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添加性生产的聚合物纳米复合材料的参数分析：一项实验和多尺度研究活体微生物饮食摄入在休闲时间和抑郁症状之间的关联中的作用：一种基于人群的研究
14摘要15当前的研究表明，饮食，物理16活动和心理健康结果等因素之间有希望的关联，从而承认这些变量之间的复杂相互作用。17然而，活体微生物饮食摄入的作用以及休闲时间的体育锻炼18（LTPA）与抑郁症状的关系需要进一步探索。本研究研究了2007年至2018年之间参加NHANES的25,747个人组成的队列。使用了患者的健康问卷（PHQ-9），其中得分21≥10的个体被归类为表现出抑郁症状。LTPA状态由全球22个体育活动问卷报告，并通过MET-MINUTES/WEEK计算。由23名参与者消耗的食物通过每克实时微生物进行评估，分为三组：24个低，中和高。控制了所有协变量后，发现表明LTPA与抑郁症状有25个负相关[或（95％CI）：0.983（0.976,0.990），p <0.001]。26参与更多LTPA的人与消耗所有三个水平的膳食活体27个微生物[Low，β（95％CI）：0.086（0.063，0.109）呈正相关；培养基，β（95％CI）：0.009（0.007，0.012）;高，β28（95％CI）：0.002（0.001，0.002）]。此外，在较低的抑郁可能性[或（95％CI）：0.931（0.882,0.982），p = 0.010]中，服用更多具有培养基活微生物的食物为29。中等和高水平的活微生物的摄入量分别介导了LTPA和抑郁症状31症状之间的关联，分别为4.15％和0.83％。含有培养基和32个活体水平的食物的饮食摄入可能是LTPA与抑郁症状33症状负相关的介体。34个关键字：抑郁症状；活微生物；休闲时间的体育锻炼；调解35分析；横断面研究36
调节先进的人工代理
涉及的专家和政策制定者越来越强调需要解决人工智能（AI）系统的灭绝风险，这些系统可能会规避保障措施并阻止试图控制它们（1）。强化学习（RL）代理人长期以来计划的范围比人类更有效地面临特定风险。为高级AI系统提供了最大化其奖励的目标，并在某个时候从中扣留奖励，强烈激励AI系统将人类从循环中脱离循环，如果它具有机会。欺骗人类和挫败人类控制的动机不仅是针对RL代理的，而且更普遍地是针对长期计划代理（LTPA）。由于对足够强大的LTPA的经验测试不太可能发现这些持续的倾向，因此我们的核心监管提案很简单：不应允许开发人员建立足够的Capable LTPA，并且应构建它们所需的资源应受到严格的控制。
不同领域的体育活动与糖尿病肾脏疾病的关联：一项基于人群的研究
结果：在控制所有混杂因素之后，多元逻辑回归分析表明，体育活动的各个领域与糖尿病肾脏疾病的患病率之间缺乏相关性。多个广义线性回归分析表明，PA的持续时间（B = 0.05，95％CI，0.01 - 0.09，P = 0.012）和TPA（B = 0.32，95％CI，0.10 - 0.55，0.55，P = 0.006）与EGFR水平有积极相关的； LTPA持续时间与UACR水平成反比（b = -5.97，95％CI，-10.50 -1.44，p = 0.011）。RCS曲线表明PA，OPA和EGFR之间存在非线性关系，以及PA和ACR之间的非线性相关性。亚组和灵敏度分析在很大程度上与多元广义线性回归的结果一致，从而强调了我们发现的鲁棒性。
体力活动对维多利亚成年人口心血管风险的影响
摘要：定期体力活动（PA）被认为是一种健康的生活习惯，因为它可以降低患心血管疾病的风险。但针对人群样本进行的这方面研究较少。评估休闲时间（LTPA）、职业时间（OPA）和混合时间（LOPA）PA 对 Vitória-ES 成年人口（25-64 岁）中心血管风险的影响，以 Framingham 评分（FS）衡量。概率样本的横断面研究（N=1,663；男女皆宜）。通过问卷调查、临床和实验室评估（采血）收集数据。通过访谈估计了 AFL、AFO 和 AFLO 的每周卡路里消耗量，从而形成了 4 个组：久坐 (S)、AFL、AFO 和 AFLO。采用方差分析和协方差分析以及卡方检验和 Mantel-Haenszel 检验进行统计分析。与 S 组相比，AFO 组的脂肪百分比 (% G)、总胆固醇 (TC) 和 LDL 值较低。AFL (11.5%) 和 AFLO (10.2%) 组的吸烟率较低，S (26.4%) 和 AFO (30.2%) 组的吸烟率较高。未经调整的 EF 和 10 年内患冠状动脉疾病的风险 (%) (CAD 风险) 在 AFO 组中较低 (EF= 3; 2.65±6.20; CAD 风险= 4; 6.79±6.68%; 中位数; 平均值±SD)，而 S 组 (EF= 5; 3.85±7.07; CAD 风险= 6; 8.41±7.74%)。然而，调整年龄和 TC 后，AFL 组的 EF 和 CAD 风险 (EF：2.54±4.18；CAD 风险：6.55±5.29%；平均值±SD) 低于 S 组 (EF：3.50±4.17；CAD 风险：8.05±5.33%) 和 AFO 组 (EF：4.09±4.19；CAD 风险：8.08±5.35%)，从而证明 TC 和年龄变量是导致 AFO 组初始差异的主要决定因素。研究表明，休闲时间或工作相关的PA对降低人口心血管风险有积极影响。