摘要:黑木耳(Auricularia auricula-judae)具有重要的生物学和药理学特性,尤其是由于其酚类化合物而具有抗氧化作用。本研究介绍了一种新型超声辅助提取技术,用于量化酚类化合物并评估黑木耳中的抗氧化活性。使用 Box-Behnken 设计和响应面法 (RSM) 优化了关键提取因素,包括溶剂与样品的比例(10:1、20:1、30:1 mL/g)、脉冲占空比(0.2、0.5、0.8 s −1)和温度(10、35、60 °C)。甲醇被确定为最有效的溶剂,可产生最高的总酚含量 (TPC) 和抗氧化活性。确定了 TPC 和 2,2-二苯基-1-苦基肼 (DPPH) 抑制的最佳条件为 1 g 样品、18 mL 甲醇、59 °C 和脉冲占空比为 0.7 s −1 。这
希望您一直身体健康,并关注我们机构的所有令人兴奋的更新。首先,我们很高兴获得医学教育联络委员会的全面重新认证,最长期限为八年。这项享有盛誉的认证证明了我们对医学教育卓越、创新课程开发以及我们的教职员工和学生的杰出成就的坚定承诺。在过去的几个月里,我和人类病毒学研究所和癌症中心的一些领导一起去了尼日利亚。我们会见了政府官员和卫生部长、尼日利亚主权投资局、拉各斯大学教学医院、阿布贾大学的领导人,并参观了两座城市的许多医院。我对尼日利亚人类病毒学研究所印象特别深刻,它由我们共同的教职员工领导。我们参观了镰状细胞和肿瘤学项目,并讨论了如何利用我们与尼日利亚 25 年的伙伴关系来扩大我们的合作,以期解决非传染性疾病的“流行病”,包括癌症、心血管疾病和镰状细胞性贫血。在领导层新闻方面,我们目前正在进行几项重大变革:
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 12 月 11 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.12.10.627849 doi:bioRxiv 预印本
利用公众支持从大量数据集中提取信息已成为准确标记相机陷阱 (CT) 图像中野生动物数据的一种流行方法。然而,对志愿者工作不断增长的需求延长了数据收集与我们得出生态推断或执行数据驱动的保护行动的能力之间的时间间隔。人工智能 (AI) 方法目前在物种检测(即图像中是否包含动物)和标记常见物种方面非常有效;然而,它对图像中很少捕捉到的物种和视觉上彼此高度相似的物种表现不佳。为了充分利用人类和人工智能分类方法的最佳优势,我们开发了一个集成的 CT 数据管道,其中人工智能提供标记图像的初始传递,但由人类监督和验证(即“人在环”方法)。为了评估分类准确度的提高,我们将人工智能和 HITL 协议生成的物种标签的精度与野生动物专家注释的“黄金标准”(GS)数据集进行比较。人工智能方法的准确性取决于物种,并与训练图像的数量呈正相关。 HITL 的共同努力使 73% 的数据集的错误率低于 10%,并降低了另外 23% 的错误率。对于两个外观相似的物种,人类输入的错误率高于人工智能。虽然与仅使用人工智能相比,将人类纳入循环会增加分类时间,但准确率的提高表明这种方法对于大批量 CT 调查非常有价值。
GTJAI辅助IMOTION汽车技术(1274.hk)完成了新的H股份2024/12/2(香港,2024年12月2日)Guotai Junan International International Holdings Limited(“ Guotai Junan
隧道光谱已在2D材料的范围内广泛使用,以探索电子 - phonon耦合(自然物理学4,627,2008),以解决电子缺陷状态(Commun Phys 1,94,2018),并调查了共鸣式隧道(Nature Nanotech tunneling(Nature Nanotech 9,808,808,2014,2014,2014年)。此外,在半导体异质结构的传输测量中也观察到了激子(J. Appl。物理。81,6221,1997)。在所有这些研究中,相关状态都被电荷注入激发。另一方面,在我们的工作中,TMD坐在电路外,没有电荷载体注入TMD。
