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使用DNA“我的大脑是否会再次完全工作？”：与癌症相关的认知障碍持续的癌症幸存者的挑战和需求动脉粥样硬化血症与炎症之间的时间关系及其对2型糖尿病发作的关节累积作用：一项纵向队列研究
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
化学科学 - 边缘文章-RSC出版
观察到了独特的特征，即相邻纳米锥体之间的区分空间。我们得出的结论是，这可能为C - C耦合和保留氧的机会通过O - Cu键在中间体中的氧与铜中的氧气形成和相邻纳米肌动剂的铜之间形成。因此，我们提出了基于纳米锥体的结构，以提高对二醇的选择性。鉴于CO 2将CO的减少接近100％Faraday效率2,4，并且 * CO是Corr和Co 2 RR中最重要的中间体，6对CO 2对乙烯甘油的降低的研究很容易与CO降低相结合。在表面上形成了两个 * CO的吸附后，在形成 * COH - CO之后的常规铜表面上存在两个后C - C耦合途径，如方案S1中所述。†24 - 26 - 在不同阶段脱氢氧后，两种途径都会形成 * ch - coh，其中途径分叉成两个子路由朝向碳氢化合物（即乙烯）形成或氧化（即乙醇）形成。产生的乙烯和乙醇的比率约为5：1，以及可忽略不计的二醇（例如乙烯乙二醇）。24,27,28乙二醇选择性较低的基本原因在于早期阶段的脱羟基化在常规途径中：间介导 * COH - CO和 * COH - COH - COH - 分别脱氢为 * C - CO和 * C - CO和 * C - COH，分别使Diols to Diols to Diols Blocked to diols blocked diols blocked。24,27因此，遵循调解反应途径的现有催化剂无法保留关键反应中间体中的氧原子以进行二醇产生。例如，Yang等人。例如，Yang等人。可以通过改变协调环境和区分空间来实现替代途径来解决挑战，因为这样的环境可以促进碳 - 氧键的保留。因此，我们提出，具有浓度空间的Cu纳米锥体可以使这种新的二醇生产途径。con ned空间的纳米形态增强了特定中间体的吸附，以沿所需的反应途径驱动选择性。这是完善的，并广泛应用于催化剂设计，以调节产品选择性。使用空间调解来解释从c 1到c 2的选择性shi（参考29）和Zhuang等。将其应用于铜纳米腔内结构内C 2种的次数，以增强C 3的产生。30
高温超导性的第一原则研究...
mg 2 IRH 6，Ca 2 COH 6，Ca 2 RHH 6，Ca 2 IRH 2，SR 2，SR 2，IRH 2 IRH 2 IRH 2 IRH 2 IRH 6和BA 2 IRH
儿童保护 - 世界视野赞比亚
社区成员世界宣明会的能力建设赞比亚赋予当地社区的能力，以技术信息和技能，以保护其子女的家庭和社区内的虐待，忽视和剥削。2021年，教会，社区参与和赞助计划（CCESP）技术计划在2018年至2021年之间影响了5,035个家庭，其中2021年受到了庆祝家庭和希望频道（COH）儿童保护模型的影响，其中1,940个家庭受到影响。此外，我们还影响了2018年至2021年之间的3,750名教会领导人，其中1,359名教会领导人在2021年受到了COH儿童保护模型的影响。社区成员通过基于社区的儿童保护机制逐步提倡并采取行动，以抵抗侵犯儿童权利的行为，迄今为止，在世界宣明赞比亚的行动领域已经建立了252个儿童保护委员会。
连贯的机器人行为和实施方案在人类机器人相互作用期间情绪感知和识别中的作用：实验研究
背景：作为我们日常生活中的同伴，社会机器人变得越来越重要。因此，人类希望使用应用于人类相互作用的相同的心理模型，包括使用相互作用的手势。研究工作已致力于了解用户的需求，并开发机器人的行为模型，这些模型可以感知用户状态并正确地计划反应。尽管做出了努力，但关于机器人体现和行为对情绪感知的影响的挑战仍然开放。目的：这项研究的目的是双重的。首先，它的目的是评估机器人的声音手势和体现在用户感知情绪（刺激愉悦），唤醒（唤起情绪强度）和优势（刺激施加的控制程度）方面的作用。第二，它旨在评估机器人通过使用3种监督的机器学习算法进行交互的正面，负面和中性情绪的准确性：支持向量机器，随机森林和K-Neareart邻居。方法：使用从标准化数据库中检索到的60张图像的集合，使用胡椒机器人来引起人类的3个情绪。特别是，用胡椒机器人进行了2种情感启发的实验条件：具有静态行为或用表达连贯（COH）同时行为的机器人。此外，为了评估机器人实施例的作用，通过要求参与者与PC相互作用，在图形界面显示相同的图像来进行第三个启发。要求每个参与者仅接受3个实验条件中的1个。结果：这项研究总共招募了60名参与者，每种实验条件共有20个参与者，共有3600个相互作用。当用与PC条件相对于PC条件的COH刺激的刺激性机器人时，结果显示出显着差异（P <.05），从而在机器人的非语言通信和实施方案的重要性上进行了差异。相对于PC的机器人（具有静态行为的COH和机器人）的启发获得了较高的价分数。为了识别情绪，最近的邻居分类器取得了最佳的准确性结果。特别是，与静态行为和PC诱导相比，COH模式达到了最高的准确性（0.97）（分别为0.88和0.94）。
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。
NIH饮食补充剂办公室（ODS）2024–2025研讨会系列
Nicholas Schork博士是TGEN临床基因组学和治疗学部的杰出教授兼联合主任，TGEN是希望之城（COH）国家医疗中心的一部分。他还在COH，加利福尼亚大学圣地亚哥分校，Scripps Research和Providence St. Johns Health Center任命。他的利益涉及人类生物医学研究的定量方面，特别是针对复杂生物学和医学问题的综合方法，包括临床试验设计。Schork博士发表了600多个科学文章和书籍章节，指导了75多名学员，拥有12项专利，并帮助建立了10家公司。在1998年和1999年，Schork博士休假与法国生物技术公司Genset合作，在那里他开发了建造和应用人类基因组中遗传变异的第一大密度图之一的方法。他目前是美国国家老龄化研究所（NIA）赞助的长寿财团以及综合长期OMICS倡议的首席研究员。他还是NIA资助的精确老化网络联盟的项目负责人。他是美国国家科学，工程和医学学院（NASEM）的现任成员，特别重点是饮食和疾病关系，并且是2003年至2007年NASEM食品和营养委员会的成员。Schork博士获得了学士学位，M.A.，M.S。和博士学位。来自密歇根大学。
