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使用先进的摩托车模拟器研究血液酒精浓度对摩托车手的骑行性能的影响
在很大程度上接受，驾驶饮料驾驶显着增加了驾驶员可能从事冒险行为并从而导致道路崩溃的可能性。尽管已经进行了一些研究，研究了血液酒精浓度（BAC）对发达国家骑手表现的影响，但尚无对BAC水平对摩托车骑手在发展中国家表现的影响进行任何研究。这项研究试图评估低BAC水平（即0.05 g/dl或0.05）对使用高级摩托车骑行模拟器在越南运动骑手的骑行性能的影响。34岁的34岁摩托车骑手在三个BAC级别上完成了18-40个完整的模拟游乐设施，即0.00、0.02和0.05。骑行性能指标是测量的，并在不同的BAC水平上进行了比较。这些指标包括平均速度，平均横向超车距离，制动反应时间，加速度，减速和车道变化频率。在BAC = 0.02或更低的水平上，对骑手安全控制摩托车的能力的负面影响在静态上是微不足道的。在BAC = 0.05的水平上，所有性能都受到损害，负面影响在统计学上显着。比较新手和经验丰富的参与者之间的BAC，平均速度和新手参与者的加速率显着高于经验丰富的参与者。基于发现，本文进一步讨论了骑行表现减少与道路撞车风险之间的经验关系，以及对骑摩托车骑手的饮酒威慑政策制定的见解。2020 Elsevier Ltd.保留所有权利。
降压药浓度测量与耐药性高血压中的个性化反馈结合：一项随机对照试验
埃尔玛斯MC，鹿特丹大学医学中心，医院药房B伊拉马斯MC，鹿特丹大学医学中心，鹿特丹大学医学系，鹿特丹C（鹿特丹）Camphia医院，布雷达·阿尔伯特·艾伯特·施韦特策医院内科医学系，内科医学院，多德雷奇特·伊卡兹亚医院，医学院，医学院鹿特丹H HAGA医院内科医学院，海牙I IJSSELAND医院，内科医学系，Capelle Aan Den Ijssel J Maastricht大学医学中心，Maastricht K Franciscus Gasthuis＆Vlietland，Mermer Mers Mers Merrus deier deier Deer deer Merrus deer Mers deer Mers deer Merrus deer Mers deer Mers deer Mers deer Mers deeraf deaf鹿特丹中心鹿特丹，鹿特丹N NIVEL，荷兰卫生服务研究所心脏病学系，Groningen大学，Groningen大学的Groningen药物研究所，Groningen药物研究所，Groningen药物研究所，荷兰大学，荷兰
在先前住院的COVID-19幸存者中，杂化后脑雾的轨迹，记忆力丧失和浓度丧失：长期兴奋的多中心研究
尽管2019年冠状病毒疾病（Covid-19）是由严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）引起的，总体上被归类为呼吸道疾病，但有明确的证据表明，它应视为多层疾病（Rabaan et al。，2023），具有长期的Suequelae（Rabaan等，2023）。神经系统症状，例如Ageusia，Anosmia，头痛和其他严重的并发症，例如del妄或中风，在急性阶段也经常经历（Kleineberg等，2021）。尽管在SARS-COV-2感染的急性阶段表现出一些神经系统症状，例如头痛（Fernández-De-Las-Peñas等，2021年）或Anosmia或Anosmia（Trott等人，2022年）也可能存在于后期的症状，例如脑部，例如脑部，例如，脑部fremerry，例如，脑海中的脑海中造成了预期，例如，脑海中的预期，脑海中的脑海中丧失，例如Al。，2022）。
