3.1。Research Philosophy................................................................................................................................ 15 3.2.Research Approach................................................................................................................................... 15 3.3.Research Design........................................................................................................................................16 3.4.数据收集...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................Data Analysis:........................................................................................................................................... 20 3.6.Ethical Consideration:...............................................................................................................................20 4.结果和经验发现:......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 21
摘要:这项研究开发了两份问卷,称为技术教学知识知识 - 机器人(TPACK-R)和关于机器人教育(RTBS)的教学信念,以调查94位教师的TPACK-R,并评估他们对机器人教育的态度,信念和动机。这项研究的目的是探索TPACK-R与RTB之间的关系。通过探索性因素分析确定了TPACK-R量表和RTBS量表的因子。 TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。 此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。因子。TPACK-R的所有因素与RTB的所有因素之间存在一些正相关。此外,这项研究还发现,教师的态度是预测其技术教学内容知识知识的关键因素。但是,教师的RPK只能预测RPCK。
西班牙裔/拉丁美洲人的2型糖尿病率较高(T2D),并且这些差异的起源知之甚少。环境内分泌干扰化学物质(EDC),包括一些金属和金属,被视为糖尿病风险因素。数据表明,西班牙裔/拉丁美洲人可能会与EDCS暴露不成比例,但在环境暴露和糖尿病方面仍在研究。这项研究的目的是通过评估414个居住在德克萨斯州斯塔尔县的Normogypoomic或糖尿病县的糖尿病和糖尿病率高的糖尿病和糖尿病率的414种Normoglycepic或糖尿病社区中的414个Normoglycemic或糖尿病县的糖尿病县的糖尿病和糖尿病率。我们使用多变量线性回归来量化胰腺β细胞功能,胰岛素抵抗和胰岛素敏感性(HOMA-β,HOMA-hOMA-IR,HOMA,HOMA-S)的稳态模型评估的差异,血浆胰岛素,血浆葡萄糖,血浆葡萄糖和血解度浓度与HBA1C(HBA1C)相关联。基于分位数的G-计算用于评估混合效应。在多变量调整后,尿砷和钼与较低的HOMA-β,HOMA-IR和血浆胰岛素
摘要青春期带来了社会背景与行为,结构性大脑发育以及焦虑和抑郁症状之间的动态相互作用。腹侧前额叶皮层(VMPFC)和杏仁核的体积变化率与青春期社会情感发展有关。通常,在这段时间内,VMPFC中的灰质体积(GMV)和杏仁核的生长变薄。社会,情感和神经解剖因素之间关联的方向性尚未解决,例如社会变量影响区域大脑发展的程度,反之亦然。补充说,性别之间的差异仍在进行辩论。在这项研究中,使用潜在变化评分模型研究了同性问题,家庭支持,社会经济压力,情绪症状,情绪症状,杏仁核量和VMPFC GMV之间的纵向关联。使用了基线多站点的欧洲研究(平均(SD)年龄= 14.40(0.38)年;女性%= 53.19)和随访2(平均(SD)年龄= 18.90(0.69)年龄,%女性= 53.19)。结果表明,同伴问题没有预测情绪症状,而是随着时间的流逝而一起改变。仅针对男性,VMPFC GMV,同伴问题和情绪症状之间存在正相关的变化,这表明VMPFC GMV较慢与社交和情感功能较差有关。发现对共同的社会,情感和大脑发展以及保护心理健康的途径有了广泛的了解。此外,在14岁时的家庭支持较大,与男性14至19岁之间的杏仁核量的增长较慢有关;先前的研究已经将较慢的杏仁核增长与精神健康障碍的韧性相关。
