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52周的开放标签安全性和耐受性试验持续释放，患有注意力缺陷多动障碍（ADHD）
简介。centanafadine（CTN）是一种潜在的一流的去甲肾上腺素/多巴胺/5-羟色胺三重再摄取抑制剂（NDSRI），用于多动症。在2项关键成人ADHD试验中，CTN持续释放（SR）200 mg/d和400 mg/d每天给药两次（BID），大大降低了成人ADHD研究者症状评级量表（AISRS）总分VS Alcobo VS Altbo，并具有良好的安全性和容忍度。CTN SR 400 mg/d在成人多动症中的长期影响。方法。符合DSM-5的ADHD标准的成年人，他们进行了关键性试验或从头招募的NOMORLORLENS有资格参加为期52周，第3阶段的开放标签试验。不受控制的合并症 - 临床疾病，ADHD的未分化诊断，预饮用药物或阳性酒精或药物筛查是排他性的。所有患者（PTS）收到了CTN SR出价，在第8天之前滴定至400 mg/d，此后固定。安全主要通过不良事件（AES）评估；还评估了实验室结果，体格检查，生命体征，心电图，研究药物提取问卷（SMWQ）和哥伦比亚自由杀伤量表评级量表（C-SSRS）。通过AISR，临床全球印象 - 严重性（CGI-S）和ADHD Impact Module-Adult（AIM-A）评估效率。分析基于使用描述性统计的观察结果。基线相对于开放标签试验中的第一个CTN剂量。结果。662分的招募（平均[SD]年龄36.7 [10.1]； 51.1％女性； 82.9％白色），653 ctn sr; 345分完成了试验。治疗 - 紧急AE（TEAES）发生在401分中（61.4％）； 16（2.5％）有严重的茶。常见的中断原因是PT撤离（119; 18％），AES（81; 12.2％），并丢失了随访（41; 6.2％）； 22（3.4％）的PTS因缺乏疗效而中止。普通茶是失眠（8.0％），恶心（7.7％），腹泻和头痛（每个7.0％）。严重的茶在12分中发生（1.8％）；没有CTN相关。特别感兴趣的AE（n = 18; 2.8％）包括皮疹（n = 5; 1个严重），丘疹，皮疹红斑，皮疹大束，皮疹丘疹和荨麻疹（每个）； 3中断。滥用潜力 - 相关的AE发生在31分中（4.7％）。没有发生死亡。SMWQ得分范围很低。每C-SSR的自杀念头/行为发生在13分（2.0％）中。实验室，生命体征或ECG变化没有趋势。基线平均值（SD）AISRS总数，
marais@dougjeff.co.za 收件人：Marais Geldenhuys D
值得注意的是，开普敦市政府于 2024 年 9 月 26 日发出的信函确认，有足够的未分配容量来接收和收集所有类型的废物，并将其处理到拟议开发项目的指定许可垃圾填埋场。市政当局强调，不会容纳任何危险废物、化学或医疗废物，也不会将其进入市政废物管理设施提供的一般废物流。此外，市政当局表示，如果现有的垃圾区用于容纳建筑物的更改、改造或增建以存放垃圾箱，则应将该区域用于拟议开发项目所需的任何额外垃圾箱，或应提供额外的空间。2.4.3. 电力/电力供应：
多幕后注意的视频变压器网络，用于手势识别
摘要 - 动态手势识别是签名者手的姿势，大小和形状的变化，引起的研究领域之一。在这封信中提出了用于动态手势识别的多幕后注意视频变压器网络（MSMHA-VTN）。使用变压器多刻录头注意模型提取了multiscale特征的锥体层次结构。所提出的模型对变压器的每个头部采用不同的注意力维度，使其能够在多尺度上提供注意力。此外，除了单一模态外，还检查了使用multiple模态的识别性能。广泛的实验表明，在NVMENTURE和BRIAREO数据集上，总体精度分别为88.22％和99.10％的总体精度，表现出了卓越的性能。
注意力缺陷多动障碍的数字治疗产品
2020年4月，Endeavorrx®（Akili Interactive Labs）通过Nevo Premarket Review Process（DEN200026）收到了美国食品药品监督管理局（FDA）的营销许可。[2]Endeavorrx®是一种处方装置，被指出“通过基于计算机的测试来改善注意力功能，在8至12岁的儿童中基于计算机的测试，主要是注意力不集中或组合的ADHD，他们患有注意力。与Endeavorrx®互动的患者在数字评估的持续和选择性注意的注意变量（TOVA）的测量测试中表现出改善，并且可能不会在典型的行为症状（例如过度活动）中显示出益处。” Endeavorrx®旨在用作临床医生指导的治疗，药物和/或教育计划的治疗计划的一部分EndeAvorrx®被称为“ ProjectEvo”，在后来的评估中为“ AKL-T01”。
电子系统中故障预测的基于自发的时间点过程模型：提高准确性和解释性
