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关于东南欧政党绿色流动性和观察参与者的绿色流动声明
干净的公共汽车和车队的部署不仅可以迈出改善运输环境足迹的重要一步，而且还可以作为提高整个运输质量的催化剂。通过整合干净的公共汽车和干净的车队技术，提示公共当局重新评估和增强公共交通生态系统的各个方面，包括（专用）基础设施，票务系统，乘客信息和服务集成。这种综合方法扩展到了城市物流和政府舰队，在这里采用干净的车辆技术进一步增强了可持续性的努力。此外，朝着干净的公共汽车和干净的车队的转变通常需要在维护设施和人员培训中进行升级，从而促进了公共组织内部持续改进和创新的文化。综合改进不仅使当前的用户受益，而且还吸引了新的骑手，从而促进了更可持续的出行环境。
识别和支持药物使用障碍参与者的挑战
参加人类服务的人通常会经历多个并发或连续缠绕的挑战。物质使用障碍（SUD）是最难克服的疾病之一，如果不及时解决，SUDS可能会损害参与者实现其目标的能力，例如保持健康的关系，保持健康，获得就业，获得自给自足，实现自给自足，促进儿童学校的准备和成功，并维持儿童和家庭和家庭良好。许多司法管辖区继续缺乏及时识别SUD的系统方法，转介给治疗和恢复支持服务以及促进案例计划并减少SUD服务障碍的正式合作（Knight等，2021）。人类服务计划为面对其他挑战的SUD的人和家庭提供关键服务，例如人际暴力，对儿童安全的担忧和经济稳定。这些计划可以帮助我们的国家克服当前的过量危机。他们在美国卫生与公共服务部（HHS）预防策略（HHS）的四个关键支柱中发挥了作用：初级预防，减少伤害，基于证据的治疗和恢复支持。2021年9月，ASPE与JBS International合作，持有以下目标的专家圆桌会议：2021年9月，ASPE与JBS International合作，持有以下目标的专家圆桌会议：
ASPIRE 本科工程设计挑战赛 2024 报告（共 12 名参赛者）
经过用户测试后，我们开始制作演示文稿和短剧，以及一些材料来推销我们的解决方案。短剧的作用是向观众展示用户在使用我们的产品后会如何体验到生活中的变化，而推销则详细解释了我们产品的特性和功能。我们创建了一个数字短卷的原型，该原型连接到数字灯光秀，可以显示人们在手机上输入或书写的愿望，目标受众是购物中心的常客。然而，第一个原型、短剧和推销远非完美，我们收到了很多反馈，要求我们进一步改进解决方案或重新考虑不同的方法，特别是在我们的目标用户和我们试图解决的问题方面。第四天对我们来说是最艰难的一天，因为我们必须整天工作，试图重新考虑不同的解决方案，改变我们的原型、短剧和推销材料，以解决我们最初的解决方案中明显的缺点。我们再次进行了采访，以更深入地了解这个话题，并决定以略微不同的方式处理这个问题。我们没有利用“短册”的传统功能，而是获得了一种能够解决“未实现的梦想”问题的东西，也没有解决与节日或活动相关的问题，而是从如何使用短册许下愿望中汲取灵感。我们的新数字短册原型将作为一个有形但数字化管理的待办事项清单，如下图所示：
从 70 万名生物库参与者中洞察 DNA 重复扩增的原因和后果
从 700,000 名生物库参与者的数据中深入了解 DNA 重复扩增的原因和后果 Margaux LA Hujoel 1,2,3,*、Robert E. Handsaker 3,4,5、Nolan Kamitaki 1,2,3,6、Ronen E. Mukamel 1,2,3、Simone Rubinacci 1,2,3、Pier F. Palamara 7,8、Steven A. McCarroll 3,4,5、Po-Ru Loh 1,2,3,* 1 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院和哈佛医学院医学系遗传学分部 2 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院和哈佛医学院数据科学中心 3 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所医学和群体遗传学项目 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所斯坦利精神病学研究中心。 5 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院遗传学系。 