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健康和旅游学生中大脑流失感知的串行调解模型
抽象目的：它的目的是探索自我效能感和财务焦虑水平在健康和旅游学生的生活满意度对大脑流失看法的影响中的串行调解作用。方法：在这项描述性研究中，在Antalya，Türkiye和串行中介模型和回归分析中，使用四个量表，生命满意度，自我效能，经济焦虑量（自我满意度，自我效率，财务焦虑）收集了403名参与者的数据。结果：根据数据，83.3％的旅游业，74.8％的护理，56.5％的牙科和55.7％的医学院学生表示他们正在考虑毕业后正在迁移。生活满意度对自我效能感和对财务焦虑的负面影响产生了积极影响，对财务焦虑的自我效能感具有积极影响。生命满意度对大脑流失有直接的负面影响，而自我效能感和财务焦虑对大脑排水产生了积极影响。学生对生活满意度的看法是大脑流失意图的重要先决条件，自我效能感和财务焦虑对这种影响具有中介作用。最影响其迁移意图的因素是脑力流失态度和教职员工。财务焦虑，自我效能感和出国意图是影响大脑流失看法的变量。结论：本研究中表达的移民意图和大脑消耗态度预测，对该国的医疗保健和旅游服务的可持续性构成了直接和严重的威胁。需要采取干预措施，例如改善财务焦虑和提供生活满意度。关键词：脑力消耗，财务焦虑，生活满意度，移民，自我效能，串行模型分析，学生
大脑雾
您可以尝试什么：·每天吃香蕉，它具有氨基酸色氨酸，该氨基酸色氨酸可以构建感觉良好的化学5-羟色胺 - 有助于情绪波动·服用维生素和补充剂，例如辅酶Q10，l-肉碱，肌酸，肌酸和L-精氨酸。请参考合格的营养学家。·运动·咖啡因从四杯咖啡中含有咖啡因，因为它可以在线粒体的帮助下保护心脏。使用优质的咖啡，但不要忘记它会增加体温，从而增加潮热。·反射疗法可以帮助您睡个好觉，因此可以通过清除白天积累的思维副产品来保护大脑。·吃更少的卡路里并包括更多的蛋白质，因为如果我们吃更多的蛋白质，我们的线粒体释放在能源消耗期间比正常氧气更多，从而产生更高水平的自由基。这可以触发线粒体变化和功能障碍，从而助长与肥胖相关的炎症过程并抑制体内每个细胞的能量产生。
用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
人才出口促进尼日利亚经济发展
尼日利亚已在娱乐和体育等多个服务业领域证明，它拥有能够在全球市场上竞争并赢得机会的人才。已涉足全球价值链的尼日利亚人的收入远远超过那些可能被认为具有同等能力但只在尼日利亚市场运营的同行。Theophilus Afelokhai 目前是 2022 年尼日利亚超级联赛 (NPL) 收入最高的球员，现在效力于 Rivers United，年薪约为 35,000 美元。另一方面，Odion Ighalo 是一名尼日利亚职业足球运动员，他的职业生涯始于 NPL，目前效力于沙特俱乐部 Al Hilal 担任前锋，年薪约为 816 万美元。另一位在尼日利亚开始职业生涯的尼日利亚职业足球运动员 Kelechi Iheanacho 目前效力于英超联赛 (EPL) 的莱斯特城队，年薪约为 576 万美元。与尼日利亚收入最高的本土运动员相比，这些收入将是其收入的 150 倍以上，尽管尼日利亚人有巨大的潜力进入全球价值链，但差距仍然很大。这种差距在其他运动项目中也很明显，托比·阿穆桑在 2022 年世界锦标赛上赢得 100 米栏并打破世界纪录，获得了 170,000 美元，约为
创伤和脑科学：改变我们的工作方式......
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改变自身的大脑
这本书是关于革命性的发现，即通过科学家，医生和共同的患者的故事，人类大脑可以自我改变，从而带来了这些惊人的转变。没有手术或药物，他们就利用了大脑迄今未知的变化能力。有些人是据认为是无法治愈的大脑问题的患者；其他人是没有特定问题的人，他们只是想改善大脑的功能或随着老化而保留他们。在四百年中，这项冒险是不可想象的，因为主流药物和科学认为脑解剖结构是固定的。共同的智慧是，在童年时代之后，大脑只有在开始漫长的衰落过程时就会发生变化。当脑细胞无法正常发育或受伤或死亡时，无法更换它们。，如果部分受损，大脑也无法改变其结构并找到一种新的功能。不变的大脑理论是，天生患有大脑或精神局限性或遭受大脑损害的人将受到限制或损害。想知道是否可以通过活动或精神锻炼来改善或保存健康的大脑的科学家被告知不要浪费时间。一种神经化虚无主义（一种对许多大脑问题的治疗都是无效甚至是无根据的感觉），它在我们的文化中传播，甚至阻止了我们对人性的整体观点。由于大脑无法改变，因此从中出现的人性似乎也一定是固定的和不可变的。
正常的常规脑损伤后不久出现的胶质母细胞瘤......
