静息状态是指受试者不执行任何任务的状态。在这种状态下,大部分能量都用于大脑的自发活动,这会导致大脑局部区域的血流和血氧水平发生变化( Lv et al., 2018; Raimondo et al., 2021 )。功能性磁共振成像 (fMRI) 能够检测到大脑的变化,这些变化定义为血氧水平依赖性(粗体)信号( Lee et al., 2013 )。区域同质性 (ReHo) 基于 Kendall 系数一致性 (KCC),用于测量给定体素与其最近邻之间的时间序列的相似性( Zang et al., 2004 )。低频波动幅度(ALFF)测量每个体素在0.01~0.08Hz范围内时间序列的波动幅度,而低频波动分数(fALFF)测量低频波动对整个可检测频率范围的相对贡献(Zang等,2007;Zou等,2008)。与揭示脑区间时间相关性的功能连接(FC)相比,ReHo、ALFF和fALFF不需要事先假设来确定种子区域,同时,根据ReHo、ALFF和fALFF结果确定的异常脑区可以作为FC分析的种子。 ReHo、ALFF 和 fALFF 值用于评估自发性大脑活动,并已成功应用于各种神经和精神疾病的研究,如注意力缺陷多动障碍 (Shang et al., 2016, 2021)、阿尔茨海默病 (Song et al., 2021)、精神分裂症 (Sun et al., 2021) 和帕金森病 (Yue et al., 2020)。
在大学航空飞行课程中设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程 Chadwin T. Kendall 先生 丹佛都会州立大学 R. Rhett C. Yates 博士 杰克逊维尔大学 摘要 在过去的二十年里,先进的支线喷气式飞机模拟器,特别是庞巴迪和巴西航空工业公司系列,在大学航空界越来越受欢迎。这些模拟器的课程和程序应用为先进系统和机组资源管理 (CRM) 课程、学术研究和学生招募的改进让路。与此同时,美国航空公司,尤其是地区航空公司,鼓励进入其领域的大学航空学生接受喷气式飞机过渡培训。此外,经国际航空认证委员会 (AABI) 认证的大学航空课程必须具有飞行教育的终极高年级体验,其中可能包括顶点课程。大学航空课程现在可以使用这些喷气式飞机模拟器创建顶点课程。在顶点课程中使用区域喷气式飞机模拟器将允许课程评估飞行员技能并评估机组环境中的航空决策。它将允许大学航空课程评估其课程目标和学生学习成果,并为学生进入航空职业生涯的下一阶段做好准备。本文讨论了在大学航空中使用区域喷气式飞机模拟器设计和实施顶点喷气式飞机过渡课程。关键词:喷气式飞机过渡课程、CRM、顶点课程、课程、大学航空版权声明:作者保留在 AABRI 期刊上发表的手稿的版权。请参阅 AABRI 版权政策,网址为 http://www.aabri.com/copyright.html
Ronald K. Bartley 上校,美国空军飞行大学 Eric Braganca 中校,美国空军海军航空站,马里兰州帕塔克森特河 Kendall K. Brown 博士 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心 Steven D. Carev 上校。美国空军,已退役,阿拉巴马州达芙妮 Clayton K. S. Chun 博士 美国陆军战争学院 Mark Clodfelter 博士 国家战争学院 Conrad Crane 博士 美国陆军军事历史研究所所长 Michael D. Davis 上校,美国空军空军研究所 Dennis M. Drew 上校,美国空军,已退役,美国空军高级航空航天研究学院 Charles J. 少将Dunlapjr.,美国空军 五角大楼 Stephen Fought 博士 美国空军航空战争学院(名誉教授) Richard L. Fullerton 上校,美国空军 美国空军学院 Derrill T. Goldizen 中校,博士。美国空军,已退休 马萨诸塞州韦斯特波特角 W. Michael Guillot 上校,美国空军大学 John F. Guilmartin Jr. 博士,俄亥俄州立大学 Amit Gupta 博士,美国空军航空战争学院 Grant T. Hammond Dean 博士。北约国防学院 Thomas Hughes 博士,美国空军高级航空航天学院 J. P. Hunerwadel 中校,美国空军,Redred LeMay 理论发展与教育中心 Mark P. Jelonek 上校,美国空军 五角大楼 John Jogerst 上校,美国空军。已退休 佛罗里达州纳瓦拉 Charles Tusdn Kamps 先生,美国空军空军指挥参谋学院