6 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院生物医学信息学系 7 英国牛津大学统计学系 8 英国牛津大学人类遗传学中心* 通讯作者：mhujoel@broadinstitute.org (MLAH)，poruloh@broadinstitute.org (P.- RL) 摘要串联 DNA 重复的扩增和收缩是人类群体和人类组织中遗传变异的来源：一些扩增的重复会导致遗传疾病，一些还会造成体细胞不稳定。我们分析了来自英国生物银行和“我们所有人”研究计划中 700,000 多名参与者的血细胞的 DNA 序列数据，并开发了新的计算方法来识别、测量和学习 15 个高度多态性的 CAG 重复位点的 DNA 重复不稳定性。我们发现，即使对于相同长度的等位基因，这 15 个基因座的扩张和收缩率也差异很大；不同基因座的重复序列在生殖系和血液中也表现出差异很大的相对突变倾向。TCF4 重复序列的高度体细胞不稳定性使得全基因组关联分析成为可能，该分析确定了七个基因座，在这些基因座上，遗传变异会调节血细胞中的 TCF4 重复不稳定性。其中三个相关基因座所含基因（ MSH3 、 FAN1 和 PMS2 ）也会调节亨廷顿氏病的发病年龄以及血液中 HTT 重复的体细胞不稳定性；然而，特定的遗传变异及其效应（不稳定性增加或减少）似乎是组织特异性和重复特异性的，这表明不同组织中的体细胞突变（或同一组织中不同重复的体细胞突变）是独立进行的，并受截然不同的遗传变异的控制。其他修饰基因位点包括 DNA 损伤反应基因 ATAD5 和 GADD45A。分析 DNA 重复扩增并结合临床数据显示，谷氨酰胺酶 (GLS) 基因 5' UTR 中的遗传重复与 5 期慢性肾脏疾病 (OR=14.0 [5.7–34.3]) 和肝脏疾病 (OR=3.0 [1.5–5.9]) 相关。这些结果和其他结果都指出了人类群体和整个人类生命周期中 DNA 重复的动态。
按基线严重程度分层的 Brain Balance® 参与者的发育结果的可靠变化
综合多模式计划对发展结果的影响尚未得到充分研究。新出现的证据表明，多模式训练计划 Brain Balance ® (BB) 计划可能发挥非药物作用，解决青少年的认知、注意力和情感问题。在本分析中，我们研究了参与 BB 计划 3 个月对有发育障碍的儿童和青少年的结果的影响（N = 4,041；年龄 4-18 岁；69.7% 为男性）。父母在 Brain Balance-多领域发展调查 (BB-MDS) 上评定的分数用于评估基线和计划后的六个领域：（1）消极情绪；（2）阅读/写作困难；（3）多动/破坏性行为；（4）学业脱离；（5）运动/协调问题；和（6）社交沟通问题。为了估计从计划前到计划后的变化，我们计算了按基线严重程度分层的组的效应大小（Cohen's d）和可靠变化指数（RCI）。中度/高度严重程度（d = 1.63）和极度严重程度（d = 2.08）组的效应大小非常大，轻度严重程度组的效应大小较大（d = 0.87）。在所有 BB-MDS 领域观察到可靠变化的参与者平均百分比为：极度严重程度为 60.1%（RCI CTT），中度/高度严重程度为 46.6%（RCI CTT），基线轻度严重程度为 21.1%（RCI CTT）。在对原始反射和感觉运动活动的额外评估中，学生们表现出原始反射从参与前到参与后显著减弱，感觉运动技能显著提高，包括精细运动技能、步态和有氧能力、本体感觉、节奏和时间以及目光稳定性。总体而言，这些结果表明原始反射整合和感觉运动技能有所改善，并且 BB 参与者的情绪、阅读/写作、行为、学业参与、运动技能和社交沟通从计划前到计划后发生了具有统计学意义的可靠变化，并且随着参与者基线严重程度的增加，变化的可能性和程度也会增加。这些结果为越来越多的文献做出了贡献，这些文献表明需要采用循证非药物方法来解决发展问题。未来的研究将采用控制良好的设计、纵向跟踪、跨环境实施以及诊断已知的参与者群体，这将有助于更全面地描述 BB 计划的效果。
硬膜外脊髓电图可为清醒人类参与者提供直接脊髓记录