ODL-BCI：通过超参数调整对学生注意力进行分类的脑机接口最佳深度学习模型
摘要 — 脑机接口 (BCI) 研究在教育领域引起了关注，它为监测和提高学生的认知状态提供了潜力，本研究的重点是开发一种最佳深度学习模型 ODL-BCI，用于实时分类学生的注意力水平。该模型结合了超参数调整技术，并利用了公开的“困惑的学生 EEG 脑波数据”数据集。我们提出了一种通过贝叶斯优化优化超参数的深度学习模型。该模型的架构由一个输入层、几个隐藏层和一个输出层构成。隐藏层中的节点数和激活函数是使用贝叶斯优化确定的。每一层的学习率也进行了优化。在 EEG 混淆数据集上，对所提出的模型进行了评估，并与几种标准机器学习分类器进行了比较，包括决策树、AdaBoost、Bagging、MLP、朴素贝叶斯、随机森林、SVM 和 XG Boost。实验结果表明，优化后的深度学习模型优于所有其他分类器，准确率达到 74%。该模型在准确分类学生注意力水平方面的有效性凸显了其作为教育环境中宝贵工具的潜力。这项研究促进了 BCI 技术的进步，为基于 EEG 的认知评估的深度学习模型的优化提供了见解。未来的工作包括探索该模型在更大数据集上的通用性，并将其适用性扩展到其他 BCI 应用程序。
纤维肌痛患者的抗卫星胶质细胞IgG抗体与症状严重程度和丘脑和鼻扣前扣带回皮质的代谢浓度有关
最近的翻译工作表明，纤维肌痛可能是一种自身免疫性条件，其致病机制是由外围性，疼痛引起的，可引起疼痛的疼痛作用的免疫球蛋白G（IgG）抗体，该抗体与卫星胶质细胞（SGC）在背部根神经节中结合。对假设的自动im城市的第一次临床评估表明，与健康对照相比，纤维肌痛受试者（FMS）对SGC（称为抗SGC IgG）的抗体水平升高，并且抗SGC IgG与更严重的疾病状况相关。当前研究的总体目的是确定抗SGC IgG在驱动疼痛中的作用是完全通过外围机制，正如到目前为止所显示的那样，还是可以归因于中心机制。为此，我们想首先在较大的FMS中确认抗SGC IgG和与疼痛相关的临床指标之间的关系。其次，我们探索了这些自身抗体与脑代谢产物浓度（通过磁共振光谱，MRS评估）和压力引起的大脑疼痛处理（通过FMS评估的磁共振磁共振成像，FMRI评估）。质子MRS在FMS的丘脑和前扣带回皮层（RACC）中进行，并评估了广泛代谢物的浓度。在fMRI期间，FMS收到了对应于低疼痛强度的单独校准的疼痛压力刺激。我们的结果证实了抗SGC IgG与评估条件严重程度的临床指标之间存在正相关。综上所述，我们的结果表明，抗SGC IgG可能在临床上与自发的，非诱发的疼痛相关。此外，与抗SGC IgG水平低的FMS相比，抗SGC IgG水平高的FMS具有更高的疼痛强度和较差的疾病状态。此外，抗SGC IgG水平与丘脑和RACC中的Scyllo-肌醇等代谢产物以及丘脑中的总胆碱和大分子12负相关，从而将抗SGC IgG水平与FMS大脑中的代谢物的浓度联系起来。然而，FMS中的抗SGC IgG水平与对压力疼痛的敏感性或诱发压力疼痛的大脑加工无关。我们当前和以前的翻译和临床发现可能会提供一个基本原理，以尝试在FMS中尝试与抗体相关的新疗法。
纤维肌痛患者的抗卫星胶质细胞 IgG 抗体与症状严重程度以及丘脑和前扣带皮层中的代谢物浓度有关
