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老年学：了解衰老的科学。
老年学是对衰老过程以及老年人面临的挑战和问题的多学科研究。随着全球人口的持续年龄，老年病的重要性已经显着增长，在塑造支持老年人的政策，医疗保健和社会系统中发挥了关键作用[1]。老年医学包括各个方面，包括生物学，心理和社会因素，并试图了解衰老如何影响个人和社会。尽管许多人将衰老与衰老相关，但老年学强调了健康衰老的潜力，探索了提高老年人生活质量的方法。老年医学的见解介绍了从医疗保健实践和高级生活选择到社会服务和政府政策的一切，这使其成为满足老龄化人口需求的关键领域[2]。
了解2型糖尿病，神经退行性和小血管疾病的MRI标记和痴呆症风险之间的关系：调解分析
摘要探索神经变性和脑小血管疾病（SVD）可以介导2型糖尿病和较高痴呆症风险之间的关联。分析样本由2228名参与者组成，来自三城市研究，年龄在65岁及65岁及以上，没有痴呆症的痴呆症。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。 在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。 脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。 我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。 基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。 糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04; 糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。 这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。糖尿病是通过药物摄入或禁食或非燃料升高的葡萄糖水平来定义的。在最多12年的随访期间，每2至3年评估痴呆状态一次。脑实质分数（BPF）和白质超强度体积（WMHV）分别选择为神经变性的标记和脑SVD。我们使用线性和COX模型对年龄，性别，教育水平，高血压，高胆固醇血症，BMI，BMI，吸烟和饮酒状态，APOE-apoE-apoE-apoE-apoe-apoE-ε4状态以及研究地点进行了调整，对基线BPF和WMHV（介体）对糖尿病与痴呆症风险之间关联的影响进行了调解分析。基线时，有8.8％的参与者患有糖尿病。糖尿病（是vs. no）与较高的WMHV（β糖尿病= 0.193，95％CI 0.040; 0.346）和较低的BPF（β糖尿病= -0.342，95％CI -0.474; -0.474; −0.210; -0.210; − -0.210; -195％），以及1.1的风险超过了12年。 CI 1.04;糖尿病状况与痴呆症风险之间的关联是由较高的WMHV（HRDIAB = 1.05，95％CI 1.01; 1.11; 1.11，介导的零件= 10.8％）和较低的BPF（HR DIAB = 1.12，95％CI 1.05; 1.20; 1.20; 1.20; 1.20，介导的部分= 22.9％）介导的。这项研究表明，神经退行性变性和脑SVD统计上都解释了糖尿病与痴呆症之间几乎30％的关联。
了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
使用观察性和遗传学知情分析，了解精神疾病，慢性低下痛疼痛和脊柱退行性疾病之间的合并症
精神疾病和症状与疼痛感知和29敏感性的差异有关。这些差异可能在治疗脊柱退行性30疾病（SDD）和慢性低下痛疼痛（CLBP）方面具有重要意义。利用来自英国生物银行（UKB）31的数据和我们所有人的研究计划（AOU），我们研究了与精神病32疾病联系起来的影响（酒精使用障碍，焦虑症，注意力缺陷多动障碍，躁郁症，躁郁症，33大麻大麻症，33大麻症障碍，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，后压力障碍，术后疾病障碍，以及34 schizophren和34 schizophren和34 schiz s s sd sdd and clb and clb and clb and cld and cld and cld。我们应用了多基因回归模型，多基因风险35评分（PRS）和一个样本的孟德尔随机分组（MR）来三角剖分观察到的关联的效果36。