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引用：Magnon V，Dutheil F，Tauveron I等。生理指数的增加是否可以预测更好的认知表现：Phycog Randomis
摘要引言，尽管发现不差异，但人们对认知训练计划的兴趣越来越大，以改善认知和预防认知障碍。在维持或提高认知能力方面已经认识到体育活动。基于心理学生理方法，生理指数应部分确定神经元动力学并影响认知作为认知训练的任何影响。这项研究的主要目的是检查改进的生理指数是否可以预测2型糖尿病临床干预计划（T2D）的背景下的认知变量。Method and analysis PhyCog will be a 22-week randomised controlled trial comparing cognitive performance between three arms: (1) physical activity (1 month), a 15-day wash-out, then cognitive training (1 month), (2) cognitive training (1 month), a 15-day wash- out and physical activity (1 month), and (3) an active breathing condition (psychoeducation and resonance frequency breathing for 1 month), then a 15天洗涤，并结合了体育锻炼和认知训练（1个月），从而确定最有效的干预措施，以防止与T2D相关的认知障碍。干预后，将观察所有参与者3个月。该研究将包括81例T2D患者。认知性能和生理变量将在基线（第0 –w0周），在擦洗过程中（W5，72-96小时后第4周），干预结束时（W10）以及随访结束时（W22）进行评估（W22）。感兴趣的主要变量将是执行功能，记忆和注意力。生理测试将涉及全静力负荷，例如心率变异性，微循环，皮质醇和脱氢双足硫酸盐硫酸盐水平。社会人口统计学和身体组成也将是一个考虑因素。评估者都将对结果视而不见。要检验主要假设，将收集生理变量改善与认知变量改善（执行，记忆和注意力）之间的关系。伦理和传播该方案得到了EST III法国伦理委员会（2020-A03228-31）的批准。结果将在同行评审期刊上发布。试用注册号NCT04915339。
l e t t t t e评论：“源自外周血细胞计数和临床迹象的炎症指数的关联以及对治疗的反应
炎症研究杂志2025：18 2283–2284 2283©2025 Tan and Li。这项工作由Dove Medical Press Limited发布和许可。本许可的完整条款可在https://www.dovepress.com/terms.php上找到，并合并了创意共享归因 - 非商业（无体现，v3.0）许可证（http://creativecommons.orgn.org/licenses/byby-nc/by-nc/3.0/）。通过访问您接受条款的工作。只要工作正确地归因于Dove Medical Press Limited，允许未经Dove Medical Press Limited的任何进一步许可就允许进行工作。 有关此工作商业使用的许可，请参阅我们条款的第4.2和第5段（https://www.dovepress.com/terms.php）。允许未经Dove Medical Press Limited的任何进一步许可就允许进行工作。有关此工作商业使用的许可，请参阅我们条款的第4.2和第5段（https://www.dovepress.com/terms.php）。
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恒生中国新经济指数
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恒生中国A股专业化50指数
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每月经济更新 - 威斯康星州税务局
核心指数（不包括食品和能源）12 月上涨 0.2%，而此前 4 个月每个月均上涨 0.3%。12 月上涨的指数包括住房、航空票价、二手车和卡车、新车、汽车保险和医疗保健。个人护理、通讯和酒精饮料指数是当月下跌的少数几个主要指数之一。
讲师。成员MahrukRashıdı
讲师。Member Mahruk Rashıdı Personal Information Mobile Phone: +90 554 916 6310 e-mail: mrashidi@gelisim.edu.tr web: https://avesis.gelisim.edu.tr/mrashidi International Researcher IDs Orcıd: 0000-0002-0002-6645-2427 Yoksis Researcher大学，卫生科学研究所，土耳其，2009年至2017年，伊斯坦布尔大学硕士，卫生科学研究所，土耳其2003年 - 2003年外语波斯语，C1高级研究领域健康科学博士医生学术奖 /职责讲师。 伊斯坦布尔发展大学 成员，护理学院，2019年 - 伊斯坦布尔发展大学学术行政经验系主管，2023年 - 继续陪审团会员资格论文辩护（Master's Defersition（Master's Defersition），论文辩护（Master），Nişantaşı大学，7月，SCI，SCI和AHCI INDEXES，SCISSESESES， 概况，住院和护理诊断的原因国际卫生公平杂志，第23卷，第1卷，第1期，2024年（SSCI）Member Mahruk Rashıdı Personal Information Mobile Phone: +90 554 916 6310 e-mail: mrashidi@gelisim.edu.tr web: https://avesis.gelisim.edu.tr/mrashidi International Researcher IDs Orcıd: 0000-0002-0002-6645-2427 Yoksis Researcher大学，卫生科学研究所，土耳其，2009年至2017年，伊斯坦布尔大学硕士，卫生科学研究所，土耳其2003年 - 2003年外语波斯语，C1高级研究领域健康科学博士医生学术奖 /职责讲师。成员，护理学院，2019年 - 伊斯坦布尔发展大学学术行政经验系主管，2023年 - 继续陪审团会员资格论文辩护（Master's Defersition（Master's Defersition），论文辩护（Master），Nişantaşı大学，7月，SCI，SCI和AHCI INDEXES，SCISSESESES， 概况，住院和护理诊断的原因国际卫生公平杂志，第23卷，第1卷，第1期，2024年（SSCI）成员，护理学院，2019年 - 伊斯坦布尔发展大学学术行政经验系主管，2023年 - 继续陪审团会员资格论文辩护（Master's Defersition（Master's Defersition），论文辩护（Master），Nişantaşı大学，7月，SCI，SCI和AHCI INDEXES，SCISSESESES，概况，住院和护理诊断的原因国际卫生公平杂志，第23卷，第1卷，第1期，2024年（SSCI）
基于灰色关联分析的民航飞行员人为失误因素研究
摘要。针对民航事故涉及人为失误因素较多且具有典型灰色系统特征的情况，利用人为因素分析和分类系统模型，构建了民航事故人为失误因素指标体系。以2008—2011年全球发生的事故数据为基础，采用灰色关联分析法定量分析人为失误因素间的关联性。研究结果表明，影响飞行员人为失误因素的主要因素排序为不安全行为前提条件、不安全监管、组织机构、不安全行为。与二级指标和飞行员人为失误因素关联最密切的因素是飞行员的生理/心理限制，其次是监管违规。还可以定量分析一级指标与相应二级指标之间的关联性以及二级指标之间的关联性。
“多靶点”的定义：通过载体分析识别潜在的多靶点和选择性配体
多靶点药物的设计是药物化学领域的一个重要的研究领域，因为它们已被提议作为治疗复杂疾病的潜在疗法。然而，定义一种多靶点药物并不是一件容易的事。在这项工作中，我们提出了一种矢量分析来测量和定义“多靶点性”。我们开发了诸如配体的顺序和力等术语，最终得出两个参数：多靶点指数 1 和 2。这两个指数的组合可以区分多靶点药物。我们构建了几个训练集来测试这些指数的实用性：一个具有实际亲和力的实验训练集、一个在理论值范围内的对接训练集和一个广泛的数据库训练集。这些指数被证明是有用的，因为它们在计算机和实验数据中独立使用，在大多数训练集中识别出实际的多靶点化合物甚至选择性配体。然后，我们应用这些指标来评估与多发性硬化症相关的靶标的潜在配体虚拟库，根据其在计算机中的行为确定了 10 种可能成为多靶点药物开发先导的化合物。通过这项工作，我们在定义多靶点和药物设计方面树立了新的里程碑。
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此