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个性化的功能性脑系统拓扑和重大抑郁：斑块大小与临床轮廓和行为之间的关系
摘要背景：通常使用小组级方法进行了严重抑郁症的神经影像学研究。但是，鉴于大脑系统中的个体差异，需要个性化的方法来映射大脑系统，并针对诊断，症状和行为的推定联系。方法：我们使用了一种迭代分割方法来绘制来自一项多站点，安慰剂对照临床试验的328名参与者的个性化大脑系统。我们假设抑郁症的参与者会表现出显着性，控制，默认和情感系统的异常，这将与较高水平的自我报告的Anhedonia，焦虑唤醒和较差的认知表现有关。在假设的大脑系统中，我们比较了抑郁症和健康对照组之间的斑块大小（顶点）。在抑郁的组中，异常斑块与假设的临床和行为指标相关。结果：假设的斑块中出现了显着的群体差异1）横向显着性系统（顶孔孔； t 326 = 2 3.11，p = .002）和2）对照系统（左侧前额叶区域； Z = 2 3.63，P，.001），并在适当的斑点上进行了抑制，这些依据是pationsion的抑制作用。结果表明，在横向显着性系统和控制系统区域中较小斑块大小的抑郁症的参与者经历了更大的焦虑唤醒和认知能力。结论：发现在单个层面上映射的神经特征可能与诊断，症状和行为有意义有关。采用个性化的大脑系统方法来绘制神经功能连接性具有很强的临床意义，因为这些相关的区域斑块大小可能有助于促进我们对与精神病理学相关的神经特征并培养未来患者特定患者的临床决策的理解。
→第 18 空军指挥关系战争游戏
这场战争游戏是为 18AF/CC 设计和执行的，目的是探索利用指挥关系来解决/缓解可用资源短缺的可能性，因为 AMC 在 2011 年 3 月经历了意想不到的迅速增长的需求信号。这个问题从三个角度进行了审查。第一个是 TRANSCOM 目前的反应，即现状。第二个是如果人员真正理解了教义，TRANSCOM 将如何反应，即拥抱。第三个是如果整个 COMREL 方法都被丢弃，除了“备忘录部队”，自由支配。结果证实了 18AF/CC 关于 COMREL 障碍是一个问题的评估。更重要的是，该报告确定了可以实施的几个想法来缓解这些障碍。第一个目标是建立 TRANSCOM 作为受支持的 CCDR，并充当跨战区机动和特殊任务的全球 JFACC。第二个目标是加强针对 COMREL 和复杂 C2 架构的教育。第三个目标是制定机构性的激增政策。
asrelvis：通过3D灯塔布局探索自主系统关系，并使用链接的radial 2d表示
Internet路由涉及协议与地区之间的频繁互连。分析网络链接和路由宣传对于优化绩效和做出明智的业务决策至关重要。但是，现有的视觉分析系统缺乏全面的多观点分析，阻碍了专家有效地分析路由动态和活动的影响。很少有人探索了用于路由数据的2D和3D分析技术的有效集成。我们介绍了Asrelvis，这是一个新颖的系统，将AS路由关系的3D表示与2D Ascone层次结构视图相结合，适用于BGP路线更新。这些表示形式使用交互技术无缝连接，从而创建一个感知统一的交互式空间。通过与域专家的合作，我们解决了数据显示和互动中的挑战。ASRELVIS集成了2D和3D Visu-Alizations，基于2D概述指导探索。案例研究和专家访谈证明了其分析BGP路由数据的有效性和实用性。
使用检索效果生成来捕获精确肿瘤的分子驱动的治疗关系
精确肿瘤学的快速增长的领域通常致力于根据其临床表型和基因型来确定针对个体患者量身定制的个性化癌症治疗计划，其特征是分子分析[1]。实际上，确定这些治疗方法依赖于专家医学知识的独特组合，来自患者的整个临床和基因组病史的数据，以及在知识库，元知识基础和出版文献中记录的建议和最新发现。这最后一个组件是时间密集型，即使对于专家来说，也有很大的兴趣，即开发自动化的知识生成方法，目的是将文献变成（可行的）知识。最近的生成人工智能的激增引起了人们对高级大语模型（LLM）在生物医学上的应用，但是很少有组织拥有训练或调整这些模型的特定任务的资源。检索提示世代（RAG）[2]的技术可以代表一个中间立场，其中搁置的（开源或专有）LLM与Contextual 1相应的作者配对：Johns Hopkins University，Baltimore，Baltimore，MD，MD，United States，United States，美国MD；电子邮件：kkreime1@jhu.edu。
成人牙买加人口之间的经济支持与高血压与糖尿病之间的关系
这篇论文是由Scholarworks的Walden论文和博士研究收集到您的免费和公开访问。它已被授权的学者管理员所接受的沃尔登论文和博士研究。有关更多信息，请联系Scholarworks@waldenu.edu。
探索肠道菌群与阿尔茨海默氏病之间的因果关系：双向孟德尔随机研究
