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精神疾病和大麻使用：动作机制和长期风险Michaella Nascimento Carsola，Maria Eduarda Azevedo Schmidt Ze
摘要大麻的使用及其与精神疾病的关联已广泛讨论主题，现代研究突出了复杂的动作机制和长期风险。研究表明，大麻使用可以产生重大的神经心理学作用，从而影响多巴胺和内源性大麻素系统等基本神经递质，它们可以触发或加剧精神疾病，例如精神分裂症，焦虑和抑郁症。这些作用机制与影响情绪，记忆和行为的关键大脑调节有关，从而影响了倾向人的脆弱性。临床研究和系统评价指出，慢性大麻使用与精神病症状的发展之间存在联系，尤其是在遗传易感的个体或关键的发展期（例如青春期）之间。此外，长时间使用与大脑的结构和功能变化有关，从而影响与情绪处理和认知控制有关的区域。风险包括增加对精神病疾病的敏感性和损害认知功能的敏感性，并有证据表明，即使在使用药物使用中断后，这些影响也可能持续。因此，对于卫生专业人员来说，了解大麻使用与心理健康之间的复杂相互作用至关重要，认识到个性化和预防方法的重要性。考虑到个体脆弱性因素，例如遗传易感性和家族史，对于减轻与大麻使用相关的风险至关重要。总而言之，对行动机制和潜在的长期风险的认识对于指导临床决策，促进充分的干预措施并防止弱势群体的不利后果至关重要。
博士教授Jörgschmalian博士教授Jörgschmalian
非常规超导体。●2020年：选举，美国科罗拉多州阿斯彭市阿斯彭物理中心荣誉会员●2018年：选举，海德堡科学院的成员，德国海德尔伯格，德国海德堡●2017年：2017年：校长埃里德斯蒂夫斯蒂郡校长，纽约市，纽约市，纽约市境内， Karlsruhe Institute of Technology for exceptional teaching in Theoretical Physics ● 2013: Election to the Berlin Scientific Society (Berliner Wissenschaftliche Gesellschaft), Berlin, Germany ● 2013, 2015, and 2018: Award of the Department of Physics, Karlsruhe Institute for Technology for Best Lecture in Theoretical Physics at the Master Level ● 2012, 2014, and 2021年：Karlsruhe物理学系奖，Karlsruhe技术研究所最佳理论物理学学士学位学士学位●2010年，2009年和2007年：研究生教学奖，部门。收件人由该系的研究生选择为“最佳教室老师”。●2007年：爱荷华州立大学文科和科学学院中期研究卓越研究奖的获得者●2006年：美国物理社会会员。奖项的引用如下：
Bernd Richter、Philipp Wartenberg、Stephan Brenner、Johannes Zeltner、Christian Schmidt、Judith Baumgarten、Andreas Fritscher、Martin Rolle、Uwe Vogel
Bernd Richter、Philipp Wartenberg、Stephan Brenner、Johannes Zeltner、Christian Schmidt、Judith Baumgarten、Andreas Fritscher、Martin Rolle、Uwe Vogel 德国德累斯顿 Fraunhofer IPMS 一种新型半透明硅基 OLED 微显示技术，为纤薄近眼光学器件提供了新的光学设计机会
Fritze，Stefan； Harneit，Anais；沃丁顿，约翰； Kubera，Katharina M； Schmitgen，Mike M；奥特，玛丽·卢斯；等。 （2024）。 的结构变化 轩尼诗，罗宾·J（Robin J。）；鲍德温（Patrizia） Browne，David J。；安东尼的金斯拉；沃丁顿，约翰（2007）：三维激光表面成像和ge
摘要脑干，丘脑和纹状体在精神分裂症谱系障碍（SSD）患者中的相对作用在很大程度上是未知的。To determine whether topographical alterations of the brainstem, thalamus and striatum contribute to parkinsonism in SSD patients, we conducted structural magnetic resonance imaging (MRI) of SSD patients with (SSD-P, n = 35) and without (SSD-nonP, n = 64) parkinsonism, as defined by a Simpson and Angus Scale (SAS) total score of ≥ 4 and < 4, respectively,与健康对照相比（n = 20）。FreeSurfer V6.0用于分割四个脑干区域（髓质长肌，Pons，上小脑梗和中脑），尾状核，put骨和丘脑。与没有帕金森主义的患者相比，帕金森氏症患者的髓质长大（p = 0.01，错误发现率（FDR）校正）和壳核（P = 0.02，FDR校正）的体积相比。