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ollamar：用于运行大语言模型的R软件包
大型语言模型（LLM）已改变了自然语言处理和跨众多领域的应用。虽然基于云的LLM很常见，但本地部署的模型在可重复性，数据隐私，安全性和自定义方面具有明显的优势。Ollamar是一个R软件包，它为Ollama提供了接口，使研究人员和数据科学家能够将本地托管的LLM无缝地集成到其R工作流程中。它实现了一种与其他编程语言保持一致的同意API设计，并遵循已建立的LLM使用惯例。它通过提供灵活的输出格式和简易管理对话历史记录来进一步区分自己。ollamar可在GitHub上维护，并通过综合R档案网络（CRAN）获得，在该网络上定期在多个平台上进行全面的连续集成测试。
Cisco CEDGE路由器运行iOS XE 17.12
在此认证报告中确定的信息技术（IT）产品及其相关证书已在加拿大网络安全中心（CSE的一个分支）建立的批准的测试实验室中进行了评估。此认证报告及其关联证书仅适用于评估的配置中确定的版本和产品的发布。评估是根据加拿大共同标准计划的规定进行的，评估报告中测试实验室的结论与证据
系统的审查和元分析。运行标题：D
此预印本版的版权持有人于2024年3月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.20.24301563 doi：medrxiv preprint
家庭遗传：理解和预测精神疾病的代际传递
最初发表于：van Houtum，Lisanne AEM；巴雷，威廉 FC；贝克曼，Christian F；卡斯特罗-福涅莱斯，约瑟芬娜；塞西尔（Cecil），夏洛特（Charlotte）AM；朱利安·迪特里希；埃布德鲁普（Bjørn H）； Fegert，Jörg M；哈夫达尔，亚历山德拉； Hillegers，Manon HJ；卡利施，拉斐尔；库什纳，史蒂文 A； Mansuy，Isabelle M；梅日斯卡，西涅；莫雷诺，卡门； Muetzel，Ryan L；诺伊曼，亚历山大；诺登托夫特，梅雷特；平戈，让-巴蒂斯特；普雷西格（Martin）；拉巴洛，安德里亚；桑德斯，约翰； Sp-rooten，Emma；苏格拉耶斯，吉塞拉；蒂迈尔，亨宁；范沃登（van Woerden），Geeske M； Vandeleur，Caroline L； van Haren，Neeltje EM（2024）。家庭中的传承：理解和预测精神疾病的代际传播。欧洲儿童青少年精神病学，33（11）：3885-3898。 DOI：https://doi.org/10.1007/s00787-024-02423-9
2020 年 4 月至 5 月期间以自学模式开设的暑期课程
107 EE 325-概率和随机过程教授Gaurav S. Kasbekar 108 EE 328-数字通信教授Kumar Appaiah 109 EE 334-电力系统教授Kulkarni AM 110 EE 338-数字信号处理教授Gadre VM 111 EE 602-雷达系统教授Kushal R. Tuckley 112 EE 609-辐射系统教授库沙尔·R·塔克利
运行标题：在GMP兼容条件下的胰腺祖细胞的扩展
2德国糖尿病研究中心（DZD），德国3德累斯顿概念基因组中心（DCGC），TU DRESDEN，德累斯顿，德国，德国4分子和细胞生物工程中心（CMCB）技术平台，TU DRESDEN，TU DRESDEN，DRESDEN，德累斯顿，德累斯顿，德国5细胞工程设施，（SCEF），CRTD，医学院，Tu Dresden，德累斯顿，德国，德国7当前地址：Kaust Smart-Health Initiative（KSHI），生物与环境科学与工程学（BESE），阿卜杜拉国王阿卜杜拉科学与技术大学（KAUST）国王，托拉克（Kaust）德累斯顿，德累斯顿，德国＃同等贡献 *通信：anthony.gavalas@tu-dresden.de
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
地面接触时间不平衡与跑步经济性受损密切相关
摘要国际运动科学杂志 13(4): 427-437, 2020。跑步经济性 (RE) 定义为以特定速度移动所需的氧气消耗 (VO 2 ) 或卡路里单位成本，是重要的性能指标。地面接触时间 (GCT) 与 RE 有关；然而，尚未确定双脚之间的 GCT 不平衡如何影响 RE。目的：确定节奏、GCT 和 GCT 不平衡与 RE 之间的关系。方法：11 名 NCAA 一级长跑运动员（7 名男性）在跑步机上完成了分级运动测试，以确定乳酸阈值 (LT) 和 VO 2 max。还通过 DEXA 评估身体成分。受试者跑步时佩戴心率监测器，该监测器能够测量节奏、GCT 和双脚之间的 GCT 平衡。在 5 分钟阶段的最后一分钟记录了 VO 2 和呼吸交换率。以热量单位成本 (kcal·kg -1· km -1 ) 表示的 RE 是针对确定为略低于 LT（> 4mmol/L 之前）的阶段计算的，并通过 Pearson 相关性与节奏、GCT 和 GCT 不平衡进行关联。结果：RE 与跑步动态指标之间的 Pearson 相关性如下：节奏 (r = -.444, p = .171)、GCT (r = .492, p = .125)、GCT 不平衡 (r = .808, p < .005)。独立 t 检验显示，与 GCT 不平衡较小的跑步者相比，GCT 不平衡较大的跑步者的腿部瘦肌肉不平衡更大 (p = .023)。结论：GCT 不平衡与 RE 受损密切相关。未来的研究应确定如何改善 GCT 不平衡，以及这样做是否可以改善 RE。关键词：长跑、生物力学、耐力表现、田径介绍除了跑步者的最大耗氧量 (VO 2 max) 和乳酸阈值 (LT) 外，跑步经济性 (RE) 也被认为是决定耐力表现的关键因素 (9)。之前关于跑步经济性 (2) 的评论提供了多种测量和表达跑步经济性的方法。跑步经济性可以表示为给定速度下每分钟相对于体重的耗氧量 (VO 2 ) (ml O 2 ·kg -1 ·min -1 )，也可以表示为相对于体重和所跑距离的耗氧量 (ml O 2 ·kg -1 ·km -
