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金属前驱体脉冲在等离子体中的反应机理
a 爱尔兰科克大学廷德尔国立研究所，Lee Maltings，Dyke Parade，科克，T12 R5CP，爱尔兰 b 复旦大学微电子学院、上海智能电子技术与系统研究所、专用集成电路与系统国家重点实验室，上海 200433，中国
游戏玩家和非游戏玩家的反应时间和认知能力......
研究表明，第一人称射击游戏 (FPS) 有助于提高人的认知能力 (2)。在一项特定研究中，研究人员调查了玩电子游戏如何影响手眼协调能力以及多任务处理能力。实验对 50 人进行了研究，这些人被分成两组：25 名经常玩游戏的人和 25 名不玩游戏的人。第 1 组（游戏玩家组）在每次测试之前和测试之间玩游戏，而第 2 组（所有不玩游戏的人）只是在测试之间短暂休息。该测试模拟了计算机上的工作以测量多任务处理能力。研究人员的假设得到了证据的支持，测试分数存在显著差异，这表明电子游戏与人的认知技能和能力有直接关系 (2)。虽然两组的分数都随着时间的推移而增加，但游戏组的整体表现要好得多。这项研究的一个挑战是确定电子游戏是否真的有助于提高这些技能，或者多任务处理能力较强的人是否也对游戏感兴趣。
反应条件对石墨烯氧化石墨烯特性的影响
摘要：本研究的重点是三个参数之间的相关性：（1）石墨粒径，（2）石墨与氧化剂的比率（KMNO 4），以及（3）石墨与酸（H 2 SO 4和H 3 PO 4）的比率（H 2 SO 4和H 3 PO 4），具有氧化物氧化物的性质，结构和特性（GO）。相关性是一个挑战，因为由于系统粘度的变化，这三个参数几乎无法彼此分开。石墨颗粒越大，GO的粘度越高。将石墨与KMNO 4的比率从1：4到1：6降低，通常会导致更高的氧化程度和更高的反应产率。但是，差异很小。除最小的颗粒以外，将石墨与酸 - 酸体积比从1 g/60 mL增加到1 g/80 ml，降低了氧化程度，并稍微降低了反应产率。然而，反应的产率主要取决于水的纯化程度，而不是反应条件。GO热分解的较大差异主要是由于块状粒径，而其他参数则较小。
测试 - 功能反应时间的重测可靠性...
上下文：反应时间通常是通过计算机化的神经认知电池评估的脑震荡。尽管此措施对症状后的降低敏感，但尚不清楚计算机化反应时间是否反映了在体育活动中有效，安全竞争所需的动态反应时间。功能反应时间评估可能是有用的脑震荡，但必须在临床实施之前确定可靠性。目的：确定测试 - 重新反应时间评估电池的可靠性，并确定会话之间的反应时间是否有所改善。设计：队列。设置：实验室。参与者：41名参与者（21名男性和20名女性）完成了2个时间点。参与者平均年龄为22.5（2.1）年，高72.5（11.9）CM高，质量为71.0（13.7）千克，大多数是右腿和占主导地位（92.7％）。干预措施：参与者完成了2个临床反应时间测试（计算机化的Stroop和Drop Stick）和5个功能反应时间测试（步态，跳跃着陆，单腿跳，预计切割和意外的剪切）。在单个（仅运动任务）和双重任务（带有认知任务的电机任务）中进行滴棍和功能反应时间评估。主要结果指标：在所有评估中计算反应时间（以秒为单位）。测试 - 使用2路混合效应内相关系数（3，k）确定重新测试可靠性。配对样品t检验比较了会话之间的平均反应时间。结果：测试 - 对所有反应时间结果的重新测试可靠性（类内相关系数[3，K]范围= .766 - .925）。观察到了几种统计学上的显着性平均差异，但效应大小对小（D范围= 0.05 - 0.44）可以忽略不计。结论：功能反应时间评估电池显示出与标准的计算机反应时间评估电池相似的可靠性，并可能提供重要的卫生后信息，但是需要更多的研究来确定临床实用程序。
定量实时聚合酶链反应（QRT- ...
定量实时PCR（QRT-PCR）于1992年引入，并开始应用于生物技术。这项技术是一种众所周知的PCR技术1。pCR表示核酸的酶扩增，并且在大多数生物技术中已被用作基本技术，例如克隆和测序，因为大量增加了大量样品的优势和过程的简单性。但是，PCR作为分析工具具有决定性的限制，这是不可能量化放大产品的。很难估计最初存在的核酸的量，因为它可以通过呈指数型核酸来扩增和扩增。DIV的极限开始克服QRT-PCR技术的发展，该技术定量检测1992年扩增的核酸量。通过将荧光连接到扩增的核产物并连续检测到这种荧光（Higuchi等，1992）来制成。从理论上讲，由于所有PCR随着扩增的增加而增加2 n（n =循环），并且当执行具有实际时间扩增值的数学回归时，可以根据周期数量中的样品中存在的初始模板核酸估计。近年来，出现了荧光物质和高灵敏度机器的有效检测，以确保难以想象的精度水平，这些精度很难想象并估算了与复杂样品混合的初始核酸的量。典型的QRT-PCR技术的应用已应用于医院细菌的检测，基因表达的分析，单核苷酸多态性（SNP）分析，对此的分析，以及最近的分析，以及最近对实时免疫PCR。本文简要说明了QRT-PCR的原理，并总结了实际应用时要考虑的事实，并总结了未来的技术前景。。
对不良药物反应预测模型的研究...
