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分层激光防御 (LLD)
• 洛克希德·马丁公司资助的 LLD 已于 2020 年完成集成并开始测试 • 计划进行多项任务风险降低和概念演示工作 • 促进作战概念 (CONOPS) 和就业概念 (CONEMP) 的开发和培训 • 目前已获得 2021 年进一步测试的资金 • 针对客户要求优化的后续配置
分层激光防御 (LLD)
• 模块化、可扩展的激光武器系统 (LWS)，可与客户平台（地面、海上和空中）集成 • 全面的武器、交战和火力控制，可与反无人机 / RAM / 快速近岸攻击艇 (FIAC) / CM 的指挥和控制网络集成 • 可调节可变高能激光 (HEL) 功率，以实现最短的威胁防护时间线 • 使用 Rolls-Royce LibertyWorks (RRLW) 电源系统的连续射击能力，可以比以前的系统在更远的距离内攻击更多类型的目标 • 通过先进的轨道和瞄准点管理功能实现快速威胁识别、确认和击败 • 光束控制系统确保抵御大气挑战的性能并优化激光束的有效性和杀伤力
基于正念的认知疗法对晚期抑郁和焦虑的影响：荟萃分析
抑郁症是全球疾病负担的第三主要原因，老年人的普遍性为4.6％至9.3％。1多年来，后期抑郁症（LLD）变得越来越普遍，严重影响了老年人的身心健康，并对医疗服务系统造成了重大的经济负担。2被认为是一个关键的全球公共卫生问题，LLD通常伴随着合并症，例如高血压，冠心病，糖尿病和认知障碍。重要的是，由于与抑郁症状相关的治疗依从性降低，LLD可能会阻碍原发性疾病的预后。3,4对用药物治疗的LLD治疗的临床反应通常不令人满意，大约40％-60％的患者表现出对药物治疗的反应性和明显的复发率。此外，在维护期间，抗抑郁药的使用有局限性，包括在2年内大部分患者中的不良反应和反应性抑郁症状。5-7因此，对基于证据的非药物治疗（例如心理疗法）的需求不断增长。8,9
通过 3D 卷积神经网络和静息状态 fMRI 跨样本熵分析自动诊断晚年抑郁症
摘要 静息态 fMRI 已广泛应用于研究晚年抑郁症 (LLD) 的病理生理。与传统的线性方法不同，跨样本熵 (CSE) 分析显示了大脑区域之间 fMRI 信号的非线性特性。此外，深度学习的最新进展，例如卷积神经网络 (CNN)，为理解 LLD 提供了及时的应用。准确和及时的诊断对于 LLD 至关重要；因此，本研究旨在结合 CNN 和 CSE 分析，根据大脑静息态 fMRI 信号区分 LLD 患者和非抑郁症对照老年人。77 名老年人（包括 49 名患者和 28 名对照老年人）接受了 fMRI 扫描。开发了体积对应于每个参与者的 90 个种子感兴趣区域的三维 CSE，并将其输入到疾病分类和抑郁严重程度预测模型中。我们在额上回（左背外侧和右眶部）、左岛叶和右枕中回的诊断准确率 > 85%。平均均方根误差 (RMSE) 为 2.41，需要三个独立模型来预测重度、中度和轻度抑郁组的抑郁症状。左顶下小叶、左海马旁回和左中央后回的 CSE 体积在各自的模型中表现最佳。结合复杂性分析和深度学习算法可以将 LLD 患者与对照老年人进行分类，并根据 fMRI 数据预测症状严重程度。此类应用可用于精准医疗，用于 LLD 的疾病检测和症状监测。
使用扩散 MRI 多室模型和纤维束测量技术对老年抑郁症和冷漠症患者进行大脑微结构评估
晚年抑郁症 (LLD) 很常见，会导致残疾，并使患痴呆症的风险加倍。冷漠症可能会造成认知能力下降的额外风险，但对其病理生理学的了解尚不清楚。虽然已经使用扩散张量成像 (DTI) 评估了白质 (WM) 的改变，但该模型不能准确地表示 WM 的微观结构。我们假设更复杂的多室模型将提供 LLD 和冷漠症的新生物标志物。研究纳入了 56 名个体（LLD n = 35，26 名女性，75.2 ± 6.4 岁，冷漠评估量表得分（41.8 ± 8.7）和健康对照者，n = 21，16 名女性，74.7 ± 5.2 岁）。在本文中，我们通过沿纤维束直接插入微观结构指标，采用基于纤维束的方法来研究 LLD 和冷漠症的新型扩散模型生物标志物。我们进行了多元统计分析，并结合主成分分析来降维数据。然后，我们通过展示文献中经典报道的 LDD 修改，同时报告 LLD 中冷漠的生物学基础的新结果，测试了我们框架的实用性。最后，我们旨在研究冷漠与不同纤维束中微观结构之间的关系。我们的研究表明，新的纤维束，如纹状体运动前束，可能与 LLD 和冷漠有关，这为重度抑郁症中的冷漠机制带来了新的启示。我们还发现了 5 个不同束的扩散 MRI 指标的统计变化，这些变化此前曾在严重认知障碍痴呆症中报告过，这表明这些束之间的这些改变都与动机和认知有关，可能解释了冷漠如何成为退行性疾病的前驱阶段。
