek博士Sanjeeta博士Pehal Jane博士Mamta Mamta Mamta Dr Lilabati Guru Dr Lipsa Dr Lipsa Mishra Manisha Mehta博士Swati Verma博士Prathibha Singh Bhagalpur
机器学习辅助建模、分析和设计
图 1：聚合物复合材料的分类。该图显示了可用于聚合物复合材料的不同类型的基质和增强材料。作为典型的说明性示例，我们在图中进一步解释了纤维增强复合材料、结构复合材料和生物复合材料的分类。颗粒复合材料可以具有嵌入基质中的不同均匀和不均匀形状的颗粒。
增强的定向光发射辅助...
增强的定向光发射，由圆形腔 / stella的谐振bloch表面波辅助。 Boarino，L。； De Leo，N。； Munzert，P。; descrovi，e ..- in：ACS光子学。- ISSN 2330-4022。-6：8（2019），pp。2073-2082。[10.1021/acsphotonics.9b00570]
太阳能辅助二进制蒸气的热力学分析...
本评论文章的主要重点是检查用于从蒸汽主导的资源中发电的电源周期。它讨论了跨批判性CO 2（T-CO 2）功率周期和兰金周期的现象，这些循环已由许多学者进行了广泛的研究。该文章还使用双元周期，地热发电厂和太阳能辅助发电厂简要探索了基于燃料电池的发电厂。本文介绍了这些植物的发电，热效率，能效和发电效率的信息。调查表明，地热发电厂的热效率从6.5％到16.63％，并且驱动效率从7.95％到82％不等，在199.1 kW到19,448 kW的范围内产生功率。太阳能发电厂生产的电源在550.9 kW至4500 kW之间，能源效率在21.93％至57％之间，并且发电效率在50.5％至64.92％之间。使用NH 3 +H 2 O作为工作流体的燃料电池发电厂从1015 kW到20125 kW，热效率在25.4％至70.3％，并且热效率在12.1％和36％之间。本文在这些情况下强调了卡利纳周期的使用。
psilocybin-辅助疗法，用于减少...
摘要简介酒精使用障碍是一种难以治疗的精神障碍，也是公共卫生的重大负担。现有的治疗功效是中等的，复发率很高。初步发现表明，psilocybin是一种迷幻的化合物，可以安全可靠地有意义上有意义的体验，在治疗背景下进行施用时，可能会刺激饮酒行为的积极变化。然而，单个psilocybin及其潜在的神经生物学基础的功效仍然未知。的方法和分析以建立功效，我们将研究psilocybin辅助治疗与安慰剂在随机，双盲，安慰剂对照的12周临床试验中的影响。为20至70岁的90名寻求治疗的患者将通过广告和全科医生或专业治疗单位的推荐从社区招募被诊断为酒精使用障碍的患者。psilocybin或安慰剂将根据剂量之前，期间和之后的心理支持方案进行管理。结果评估将在服药后进行1、4、8和12周。主要结果是从基线到12周的随访的大量饮酒日的百分比减少。伦理和传播伦理批准已从丹麦首都地区卫生研究伦理委员会（H-20043832）获得。所有患者将在筛查前提供有关试验的口头和书面信息。研究结果将由同行评审出版物和会议演讲传播。Key secondary outcomes are as follows: (1) total alcohol consumption, (2) phosphatidyl-ethanol, an objective biomarker for alcohol, (3) plasma psilocin, the active metabolite, to establish a possible therapeutic range, (4) the acute subjective drug experience as a possible predictor of treatment outcome and (5) neuronal response to alcohol cues and cognitive flexibility within corticostriatal通过使用功能性MR脑成像为1周后剂量的途径。
人工智能辅助招聘过程中的性别和种族偏见
学者们为了解性别平等、其决定因素、其对女性和社会的影响以及促进女性平等的适当行动和政策付出了巨大努力。研究涵盖了许多主题，从女性教育和人力资本（Deressa 等人，2009 年；Dumais，2002 年）及其在社会中的作用（例如 Kamin & Vezovnik，2017 年；Kang 等人，2020 年），到她们在公司高级职位中的任命（例如 Smith & Parrotta，2018 年；Smith 等人，2013 年）和绩效影响（例如 Adams & Ferreira，2009 年；Campbell & Mínguez-Vera，2008 年）。尽管进行了一些尝试，但现有的文献综述对这些问题的看法仍然狭隘，仅限于特定主题，例如女学生在 STEM 领域的存在（Yazilitas 等人，2013 年）、教育性别不平等（Minasyan 等人，2019 年）、性别工资差距（Bishu 和 Alkadry，2017 年）、玻璃天花板效应（Jackson 和 O'Callaghan，2009 年）、领导力（Bark 等人，2014 年）、创业精神（Prashar 等人，2018 年）、女性在董事会中的存在（Kirsch，2018 年；Terjesen 等人，2009 年）、多元化管理（Köllen，2019 年）、广告中的性别刻板印象（Grau 和 Zotos，2016 年）或特定职业（Ahuja，2002 年）。现有文献还强调，性别问题及其经济和社会影响是一个复杂的话题，涉及大量可能的前因和结果（Cuberes & Teignier，2014 年）。事实上，从协同的角度看，性别平等行动与其他可持续发展目标（例如可持续发展目标 8，见 Rai 等人，2019 年）协同实施时最为有效（Asadikia 等人，2020 年）。此外，许多文献（例如商业、经济学、发展研究、社会学和心理学）都为实现性别平等贡献了独特的观点。由于现有研究通常涉及具体而狭隘的方面，因此对于不同的问题、情况和解决方案在加剧或减轻性别不平等或其影响方面可能存在哪些关联尚不明确。
关于人工智能 (AI) 辅助临床试验的观点
DOI：10.6026/97320630017616 出版道德声明：作者声明他们遵守 COPE 出版道德准则，如 https://publicationethics.org/ 中所述。作者还承诺，他们与任何其他第三方（政府或非政府机构）无任何关联，且不涉及与本出版物相关的任何形式的不道德问题。作者还声明，他们没有向出版商隐瞒有关本文的任何误导性信息。作者责任：作者对本文的内容负责。官方电子邮件声明：通讯作者声明，并非所有作者都可以收到机构的官方电子邮件。摘要 使用来自 377 名受试者的结构化问卷进行网络调查，记录医疗专业人员对临床试验中人工智能应用（使用已知数据预测未知事件）的看法是有意义的。问卷包含 17 个陈述，分为意识（1,2 个陈述）、感知（3-10 个陈述）和意见（11-17 个陈述）。使用双尾 Fisher 精确检验对受试者之间的数据进行比较，p 值 <0.05 进行数据显着性分析。数据显示，大多数专业人士对人工智能在临床试验中的应用持积极看法。这将加速药物评估过程。然而，在这种情况下，使用人工智能等新兴工具不会取代人类受试者。关键词：人工智能，问卷研究，临床试验。
DICR：AI 辅助、自适应合同审查平台
在正常业务过程中，公司花费大量精力阅读和解释文件，这是一个高度手动的过程，涉及繁琐的任务，例如识别日期和名称或确定合同中某些条款的存在与否。处理自然语言很复杂，而且由于这些文档有各种格式（扫描图像、数字格式）并且具有不同程度的内部结构（电子表格、发票、文本文档），这进一步复杂化了这一过程。我们提出了 DICR，这是一个端到端、模块化且可训练的系统，可自动执行文档审查的日常方面，并允许人类执行验证。该系统能够加快这项工作，同时提高提取信息的质量、一致性、吞吐量并减少决策时间。提取的数据可以输入到其他下游应用程序中（从仪表板到问答和报告生成）。