摘要 - 在临床治疗中，确定药物的潜在不良反应可以帮助医生做出药物决策。响应先前研究的问题，即需要为药物的每种不良反应构建高维和稀疏，独立的预测模型，并且预测准确性较低，本文基于知识图和深度学习，开发了一个不良药物反应预测模型，这可以预测实验结果。涵盖不良药物反应的统一预测。知识图嵌入技术可以融合药物之间的相关信息，并减轻特征矩阵中高维稀疏性的缺点，而深度学习的有效训练能力可以提高模型的预测准确性。本文根据药物特征数据构建了不良药物反应知识图；通过在不同的嵌入策略下分析知识图的嵌入效果，选择了最佳的嵌入策略来获得样品向量；然后构建了卷积神经网络模型以预测不良反应。结果表明，在疏远嵌入模型和400维嵌入策略下，卷积神经网络模型具有最佳的预测效果。重复实验曲线下的平均准确性，𝑭评分，召回率和面积优于文献中报告的方法。获得的预测模型具有良好的预测准确性和稳定性，可以为以后的安全药物指导提供有效的参考。
反应工程中的人工智能：智能应用
人工智能 (AI) 已经彻底改变了各个行业，反应工程也不例外。随着对高效和可持续工艺的需求不断增长，研究人员和工程师正在转向由人工智能支持的智能方法来优化反应工程工艺。人工智能和反应工程之间的这种协同作用有望提高效率、降低成本并最大限度地减少对环境的影响。人工智能，尤其是机器学习 (ML) 和神经网络，带来了过程建模的范式转变。这些先进的算法擅长识别大型复杂数据集中的模式和关系。在反应工程的背景下，人工智能驱动的模型可以从实验数据中学习，从而创建更准确、更具预测性的化学过程表示。
欧盟卫生政策：从应对到恢复
在欧盟反思 2019-2024 年任期内的挑战和成就（主要由新冠疫情和乌克兰战争等危机组成）之际，卫生政策显然对欧盟具有战略重要性。从成功的疫苗战略到欧洲卫生联盟 (EHU) 的建立和 EU4health 计划预算，这一时期在应对当前卫生危机和长期挑战方面取得了重大进展。然而，当我们站在 2024-2029 年任期的开端时，仍存在许多挑战。下一个委员会议程、新议会和理事会的战略议程必须将卫生作为战略重点，并提出一种不仅涵盖卫生政策，而且还涵盖其与经济安全、产业政策、人口结构变化、性别平等、数字化和环境问题的交集的方法。
Shaun 的 Covid 疫苗反应故事
Shaun 的新冠疫苗反应故事 FWA 马里兰州 SB-431 我的名字是 Shaun Barcavage，我是一名 54 岁的研究护士。在 2020 年 12 月 29 日接种第一剂辉瑞新冠疫苗之前，我正处于职业生涯的巅峰，没有任何健康问题。几个小时内，我注射的右臂出现了感觉异常，并辐射到我的背部，然后发展到我的脸部。我去医院看了一位神经科医生，他建议我根据规定继续接种第二剂。违背我自己的医学判断，我默许了，并于 2021 年 1 月 19 日接种了第二剂。4 天之内，我右侧的感觉异常再次加剧，我的右耳出现了严重的耳鸣。在接下来的 14 天里，我出现了心律失常、体位性心动过速、血压剧烈波动、严重的右侧头痛、耳鸣加重、全身刺痛、肌肉抽搐和腿部颤动。频繁的检测表明我没有感染新冠病毒，而且我的症状与疫苗的时间关联很明显。这在我的医疗记录和随附的案例研究中有详细记录。在我拼命寻求治疗的过程中，我面对的是一个信息不灵通、设备不足的医疗系统，它根本不知道如何提供帮助。令人痛心的是，当我试图在网上寻求答案和呼吁帮助时，我经常受到审查。在疫情最严重的时候，我被认为是护士英雄，是主流医疗服务提供者，致力于新冠干预，讽刺的是，包括疫苗研究。现在，我残疾了，24/7 不停地遭受烧灼性神经病、刺耳的耳鸣和自主神经系统功能障碍的折磨。我失去了收入，医疗费用不断增加。我对自己的未来感到恐惧，我的医疗事业也毁了。我知道这项法案是为了帮助那些因长期新冠而受到伤害的医疗专业人员，但我敦促你们不要忽视和抛弃那些因新冠疫苗而受到伤害的人。我们面临着一个支离破碎的补偿制度，没有研究，也没有帮助。请修改法案，为那些因新冠疫苗致残的人提供补偿和帮助。谢谢。肖恩·巴卡维奇
我对这个问题的反应是：“人工智能”会威胁艺术家吗？
首先，我们来明确一点——我不太喜欢把 MLA 称为“AI”，我更不想把这些当代“艺术”MLA 称为“AI”，因为这会让那些数学知识不太丰富的人将实际作用的机制混为一谈，认为它们在某种程度上与人类具有相同的机械能力，而事实并非如此。如果你想要争辩说当前的 MLA 可以有意识，我要告诉你，他们的生成网络充其量只是有机网络的类似网络表示的异形网络，但只代表一个子集，并且除了通过该同态之外，在拓扑上并不等同。如果你不太清楚这是什么意思，那也没关系。事实上，广为人知的“AI”研究故意忽视了他们的神经网络与生物神经网络的数学模型之间的拓扑分析，而将两者等同起来的大部分研究都是通过勾勒出他们达到预期结果的方法来实现的。也就是说：“人工智能”作为一个领域，充满了希望当前技术比现在更伟大的人，并且为了避免再次陷入人工智能寒冬，它可以带来大量资金，所以人们会撒谎，而这些谎言来自该领域受过良好教育的人，因此该领域之外的人就会相信他们，你就得到了一个永久的谎言。