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使用认知负载测量来设计智能学习系统的新体系结构
1。简介教育中的人工智能（AIED）和辅助技术（AT）旨在开发适合学习者能力的用户特定解决方案。至关重要的方面是考虑到每个学习者的特殊性，以提出一个智能学习环境，利用学习者的互动行为。可以在AIED的背景下区分两种主要方法，这些方法是由计算机支持的学习（Kirschner和Gerjets，2006）和以学生为中心的学习（Calder，2015）。在计算机支持的学习中，学习内容的适应性很简单，因为它为实施适应算法提供了合适的背景（Spüler等，2016）。尽管有多种学习环境，例如Iweaver（Wolf，2003），Inspire（Papanikolaou等，2002）或Colcularis（Käser等，2013），试图实施学习过程适应的尝试表明结果不满意。在与学习者的互动中，这些系统本质上是基于所谓的教学剂（PA），这些教学剂（PA）以极大的自主权在学习者的互动中支持。关于学习者和PA之间可以进行的多相互作用，这些环境可以支持个性化和协作学习。这些环境中使用的共同体系结构基于四个模块（Moreno等，2001; Kim and Baylor，2006; Hooshyar等，2015），即域模块，学习者模块，教学模块和界面模块。在一般情况下，域模块代表特定领域的专家知识。（2）干扰？它不仅包含获得技能的专业知识，而且还提供了建立能力的内部代表。域模块必须能够在放置学习者的同一上下文中生成解决方案。这允许系统确定学习者和导师行动中的差异和对应关系。学习者模块提供了有关问题的学习者知识测量。这是专业知识，知识，认知概况和学习者历史的元组。教学模块允许定义调解以帮助学习者学习过程。它必须考虑每个教育，教学和心理原则。该模块的主要目的是回答三个问题（1）为什么要干扰？和（3）如何干预？交互模块是系统内部表示和学习者接口连接的负责。该模块与教育系统和学习者的评估技能永久合作。另一方面，它决定了系统用于传输信息的最终形式。
等离子体-Secretase1浓度与具有AD的风险的认知健康个体中的基础前脑萎缩和神经变性相关
Andrea Vergallo，Pablo Lemercier，Enrica Cavedo，Simone Lista，Eugeen Vanmechelen等。等离子体ββ-SECRET1 1。 。 。 。 。 。10.1002/alz。
糖尿病患者的奖励奖励
全天摄入碳水化合物。必须考虑并衡量我这么年轻的我吃的东西很难。”值得庆幸的是，在过去的50年中，情况发生了巨大变化，尤其是在过去的12个月中，随着欢乐的开始使用胰岛素泵这是一种小型电子设备，可释放您身体需求的常规胰岛素，因此她不再需要每天注射。Joy现在还戴上Dexcom - 放在手臂上的自动血糖监测仪，并连接到手机上的应用程序，该应用程序记录了所有健康数据。乔伊说：“技术的最新进展一直在改变我的生活。我希望其他人知道，如果您接受1型糖尿病诊断，您仍然可以做任何事情！只要注意，请务必携带准备，以防万一，以防您获得所有可用的支持，并在您的糖尿病诊所聆听您的专业护士，营养师和顾问。我一直是我的宝贵建议来源。我喜欢摄影，跋涉穿过丛林，爬山，去过像婆罗洲和爪哇这样的地方，被野生大象指控，并在活火山的顶部打破了我的腿。我经历了很多冒险 - 我的糖尿病从未阻止我！”糖尿病专家护士安娜·玛丽·杰森（Anna-Marie Jesson）说：“我们的目标是让患者拥有长期，健康且充实的生活，并患有糖尿病，而没有糖尿病控制自己的生活。1型糖尿病依赖于每周7天24小时的胰岛素注射或输液，而仅在1922年才发现胰岛素 - 因此，Joy一直使用胰岛素一半的时间！她看到了许多积极的变化，我们期待着未来50年的更多发展。”
核桃肽和硫氨酸在人脑机形和小鼠压力模型
注意：1。使用9.1 25的转化系数，根据60千克加权人类的表面积，将小鼠研究中使用的剂量缓解。小鼠的每日剂量为3.79 g/kg，衍生自9.1的配方量乘以每60千克25 g。每个啮齿动物的喂养体积为每公斤体重20毫升。2。粉末，酸奶和牛奶混合物是根据既定的食物标准制备的。组合（Th+WP）引入混合物中，然后在指定比例中添加蒸馏水。3.我们测试了三个浓度的组合（TH + WP）（85 + 200 mg/ml，170 + 200 mg/ml，170 + 400 mg/ml）。在这三组之间没有观察到没有显着差异，因此我们选择了最低
特刊 - 癌症中的MYC癌基因
Myc癌基因是肿瘤发生的关键驱动力，调节对癌细胞存活，增殖和代谢重编程必不可少的多种过程。其内在的致癌功能可实现不受控制的细胞生长，从而促进遗传不稳定性和对凋亡的抗性。除了这些细胞自主效应之外，MYC通过发挥免疫抑制作用而在塑造肿瘤微环境中起关键作用。通过MYC驱动的癌症利用机制，例如免疫抑制细胞因子分泌，调节免疫细胞的募集以及抗原表现的调节以逃避免疫监测。MYC功能的这种双重性强调了它作为内在的致癌途径的驱动力和癌症免疫景观的调节剂的重要性。针对MYC的治疗策略，包括间接抑制和免疫调节剂，代表了破坏其在肿瘤进展中的多方面作用的有希望的方法。了解MYC的致癌功能和免疫调节功能之间的相互作用对于开发靶向疗法以减轻其致癌潜力至关重要。
药物基因组学测试 - Medicare Advantage医疗政策