这次独特的活动将为新晋和准父母、早教工作者、学龄从业者、保姆和对儿童发展感兴趣的学生(尤其是从出生到 6 岁的孩子)提供一个机会,让他们聆听专家演讲。与会者将被邀请参观市场展览和信息展台。展台将提供有关父母和幼儿团体、选择优质托儿服务时应注意的事项以及儿童保育资助计划(即国家儿童保育计划、ECCE 和 Access Inclusion Model)等主题的信息。
摘要 目的:虚拟癫痫患者(VEP)是一种基于虚拟脑技术的大规模大脑建模方法,使用立体脑电图(SEEG)、解剖数据(磁共振成像 [MRI] 和连接)和计算神经元模型来提供患者癫痫发作的计算机模拟。VEP 通过识别最有可能引发癫痫发作的区域,在药物耐药性癫痫的术前评估中具有潜在用途。我们旨在评估 VEP 方法在估计致痫区和预测手术结果方面的表现。方法:回顾性地在 53 名患有药物耐药性癫痫并有 SEEG、T1 加权 MRI 和弥散加权 MRI 的患者中应用 VEP 建模。精确回忆法用于比较 VEP 识别为致痫区 (EZ VEP ) 与临床分析结合致痫指数 (EI) 方法 (EZ C ) 定义的致痫区。在 28 名接受手术的患者中,我们将 VEP 结果和临床分析与手术结果进行了比较。结果:VEP 对 EZ VEP 检测的精确度为 64%,回忆率为 44%
在布基纳法索,通过 DNA 检测确定生物学关系正变得越来越普遍。STR 分析仍然是解决法庭上有关生物学关系的争议或索赔的最可靠技术。本研究旨在通过分析 21 个 STR 基因座来建立受试者之间的生物学关系联系。参与者是 2022 年由司法部门转介到 CERBA 的 14 人。每个受试者都采集了口腔或血液样本。提取 DNA,并通过 ABI PRISM 3130 测序仪上的毛细管电泳使用 PowerPlex® 21 试剂盒(部件号 DC8902)进行 DNA 多态性分析。使用 GeneMapper IDX 软件版本 1.2 编译 DNA 谱。在检查的十四名受试者中,其中十二个样本具有完整的基因谱,而另外两个样本具有部分和缺失的谱。结果证实纳入了三例父子关系、一例母子关系、一例兄弟关系,并排除了一例母子关系和一例兄弟关系。 DNA 测试提高了亲子关系的解决率,但它们需要道德和文化意识以及加强的法律框架来预防和保护社会。
血管危险因素(例如高血糖和血小板过度激活)在2型糖尿病(T2D)中起着重要作用,这是AD的危险因素。我们研究了105名认知未损害的成年人(包括21个淀粉样蛋白的成年人(Aβ -NEG对照组),包括21名淀粉样蛋白的老年人(Aβ -NEG对照组),以及45个淀粉样蛋白稳态的患者A A A A A AA APAiria Impair Impair或Dimpimair Impair或Dimpimair Impair(包括21例),我们研究了105名认知未损害的成年人的血小板水平,血小板计数;平均血小板体积(MPV)和AD神经成像标记之间的关系。我们评估了两个与T2D相关的血管危险因素的组间差异,然后对血液参数与多模式神经影像学(结构MRI,18 F-氟脱氧葡萄糖和18 F-氟-pet)之间的关联在Cogni-Inty-Unical Imperigancy Undimprimpightimpiraightimpightim Imprighightimpiraightimpigh的成年患者中使用了β-POPSOS,并使用了β-pospos。与β -neg对照组相比,β -POS患者的血小板计数较低和MPV较高。在认知无影响的成年人中,血糖水平升高与广告敏感区域的萎缩和低代谢有关。在β -Pos paptent中,MPV增加与内嗅和周围皮层萎缩有关。健康个体的亚临床但高血糖水平和AD患者的MPV水平与广告敏感大脑区域的神经变性有关,而与淀粉样蛋白沉积无关。©2022作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章
摘要:背景:顺铂是治疗头颈癌的关键药物,个性化剂量应有助于保存最佳的毒性 - 耐耐性比。方法:我们分析了80例头颈癌的成年患者的暴露效应关系,并用标准的基于顺铂的治疗方案治疗,该治疗方案为三小时输注。使用贝叶斯方法鉴定出顺铂的个体药代动力学(PK)参数。肾脏毒性和耳毒性被认为是典型的顺铂相关毒性。效率。测试了多达9种不同的机器学习算法,以解读与顺铂的暴露效应关系。结果:广义线性模型是最佳算法,精度为0.71,召回0.55,精度为0.75。在暴露的各种指标中(即最大浓度(CMAX),面积曲线(AUC),低谷水平),CMAX,包括2.4至4.1 µ g/ml的范围,是最好的范围。在比较了20名新患者中的导致的,模型的剂量与标准剂量时,我们的策略将导致患者的剂量减少,这些患者最终证明患有严重毒性,同时增加进行性疾病患者的剂量。结论:确定目标CMAX可以用作为三小时输注的顺铂为PK引导的精确剂量铺平道路。
▪ 儿童和成人按上述方式入场。 ▪ 我们用思考的头脑静静地坐着沉思。 ▪ 集会结束时,我们分享我们的校训 — 思考文字。 ▪ 成人示意时,我们平静地离开。 在午餐大厅 ▪ 我们明智地进入大厅。 ▪ 我们脱下外套和帽子。 ▪ 我们平静地等待着走向服务台。 ▪ 领取午餐时,我们对午餐团队说“请”和“谢谢”。 ▪ 我们用刀叉吃热饭。其他人指导我们练习这项技能。 在学校周围 ▪ 我们互相扶门。 ▪ 我们捡起看到的任何物品/垃圾。 我们从地板上捡起外套和袋子并将它们挂在挂钩上,以确保学校安全。 休息/午餐结束 ▪ 听到休息结束时的第一声哨声时,我们迅速停止。希望所有孩子都停下来。 ▪ 第二次哨声响起时,我们平静地走向排队的地方。吸引孩子们的注意力