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微生物介导的花蜜的改变-Lirias
花蜜经常被微生物定植，其中细菌和酵母是最丰富的。这些微生物具有改变花蜜特征的能力，并对整个花朵访问的昆虫的社区产生影响。对昆虫食草动物的自然敌人进行的最新研究表明，微生物介导的花蜜特征的变化会影响寄生虫的觅食行为和生活历史特征。微生物挥发性有机化合物的产生会影响寄生虫对花蜜的吸引力，而糖和氨基酸组成的变化会影响其寿命。未来的研究应集中于理解花蜜微生物定植对寄生虫生殖的影响，并特别强调了在花蜜中已知的不同微生物分类群之间的相互作用。总的来说，这篇评论强调了考虑花蜜居住的微生物在塑造寄生虫之间相互作用及其粮食资源之间的相互作用中的作用的重要性。
分析婚姻中的匹配模式-Lirias
社会科学家长期以来一直对婚姻同性恋及其与不平等的关系感兴趣。但是，测量同质并不直接，尤其是当一个人有兴趣根据多个特征评估婚姻排序时。在本文中，我们认为单独的极值（SEV）模型不仅生成具有几种理想理论属性的匹配函数，而且还适合于多维分类的研究。特别是我们使用丰富的小规模调查数据来检查那不勒斯学龄儿童的父母分类。我们表明同质是普遍的。男人和女人不仅按年龄，教育和身体特征分类，而且还寻找具有与健康相关的行为和风险态度的伴侣。但是，我们还表明，这些婚姻模式是通过少数数量来很好地解释的，最重要的是年龄群和人力资本。特别是人力资本与匹配后关系的各种“结果”有关。人力资本赋予人数较高的父母的孩子在学校表现更好，尽管他们报告的主观幸福感和与母亲的关系质量的质量较低。
临床神经生理学-Lirias -Ku Leuven
目的：脑电图（EEG）可用于估计新生儿的生物脑时代。在月经年龄和脑年龄之间的差异，称为脑年龄差距，可能会导致成熟偏差。现有的大脑年龄EEG模型不太适合临床COT侧用途，用于估计新生儿的脑年龄间隙，因为它们依赖于相对较大的数据和预处理要求。方法：我们使用降低的数据要求培训了一种来自具有非神经开发的婴儿和幼儿发展（BSID）结果的早产新生儿的静止状态脑电图数据的深度学习模型。随后，我们在两个临床部位的两个独立数据集中测试了该模型。结果：在两个测试数据集中，仅使用单个通道的静息状态脑电图活动的20分钟，模型生成准确的年龄预测：平均绝对误差= 1.03周（p值= 0.0001）和0.98周（pValue = 0.0001）。在一个测试数据集中，在9个月的随访BSID结局中，严重异常结果组的平均新生儿脑年龄间隙显着大于正常结局组的平均脑年龄差异：平均脑年龄差距的差异差异= 0.50周（p-value = 0.04）。结论：这些发现表明，深度学习模型对来自两个临床部位的独立数据集进行了普遍性，并且模型的脑年龄间隙幅度在正常和严重的随访神经发育结果的新生儿之间有所不同。2024国际临床神经生理联合会。由Elsevier B.V.明显：新生儿大脑年龄间隙的幅度，仅使用单个通道的静息状态脑电图数据的20分钟来估算，可以编码临床神经发育价值的信息。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
神经符号人工智能：最新技术 - Lirias
[书名、编辑、印刷 ISBN 或在线 ISBN、页数、年份和 DOI 或 URL]。人们普遍认为，学习和推理对于实现真正的（人工智能）都至关重要 [1]。这也解释了为什么神经符号人工智能 (NeSy) [2、3、4、5]（它将高级推理与低级感知相结合）的探索在研究议程中占据重要地位。推理的两个最突出的框架是逻辑和概率。</div>虽然在过去，它们是由人工智能领域的不同社区进行研究的，但大量研究人员一直致力于将它们整合，并旨在将概率与逻辑和统计学习结合起来；参见统计关系人工智能 (StarAI) [6、7] 和概率逻辑编程 [8] 领域。统计关系人工智能方法的推理能力与深度学习的强大模式识别能力相得益彰。通常，神经符号系统将逻辑与神经网络相结合。概率论已经与逻辑（参见统计关系人工智能）和神经网络相结合。因此，考虑逻辑、神经网络和概率的集成是有意义的。这有效地导致了概率逻辑与神经网络的集成，并开辟了新的能力。此外，尽管乍一看，包括
