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Martinez，Micaela Oriana和Herrera，MaríaInés（2021）。环境富集在神经发育中的心理生物学影响。 的方法
总结遗传与环境之间的相互作用显着影响神经发育。 div>这个过程意味着神经系统的成熟，并在一生中延伸。 div>自从心理生物学，实验和临床研究以来，他们一直集中在整个神经发育过程中环境富集的保护作用上。 div>环境富集是基于身体，感觉，认知和社会刺激的动物住宿范式。 div>表明，在早期和高级时代，它有利于神经可塑性，学习和记忆。 div>根据生命周期理论，发展在生命的头几年并不达到顶点。 div>然后，该理论为理解神经发育中环境富集的心理生物学影响提供了广泛的了解。 div>
引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
franshelly M. Martinez-ortiz
美国拉丁林中反黑人的政治后果。与Eugenia Quintanilla。种族，移民和种族的政治，2024年秋季。俄亥俄州立大学。在翻译中丢失：在美国与Francy Luna-Diaz对Latinxs错误信息的语言和感知。中西部政治学协会，2024年。不再投票：波多黎各参与率的冷漠和疏远。酸味的政治救助。2024年1月。酸味的政治救助。2025年1月。特朗普和Facebook：Crookedhillary在2016年选民中的有效性。种族，移民和种族的政治，2022年。德克萨斯大学奥斯汀分校。 亚特兰大政治学研讨会，2022年。 佐治亚州立大学。 新兴学者，密歇根大学，2020年。德克萨斯大学奥斯汀分校。亚特兰大政治学研讨会，2022年。佐治亚州立大学。新兴学者，密歇根大学，2020年。
Indira Martinez Anthony，医学博士
Indira Martinez Anthony博士看到了医生在第一份工作中所产生的影响，她在私人诊所担任秘书。 经历使她成为一名受过家庭医学董事会认证的热情的医生。 “帮助患者的生活质量有所改善是很有意义的，”马丁内斯·安东尼（Martinez Anthony）博士说。 “我总是试图让自己穿上鞋子，提供个性化的护理，并以我希望我的家人的方式对待他们。”聆听老年人分享的不同观点是一个额外的奖励。 当她看不见病人时，马丁内斯·安东尼（Martinez Anthony）博士阅读了期刊以跟上医学研究。 她还喜欢与丈夫和家人共度时光，做饭，跳舞和参观海滩。Indira Martinez Anthony博士看到了医生在第一份工作中所产生的影响，她在私人诊所担任秘书。经历使她成为一名受过家庭医学董事会认证的热情的医生。“帮助患者的生活质量有所改善是很有意义的，”马丁内斯·安东尼（Martinez Anthony）博士说。“我总是试图让自己穿上鞋子，提供个性化的护理，并以我希望我的家人的方式对待他们。”聆听老年人分享的不同观点是一个额外的奖励。当她看不见病人时，马丁内斯·安东尼（Martinez Anthony）博士阅读了期刊以跟上医学研究。她还喜欢与丈夫和家人共度时光，做饭，跳舞和参观海滩。
一般讨论和结论 Casado-Martinez, ...
