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锂离子电池的热行为：老化，热量...
Figure 26 – Ablation of vmM GABA/Glycine Neurons Results in Increased Twitches/Second During REM Sleep and Increased Proportion of Time During REM Sleep Spent Twitching in the Neck Muscle ..................................................................................................................................44
在抗爆炸性/敏感性中涉及的麦芽糖蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白酶的作用
Sleep在记忆巩固中的关键作用是完善的，神经成像和睡眠阶段分析揭示了涉及的复杂过程。睡眠剥夺显着损害记忆表现和形成新记忆的能力，强调需要进行有效的对策。本文得出的结论是，尽管睡眠剥夺显着损害了记忆，但对肠道轴心的新见解为开发可减轻这些影响的新颖干预措施提供了有希望的领域。审查讨论了各种干预措施，从多奈哌齐，美金刚和托尔卡酮等药物化合物到创新的物理治疗技术，例如经颅磁刺激（TMS），深脑刺激（DBS）和经颅直接电流刺激（TDCS）。此外，还检查了肠道轴在睡眠剥夺引起的记忆障碍中的新兴作用，从而阐明了肠道菌群与认知功能之间的复杂相互作用的启示。这篇全面的评论探讨了睡眠剥夺与记忆力障碍之间的多方面关系，并研究了这些过程的神经生物学机制并检查了潜在的干预措施。
Hackney的就业策略建议无家可归和粗糙的睡眠策略2023 -2026
无家可归的预防，这包括：●开发一种基于协作优势的方法，以与需要住房援助的哈克尼居民合作。，我们为他们提供了他们所需的信息，以便在适当地提供我们的酌情资金以进行财务援助的情况下提供有关其住房选择的明智决定。●鼓励居民采取积极的方法来采购住房解决方案。●通过寻求通过债务和福利福利建议最大化其收入，并通过在哈克尼提供学徒制，其他工作和培训机会来支持居民。●引入货币枢纽以最大程度地增加居民收入。与金融危机中的居民合作，货币枢纽可以提供帮助以防止无家可归。在最初的11个月中，货币枢纽为居民提供了超过100万英镑的福利收入。●加强我们对逃离暴力的人的提议，并为达哈认证做准备。我们的创新的“安全且共同”的计划，为人们与遭受家庭虐待的家庭合作，以减少对儿童的风险和伤害。●实施项目加法器（成瘾，转移，中断，执法和恢复），作为解决药物使用和依赖性的试点。通过项目加法器，理事会正在与许多机构和慈善机构合作，为受吸毒影响的人们提供教育和支持，这通常是无家可归和粗糙睡眠的因素。（在2021年，与滥用药物有关的死亡人数下降至6，这是自2012年以来最低的数字。）●确保服务人员及其家人通过分配政策获得适当的优先级来访问社会住房。●审查我们的分配和出租政策，并针对最需要社会住房的人的资源。
无家可归和粗糙的睡眠策略2025-2030
面对住房危机恶化的情况，我们了解采取行动以防止无家可归的紧迫性，并支持已经受到影响的人重建生活的人。无家可归是一个复杂的问题，会影响各行各业的个人和家庭。它需要多机构和协作解决方案。通过这种策略，理事会旨在解决无家可归的根本原因，同时为个人提供必要的支持和机会，使个人恢复稳定和独立性。
在阻塞性睡眠呼吸暂停中使用机器学习应用的状态和机会：叙事评论
抽象背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种普遍且潜在的严重睡眠障碍，其特征是睡眠期间呼吸反复中断。机器学习模型已越来越多地应用于OSA研究的各个方面，包括诊断，治疗优化和开发用于内型和疾病机制的生物标志物。方法：本叙述性评论研究了从2018年至2023年间发表的254个科学出版物中提取的数据，从诊断算法到治疗和患者管理策略的各种研究工作。我们通过评估了研究中所使用的技术，应用领域，模型评估策略和数据集特征，评估了OSA研究中机器学习的景观。结果：我们的分析表明，大多数机器学习应用都集中在OSA分类和诊断上，并利用各种数据源，例如多摄影，心电图数据和可穿戴设备。深度学习模型是最受欢迎的，其次是支持向量机，分类任务是最常见的。我们还发现，研究队列主要是超重的男性，女性的人数不足，年轻肥胖成年人，