人们对人类在自主运动控制过程中脊髓的电生理活动知之甚少。我们提出了一种新方法，使用植入的硬膜外电极记录自然运动（包括地面行走）期间人类脊髓的电生理活动。作为对接受脊髓刺激评估的慢性疼痛患者的测试试验的一部分，从植入的硬膜外电极记录脊髓电图 (SEG)。将硬膜外导线的外化端连接到外部放大器以捕获 SEG。使用无线传感器收集上肢和下肢的肌电图和加速度数据，并将其同步到 SEG 数据。指示患者进行各种手臂和腿部运动，同时收集 SEG 和运动学数据。这项研究证明了对执行运动任务的人类受试者进行硬膜外脊髓记录的安全性和可行性。
揭盲并为 COVID-19 疫苗试验安慰剂组参与者接种疫苗的伦理考量
辉瑞-BioNTech、Moderna 和强生公司的 COVID-19 疫苗已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的“紧急使用授权”。其他疫苗，例如 Sputnik V 和阿斯利康疫苗，在公布了有希望的有效性结果后，已开始在世界其他国家分发。随后可能还会有多种候选疫苗推出，仍需进行安全性和有效性测试。由于疫苗是分层次分发给公众的，因此关于过去或即将进行的试验的安慰剂组接种问题存在讨论和分歧 ( 1 )。有人认为，只有试验之外原本可以接种疫苗的试验参与者（安慰剂组）[即高危参与者或医护人员 (HCW)] 才应该揭盲并接种疫苗，而所有其他参与者应保持盲法 ( 2 , 3 )。我们认为，一旦证明有效，疫苗制造商和研究人员就有道德义务根据医学伦理的四项原则，揭开 COVID-19 疫苗试验安慰剂组的盲法，并向他们提供疫苗。
通过声音观察：基于AI的探测，从被动音频>的汽车环境中的参与者
现有的汽车环境意识的ADAS解决方案（相机，激光镜，超声波等）要求目标在传感器的明确视线中。必须通过某种能源来照亮目标，因此系统会受到灰尘，天气，照明和障碍物的影响。我们使用“倾听”环境的被动声学解决方案来解决这些局限性。它可以听到角落周围或远距离看不见的潜在目标，从而提供预警并改善其他ADAS系统的预警。我们旨在检测包括警笛，接近车辆，自行车甚至行人的各种公路参与者。我们讨论了用例和挑战，提出了基于汽车等级组件的廉价参考体系结构，并以初始验证结果报告了更新的开发状态。
回复：关于使用生成人工智能技术的临时指南 - 以及参与者的呼吁
在 Island Health，人们对应用 ChatGPT 等生成式人工智能 (Gen AI) 工具的兴趣正在迅速增长。这些工具通过支持效率和自动化各种行政和临床任务，具有很大的价值潜力。尽管前景光明，但这些都是新兴创新，必须谨慎行事。在这里，我们分享了关于适当使用的临时指导，同时我们正在制定长期战略和政策——并呼吁参与者帮助制定我们的战略。什么是 GEN AI？Gen AI 是一种人工智能，它接受用户的请求（通常是简短的指导性文本或提示）并生成文本、音频、代码、视频和图像等内容。最新一代的 Gen AI 工具在回答问题和生成内容方面非常出色，因为它们的底层是大型语言模型“LLM”，这些模型已经根据来自互联网和其他开放和私人数据源的数十亿条信息进行了训练。有什么风险？随着这些工具越来越多地融入临床和行政工作流程，Island Health 的每个人都必须对常见风险有基本的了解。在 AI 提供临床或战略决策支持、执行生成订单或撰写信息摘要等任务的背景下，思考以下内容。▪ 内容质量：使用这些工具生成的内容可能看似合理，但可能不正确、不完整、与使用环境无关或不恰当（不反映 Island Health 的价值观）。▪ 道德问题：用于训练 Gen AI 的数据来源通常不为人知，并且可能包含反映在生成内容中的偏见。
患有遗传额颞痴呆参与者的行为和神经精神症状的频率和纵向过程
Sonja Schfa fa Onecker，医学博士，弗朗西斯科·马丁内斯·穆尔西亚（Francisco J. Martinez-Murcia）rer。MD，PhD，Lize C. Jiskoot博士，DCLINPSY，HARRO SEELAAR，医学博士，PhD，Raquel Sanchez-Valle，医学博士，博士，Robert Laforce，Jr. Alexandre deMendonça，医学博士，博士，Pietro Tiraboschi，医学博士，伊莎贝尔·桑塔纳（Isabel Santana） Isabelle le ber，医学博士，博士，伊丽莎白·费格（Elizabeth Finger），医学博士，玛丽亚·卡梅拉·塔塔格利亚（Maria Carmela Tartaglia）博士学位，用于遗传额颞痴呆倡议（GENFI），Josef Priller，医学博士，Gounter U. H” Ogliner，MD和Johannes Levin，MD