一种非平衡热能的图形方法-Lirias
从热量和热力学的概念，到量子力学的诞生到黑洞，热能在化学和物理学中起着中心作用[1-3]。生物学和复杂性科学在热能研究中遇到的成功较少。在基本层面上，这种进步需要用于非平衡系统的热交换理论，以及在复杂网络上的能量景观中驱动的随机运动。对该效果，我们希望定量地了解参数（例如环境，温度或活动）的变化如何改变此类系统中的热容量。因此，应寻找有关非平衡热能的确切结果。这就是本文的动机：在图上引入活动系统的非平凡而有趣的玩具模型，并为其热容量提供精确的结果。
先天性心脏病的生物年龄...- lirias
摘要：在过去的50年中，由于医学和手术治疗方面的显着进步，先天性心脏病（CHD）的年龄分布发生了重大变化。冠心病患者从未治愈，一生都面临着独特的挑战。在这篇综述中，我们讨论了不断增长的数据，这些数据表明该人群加速了衰老。患有冠心病的成年人更经常且年轻的年龄遇到与年龄相关的心血管并发症，例如心力衰竭，心律不齐和冠状动脉疾病。这些可能与原始的先天缺陷，纠正并发症或任何残留缺陷有关。此外，较少的，更少的是与年龄相关的并发症，例如肾功能障碍，肺部疾病，痴呆症，中风和癌症。这些并发症在年轻的年龄中的发生使得必须进一步绘制整个CHD范围内患者的衰老过程。我们回顾了潜在的可行标记，以确定生物年龄并提供当前数据的概述。我们提供了进一步检查衰老范式的未满足需要的证据，因为这强调了这个独特的，新老化的人口中更高的护理和随访需求。我们结束了探索改善寿命护理的潜在方法。
这是真正的驱动程序，还是只是机器人？人...- lirias
使用移动式驱动模拟器进行了一个型型人类实验，其中40名参与者，由26名男性和14个女性组成，平均年龄为34.33岁。使用了受试者间的设计，而参与者的人口统计学的分配在群体之间达到了很好的平衡。参与者首先经历了人类驱动的基线，然后是由同一人类驾驶员或AV Conloller进行的其他动作。然后，要求参与者将驾驶行为分类为人类或自动化，并在1到5的李克特量表上提供信心评级。测试了两种类型的控制器：标准模型预测控制器（MPC）和一个名为drividoc的控制器（从视觉从视觉驱动到可区分的最佳控制），以前在人类驾驶示范中训练了端到端模仿学习与MPC结合使用的人类驱动示范。此控制器会根据从相机图像中提取的驾驶上下文自动调整MPC成本函数PA-RAMETER。有关drividoc的更多详细信息可以在[1]中找到。
揭开肠神经胶质细胞的作用-Lirias
肠神经胶质细胞（EGC）是肠神经系统（ENS）的重要组成部分，在胃肠道发育，稳态和疾病中起关键作用。经历了由各种信号通路调节的复杂分化过程。是消化系统最动态的细胞之一，EGC对其周围微环境中的提示反应，并与肠内各种细胞类型和系统进行通信。形态学研究和最近的单细胞RNA测序研究已经在EGC种群中揭示了异质性，对区域功能和在疾病中的作用有影响。在胃肠道疾病中，包括炎症性肠道疾病（IBD），感染和癌症，EGCS调节神经可塑性，免疫反应和肿瘤发生。最近的证据表明，EGC对微环境提示做出塑料反应，适应其表型和在疾病状态中的功能并扮演至关重要的作用。它们表现出分子异常并改变与其他肠细胞类型的通讯，强调了其治疗潜力作为靶标。本综述探讨了EGC的多方面角色，特别是强调了它们与肠道中各种细胞类型的相互作用，以及它们对胃肠道疾病的重要贡献。了解EGC在胃肠道生理和病理学中的复杂作用对于发展胃肠道疾病的新型治疗策略至关重要。