小儿镰状细胞病中的睡眠障碍与神经认知功能之间的关联
血液学系/肿瘤学系，阿拉巴马大学伯明翰大学医学院阿拉巴马大学伯明翰伯明翰伯明翰伯明翰的生存作者：Donna Murdaugh，博士学位donnamurdaugh@uabmc.edu 1600 7th Avenue South，Lowder 500阿拉巴马大学伯明翰大学（UAB）伯明翰（UAB）伯明翰，AL 35233电话：205-638-2120;传真：205-638-2121血液学系/肿瘤学系，阿拉巴马大学伯明翰大学医学院阿拉巴马大学伯明翰伯明翰伯明翰伯明翰的生存作者：Donna Murdaugh，博士学位donnamurdaugh@uabmc.edu 1600 7th Avenue South，Lowder 500阿拉巴马大学伯明翰大学（UAB）伯明翰（UAB）伯明翰，AL 35233电话：205-638-2120;传真：205-638-2121
使用可穿戴的24小时体育活动数据预测睡眠质量：健身跟踪方法
摘要：本研究提出了一种独特的方法，可以使用Apple Watch（例如Apple Watch）在24小时内收集的体育活动数据来估算睡眠质量。我们使用机器学习模型，即随机森林和极端的梯度提升，研究生理参数（例如心率和活动水平）与睡眠模式之间的联系。用户可以使用所产生的个性化见解来了解日常活动如何影响他们，从而提高其睡眠质量。根据我们的研究，可穿戴技术和预测分析可以改善一般健康状况。关键字：Apple Watch，可穿戴技术，机器学习，体育锻炼，健身跟踪和睡眠质量预测1.的介绍确实，预测最近日常活动的睡眠质量仍然很困难，而非常大的可穿戴设备提供了包含睡眠和体育锻炼的信息。人们监控其健康和健康的方式发生了范式转变。可穿戴设备（例如Fitbit，Apple Watch和Garmin）提供有关健康指标的实时数据，例如心率，步骤计数和能量消耗[1] [2]。这些可穿戴设备以及其他参数以及其他参数监控心率，步骤，能量使用和睡眠方式。有很多原因导致睡眠质量和睡眠时间有利于整体健康状况。此外，显然可以将睡眠不足与许多健康问题联系在一起，并严重影响有关整体福祉的风险：心血管疾病，肥胖，糖尿病和认知能力下降。睡眠不佳会导致心血管疾病，肥胖和糖尿病[7]。尽管可穿戴设备提供了有关睡眠和体育锻炼的大量信息，但根据他们的日常活动来预测睡眠的质量仍然具有挑战性。尽管今天可用的健身监视应用程序提供了有关睡眠长度，舞台分解和中断的数据；他们没有为用户提供预测性见解，以提高未来的睡眠质量。本研究解决了使用24小时内收集的体育活动数据准确预测睡眠质量的问题。我们旨在开发一个健康应用程序，该应用程序利用用户的24小时体育活动数据来通过机器学习模型来预测睡眠质量。该应用程序将利用可穿戴设备的数据来捕获诸如步骤计数，静止和主动心率，燃烧的卡路里，心率变异性（HRV），氧饱和度和VO2 Max等测量值。应用程序使用机器学习模型，例如随机森林和极端梯度提升（XGBoost），以找到与不同睡眠质量水平（优秀，中性或差）相对应的模式。
使用3D激光雷达传感器对人的有效检测和跟踪
持续的注意力描述了我们不断专注于给定任务的能力。这种能力由我们的唤醒生理状态调节。尽管持续注意力的失误与唤醒失调有关，但潜在的生理学机制仍不清楚。新兴的工作表明，在睡眠状的慢波清醒中的入侵是向睡眠过渡的标记，可以机械地解释注意力失误。这项研究旨在通过对单胺系统的药理学操纵暴露，类似睡眠的慢波发生与持续注意力失败的行为结合之间的关系。在四个独立的实验性课程中，在一项双盲，随机控制试验中，有32名健康的男性参与者接受了甲式化甲酯，阿诺西汀，西妥位或安慰剂。在每个会话期间，脑电图（EEG）用于测量神经活动，而参与者完成了需要持续关注的视觉任务。甲化酯增加了皮质和皮质下区域的促唤醒的多巴胺和去甲肾上腺素，改善了行为性能，而原子氨酸却可以增加多巴胺和去甲肾上腺素，主要增加了额叶皮质的高度超过额叶。此外，增加促进睡眠的5-羟色胺的西妥位导致了更多的试验。基于脑电图记录，西妥位酰胺也与睡眠状的慢波增加有关。重要的是，与诸如功率之类的经典唤醒标记相比，只有慢速波会在特定区域特异性的时期中差异预测的错过和更快的响应。这些结果表明，唤醒的减少会导致清醒期间局部睡眠侵入，这可能与冲动性和迟钝性有关。