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引用：Neyman A、Hannon TS、AAP 营养委员会。患有或有患糖尿病风险的儿童和青少年的低碳水化合物饮食。儿科
超加工食品由从食物中提取的成分和物质制成，例如淀粉、糖和脂肪，通常不含或几乎不含纤维。除了经过物理加工以允许在极少或无需额外加工的情况下食用外，它们还含有多种添加剂以改善颜色、风味和保质期，并且为了方便包装和销售。在美国，2 岁及以上的人群中，超过 50% 的平均每日能量摄入来自超加工食品，不到三分之一的平均每日能量摄入来自未加工或最低限度加工的食品。15,16 在未加工或最低限度加工的食品中，肉类、水果和牛奶提供的能量最多。所吃的大部分碳水化合物来自超加工食品。15,16
doubleml：r
r软件包doubleml实现了Chernozhukov，Chetverikov，Demirer，Duflo，Duflo，Hansen，Newey，Newey和Robins（2018）的双重/辩护机器学习框架。它提供了基于机器学习方法的因果模型中参数的功能。双机器学习框架由三个关键成分组成：Neyman正交性，高质量的机器学习估计和样品分裂。可以通过MLR3生态系统中可用的各种最先进的机器学习方法来执行滋扰组件的估计。doubleml使得在各种因果模型中进行推断，包括部分线性和交互式回归模型及其扩展到仪器变量估计。doubleml的面向对象的实现为模型规范具有很高的灵活性，并使其易于扩展。本文是对双机器学习框架和R软件包DOUBLEML的介绍。在具有模拟和真实数据集的可再现代码示例中，我们演示了Doubleml用户如何根据机器学习方法执行有效的推理。
短延迟神经反馈促进顶叶阿尔法节律的训练
神经反馈 (NFB) 的治疗效果仍然存在争议。本文我们表明，顶叶 2 脑电图 (EEG) α 活动的视觉 NFB 仅在以短延迟 3 传递给人类受试者时才有效，这保证了 NFB 在 α 主轴仍在进行时到达。NFB 要么在处理 EEG 4 包络时立即显示，要么额外延迟 250 或 500 毫秒显示。如自适应 Neyman 测试所示，NFB 引起的 α 5 节律变化的时间过程显然取决于 NFB 延迟。NFB 对 6 α 主轴发生率有很大影响，但对其持续时间或幅度没有影响。完成 NFB 训练后测量的 α 活动持续变化与延迟呈负相关，最短测试延迟的最大变化为 8 ，最长测试延迟为无变化。 NFB 延迟对 alpha 活动时间结构有如此显著的影响，这可以解释之前的一些不一致的结果，其中延迟既不受控制也未记录。临床医生和 NFB 设备制造商应将延迟添加到其规格中，同时启用 11 延迟监控并支持短延迟操作。