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教练运动员依恋对运动员参与的U形效果：繁荣的中介作用和精神韧性的调节作用
基于资源理论和情感信息理论的保存，本研究探讨了教练运动员依恋对运动员参与，其基本机制以及从“损失获得”双路观点的影响。使用教练运动员的依恋量表，繁荣的量表，运动员参与量表和心理韧性量表，使用便利抽样方法对424名运动员（299名男性，125名女性，平均年龄= 16.14±2.24岁）进行了横断面调查。结果表明，教练运动员的依恋及其细分（回避的依恋和焦虑依恋）对繁荣和运动员的互动产生了U形影响，并具有不对称的U形曲线，其中左路更长，右路的较长。蓬勃发展对运动员的互动产生了重大影响，并在教练运动员依恋与运动员参与之间的U形关系中充当了瞬时调解人。心理韧性显着调节了教练运动员依恋对繁荣和运动员互动的U形效应。调查结果鼓励教练考虑运动员的依恋倾向，并根据运动员的依恋类型调整其沟通策略，以提高运动员的繁荣和参与水平。
实现加密敏捷性的考虑
对向后兼容的需求也可能是过渡的障碍。例如，哈希功能用作数字签名中的消息消化，用于生成消息身份验证代码（MAC），用于键启用功能以及随机数字的生成。加密哈希功能也已用作基于哈希的签名的基本组件。加密哈希功能要求包括碰撞抵抗力，图像前电阻和第二次前图。SHA-1，具有160位输出长度的哈希函数[4]，预计将提供80位碰撞电阻和160位的前图像电阻。许多用例依赖于这些安全属性。然而，在2005年，发现SHA-1的碰撞阻力少于80位[5]。在2006年，NIST敦促联邦机构“停止依靠在2010年底之前使用SHA-1产生的数字签名。”
3TR-ABC多尺度多尺度分析轻度/中度哮喘和健康对照
普通的英语摘要背景和研究的目标是哮喘影响着世界上超过3.5亿人。大约5-10％的哮喘患者患有严重疾病。哮喘是与气道炎症（肿胀）有关的肺部疾病。由人体制造的某些蛋白质（称为白细胞介素）会使这种炎症恶化。白细胞（称为嗜酸性粒细胞）也参与气道的炎症。近年来，已经开发了新的治疗选择。这些新疗法称为生物药物，已被证明可以改善生活质量，并减少副作用繁重的高剂量类固醇的使用。生物药物的挑战是，并非所有患者都受益或完全受益于治疗。因此，需要更好地了解哪些患者将会也不会从生物药物中受益。
支持多营养的信息考虑...
最初发表于：李，费隆； Zhang，yan;弗洛里安（Florian）Altermatt；张，小韦（2021）。对多营养生物多样性和生态系统功能的考虑改善了河流生态状况的指标。环境科学技术，55（24）：16434-16444。doi：https：//doi.org/10.1021/acs.est.1c05899
对网络物理系统的环境考虑和机会的案例研究
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中变得越来越无处不在，复杂和强大。固有的好处和舒适感在其人生周期的每一步都产生了环境影响。这种影响很大，不幸的是，今天常常被忽略。由于网络物理系统往往是“不可见的”，因此需要在设计阶段的早期认识到基础架构和所需资源。在本文中，讨论了在实施的早期阶段的环境影响注意事项，并讨论了通过人地球 - 系统观点改善设计选择的机会。作者讨论了与CPS支持的系统构造，数据管理以及总体目标和功能有关的方面。通过特定的智能家庭案例，说明了对设备和数据管理的生命评估的潜力。通过明确考虑不同的配置，可以分析设计决策的环境影响。我们正在进行的研究目标是一种设计方法，以融合智能系统的效用，性能和较小的环境影响之间。
异性态性男性目光：柏林酷儿Instagram用户的性内容中的经历
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
远距离意识的非IID联合学习用于医学成像分段中的概括和个性化
医疗保健中的联邦学习（FL）患有非相同分布的（非IID）数据，从而影响模型收敛和性能。虽然现有的非IID问题解决方案通常不会量化联邦客户之间的非IID性质程度，但评估它可以改善培训经验和成果，尤其是在不熟悉数据集的现实世界中。本文提出了一种实用的非IID评估方法，用于医疗分割问题，强调了其在佛罗里达州的重要性。我们提出了一种简单而有效的解决方案，该解决方案利用了医疗图像的嵌入空间和对其元数据计算的统计测量结果。我们的方法是为医学成像而设计的，并集成到联邦平均值中，通过降低最遥远的客户的贡献，将其视为离群值，从而改善了模型的概括。此外，它通过引入客户的基于距离的聚类来增强模型个性化。据我们所知，这种方法是第一个使用基于距离的技术来为医学成像域内非IID问题提供实际解决方案的方法。此外，我们验证了三个公共FL成像放射学数据集的方法（Fets（Pati等人，2021），前列腺（Liu等人，2020b），（Liu等人，2020a）和Fed-Kits2019（Terrail等人，2022）））在各种放射学成像方案中证明其有效性。关键字：联合学习，非IID数据，个性化，概括，医学细分，医学成像。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
CS＆it，Jain（被视为大学的大学）摘要：医疗保健部门正在经历各种健康数据的激增，涵盖了医疗成像，电子健康记录和可穿戴技术的实时传感器读数。通过促进更好的诊断准确性，定制的治疗方法以及对疾病的发展方式，整合这些多模式数据集具有改善医疗服务的巨大潜力。但是，在各个机构中集中了这些敏感的患者数据，引起了严重的隐私问题，并引发了围绕数据管理和行政监督的复杂问题。经过的学习已经浮出水面，作为利用可用数据的潜在方法，同时维护患者的隐私。联邦学习（FL）促进了一种协作方法，以模拟各个医疗机构之间的培训，使他们可以共同努力而无需交换其原始数据。本研究提出了一个专门设计用于整合多模式健康数据的创新FL框架。我们的方法解决了联合环境中数据可变性和模型集成问题的问题，目的是提高诊断精度和个性化治疗建议，同时保持患者数据的机密性。关键字：联合学习，多模式健康数据，隐私机器学习，电子健康记录（EHRS），医学成像整合，模型聚合个性化治疗计划