抽象类型2糖尿病(T2DM)是家猫中常见的内分泌疾病。繁殖,性,超重,在一定程度上是发展T2DM的诱人因素。为证实这种疾病的最常见的实验室分析之一是血糖浓度。这项研究的目的是使用便携式血糖仪基于BCS,品种和性别来确定家猫的血糖浓度。研究样本是通过从131只家猫的边缘静脉中获取与样本标准相匹配的,列兰氏2小时后的131只家猫的血液样本,然后滴到Sinocare条上。结果表明,平均血糖浓度在正常范围内,总的(BCS≥3/5)的家猫(n = 43)为75.74 mg/dl,超重(BCS≥4/5)(BCS≥4/5)的家猫(n = 44)(n = 44)为78.23 mg/dl,obse(obese obse(bcse)39。 mg/dL, male (n=51) was 80.57 mg/dL, female (n=80) was 81.69 mg/dL, Mixed Breed (n= 119) was 81.03 mg/dL, Angora (n=5) was 84.20 mg/dL, Persian (n=6) was 81.50 mg/dL and Ragdoll (n=1) was 92 mg/dL.皮尔逊相关性显示BC(r = 0.403; p = 0.000)与家猫的血糖浓度具有中等,正且显着的相关性。同时,肯德尔(Kendall)的tau相关性的结果表明,品种(p = 0.740)和性别(p = 0.555)与家猫的血糖浓度无关。关键字:身体状况评分,品种,性,家猫,血糖浓度:09-01-2023修订:接受:19-03-2023接受:28-04-2023简介
• 支持家庭增加收入,包括考虑进行社会保障改革,帮助人们就业并减轻贫困 • 帮助降低基本家庭成本,积累储蓄并解决债务问题 • 减轻贫困生活的负面体验,包括通过支持家庭和发挥公共服务的作用 • 工作组还将直接听取陷入困境的家庭和儿童、一线工作人员以及英国各地的主要活动家、慈善机构和组织的意见,以制定战略。 最新数据显示,目前有超过 400 万儿童在低收入家庭中长大。这不仅损害了儿童现在的生活,还限制了他们未来的前景,阻碍了我们作为一个国家的经济潜力。 解决英国各地的儿童贫困问题是政府使命的核心,即打破机会障碍,提高每个儿童的生活机会。这就是为什么我们致力于实施一项雄心勃勃的战略,以减少儿童贫困,解决根本原因,并让每个孩子都有最好的人生开端。 工作和养老金大臣利兹·肯德尔议员说:儿童贫困是我们社会的一块伤疤。这损害了儿童的人生机遇和整个国家。这就是为什么解决儿童贫困问题成为本届政府的首要任务。我们将在每个部门采取行动,制定全面的战略来减少贫困、增加机会,为我们所有人建设更美好的未来。教育部长 Bridget Phillipson 议员说:
Ronald K. Bartley 上校,美国空军飞行大学 Eric Braganca 中校,美国空军海军航空站,马里兰州帕塔克森特河 Kendall K. Brown 博士 美国国家航空航天局马歇尔太空飞行中心 Steven D. Carev 上校。美国空军,已退役,阿拉巴马州达芙妮 Clayton K. S. Chun 博士 美国陆军战争学院 Mark Clodfelter 博士 国家战争学院 Conrad Crane 博士 美国陆军军事历史研究所所长 Michael D. Davis 上校,美国空军空军研究所 Dennis M. Drew 上校,美国空军,已退役,美国空军高级航空航天研究学院 Charles J. 少将Dunlapjr.,美国空军 五角大楼 Stephen Fought 博士 美国空军航空战争学院(名誉教授) Richard L. Fullerton 上校,美国空军 美国空军学院 Derrill T. Goldizen 中校,博士。美国空军,已退休 马萨诸塞州韦斯特波特角 W. Michael Guillot 上校,美国空军大学 John F. Guilmartin Jr. 博士,俄亥俄州立大学 Amit Gupta 博士,美国空军航空战争学院 Grant T. Hammond Dean 博士。北约国防学院 Thomas Hughes 博士,美国空军高级航空航天学院 J. P. Hunerwadel 中校,美国空军,Redred LeMay 理论发展与教育中心 Mark P. Jelonek 上校,美国空军 五角大楼 John Jogerst 上校,美国空军。已退休 佛罗里达州纳瓦拉 Charles Tusdn Kamps 先生,美国空军空军指挥参谋学院
背景与目的:自我导向学习 (SDL) 是外科技术专业学生的一种有效策略,可显著帮助提高他们的技能和临床能力。本研究旨在确定高年级本科外科技术专业学生的 SDL 能力及其与感知围手术期能力的关系。材料与方法:本描述性研究基于横断面设计。本研究通过普查法纳入了 207 名最后一年的外科技术专业学生。数据收集工具包括人口统计特征表、程素芬 (2010) 开发的自我导向学习工具 (SDLI) 和感知围手术期能力量表。收集数据后,在 SPSS 版本软件(版本 20)中对其进行分析。结果:平均 SDL 和临床能力得分分别为 73.8±8.9(中级水平)和 107.2±17.3(中级水平)。在感知临床能力的各个维度中,与同事的互动值最高(3.4±0.6)。在SDL的各维度中,人际沟通得分最高(3.8±0.4)。考察SDL与临床能力的关系,Kendall's Tau和Spearman相关系数分别为0.601和0.794,表明两个变量之间存在显著的正相关关系(P<0.001)。结论:研究结果表明,SDL能力可以预测外科技术学生的临床能力,因此,修订外科技术本科生课程,在教学过程中注重以学生为中心,开展SDL原则培训课程,可以提高学生的临床能力。
