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Biid多样性与包容策略
种族/种族我们的“英国机构室内设计学生的多样性分析”表明，有29％的室内设计学生来自少数民族背景，而总体学生人数的23％。我们的研究生成果分析表明，毕业后18个月的室内设计相关工作中，有33％的少数民族背景的毕业生与35％的白人毕业生一起使用。在我们的“室内设计多样性”调查中，超过22％的受访者同意“我认为我的种族/种族为室内设计进展的障碍''。目前尚无关于整个英国室内设计专业种族多样性的国家统计数据，但室内设计活动和媒体报道有强有力的轶事证据，即当前的职业并不反映英国的种族多样性。总的来说，虽然似乎并没有障碍少数民族背景的学生学习室内设计的障碍，但从长远来看，他们似乎确实有各种障碍。
ivermectin，一种源自抗寄生虫药物的潜在抗癌药
伊维菌素是一种带有16元环的大花环抗寄生虫药物，可广泛用于治疗许多寄生虫病，例如河流盲，象象和sc虫。satoshi'Omura和William C. Campbell赢得了2015年诺贝尔生理学或医学奖，因为它发现了伊维菌素对寄生疾病的出色效力。最近，据报道，伊维菌素通过调节多种信号通路来抑制几个肿瘤细胞的增殖。这表明伊维菌素可能是具有巨大潜力的抗癌药物。在这里，我们审查了伊维菌素抑制不同癌症的发展并促进程序性细胞死亡的相关机制，并讨论了伊维菌素作为肿瘤治疗的抗癌药物的临床应用的前景。
伊维菌素作为治疗covid-19
摘要简介COVID-19案例正在激增；但是，没有有效的治疗或疫苗可用于其工具。正在审查许多临床试验，用于使用COVID-19的不同药物，生物制剂和疫苗。一种众多的经验方法是重新利用可获得药代动力学和安全性数据的现有药物，因为这将有助于药物开发过程。本文讨论了在Covid-19中使用伊维菌素的证据，伊维菌素是一种具有抗病毒特性的抗寄生虫药物。方法利用其临床意义的属性进行了对药物的合理综述。使用人工智能（AI）基于基于人工智能（AI）的基于基于仿真的研究，通过虚拟实施例对药物结构和可实现的病毒靶标（可实现的病毒靶标）实现了更全面的理解。结论某些研究强调了伊维菌素在Covid-19中的重要性。但是，它需要更随机对照试验（RCT）和剂量反应研究的证据才能支持其使用。在使用AI和经典力学模拟方法对伊维法蛋白的分子相互作用特异性的基于硅酸盐的分析中，表明伊维沙蛋白与病毒蛋白靶标的阳性相互作用，这是SARS-COV 2 N-蛋白NTD（Nucleocapsid蛋白N-N-Terminal ntdD）的带动性。
伊维菌素对 SARS-CoV-2 有病毒定向作用吗？
1 洛林大学和法国国家科研中心，LPCT UMR 7019，F-54000 南锡，法国。 2 瓦伦西亚大学物理化学系，46100 Burjassot，西班牙。 3 阿尔卡拉大学分析化学、物理化学和化学工程系，Ctra。马德里 - 巴塞罗那，33,600 公里，28871 阿尔卡拉德埃纳雷斯，马德里，西班牙。 4 阿尔卡拉大学化学研究所“Andrés M. del Río”（IQAR），28871 阿尔卡拉德埃纳雷斯，马德里，西班牙。 5 阿尔卡拉大学有机和无机化学系，Ctra。马德里 - 巴塞罗那，33,600 公里，28871 阿尔卡拉德埃纳雷斯，马德里，西班牙。 6 意大利巴勒莫大学生物、化学和制药科学与技术系，Viale delle Scienze，90128 巴勒莫，意大利。 *AF-M.: antonio.frances@uv.es, CG-I.: cristina.garciai@uah.es, AM: Antonio.monari@univ-lorraine.fr, MM: marco.marazzi@uah.es
Frédéric Dehais 和 Imad Rida 和 Raphaëlle N. Roy 和 John Iversen 和 Tim Mullen 和 Daniel E. Callan 的 pBCI，用于在实际飞行条件下发生注意力错误之前进行预测。（2019 年）在：IEEE 系统、人与控制论国际会议 - IEEE SMC BMI，2019 年 10 月 6 日 - 2019 年 10 月 9 日（意大利巴里）。
摘要 — 事故分析表明，飞行员可能无法处理诸如警报之类的听觉刺激，这种现象称为注意力不集中性失聪。这项研究的动机是开发一种被动脑机接口，可以预测在真实飞行条件下这种关键现象的发生。十名配备干脑电图系统的志愿者必须飞行一个具有挑战性的飞行场景，同时通过按下按钮来响应听觉警报。行为结果显示，飞行员错过了 36% 的听觉警报。ERP 分析证实，由于潜在的注意力瓶颈机制，这种现象会影响早期（N100）和晚期（P300）阶段的听觉处理。使用稀疏表示分类 (SRC)、稀疏和密集表示 (SDR) 以及更传统的方法（例如线性判别分析 (LDA)、收缩 LDA 和最近邻 (1-NN)），对警报开始前三秒提取的频率特征进行受试者间分类。在最佳情况下，SRC 和 SDR 分别给出了 66.9% 和 65.4% 的正确平均分类率来预测注意力不集中性耳聋的发生，优于 LDA (60.6%)、sLDA (60%) 和 1- NN (59.6%)。这些结果为神经自适应自动化的实施开辟了光明的前景，最终目标是增强警报刺激传递，以便人们感知和采取行动。