该测试符合通过科学，透明，同行评审的过程评估的基因检测的证据标准，并确定通过CPIC指南a或b1来证明临床决策中的可行性；或在FDA表中列出了已知基因 - 毒物相互作用的表，其中数据支持治疗建议或对安全或响应或FDA标签的潜在影响； https://www.fda.gov/drugs/science-and-research-drugs/table-pharmacogenomic-biomarkers-drug-lug-lug-labeling; https://www.fda.gov/medical-devices/precision-medicine/table-pharmacostocenotic-associations。tpmt（硫嘌呤S-甲基转移酶）基于TPMT基因型测试的结果，CPIC指南建议调整硫嘌呤的起始剂量（类）：胃嘌呤，硫硫代硫酸盐，硫唑嘌呤，硫代氨酸（硫代氨酸A：CPIC水平A：测试建议）。tpmt包含在FDA的药物基因组关联表中，数据支持治疗建议或对安全或反应的潜在影响。未覆盖的指示基因检测，尚未确定分析有效性，临床有效性或临床效用的基因检测被认为是不合理和必要的。CYP1A2（细胞色素P450家族1，亚家族A，成员2）CYP1A2基因型多态性对鲁卡巴里布的药代动力学没有临床意义。CYP3A4（CytoChrome P450家族3，亚家族A成员4）由于证据不足以支持临床实施（CPIC C级C：无建议），因此没有提供给毒素毒素的建议。comt（Catechol-O-甲基转移酶）没有针对基于COMT基因型给药阿片类药物的治疗建议（CPIC级别C：无建议）。基金会PI SM尿型生物标志物实验室对慢性疼痛的测试是不合理的，并且是必要的。htr2a（5-羟基胺受体2a）和HTR2C（5-羟基丙氨酸受体2C）未提供基于HTR2A属性的血清素再摄取抑制剂抗抑郁药的临床建议，因为支持的证据与/或不充分的级别clitive and/clastical clitive and Clasitication and Cpic and Cpic and Cpics：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC：CPIC）。没有为HTR2C提供建议（CPIC临时级别C：无建议）。Psych HealthPGX面板和Genomind®专业PGX Express™核心这些面板由于功效的证据不足而对药物基因组学测试是不合理的，并且是必需的。TYMS（胸苷酸合成酶）未提供有关卡皮替滨和氟尿嘧啶的建议（CPIC临时水平D：不建议）。适用的代码仅供参考，以下程序和/或诊断代码提供了以下列表，并且可能不包含在内。在本政策中列出代码并不意味着代码所描述的服务是涵盖或未覆盖的卫生服务；但是，可以在下面的列表中包含语言，以指示是否未覆盖代码。卫生服务的福利覆盖范围由成员特定的福利计划文件和可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。纳入代码并不意味着要偿还或保证索赔付款的任何权利。其他政策和准则可能适用。
生物识别如何影响电解晶体管免疫传感器中氧化石墨烯的电子特性
。但是，裁定设备操作的物理和化学裁定仍未完全揭示。在这项工作中，目的是阐明设备观察到的灵敏度的性质。朝着这个目标，一个物理化学模型，再加上RGO-EGT的实验表征，可以定量地将栅极电极处的生物认知事件与RGO-EGT的电子特性相关联。显示出在栅极电极处发生的生物识别的平衡，以确定RGO通道的表观电荷中性点（CNP）。RGO-EGT实验传递特性的多参数分析表明，识别事件调节CNP电压，过量的载体密度n n和RGO的量子电容。该分析还解释了为什么孔和电子载体迁移率，界面电容，转移曲线的曲率和跨导性对目标浓度不敏感。对生物识别事件晶体管转导的机制的理解是解释RGO-EGT免疫传感器响应的关键，并指导新颖和更敏感的设备的设计。
prader-willi综合征儿童的多个静息状态脑网络和认知障碍的神经生理学障碍
prader-Willi综合征（PWS）是一种罕见的遗传状况，具有多方面的身体，行为和认知困难，其特征在于女性噬菌体和低执行功能。寻求食物的行为可能会受到荷尔蒙，认知和心理因素的调节，并被认为部分是由功能性脑异常介导的。Here, we used an experimental protocol integrating eyes opens resting state magnetoencephalography (MEG) - a high-resolution neurophysiological imaging technique - and neuropsychological profiling to understand the relationship between executive functioning, and intrinsic brain activity & functional connectivity in a prospective, cross-sectional cohort with PWS, and a sex-, age- and BMI-matched control group.我们观察到PWS中的执行功能较低，以及跨大脑同步的多个通道的功能障碍 - 换句话说，跨多个频段，介导了大脑网络内部和大脑网络之间的通信 - 视觉，注意力和默认模式网络中。此外，我们发现了PWS患者脑网络拓扑结构的“脑范围”变化，功能网络的“枢纽”增加，但中心性降低。然而，尽管存在中等效应大小（关联程度），但与神经心理学结果相关后，这些措施与神经心理学结局相关后都没有幸存下来的多重比较校正。这是第一项结合神经心理学和神经生理成像的研究，表明PWS中多个脑网络中的功能同步失调。
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。