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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。
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。
了解喀斯特农业系统中的微生物组 - 作品旋转联系：来自中国西南部的见解
了解土壤特性和微生物群落如何对农作物旋转的反应对于农业生态系统的可持续性至关重要。然而，关于农作物旋转如何改变地下微生物群落在喀斯特农业系统内有严重细菌的土壤中如何改变地下微生物群落的研究有限。这项研究调查了玉米，烟草和烟草 - 玉米旋转对中国西南部喀斯特地区土壤微生物群落的连续种植的影响。高通量测序用于评估土壤微生物群落结构对作物单栽培和旋转模式的反应。正如预期的那样，烟草旋转减轻了连续种植和降低土壤酸化的负面影响。烟草旋转也显着改变了微生物群落的组成，并通过促进了较高的有益微生物来促进植物的生长。主要细菌属鞘虫和盖氏菌，以及主要的真菌属植物和saitozyma被确定为对土壤生态系统健康至关重要的判别生物标志物。pH，可用的钾（AK）和可用的磷（AP）是与土壤微生物组组装有关的主要土壤因子。这项研究旨在证明农作物旋转与微生物组之间的关联，表明改变培养方式可以增强谷商的农业系统。
针对Rad51- ...
这项研究得到了国家科学中心（Narodowe Centrum Nauki）赠款编号2018/30/E/HS6/00206的支持。ah得到波兰科学基金会（FNP）的支持。我们要感谢：所有参与者所付出的努力和奉献精神； Agnieszka Kulesza女士参与了数据获取； MariaChełkowska-Zacharewicz夫人有关改进实验设计，程序和沟通的建议，旨在减轻参与者在最终表现期间的压力（TP4）。最后，我们感谢Katarzyna Kiwior夫人的设计和运行钢琴培训课程，以及她对参与者的学习过程的巨大参与，这对于研究的成功至关重要。
了解肠道连接：探索其对神经健康，神经退行性疾病的影响，
简介：已知肠道脑轴轴或（MGBA）已知可以控制身体的防御系统以及中枢神经系统（CNS）的福祉。GM代表寄生微生物，如果整个体内异常比率可能会导致暴露于疾病，例如阿尔茨海默氏症和帕金森氏症。这项研究旨在阐明GM营养不良影响神经系统健康的分子途径，并将探索益生菌和合成生物在恢复GM平衡以改善脑功能方面的有效性。方法论：进行了全面的文献综述，分析了对微生物组研究的同行评审研究，益生菌，合成生学的含义以及营养对GM组成和有机体的神经炎症反应的变化。结果：数据表明，这些方法有助于重新建立GM人群中的适当多样性，这有助于减少神经炎症的程度，稳定神经递质失控的功能，并增强认知性能。的发现表明，针对肠道菌群的生物学剂在某些神经系统疾病的治疗中的关键潜力。结论：转基因的调节代表了一种新的理解和机制，可以帮助解决与大脑健康相关的问题并管理神经退行性疾病的普遍并发症，同时重申对CNS最佳功能的微生物组平衡的需求。
像您和我这样的用户：从以人为本的角度了解用户驱动的数据经济
全球拥有超过50亿个社交媒体用户（“用户”），YouTube和Facebook等数字平台已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。其中许多平台提供了“免费”服务，例如娱乐和社交互动，但是这些服务背后是一种复杂的经济非货币交换。在本文中称为零价格的用户，一个特定的用户组，交易了时间，注意力和数据之类的个人资源，而不是金钱来使用“免费”服务。同时，另一个更活跃的用户组扮演着重要角色：内容创建者。内容创建者，尤其是有影响力的人，在为平台提供原始和引人入胜的内容方面扮演着核心角色。将这两种类型的用户团结在一起的是，他们都基于个人资产的货币化参与分布式价值创造过程，这将他们作为经济参与者定位为新兴用户驱动的数据经济。用户提供或与其他用户交换的许多资源可以用平台用作经济资产。但是，这些资源的感知并不像传统的经济交易一样。缺乏洞察力可能会导致一系列未来的后果和成本，可能会对用户产生负面影响并减少其福祉。因此，本论文的目的是从以人为本的角度探索社交媒体用户作为用户驱动的数据经济中的活跃经济参与者。该研究基于定性和定量方法的组合。调查用于研究零价格用户及其与“免费”服务的参与。对于内容创建者而言，进行了深入的访谈，因为该小组代表了人口较小的人群。这项研究通过采用以人为中心的观点而脱颖而出。换句话说，它贡献了专注于增强用户福祉的知识，而不是像公司和组织通常这样做的那样优先考虑增长和创新。结果表明，平台策略（例如无限滚动和有针对性的广告）可以巧妙地影响用户行为并导致各种非货币成本。这些可能表现为拖延，