Natalie Andzik,特殊及早期教育 Abul Azad,工程技术 Stephanie Baker,特殊及早期教育 Sheila Barrett,健康研究 Shannon Becker,世界语言与文化 Akosua Birago Poku,教育技术、研究与评估 MJ Blaschak,辅助医疗与交流障碍 Melissa Burlingame,环境研究 Arielle Cassiday,政治学 Yessenia Chavez,神经科学与行为 Shicheng Chen,健康研究 W. Catherine Cheung,辅助医疗与交流障碍 Peter Chomentowski,运动机能学与体育教育 Wonock Chung,运动机能学与体育教育 Gibson Cima,戏剧与舞蹈 Finley Cowlishaw,艺术史 Apoorva Dabholkar,生物科学 Purushothaman Damodaran,工业与系统工程 Amy Daniel,护理 Alisha Diggs,生物医学工程 Mary Lynn Doherty,音乐 Alissa Droog,研究与教学 Dr. T. Ajewole Duckett,黑人研究 Amanda Durik,心理学 Melissa Fickling,咨询与高等教育 Larissa Garcia,大学图书馆 Kim Gatz,传播学 Rachel Gordon,健康研究 Scot Grayburn,生物科学 Liping Guo,工程技术 Arnold Hampel,生物化学名誉教授 Kendall Hampton,公共管理 Anne Hanley,历史 Michael Henson,生物科学 ASM Shahadat Hossain,计算机科学 Pi-Sui Hsu,教育技术、研究与评估 Aliyan Rizwan Hussain,会计 Farah Ishaq,运动机能学与体育教育 Darius Jackson,拉美裔和拉丁美洲研究中心 Priyanka Jha,咨询与高等教育 Dorcas Joseph,物理学 Stacy Kelly,特殊与早期教育 Colin Kuehl,政治科学与环境研究 Michael Kushnick,联合健康和交流障碍 Xiaohui (Sophie) Li,家庭与消费者科学学院
James Gill、Danny Gimpel、Patrick Godown、Henry Hagarty、James Hall、Paul Halpine、Fred Hankinson、Kellar Harris、Cindy Herr、Jim Hutelmyer、Mary Kraynik、Kendall Lambert、Rachael Lawless、Hazel Mack、Michael MacNaughton、Michael Mai、Rick Mayberry、Lucille McKee、Richard Meintel、Donald Melhick、Jack Mellon、John 和 Vickie Molar、Kamil Moore、Peggy O'Neill、John Rutkowski、Azlyn Sebold、Jerry Siano、Aryan Patrick Sharma、Elizabeth Simon、Michael Smith、Suzanne Yvette Thomas、Kathleen Troband、Richard Vander Mooren、Jim Wilson、Andrew Wood、Paul Wrenke、Michaela Wyatt、John Barbieri、Colin Somerville、Alexandra Taurino、Grey Warner、Sebastian Soccoa、Aaron Cash Jenkins、Frank Levy、Chris Hirshkind、Jonathan佩雷斯、苏珊娜·乔伊娜、安娜·维加内拉基斯、马丁·莱维、梅弗拉尔·里克特、诺兰·马修斯、芭芭拉·威尔逊、巴里·乔丹、雪莉·惠兰、阿尔·斯卡隆、诺兰·柯伦、布莱恩·罗西卡、维琪·埃德赖希、凯瑟琳·班宁、劳拉·巴多拉托、克里斯蒂·巴多拉托、乔·巴多拉托、莱利·比文斯、迈克尔·麦康纳吉、杰德·凯洛格、贾克琳·邓拉普、弗兰克·塞克斯顿、芭芭拉·迪贝尔纳多、特里·奥劳林、莫琳·麦克马洪、米奇·迪马蒂诺、多萝西娅·西特库兹、埃里卡·古兹曼、罗伯特·L·迪莉娅、玛丽·巴尔福、菲利普·“斯基普”·梅茨、克莱尔·弗雷德里克、约翰·拉诺基亚、罗伯特·莫顿、迈克尔·格莱斯纳、玛丽·阿尔托马雷、维夫·汤普森、多丽丝·德德里克、阿琳·波维奇、约翰·阿尔托马雷、约翰·迈克尔·帕斯夸莱、菲尔·阿尔托马雷Sr.、Larry Mack、Caroline Wright 和 Jana Wright Combs
对于 LDGPS 的情况,情况类似于为民航实施的局部区域增强系统 (LAAS) [1],固定参考站生成差分 GPS 数据以发送给进场飞机。