在整个患者样本中（n = 99），（a）髓质长卷和SAS总数（p = 0.034）和glabella salivation（p = 0.007）的得分与（b）Thalamic量和SAS总数（p = 0.033）和glabella-salivation（P = 0.00）（P = 0.00）（P = 0.007）（P = 0.007）（P = 0.007）（P = 0.00）（P = 0.007）， 确定了显着的负相关。 这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。确定了显着的负相关。 这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。确定了显着的负相关。 这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。确定了显着的负相关。这些结果表明，脑干和丘脑结构以及基于基础神经节的运动电路在SSD中帕金森主义的发病机理中起着至关重要的作用。
引用发布版本（APA）：Schwörer，T.，Schmidt，J.E。和Chrysostomou，D。（2023）。 NAV2CAN：在ROS2 USI
摘要 - 该论文使用RGB-D摄像机提出了一个实时的人类交互检测系统，以启用移动机器人的上下文感知导航。该系统采用了优化的综合神经网络（CNN）体系结构，可有效推断嵌入式GPU。使用基于键盘检测的人类检测器在RGB-D图像上，使用人类对象检测将相互作用定位于3D场景中。将人类相互作用区域集成到机器人的导航成本图中，以修改计划的社会空间的计划路径。该系统通过模拟和现实世界测试验证，显示可靠的相互作用检测超过10 Hz。可以将模块化系统（称为NAV2CAN）添加到ROS2（机器人操作系统2）中运行的移动机器人中，并实现与其他软件包的容易集成和兼容性。通过将基于深度学习的感知与语义导航成本图结合在一起，可以实现人类环境中的社会意识机器人导航。索引术语 - 文本意识到导航，人类机器人间行动，移动机器人，ROS2，NAV2，Proxemics
少将 Michelle A. Schmidt
MG Schmidt 获得的奖项和勋章包括国防服役勋章、功绩勋章、铜星勋章、战斗行动勋章、跳伞大师勋章、空中突击勋章、国防部长办公室识别徽章和陆军参谋识别徽章。MG Schmidt 毕业于美国陆军指挥参谋学院和美国陆军战争学院。
Schmidt_遗传性血管性水肿和静脉血栓栓塞症的孟德尔随机化研究结果_审查后划红线
遗传性血管性水肿是一种罕见疾病，每 5 万到 10 万中就有一例发生。[1] 其特征是皮肤和黏膜下组织反复肿胀，这是由于遗传性 C1 抑制剂缺乏导致缓激肽产生抑制不足所致。C1 抑制剂通过抑制几种丝氨酸蛋白酶（包括补体 C1a、C1r、甘露聚糖结合凝集素丝氨酸蛋白酶 1 (MASP-1)、MASP-2、纤溶酶、激肽释放酶和凝血因子 XIa 和 XIIa）来控制补体、纤溶酶、内源性凝血和接触系统。[2] D-二聚体水平通常在血管性水肿发作期间升高（可能是由于纤溶酶生成增强），但血管性水肿发作期间的这种升高与血栓风险增加无关。[3]几篇关于遗传性血管性水肿的评论指出，HAE（即使在 D-二聚体水平升高的情况下）也不会增加静脉血栓栓塞症 (VTE) 的风险。但是，除了患者和医生的经验之外，没有其他资料可以支持这一说法。但是，最近的一项回顾性队列研究检查了遗传性血管性水肿与 C1 抑制剂缺乏症的许多潜在合并症，报告了遗传性血管性水肿与 VTE 之间的关联。[4, 5] 值得注意的是，这些发现可能会因 VTE 的指征和错误分类而受到混淆。[6] 鉴于遗传性血管性水肿极为罕见，很难通过前瞻性队列研究进一步调查这一发现。如果 HAE 确实与 VTE 有关，则可以假设 C1 抑制剂水平不太明显的变化也可能与 VTE 风险有关。孟德尔随机化 (MR) 是一种适合进一步研究 C1 抑制剂水平与 VTE 潜在风险之间潜在因果关系的方法。MR 是一种使用遗传变异作为工具来评估暴露和结果之间潜在因果关系的方法。MR 方法的优势在于，它受通常困扰观察性研究的混杂和反向因果关系风险的影响要小得多。Davies 等人撰写了一份关于孟德尔随机化工作原理的全面概述。[7] 为了探索较低的 C1 抑制剂水平与静脉血栓栓塞之间的因果关系，我们进行了一项孟德尔随机化研究。
高级材料-2023 -Schmidt -Machine -Learning- ...
系统探索了跨越数百万材料的化学空间，寻找具有针对特定技术应用的量身定制特性的化合物。[1-4]当前，预测化学计量的最有效方法是扫描固定晶体结构原型的组合空间。[5-7]在这种方法中，用于估计材料是否可以实验合成的关键材料特性是总能量，或者更多的是与热力学稳定性凸壳的能量距离。[6,8–17]典型地，给定化学成分和晶体结构原型（即，勇敢的晶状体的组合和一组占用的Wyckoff位置）进行几何优化，例如，使用密度功能理论的某些风味（DFT），并将其与之相比。[18,19]凸壳上的化合物（或接近它）进行表征，如果它们具有有趣的物理或化学特性，则提出了用于实验合成的。尽管如此，合成反应是极其复杂的过程，而与凸船的距离与合成性相关，但不足以决定是否可以在实验上访问材料。最近的几部作品通过直接预测最佳合成条件或合成概率来解决此问题。[20–25]
色素细胞模型的谱系调节和细胞清除率在普兰氏菌中地中海
好......................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 71