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“我的脸颊变红，大脑变得害怕”：一项计算机辅助采访，探索自闭症频谱中幼儿焦虑的经历
这是作者的手稿的预印本副本。该手稿已发表在发育障碍研究中，K.“我的脸颊变红，大脑变得害怕”：一项计算机辅助采访，探索自闭症频谱中幼儿焦虑的经历。发育障碍的研究，113。https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ridd.2021.103940https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ridd.2021.103940
使用巴塞罗那线对正牙手术对脸颊区域的影响
摘要。在中部发育不全患者中经常发现软组织骨骼支撑不良而导致的过早衰老的面部外观。进行了这项研究，以评估接受双颌骨牙科手术的患者的脸颊区域软组织的变化。在手术前和使用3D软件后1和12个月后，在锥束计算机断层扫描中测量了27例连续接受双颌手术的患者的脸颊线角和长度。分析时间点之间的变化。使用巴塞罗那线方案，实际上计划了所有患者的双颌手术。结果显示脸颊角的平均下降为5±5°（p <0.001）。这种减小反映在更前投影的脸颊中，与上和下门牙的正向运动有关（x -axis）（r = -0.469，p = 0.014和r = -0.440，p = 0.021）。在术后为期1年的随访中，硬组织和软组织变化存在3D稳定性。结果表明，在巴塞罗那线作为计划参考后进行的双颌手术可以通过更前注射的脸颊来改善中间软组织的支撑。
颊莺 (Setophaga chrysoparia) 密度
摘要。需要建立野生动物种群规模、空间分布和栖息地关系的稳健模型，以更有效地监测濒危物种并优先考虑栖息地保护工作。遥感数据（例如机载激光测高 (LiDAR) 和数字彩色红外 (CIR) 航空摄影）与精心设计的实地研究相结合，有助于填补这些信息空白。我们使用基于点计数的距离抽样调查数据和融合 LiDAR 的 CIR 航空摄影来模拟濒危鸣禽金颊莺 (Setophaga chrysoparia) 在 10 000 公顷的巴尔科内斯峡谷地国家野生动物保护区 (BCNWR) 的密度。我们开发了一套新颖的候选模型来解释金颊莺的检测概率和密度，使用栖息地协变量来表征植被结构、组成和复杂性以及栖息地破碎化、地形和人类基础设施。我们用代表 3.2 公顷领土面积（100 米半径）与 1.8 公顷和 7.0 公顷领土面积的焦点均值计算的协变量获得了最多的模型支持。检测概率随树冠覆盖率的增加而降低，随地形粗糙度的增加而增加。金颊莺的密度随树冠覆盖率的增加而增加，在阿什桧柏 (Juniperus ashei) 与阔叶树冠覆盖率之比为 7:3 时最高，随全球太阳辐射的增加而降低。使用 3 分钟点计数预测的莺密度与来自独立