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Microsoft Word - 04-老年人站立测试中的腿部肌肉活动和相似性指数
目的：双腿、串联和左右单腿站立（DLS、TS、L-SLS 和 R-SLS）的总时间通常用于评估老年人的稳定性。为了提供老年人运动控制能力的详细信息，肌肉活动数据至关重要。背景：几种站立测试已用于评估老年人未来跌倒的可能性。将肌肉活动数据与站立测试一起纳入稳定性分析，将提供更可靠的姿势稳定性定量指标。方法：我们收集了 22 名老年参与者（70.3±4.2 岁）每条腿六块肌肉的表面肌电图 (sEMG) 数据，并使用大脑运动控制评估 (BMCA) 协议对其进行评估，重点关注幅度和相似性指数 (SI)。15 名能够保持站立至少 10 秒或更长时间的参与者组成对照组，而 7 名保持站立时间少于 10 秒的参与者被分为测试组。结果：对于右侧单腿站立 (R-SLS)，对照组显示为 28.1(±3.5) 秒，而测试组平均为 8.9(±4.6) 秒。对照组所有站立姿势的总平均 EMG 幅度为 120.0(±45.6) uV，而测试组为 131.6(±75.5) uV (p > 0.56)。对照组的 SI 为 0.94(±0.04)，测试组为 0.84(±0.15) (p < 0.02)。右侧和左侧之间没有发现显著差异。值得注意的是，两名测试组参与者在所有站立姿势下的 SI 值都很低（平均 SI = 0.69±0.16 和 0.60±0.12）。结论：我们应用 BMCA 协议来分析健康老年人在站立测试期间的 sEMG 模式。相似性指数有望成为一种有效的筛查工具，用于识别存在稳定性问题的人。此外，BMCA 协议可用于在各种稳定性测试中监测老年人的运动控制能力。应用：本研究使用 BMCA 协议评估这些姿势下的 sEMG，表明 SI 和维持时间可能是识别平衡困难的老年人的有效筛查工具。关键词：肌电图、单腿姿势、相似性指数、脑运动控制评估 (BMCA)、筛查工具
heplots：在多元线性模型中可视化假设检验
Heplots包装。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 AddShealth。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 5采用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>3 AddShealth。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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其他遗传和分子测试
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基于深度学习的超导性预测和实验测试
新型超导材料的发现是材料科学的长期挑战，具有丰富的能源，转换和计算应用的潜力。人工智能（AI）的最新进展已通过有效利用大量伴侣数据库来加快对新材料的搜索。在这项研究中，我们开发了一种基于深度学习（DL）的方法，以预测新的超导材料。我们合成了从我们的DL网络得出的化合物，并确认其超导属性与我们的预测一致。也将我们的方法与基于随机森林（RFS）的先前工作进行了比较。特别是RF需要了解该化合物的化学性质，而我们的神经网络输入仅取决于化学成分。我们进一步讨论了与使用AI预测和发现新超导体以及潜在的未来研究方向相关的现有局限性和挑战。
（如果）我的学生使用 AI 工具回答在线测试怎么办？
是否有资源可以提供帮助？德克萨斯理工大学的教师将继续有权使用 Respondus Lockdown Browser。Respondus 会记录学生的动作，并在学生离开视线、视线游移或其他人进入屏幕时标记考试。但作弊总有办法，不幸的是，这只是一种威慑，很容易被规避。TTU Online 继续研究其他工具，以帮助教师保护非监考在线考试的完整性。T TU 不赞成依赖人工智能检测工具，因为它们存在臭名昭著的偏见和对人工智能生成工作的假阳性预测，但我们将继续寻找该领域的新发展。这很重要：首先我们要承认，我们作为教育者的身份正受到挑战，我们的工作量、倦怠和压力可能比以往任何时候都要大。呼。
神经系统诊断测试和程序 | NINDS 目录
对有或没有神经系统疾病家族史的人进行基因检测可以确定他们是否携带已知的致病基因之一。遗传咨询可以帮助人们理解检测的目的以及结果可能意味着什么。用于诊断或治疗的基因检测应在经过临床检测认证的实验室中进行。临床检测可以寻找特定基因或多个基因区域中的致病突变。这种检测可能使用针对特定类型疾病的一组基因（例如婴儿发病型癫痫）或称为全外显子组测序的测试。外显子组是基因组中由外显子组成的部分，外显子编码蛋白质。现在全基因组测序也用于某些情况。外显子组和基因组测序可能需要几个月的时间来分析。临床医生和研究人员还会对全外显子组或全基因组进行测序，以发现导致神经系统疾病的新基因。
RNS/RPN和筛查和诊断测试的自主顺序，以进行传染性疾病预防和管理
注册护士（RNS）和注册精神病护士（RPN）在其自主范围内可以订购或执行支持护理诊断的筛查和诊断测试。然而，虽然在2023年对实验室服务法规进行了修订，以确认RNS/RPN是将实践者参考实验室筛查和诊断测试，以进行预防疾病的目的（CD）预防和管理，但到目前门诊实验室。BCCDC在去年与卑诗省护士与助产士学院（BCCNM），卫生部，省实验室医学服务，第一民族卫生局和BC健康保险公司合作，以确保更新背景计费系统和运营实验室系统，以便更新MSP从业人员编号RNS/RNS/RPN。经过数月的协作和系统更新，RN/RPN现在能够申请并使用MSP从业人员编号来自动订购实验室筛查和诊断测试，以预防CD和管理。根据BCCNM标准，申请并使用MSP从业人员编号并需要组织/雇主批准以及建立的组织/雇主政策和流程。MSP从业人员通常只需要在护士订购要在门诊环境中完成或处理的测试（例如，公共卫生或社区健康护士）。自主护理范围的优化促进了精简并及时访问客户的护理。
MLN909032 - 筛选子宫颈抹片检查和骨盆考试
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因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。