我们还进行了基因本体论和药物替代的37个分析，以剖析精神疾病，SDD和CLBP之间共享的生物学。比较38个仅受SDD影响的人（UKB n = 37,745，AOU n = 3,477），仅受CLBP 39影响的人（UKB n = 15,496，AOU N = 23,325），受到了这两种情况的影响（UKB n = 11,463，AOU 40 N = 13,451） n = 117,162），观察性和遗传学41个知情分析强调，三个病例组的最强作用是酒精使用障碍，焦虑，抑郁和创伤后应激障碍的42个。43此外，精神分裂症及其PR似乎与CLBP，44 SDD及其合并症有反比关系。单样本MR强调了将45种疾病内化的潜在直接作用对SDD尤其强大的结果。52我们的药物-46重新利用分析确定组蛋白脱乙酰基酶抑制剂是靶向分子途径47在精神疾病，SDD和CLBP中共享的47。总而言之，这些发现支持48精神疾病，SDD和CLBP之间的合并症是由于直接49效应的贡献以及将这些健康结果联系起来的共享生物学的贡献。这些多效机制50和社会文化因素在塑造整个心理病理学谱系中观察到的SDD-CLBP合并症51模式中起着关键作用。
类黄素测量法：迈向一种数字工具来理解和调整黄素的生活美学
e.karana@tudelft.nl摘要将微生物整合到人工制品中是HCI设计师感兴趣的越来越多的领域。但是，了解复杂的微生物行为所需的时间，资源和知识限制了设计师创造性地探索生命文物中的时间表达，即生活美学。桥接生物设计和计算机图形，我们开发了FlavoMetrics，这是一种交互式数字工具，该工具支持生物签名者探索黄霉菌的生活美学。此开源工具使设计人员能够实际上接种细菌并操纵刺激，以在数字环境中调节黄素的生命色。六名生物设计师评估了该工具，并反映了其对实践的影响，例如（1）了解2D以上的微生物的时空品质，（2）生物设计教育，以及（3）生命工厂的原型化经验。使用类黄素测量法，我们希望激发新颖的HCI工具，用于可访问，时间和资源效率的生物设计，以及更好地与不同的微生物时间范围内与生存人工制品生活中的差异。
了解神经网络：大脑如何处理信息。
神经网络是大脑功能的基础，使人们能够感知，认知和学习。神经元与突触之间的复杂相互作用使大脑可以有效地处理大量信息。神经科学的进步继续揭示这些网络的复杂性，为大脑功能，疾病机制和潜在的治疗干预提供了新的见解。随着研究的进展，我们对神经网络的理解不仅会增强医学科学，而且会影响人工智能和脑机界面的发展，为开创性的创新铺平了道路。
了解农民对干旱的适应行为
拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05（Jöreskog和Sörbom，1993）Cmin /df = 1.43 <2（Hair等，1998）NFI（Δ1） RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck，1993年； Kline，2005年）拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05（Jöreskog和Sörbom，1993）Cmin /df = 1.43 <2（Hair等，1998）NFI（Δ1） RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck，1993年； Kline，2005年）
了解印度电动自行车购买的消费者旅程
在印度购买电子自行车的消费者旅程受到多种因素的影响，包括感知到的收益（例如成本节省和环境影响），与基础设施有关（例如，充电站）的挑战以及诸如范围焦虑和电动流动性的范围焦虑和诸如范围焦虑和诸如范围的障碍。这项研究旨在通过了解整个购买旅程（从意识购买和购买后行为）来全面地分析电子自行车市场中消费者决策的因素。
LLMS中的图像理解
项目描述。大型语言模型（LLMS）的令人印象深刻的成功引发了管理多种方式以外的多种方式的需求。结果，已经出现了大型多模型（LMM），例如GPT-4V，GEMINI，DEEPSEEK-VL和QWEN2-VL。这些模型可以理解涉及视觉和语言的说明并采取行动，即，它们使用户能够上传图像并与LLM讨论。原则上，多模式变压器（例如剪辑和碎片）旨在处理文本和图像输入。这些模型在关节空间中处理视觉和文本数据。这使他们可以理解文本并将其连接到视觉表示。一般框架如下：i）图像特征首先是通过视觉变压器（例如VIT）提取的，该vit将视觉数据转换为嵌入，ii）文本输入由语言模型处理，该模型将文本模型转换为自己的嵌入，然后iiii iii）通过共享的变压器结构或通过交叉说明机构将两个嵌入式处理在一起。但是，有一些架构细节将这些模型彼此区分。