抽象目标:镰状细胞疾病(SCD)是全球最常见的单基因疾病。心理和行为因素通常被报告为在预测SCD健康结果中起着重要作用。专注于适应特定的健康状况及其治疗时,事实证明,健康与疾病的常识模型(CSM)具有启发式价值。在其他健康状况下,疾病结果直接受到疾病感知的影响。因此,这项研究的目的是探索修订后的疾病感知问卷(IPQ-R)的心理测量专有。设计:我们对517例镰状细胞疾病患者进行了横断面评估,并收集了406 IPQ-R的结果。通过这些数据,我们验证了信仰量表的因子结构和提出的修改,以通过确定的因素分析来改善其对数据的拟合。此外,我们通过探索性因素分析探索了因果归因量表的阶乘结构。结果:初始模型与数据显示不良。在结构修改后,消除了两个具有低负载的项目(模型2),在项目(模型3)和项目重新分配之间添加的协方差(模型4),最后提出的模型提出了与数据的正确拟合。在进行此模型规范之前,我们审查并编辑了九项研究,探讨了IPQ-R的心理计量学特性,以突出其他已将IPQ-R适应特定人群的作者进行的所有修改,并允许与我们自己的修改进行比较。结论:考虑到以前的发现,这项研究表明,在IPQ-R的尺寸结构上需要进一步的工作。
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1。Beomyeol Jeon,Deffef Deffed 2024年6月。”机器学习系统在受约束的环境中。”第一工作:特斯拉。2。rui Yang,2022年4月辩护,获得了2022年5月的学位。“针对智能家居可靠性的新概念。”第一工作:Google。3。le Xu,辩护,2021年9月,获得了2022年12月的学位。”弹性技术来处理实时数据处理系统中的动态。”第一份就业:Cifellows博士后,德克萨斯大学奥斯汀大学Aditya Akella教授。下一个工作(2024):派。4。cong Xie(与Sanmi Koyejo共同咨询),2021年3月卫冕,获得了2021年5月的学位。”良好的通信 - 良好和安全的分布式机器学习。”第一份就业:美国。5。Faria Kalim,于2020年7月辩护,获得了2020年8月的学位。“满足流处理系统中的服务水平目标。”第一工作:苹果,美国库比蒂诺,美国。6。Shegufta Bakht Ahsan,捍卫于2020年4月,获得了2020年5月的学位。”新的一致性的机器 - 新兴分布式系统。”第一工作:美国奥斯汀亚马逊。7。Mainak Ghosh,2018年6月辩护,获得了2018年学位。“有效的数据重新构造了当今的云系统。”第一工作:Twitter,美国旧金山。8。Shadi Abdollahian Noghabi(与Roy Campbell共同咨询),在2018年5月辩护,获得了DE-
对政府和纳税人的保护措施包括碳存储所有者在储存完成后至少30年监视其网站的要求。该立法还为碳管道和存储设施,存储运营商的财务和保险要求以及州资金设定了费用,以支付监控和检查
“我们处于校园中AI基本科学的最前沿。在我们发展科学时,有一个很好的机会可以与应用程序的人建立联系。”“我看到可以转化为诊所的基本癌症科学的影响。癌症免疫疗法 - 个性化医学 - 是AI将帮助我们利用患者的免疫系统清理癌症的主要领域之一。”
矛盾的指示•对伊洛列前前列物或任何赋形剂过敏。•伊洛列伯斯特对血小板的影响可能会增加出血风险的情况(例如活跃的消化性溃疡,创伤,颅内出血)。•严重的冠心病或不稳定的心绞痛,心肌梗死在过去六个月内,如果不受医疗监督,严重的心律不齐,可疑的肺部充血,脑血管事件,心脏衰竭是代偿失调的(例如,在过去三个月内瞬时缺血性发作,中风)。•由于静脉闭塞性疾病引起的肺动脉高压。•先天或获得的瓣膜缺陷,与临床相关的心肌功能障碍与肺动脉高压无关
爱因斯坦的一般相对性彻底改变了我们对重力的理解,将其描述为时空的曲率。但是,当探索黑洞和大爆炸的极端条件时,相对论与量子力学发生冲突,这表明需要更深的理论:量子严重性。在本次会议上,黑洞的作用将被分析为自然研讨会,以测试相对论的局限性并研究新的理论方法。将讨论黑洞的熵,全息原理和信息悖论的概念,这些原理质疑现代物理的基础。的目标是探索寻找统一的量子引力理论的最新进展及其对我们对宇宙的理解的影响,从大爆炸之后的第一时刻到时空本身的结构。
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。(未经同行评审证明)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年2月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.18.25322379 doi:medrxiv preprint
2025年2月19日向大会和伊利诺伊州人民的尊敬的成员:我谨尊重2026财政年度的运营预算。在六年的纪律,负责任的投资和强大的经济发展中,伊利诺伊州将继续翻开过去的页面,并使自己在未来几年内踏上成功之路。我们已经偿还了数十亿美元的旧债务,获得了9个信用评级升级,为我们的养老金系统提供了额外的资金,并将近25亿美元存入了我们的“雨天”基金。一直以来,我们已经将经济增长到1万亿美元以上,并在基础设施,教育,托儿服务等方面进行了历史性投资。这些努力帮助我们建立了牢固的财政基础,改善了伊利诺伊州人的生活,并为我们的孩子们确保了更美好的未来。尽管我们的进步非常出色,但我们无法满足。我们必须仔细研究使我们到这一点的辛勤工作和纪律。这是一个独特的机会,可以超越下一个财政年度,并开始在未来十年开始绘制课程。我向您展示的2026财年预算认真对待这项责任。作为我们连续第七次平衡预算,它保持了我们的财政纪律记录并在我们的手段上工作 - 它以对我们人民依靠的计划和项目的承诺强调了我们的价值观。它将为K-12学校的EBF增加3.5亿美元的资金,使大学通过另一年的奖学金资金更加负担得起,并投资于劳动力发展。真诚,它将通过支持住房,医疗保健和其他关键社会服务来帮助人们摆脱贫困。它将加强我们的基础设施,并通过重建伊利诺伊州计划创造就业机会。它将以我们的经济发展记录为基础,将伊利诺伊州定位,以吸引和保留将为我们的人民带来繁荣的新业务。首先,这项预算是对我们人民的投资 - 为工作家庭提供他们所需的支持和机会。伊利诺伊州比一代人更强大,我们将共同做更多地应对我们未来的挑战和愿望。
1 关于术语的一些说明:在整篇文章中,我们将使用“幻觉面部检测任务”这一术语来表示一种范式,在该范式中,受试者被指示在纯噪声图像中检测面部。重要的是要记住,这项任务不同于典型的“幻觉范式”。在典型的幻觉中(例如 Kanizsa 三角形中的幻觉轮廓),对感官输入的误解主要是由呈现的刺激的特定方面引起的,而在幻觉面部检测任务中,面部感知主要由指令驱动。此外,在一些研究中,术语“幻想性错视任务”与“幻觉面部检测任务”同义使用。幻想性错视被定义为“将感官输入误认为另一个不相关的对象、模式或含义的现象”。最常见的例子是面部幻想性错视,即对日常物体中面部的幻觉感知。使用此定义,“幻觉面部检测”范式可能被归类为“面部幻想性错视”范式。然而,在神经影像学文献中,面部幻想性错视通常使用具有类似面部特征的刺激物以不同的范式进行评估(例如 Dolan 等人 1997 年;Kanwisher 等人 1998 年;Wardle 等人 2020 年)。为了使用一致的术语,我们使用术语“幻觉面部检测”而不是“面部幻想性错视”。