摘要。背景：许多观察性研究研究了肠道菌群与阿尔茨海默氏病（AD）之间的联系，但因果关系仍然不确定。目的：本研究旨在评估肠道菌群对AD的因果影响。方法：使用摘要数据进行了两样本的孟德尔随机化（MR）研究。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究（病例和代理案例：85,934；对照：401,577）。 从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。AD的摘要统计数据来自最新的全基因组关联研究（病例和代理案例：85,934；对照：401,577）。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。 因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。 此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。 结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。 selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。 在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。从Mibiogen联盟获取了肠道菌群的摘要数据。因果效应估计主要取决于逆差异加权方法以及对多效性和异质性测试的灵敏度分析。此外，还进行了反向MR分析以检查潜在的反向因果关系。结果：将七个肠道菌群鉴定为与AD风险相关的。selenomonadales（优势比[OR] 1.13，95％的固定间隔[CI] 1.03–1.24，P = 0.01），家庭巴氏菌科（OR 1.07，95％CI CI 1.01-1.1.1.1.1.13，P = 0.01），p = 0.01），以及1.0.1.07％。 p = 0.04) were correlated with an elevated likelihood of AD, while Class Mollicutes (OR 0.87, 95%CI 0.79–0.95, p = 0.00), Genus Ruminiclostridium9 (OR 0.87, 95%CI 0.78–0.97, p = 0.01), Genus Clostridiuminnocuumgroup (OR 0.94, 95%CI 0.89–0.99，p = 0.03）和Eggerthella属（OR 0.94，95％CI 0.89-1.00，p = 0.04）在缓解AD中施加了有益的影响。在AD和这七个特定的肠道微生物群中，没有发现统计学上显着的反向因果关系。结论：这项研究揭示了某些肠道菌群与AD之间的因果关系，为推进临床治疗提供了新的见解。
基于 DTD-GNN 图神经网络的药物再利用：揭示药物、靶点与疾病之间的关系
动机：合理建模药物、靶标和疾病之间的关系对于药物重新定位至关重要。虽然在研究二元关系方面取得了重大进展，但仍需要进一步研究以加深我们对三元关系的理解。图神经网络在药物重新定位中的应用正在增加，但需要进一步研究以确定适合三元关系的建模方法以及如何捕捉其复杂的多特征结构。结果：本研究的目的是建立药物、靶标和疾病之间的关系。为了表示这些实体之间的复杂关系，我们使用了异构图结构。此外，我们提出了一种 DTD-GNN 模型，该模型结合了图卷积网络和图注意网络来学习特征表示和关联信息，从而有助于更彻底地探索这些关系。实验结果表明，DTD-GNN 模型在 AUC、准确率和 F1 分数方面优于其他图神经网络模型。该研究对于全面认识药物与疾病之间的关系，以及进一步研究和应用药物与疾病相互作用的机制具有重要意义。该研究揭示了这些关系，为医学创新治疗策略提供了可能性。
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
与媒体建立健康的关系：10 岁及以下儿童的基本技能
当孩子还小的时候，我们会和他们谈论街道安全、游泳安全以及探索世界时需要遵循的其他规则。数字世界的安全规则应包括：1）姓名、地址、电话号码和密码的隐私；2）不要与陌生人聊天（他们有时会假扮孩子）；3）不要点击链接或下载可能携带病毒的东西；4）可能展示性感或暴力内容的不安全网站。孩子们可能会冲动和好奇，因此提前教会他们这些规则很重要，以免他们惹上麻烦。在设备或 Wi-Fi 上安装儿童安全过滤器和保护措施也有帮助。
相互关系的机制和好处
合作是地球生命的核心。她将生物，家庭和社会焊接在一起。研究合作最广泛的工具之一是游戏理论。它结合了理论和实验方法。这使其可以解释广泛的社会行为，包括合作。在这项工作中，可以研究理论和实验方法如何帮助解释各种机制和合作的好处。如果个人知识给出了未来内部互动的援助最高概率，那么他们会从维持其合作关系中获利。这些重复的互动使个人能够交流思想并建立对双方有益的关系，每个人都从中汲取了利益。第2章始于理论和实验文献的概述，这在我们对直接互惠的理解中表明了一些重要的差距。特别是本章表明，理论上预测了行为投诉的策略经验障碍表明。这样做的原因可能是，大多数这些模型和实验都孤立地寻找互动，而人类的社会生活中的大多数都更加复杂。因此，在第3章中，在一个多游戏环境中检查了直接互惠，其中个人与相同或各种合作伙伴进行了两次GLE互动。表明，如果这在战略上是明智的，那么个人能够相互结合，并且认知扭曲对于精确模拟人类行为至关重要。在第4章中，开发了另一种相互的策略，这不是基于游戏过程的明确和精确架设，而是基于行为实验表明，人类玩家的认知技能更现实。最后两章也能够为合作伙伴解释各种社会行为。在文献中，检查了如何通过不同类型的适应症来表明合作意愿。已经表明，过去的行为，无论是直接合作还是合作，都是愿意合作的可靠预测指标，也是第三方认为的。这种行为的一个例子是根据道德价值观行动。第五章节以这种知识为基础，并建立了主要行为的新理论，以便使用信号模型。它显示了道德原则的一致依从性如何在他的信任度上提高个人的声誉，并使他成为首选合作伙伴。鉴于主要行为的深远社会优势，游戏理论和进化原理可以表明合作伙伴选择的动态如何导致以下事实：在个人中，显然是未经调整的行为。