在年轻人和老年人的主要抑郁症中基于坐标的网络映射：系统评价和荟萃分析
重大抑郁症（MDD）是全球残疾的主要原因之一（1），仅在美国，每年的生态负担总计估计超过2000亿美元（2）。MDD与慢性身体症状有关（3），自杀风险增加（4）和痴呆症（5）。虽然许多成人对MDD的研究通常集中于年轻和中年的成年人，但这种疾病会影响整个生命的人（6）。后期抑郁症（LLD）定义为55岁以上的个体中MDD的存在，与脑血管疾病（7）和Alz-Heimer病有关（8）。但是，LLD可以指55岁以上的人，患有抑郁症的史（早期发病），而55岁以上的人则是第一次出现抑郁症的人（晚期发作）。有些人认为LLD发病是一种“不同的”疾病，应该研究
轻度行为障碍对老年抑郁预后的影响：初步结果Camilla Elefante A，Giulio Emilio Brancati A，
我们的研究旨在研究轻度行为障碍（MBI）症状的存在如何影响晚期抑郁症（LLD）的结果。招募了29名老年人（≥60岁）抑郁症患者，包括MBI的11名（37.9％），并平均随访33.41±8.24周。精神症状严重程度和全球功能分别使用简短的精神病学评分量表（BPR）和全球功能评估（GAF）量表进行了评估。BPRS总分从基线到随访显着下降（p <0.001，d = 1.33）。MBI的存在对情绪和认知症状的改善没有显着影响。相反，虽然在没有MBI的患者中观察到GAF评分显着提高（P = 0.001，d = 1.01），但在6个月后随访后，MBI（P = 0.154，d = 0.34）的患者未检测到全球功能的显着改善。LLD患者的MBI存在可能负面
TRU学术日历2024-2025 4月
Dean, Faculty of Student Development (Interim) Daleen Millard LLD (Johannesburg), B luris, LLB and LLM (Pretoria) Executive Director, Office of Indigenous Education Tina Matthew BGS, MEd (SFU) Executive Director, Equity, Diversity, Inclusion and Anti-Racism Pauline Streete BHRD, MHRD (Regina) Dean, Faculty of Arts Dr. Richard McCutcheon BA（荣誉）（Brandon），马萨诸塞州，博士学位（McMaster）Dean，冒险，烹饪艺术和旅游学院DOUG BOOTH博士BSC（荣誉），DIP。教育，（墨尔本，澳洲），MSC，（纳塔尔，ZA），博士学位（麦格理大学，澳大利亚大学），鲍勃·加格拉迪（Bob Gaglardi）商业与经济学学院迈克尔·亨利·亨利·亨利·姆巴（Alberta）博士（艾伯塔省），迪恩（Au），昆士兰州南部昆士兰州迪恩（Dean），教育和社会社会工作院士，Yasmin dean beg yasmin dean begry of dean dean，dean dean begry dean begry of dean begry of。 Law Daleen Millard Lld（约翰内斯堡），B Luris，LLB和LLM（Pretoria）Dean，护理学院，Rani Srivastava BSN博士（荣誉）（Dalhousie）（Dalhousie）（Dalhousie），MN，Phd（Phd）（多伦多）Dean，多伦多）DEAN，多伦多的院长，Greg anderson Bphed，Mphed，Mphed，Mphed（ub），phe dean dean dean dean de。贸易和技术学院Baldev Pooni BSC（荣誉头等舱），MSC，（英国Teesside）
H7F5633，医学基因组学数据的生物信息学分析和可视化，3个高等教育学分
生物信息学分析和医学一般数据的可视化，3个学分（HEC）研究生水平 /第三周期水平确定课程大纲是由研究级别的2024-02-14培训委员会建立的，从2024年秋季学期申请。< / div> < / div>负责任的医学院，哈丁，医学院先决条件请参见英语版本。目的和学习请参阅英语版本。课程的内容请参见英语版本。教学表格，请参阅英语版本。教学语言该课程是在英语评级量表上给出的