最近的转化研究表明，纤维肌痛可能是一种自身免疫性疾病，其致病机制由外周疼痛诱发作用介导，即免疫球蛋白 G (IgG) 抗体与背根神经节中的卫星胶质细胞 (SGC) 结合。对假定的自身免疫的首次临床评估表明，与健康对照组相比，纤维肌痛患者 (FMS) 的抗 SGC 抗体 (称为抗 SGC IgG) 水平升高，并且抗 SGC IgG 与更严重的疾病状态相关。本研究的总体目标是确定抗 SGC IgG 在驱动疼痛方面的作用是否完全通过外周机制（如迄今为止间接显示的那样），还是也可以归因于中枢机制。为此，我们希望首先在更大的 FMS 队列中确认抗 SGC IgG 与疼痛相关临床指标之间的关系。其次，我们探索了这些自身抗体与 FMS 中的脑代谢物浓度（通过磁共振波谱分析 (MRS) 评估）和压力诱发的大脑疼痛处理（通过功能性磁共振成像 (fMRI) 评估）之间的关联。在 FMS 的丘脑和前扣带皮层 (rACC) 中进行了质子 MRS，并评估了各种代谢物的浓度。在 fMRI 期间，FMS 接收与低和高疼痛强度相对应的单独校准的疼痛压力刺激。我们的结果证实了抗 SGC IgG 与评估病情严重程度的临床指标之间存在正相关性。此外，与抗 SGC IgG 水平低的 FMS 相比，抗 SGC IgG 水平高的 FMS 疼痛强度更高，疾病状态更差。此外，抗 SGC IgG 水平与丘脑和 rACC 中的代谢物（如鲨肌醇）以及丘脑中的总胆碱和大分子 12 呈负相关，因此将抗 SGC IgG 水平与 FMS 脑中代谢物的浓度联系起来。然而，FMS 中的抗 SGC IgG 水平与对压痛的敏感性或大脑对诱发压痛的处理无关。总之，我们的结果表明，抗 SGC IgG 可能与自发性、非诱发性疼痛具有临床相关性。我们当前和以前的转化和临床发现可以为在 FMS 中尝试新的抗体相关治疗提供依据。
脑衍生的神经营养因子血清浓度和BDNF val66met多态性在外周动脉疾病患者中：HEA
发生在心脏，血管或血浆中，其中其他BDNF角色仍被发现[2]。已经证明了多个PLE研究，BDNF可以被视为各种疾病中的多功能生物标志物。BDNF的外周浓度降低[3-11]，但在内科中也有大量的BDNF研究。在2型糖尿病和代谢综合征（包括肥胖症和血脂异常）的患者中已经注意到低浓度的循环BDNF [12]。此外，血清BDNF浓度与心血管功能障碍有关。因此，在动脉粥样硬化[13]，慢性心力衰竭（CHF）[1，14]，高血压[15]或缺血性心脏病（IHD）[16]中注意到BDNF浓度降低。此外，血液BDNF浓度与冠状动脉钙化程度[15]和CHF的进展[1]成反比。此外，血清BDNF浓度降低与CHF患者的死亡和再寄托症的独立危险因素的预后较差有关[14]。相比之下，在微血管肢体和ST催化性心肌梗塞的患者中发现了较高的BDNF浓度[17，18]。bdnf由在染色体11。BDNF基因中常见的单核多态性（SNP），其中蛋氨酸（MET）替代CORDON 66（Val66met）也与神经精神上的，代谢性或心血管疾病（CVD）[19，20]相关。
通过遗传和农艺创新增加晶粒硒的浓度
结果肥料类型显着影响谷物SE浓度。与在相同的N输入水平上施用的矿物肥料相比，在使用农场肥料（FYM）的肥料（FYM）中，使用农场码（FYM）的谷物SE浓度明显更高。同样，在HMC试验中，与消化沼气和矿物肥料相比，FYM和牛浆的谷物SE浓度明显更高。与常规农作物保护相比，在QLIF试验中，有机作物保护剂的谷物SE浓度明显更高。Nue-crop和HMC试验检测到了普通小麦（Triticum aestivum）和拼写（T. Spelta）的品种之间的显着差异。在整个试验中进行的相关分析确定了拼写和正相关的产量与谷物SE浓度之间的负相关性
厚度和掺杂浓度对太阳效率的影响