Choueri, R.B.、Cesar, A.、Abessa, D.M.S.、Torres, R.J.、Morais, R.D.、Riba, I、Pereira, C.D.S.，
阴历模拟物和阿波罗11雷果石的低温热导率测量。 A. Martinez 1,3，F。Zhong 2和M. A. Siegler 1,3，1 Southe
简介：被认为是月球南极的永久遮蔽区域（PSR），可以容纳多种资源，这些资源对于支持和推进人类对月球和其他行星体的探索至关重要。遥感数据（例如，Diviner [1]）表明，PSR中的低表面温度为水冰和其他挥发物的冷捕获提供了一个有利的热环境，某些区域的温度低至20K。准确的估计了Lunar Regolith在低于100 K的pot pot pot pot pot pot pot pot pot pot pot thermant 〜100 k的距离〜100 k的距离。然而，关于月球雷果石的热物理特性的许多已发表研究都集中在150 K以上的温度上（例如2）。我们提出了实验性的努力，以测量在15-300 K的温度范围内测量直径为400-500 µm的直径玻璃珠和NU-LHT-2M月球模拟物，以及15-150 K的Apollo 11 Regolith。端盖设计以减少热量损失，并进行扩展的加热探针针，以改善测量值。初步结果表明，温度的导热率降低，低于月球雷果石的标准导热率模型预测（例如4）。干岩的低温热导率测量值可能是估计特定区域中冰或挥发性含量的基线。水冰的变化和挥发性丰度有望影响原位观察到的热导率值，或从遥感测量值中推断出来。
将激光诱导击穿光谱仪扩展到 900 nm 以上。KL Williams 1 、SM Clegg 2 、C. Legett IV 1 、RK Martinez 2 和
实验：图 1 显示了实验装置的示意图。使用特定于所用激光线的镜子，将波长为 1064 nm、频率为 10 Hz、脉冲能量可变（18 mJ/脉冲 - 50 mJ/脉冲）的 Nd:YAG 激光器导向保持在 7 Torr CO 2 的腔室。腔室的位置使得样品距离用于收集 LIBS 发射的望远镜约 1.5 米。望远镜收集的光聚焦到光纤上，该光纤连接到 OceanInsights 高分辨率光谱仪。
Carlos Julian Martinez-Menendez CV
■糖尿病/胰岛素抵抗与阿尔茨海默氏症○帕金森病之间的关联，尤其是在神经精神上的表现方面，○异常的帕金森氏症，诸如进行性渐进性上残疾或诸如诸如渐进性上麻痹等非典型帕金森氏症，prestotemporal痴呆特别是主要进行性失语症●神经影像学：MRI，FDG PET，淀粉样蛋白PET，DAT SPECT
蓝色起源 Mark-1 有效载荷用于月球表面科学研究。EB Wagner 1 、SB Martinez 1 和 JA Cortese 1 ，1 蓝色起源（21218 76 th Ave S，肯特，
简介：蓝色起源致力于建设一条通往太空的道路，以便下一代能够利用无限的太空资源并改善地球上的生活。借助蓝色月球，该团队定义并开发了最先进的月球着陆器架构，以提供可靠、低成本的发射和商业月球运输工具，从而实现繁荣的地月和月球表面生态系统。蓝色月球 Mark-1 (MK1) 是蓝色起源的单次发射、消耗性货运着陆器，旨在将有效载荷和数公吨的货物送入月球轨道并降落到月球表面，提供安全、可靠且经济实惠的月球环境访问。这种庞大的容量与强大的电力、热能和数据服务以及精确着陆到任何月球目的地的能力相结合，使 MK1 成为科学、技术、探索和商业的市场领先平台。
可解释的人工智能在建筑生成设计中的应用。Sanaz Zarghami 1、Hanieh Kouchaki 2、Longzhi Yang 1 和 Pablo Martinez Rodriguez 1
简介 在数据呈指数级增长的推动下，人工智能 (AI) 在建筑和施工领域的不断融合正在重塑传统实践。对大量数据集的手动分析和对基于规则的计算方法的依赖带来了挑战，促使人们通过预测模型采用人工智能进行系统数据分析。这种转变影响了该行业的各个方面，包括建筑和结构设计、施工安全、可持续性、可负担性、速度、投资回报率和运营绩效。生成式设计不同于传统方法，它使计算机能够半自主地探索设计空间，为设计师提供多种分析和考虑选项（Baduge 等人，2022 年；Junk 和 Burkart，2021 年；Krish，2011 年）。虽然人工智能在建筑领域的应用越来越受到认可，但在理解和解释人工智能模型输出（通常被认为是“黑匣子”）方面也出现了挑战。值得关注的是，人们对偏见、公平性、信任和可靠性的担忧，特别是在招聘、实时进度监控、网络安全、风险管理和安全等关键领域。人类在这些领域的决策也容易受到偏见的影响，而不愿接受人工智能往往源于缺乏理解。建立对人工智能模型的信任对于获得广泛接受至关重要，这是通过可解释的人工智能 (XAI) 来探索的。这涉及方法和流程，以增强对人工智能算法结果和输出的理解和信心，满足行业对透明度和可靠性的需求 (Matthews 等人，2022 年；Gunning 等人，2019 年；Sokol 等人，2022 年；Love 等人，2023 年)。虽然 XAI 在法律和医学等领域获得了关注，但尽管生成式人工智能兴起，其在建筑领域的探索仍然有限。