摘要 胶质母细胞瘤 (GB) 是脑部最常见的恶性肿瘤。这些肿瘤大多是原发性或新生性 GB，其发病迅速，初期症状包括头痛、新发癫痫发作、局灶性神经功能障碍和精神状态改变。GB 的典型放射学特征包括强对比增强、中心坏死和伴有肿块效应的水肿。本文，我们描述了两例原发性 GB 病例——两名女性，年龄分别为 60 岁和 51 岁，她们分别在首次入院后 3.5 个月和 4 个月被诊断出患有 GB。这些患者表现为右侧头痛，神经系统检查结果在正常范围内。他们的初步放射学检查未发现可疑病变，无论是在 T1 加权还是 T2 加权磁共振 (MR) 图像上。这位 60 岁的患者因持续性头痛再次入院，她的 T1 加权 MR 图像显示右颞叶有一个边界清晰的肿块病变，具有强烈的对比增强。此外，T2 加权磁共振图像显示脑沟闭合和中线结构因水肿而肿胀。这位 51 岁的患者因持续性头痛再次入院，她的磁共振图像显示 T1 加权图像上肿块病变具有不均匀的对比增强和坏死，T2 加权图像上肿块病变具有严重水肿的高信号区域。患者接受了开颅手术和大体全肿瘤切除术。值得注意的是，在这两例病例中，病变均在病理上诊断为 GB。因此，应该记住，只有持续性头痛才可能是 GB 的警示信号，在放射学上可见之前，从而强调需要在短时间内进行随访影像学研究。
创伤性脑损伤中的高渗溶液 - Thieme Connect
摘要 本研究旨在评估高渗盐水与晶体液（生理盐水/乳酸林格氏液）在改善创伤性脑损伤 (TBI) 患者临床结果方面的效果。我们以不同的 MeSH 词搜索了 1990 年至今的电子数据库和灰色文献（未发表的文章）。关于 TBI（>18 岁）减压开颅术的随机对照试验、病例对照研究和前瞻性队列研究。临床结果指标包括格拉斯哥昏迷结果量表 (GCOS)、扩展 GCOS 和死亡率。数据被提取到 Review Manager 软件中。共检索并分析了 115 篇符合纳入标准的文章。最终，我们的荟萃分析纳入了五项研究，结果显示，使用高渗盐水的 TBI 患者在出院或 6 个月时获得良好结果的可能性与使用晶体液的患者相比无统计学意义（比值比 [OR]：0.01；95% 置信区间 (CI)：0.03–0.05；P = 0.65）。出院或 6 个月时使用高渗盐水与使用晶体液的死亡相对风险 (RR) 为 RR：0.80；95% CI：0.64–0.99；P = 0.04。亚组分析显示，与晶体液组相比，使用高渗溶液的组干预次数显著减少 OR：0.53；95% CI：0.48–0.59； P < 0.00001，并且还缩短了重症监护病房的住院时间（OR：0.46；95% CI：0.21–1.01；P = 0.05）。高渗盐水减少了经济负担，但既不影响临床结果也不降低死亡率。然而，需要进一步的临床试验来证明高渗盐水与普通盐水/乳酸林格氏液相比，是否在改善 TBI 患者的临床和神经系统状况方面有任何作用。
最佳大脑压缩：准确的训练后量化和修剪框架
我们考虑深度神经网络 (DNN) 在具有挑战性的一次性/后训练环境中的模型压缩问题，在该环境中，我们获得了一个经过精确训练的模型，并且必须仅基于少量校准输入数据对其进行压缩，而无需进行任何重新训练。鉴于新兴的软件和硬件支持通过加速剪枝和/或量化来执行压缩模型，这个问题变得很普遍，并且已经针对这两种压缩方法分别提出了性能良好的解决方案。在本文中，我们介绍了一种新的压缩框架，该框架在统一的环境中涵盖权重剪枝和量化，具有时间和空间效率，并且大大提高了现有后训练方法的实际性能。在技术层面，我们的方法基于 [LeCun、Denker 和 Solla，1990] 的经典最佳脑外科医生 (OBS) 框架的精确和高效实现，该框架扩展到还涵盖现代 DNN 规模的权重量化。从实际角度来看，我们的实验结果表明，它可以显著改善现有后训练方法的压缩-准确度权衡，并且可以在后训练环境中实现修剪和量化的准确复合应用。