摘要 人工智能辅助学习应用在提高英语口语能力方面表现出了巨大的潜力,推动了传统英语教学模式的变革。随着科技的进步,越来越多的学习者依靠智能应用程序来提高自己的口语能力。这些应用程序不仅可以提供个性化的学习计划,还可以通过实时反馈纠正发音和语调,从而有效提高学习者的发音准确性。本研究通过文献综述研究人工智能辅助学习应用对英语口语能力的影响。本研究的目的是了解现有的关于在英语口语学习环境中使用人工智能辅助学习应用的研究和文献。本文首先对人工智能辅助学习应用进行了概述。然后从理论基础讨论了人工智能辅助学习应用与学习者英语口语提高之间的关系。最后,通过文献综述研究了人工智能辅助学习应用对英语口语能力的影响。本文献综述的结果表明,人工智能辅助学习应用对英语口语能力总体上有积极的影响。但仍需要纵向研究来检验其对学习者语言能力的长期影响。关键词:人工智能,应用,英语学习,口语,口语能力。引言在当今全球化快速发展的时代,英语作为一门国际语言,其口语能力的重要性日益凸显(Sari,2023)。口语能力不仅是人际交流的基本工具,也是学术交流和职业发展的关键因素。无论是商务会议、学术研讨会,还是日常社交,流利的英语口语能力都能让学习者更自信地参与讨论、表达观点、有效传达信息。此外,良好的口语能力还能帮助学习者减少误解,建立良好的跨语言关系。
psilocybin辅助心理治疗(PAP)在治疗癌症患者的情绪和焦虑症方面表现出了希望。然而,癌症患者通常不仅遭受抑郁和焦虑症的痛苦,到目前为止,PAP对其他精神病症状的影响仍然在很大程度上未知。为了解决这一差距,我们汇集了从两个II期,随机,安慰剂对照的跨界试验中汇总的数据,涉及79名与癌症相关困扰的参与者,并分析了PAP对9个精神病症状的影响:焦虑,抑郁,抑郁,人际关系,人际关系敏感性,敌意,敌意,敌意,敌意,痴迷 - 痴迷 - 竞争,体征,phobia,Paranoia,paranoia,paranoia,paranoia,paranoia,paranoia和心理症。PAP显着改善了焦虑,抑郁,人际敏感性,敌意,痴迷 - 掌握和躯体化,而不会引起任何持久的恐惧症,偏执狂或精神病。试验之间的临床改进是一致的。一起,我们的发现表明PAP有可能成为癌症患者的全面心理健康治疗。
本文介绍了中国用于协助法官量刑的人工智能 (AI) 中存在系统性种族偏见的证据。通过对一款商业刑事量刑软件进行审计实验,我发现少数民族被告的预计刑期平均比被描述犯有完全相同罪行的汉族被告长 6.2%。姓名和民族身份等种族线索都会造成这种歧视效应。这些发现适用于多个族群和犯罪类型。除了主要结果之外,我还表明,使用人工智能可能会引入人类数据中可能未曾见过的新形式的偏见。无论刑事量刑人工智能中种族偏见的意图如何,它都指向一个令人不安的场所,即威权政治通过人工智能以新的、更阴险的形式表现出来。
最近的多项研究的结果支持进一步评估3,4-甲基二甲基甲基苯丙胺(MDMA)与心理疗法(即MDMA辅助治疗)结合治疗创伤后应激障碍(PTSD)。在两阶段试验中,MDMA辅助治疗包括短期,密集的心理疗法,其中包括MDMA直接促进的三个课程(称为“实验性课程”),以及许多非药物心理治疗课程。这种治疗模型旨在利用MDMA的潜力促进创伤记忆的回忆和处理,并在社会环境中增加学习,从而将“自上而下”和“自下而上”的方法整合到以创伤为中心的护理中。迄今为止,科学文献尚未描述这种治疗的概念框架。这种遗漏引起了人们对这种方式的理论基础和从中出现的治疗方法的误解。本文描述了心理治疗概念,理论和历史先例,该概念是对PTSD进行MDMA辅助疗法的内部定向方法的基础。从广义上讲,这个治疗框架将参与者内在的康复智力作为变化的主要推动者的概念,而治疗关系是核心促进状况,促进了参与者的自我指导的恢复和成长。与该心理治疗平台一起使用MDMA的使用优于在第2阶段和第3阶段试验中使用安慰剂与心理治疗的使用,这是通过PTSD参与者的症状降低来衡量的。定性框架包括对参与者体现经验的非病态化方法(包括具有强烈的情感和躯体表达的可能性,多元化,自杀念头的经验,以及更加多元化和经济学的经历)移情,关系熟练和文化谦卑。但是,组内比较还确定了未接受MDMA的参与者的大量症状减轻,对心理治疗模型本身提供了经验支持。除了比较疗效试验外,未来的研究还应研究概念框架和治疗方法的哪些要素是PTSD患者的临床益处。