of GaN/p-Si based solar cells N. S. Khairuddin a , M. Z. Mohd Yusoff a,* , H. Hussin b a School of Physics and Material Studies, Faculty of Applied Sciences, Universiti Teknologi MARA, 40450 Shah Alam, Selangor, Malaysia b School of Electrical Engineering, College of Engineering, Universiti Teknologi MARA, 40450 Shah阿拉姆（Alam），马来西亚雪兰莪（Selangor），在这项研究中，我们使用PC1D模拟器来证明基于硝酸盐（GAN）的太阳能电池模型的性能分析。已经发现，当GAN底物的层厚度生长时，太阳能电池的效率会降低。这是通过比较GAN和硅底物上的掺杂浓度和层厚度来发现的。随着P掺杂SI层的厚度升高，细胞效率恰好增加。GAN和P -Silicon的最佳掺杂浓度分别为1x10 18 cm -3和1x10 17 cm -3。与其他设计相比，GAN/P-Silicon太阳能电池的效率最高25.26％。（2023年6月21日收到； 2023年9月1日接受）关键字：太阳能电池，甘恩，氮化碳，硅，硅，pc1d1。简介硝酸盐（GAN）设备自然会获得市场份额。gan收入将以75％的累积年增长率扩大。电力电子专家目前面临与电路设计技术，被动组件选择，热管理和实验测试有关的问题，这是由于其高开关速度和操作开关频率[2]。gan合金具有可调的直接间隙，这就是光伏使用它们的原因。用于光电和微电子学中的应用，III-V硝酸盐（如氮化岩（GAN），氮化铝（ALN）和硝酸铝（Innride）及其合金及其合金都特别吸引人。他们的带盖是最初[3]最诱人的地方之一。si还旨在在低温血浆增强化学蒸气沉积（PECVD）方法中作为N型掺杂剂掺入，因为它是高温GAN中的众所周知的供体掺杂剂[4]。由于其直接带隙（例如〜3.4 eV），整个可见光谱中的透射率超过82％，高电子迁移率（〜1,000 cm2/vs）[5] [5]，高导热率和出色的化学稳定性和出色的化学稳定性[6]，氮化物（GAN）具有出色的光学和电气性能。Ingan材料系统的带隙现在跨越了红外线到紫外线。INGAN材料系统对于光伏应用是有利的，因为它可用于制造第三代设备，例如中型太阳能电池，除了高效的多官方太阳能电池外，由于其直接和宽的带隙范围[7]。氮化物具有有利的光伏特性，例如低有效的载体，高迁移率，高峰值和饱和速度，高吸收系数和辐射耐受性，除了宽带间隙范围[8]。IIII-V硝酸盐技术能够生长高质量的晶体结构并创建光电设备的能力证实了其高效光伏的潜力[9]。上述情况使我们能够控制费米水平显然随着gan厚度的上升而向上移动，并减少传导带最小值（CBM）值和价值最大（VBM）值[10]。压缩应力的松弛和较厚的GAN层的载体浓度增加是依赖厚度依赖性带结构的初步解释[11]。
操作与供应链管理集中指南
运营和供应链管理（OSCM）的集中精力提供了广泛的职业机会，包括管理咨询，生产管理，服务管理，精益和六西格码，生产和库存计划，采购/采购管理以及分销管理。几乎每个行业都需要运营和供应链专家。许多高级管理人员在运营/供应链中开始了他们的职业生涯，因为它对在组织中创造价值的基本活动提供了深刻的了解。OSCM可以有效地与其他集中度相结合，例如业务分析，信息系统，管理和组织以及金融。此外，许多学生还在Questrom之外寻找未成年人，学生可以根据最感兴趣的领域集中研究。对于所有可用的未成年人，请访问这里找到的波士顿大学计划网站。有关所需课程的更多信息并联系集中职位顾问，请访问此处。