现有的用于预测电子设备故障率的模型通常会显示出差异，与实际测量相比，稳定时期的预测值较高，在流失期间的值较低。尽管它们经常用于模拟时间序列过程中的强度函数，但复发性神经网络（RNN）却难以捕获事件序列之间的长距离依赖性。此外，强度函数的固定参数形式可以限制模型的概括。为了解决这些缺点，提出了一种新颖的方法，利用注意机制在不依赖强度函数的情况下生成时间点过程。为了量化模型和现实分布之间的差异，模型使用Wasserstein距离来创建损失函数。此外，为了提高可解释性和概括性，使用一种自动机制来评估过去事件对当前发生的影响。比较测试表明，这种方法的表现超过了可能的可能性模型，而没有先前了解强度功能和类似RNN的生成模型，从而将相对错误率降低了3.59％，并将错误预测准确性提高了3.91％。
1 - 商业/金融编辑请注意
商业/财经编辑注意：Evertz Technologies 公布了截至 2024 年 10 月 31 日第二季度的业绩。伯灵顿，2024 年 12 月 10 日，软件定义视频网络（“SDVN”）技术的领导者 Evertz Technologies Limited (TSX:ET) 今天公布了截至 2024 年 10 月 31 日第二季度的业绩。2025 年第二季度亮点 - 季度收入 1.253 亿美元，较上一季度增长 12.2% 或 1360 万美元 - 本季度经常性软件、服务和其他软件收入为 5480 万美元，比上年增长 23.7% - 美国/加拿大季度收入为 9490 万美元，比上一季度增加 2080 万美元或 28.2% - 本季度营业收入为 2140 万美元，比上一季度增长 69.7% -季度，比上一季度增长 64.1% - 本季度每股完全摊薄收益为 0.21 美元 - 常规季度股息增加至每股 0.20 美元 季度精选财务信息 合并收益表数据（以千美元为单位，每股收益和股票数据除外）
绿色推荐系统：呼吁注意
推荐系统的计算需求在过去十年中已大大增加，导致能源消耗和碳排放量更高。随着推荐系统在全球行业越来越重要，它们的环境影响正在迅速增长。但是，这个挑战也带来了机会。设计推荐系统以最大程度地减少能源消耗并降低环境成本（这是我们将其定义为绿色推荐系统），不仅可以为可疑性提供直接的收益，而且还可以为公司和用户提供。通过优化资源使用，这些系统可以通过更快的建议降低运营成本，提高效率，甚至可以增强用户体验。本文要求推荐的系统社区紧急将能源效率纳入其设计中，并将其与传统的性能指标一起考虑。解决推荐系统的环境影响是必不可少的，不仅对地球，而且对于该技术的长期生存能力和成本效益至关重要。
使用多尺度的CNN-LSTM注意模型准确预测中国东部温度指标
摘要。近年来，由于全球气候变化的影响和数据科学的快速发展，准确天气预报的重要性变得越来越突出。传统的预测方法通常难以处理气候数据中固有的复杂性和非线性。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于多尺度卷积CNN-LSTM注意结构的天气预测模型，该模型是专门针对中国温度数据预测的时间序列预测的。模型集成了卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）网络和注意机制，以利用空间特征提取，时间序列建模的优势以及专注于重要特征的能力。该模型的开发过程包括数据收集，预处理，功能提取和模型构建。实验结果表明，该模型在高精度上预测温度趋势方面表现出色。最终计算的结果表明，平均平方误差（MSE）为1.978295，均方根误差（RMSE）为0.8106562。这项工作标志着将深度学习技术应用于气象数据，提供了一种有价值的工具，可以提高天气预测的准确性，并为城市规划，农业和能源管理等领域的决策提供必要的支持。
脑外伤患者经过约 6 个月的训练后，数字搜索 > 视觉记忆 > 注意力处理能力有所提高
创伤性脑损伤 (TBI) 会产生身体、认知和情绪症状，称为脑震荡后综合症 (PCS)。认知康复可能有助于恢复或延缓受损的能力。澄清这一点很重要，因为保险公司可能不愿意支付这种治疗费用。为了测试认知康复的有效性，8 名轻度创伤性脑损伤患者同意参加这项实验。每个人都接受了约 6 个月的注意力处理训练、视觉记忆和数字搜索训练，并测量了每个参与者在每次试验中的延迟和准确度。从训练前到训练后，延迟显著减少，准确度提高，效果大小大于 2.0。总之，这些数据表明，6 个月的认知康复显着且强劲地提高了所有患者的表现。
研究助理 I (编号：2401373) 心理学系 项目名称：持续注意力：心理构造、神经机制与临床
研究助理 I (编号：2401373) 心理学系 项目名称：持续注意力：心理构造、神经机制和临床应用 [任期：12 个月] 我们正在寻找一名研究助理，任期 12 个月，负责“持续注意力：心理构造、神经机制和临床应用”项目。这项创新研究项目将利用基于脑电图的脑机接口范式来研究注意力状态与认知表现之间的关系。成功候选人将进行文献综述、开发认知任务并创建基于脑电图的大脑状态分类器。其他职责包括数据收集、管理、分析、手稿撰写和报告准备。候选人应拥有心理学、认知科学、计算机科学或相关学科的学士学位。基本要求包括英语、中文和粤语的书写和口语能力。理想的候选人应表现出对人类行为、脑科学和机器学习的浓厚兴趣，并具备 MATLAB 或 Python 编程技能。我们正在寻找有上进心、负责任、能够独立工作和团队合作的人。掌握使用 R 和 SPSS 进行统计分析的知识将是一个优势，但不是必需的。如需进一步了解该职位，请联系 Clive Wong 博士，邮箱地址为 clivewong@eduhk.hk。