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肌张力障碍性脑瘫啮齿动物模型中纹状体胆碱能中间神经元数量增加
导致脑瘫 (CP) 的新生儿脑损伤是儿童肌张力障碍的最常见原因，肌张力障碍是一种痛苦且功能性衰弱的运动障碍。罕见的单基因肌张力障碍病因与纹状体胆碱能中间神经元 (ChI) 病理有关。然而，目前尚不清楚纹状体 ChI 病理是否也与新生儿脑损伤后的肌张力障碍有关。我们使用无偏立体学来估计新生儿脑损伤啮齿动物模型中的纹状体 ChI 和小清蛋白阳性 GABA 能中间神经元 (PVI) 数量，该模型显示出肌张力障碍和痉挛的电生理标志。新生儿脑损伤后，纹状体 ChI 数量增加，而 PVI 数量保持不变。这些数字与肌张力障碍严重程度的电生理测量值无关。这表明，尽管存在纹状体 ChI 病理，但可能不是新生儿脑损伤后肌张力障碍的主要病理生理因素。在肌张力障碍性脑性瘫痪的情况下，纹状体 ChI 数量的增加可能代表一种乘客现象或保护现象。
海星 Patiria miniata 中的可诱导体内基因组编辑
几个世纪以来，棘皮动物（海洋无脊椎动物门）因其发育和胚胎后现象而吸引着科学家。对它们的卵子和胚胎进行的实验尤其为基础科学进步做出了贡献。然而，强大的分子遗传学研究仅限于胚胎发育阶段，这些阶段可通过向受精卵微注射试剂来产生遗传扰动。这代表了研究胚胎后过程的重大瓶颈，在胚胎后过程中，基因的最早功能必须保持完整。因此，我们寻求为这些物种建立一种时空可转动的基因编辑工具。在这里，我们使用海星 Patiria miniata 作为模型，引入了一种化学诱导的 Tet-ON 基因表达系统。将这个 Tet-ON 系统与 CRISPR 介导的基因改变技术相结合，我们首次在棘皮动物生物学中展示了在海星转基因细胞群中进行可诱导基因编辑的原理验证。我们在此展示的方法可以适用于其他棘皮动物物种，并且还将极大地扩展实验的可能性。
员工信息_IT工具使用控制发送
控制活动——一般原则 公司的控制和监督活动以“比例”原则为基础，具体体现在控制本身的相关性和非超越性；因此，控制的手段和程度与目的相称，具体来说，就是保证信息系统的安全和资源的适当使用。公司保证其管理的计算机数据以及数据处理系统和电信工具不会用于对工人进行远程监控（《隐私法》第 113、114、171 条；1970 年 5 月 20 日第 300 号法律《工人法规》第 4 和 8 条），除非在《工人法规》（经第 151/2015 号立法法令[就业法]修订）允许的范围内，并且在任何情况下均已通知有关员工。
帕金森病患者接受丘脑底部深部脑刺激后，前腹侧纹状体多巴胺转运体增加，运动恢复增强
1 日本滨松大学医学院神经外科；2 日本岩田丰田荣成医院神经外科；3 中国深圳中山大学附属第八医院神经内科；4 日本滨松 JA 静冈光诚连远州医院神经外科；5 日本滨松大学医学院精神病学和神经内科；6 日本静冈癫痫和神经疾病研究所神经内科；7 日本滨松大学医学院神经内科；8 日本滨松医学光子学基金会滨松 PET 成像中心；9 日本滨松大学医学院杰出医学光子学教育与研究中心生物功能成像系
利用脑磁共振图像和临床数据训练深度学习算法，预测放射冠梗塞患者的运动结果
早期准确预测长期运动恢复程度对于制定针对性脑卒中患者的康复策略具有重要意义。使用临床参数和脑磁共振图像作为输入，我们开发了一种深度学习算法，以提高对放射冠 (CR) 梗塞患者长期运动结果的预测准确性。使用脑磁共振图像和 CR 梗塞后不久获得的临床数据，我们开发了一种综合算法来预测患者发病后 6 个月的手部功能和步行结果。为了开发和评估该算法，我们回顾性招募了 221 名 CR 梗塞患者。综合改良 Brunnstrom 分类预测模型验证集的曲线下面积为 0.891，95% 置信区间为（0.814–0.967），综合功能性步行类别预测模型的曲线下面积为 0.919，95% 置信区间为（0.842–0.995）。我们证明了使用患者的临床数据和 CR 梗塞后不久获得的脑磁共振图像训练的综合算法可以促进对长期手部功能和行走结果的准确预测。未来的努力将致力于寻找更合适的输入变量，以进一步提高深度学习模型在临床应用中的准确性。
致艾米利亚-罗马涅大区各市市长（经佩克转交）
- 模块B私人主体损害侦察； - 模块C 生产活动损害侦察。一些市政当局报告称，收到的卡片仅是 Word 格式，存在技术显示问题，已通过在相关页面上发布的卡片解决了该问题。请记住，其领土实际上受到相关事件影响的市政当局必须在 1 月 29 日之前将填妥的摘要清单发送至认证电子邮件地址：procivAmministrazione@postacert.regione.emilia-romagna.it，并且这些清单中必须报告的数据取自私人和生产活动必须在评估员说明中指明的期限内向市政当局提交的损害报告表。需要再次强调的是，现阶段的所有表格（损失报告表格和相关汇总清单）仅涉及损失报告，而对贡献的承认则取决于主管国家机构发布的规定（紧急状态部长会议的决议以及随后民防部门负责人任命紧急状态专员的命令）和执行专员的规定。最后，应当指出的是，根据上述规定，可能确认的捐款包括初步的立即支持措施。诚挚问候 Rita Nicolini (数字签名) SG/
Sheng Lin
作者的完整列表：Valli，Mikaeel；成瘾与心理健康中心，研究成像中心CHO，SANG SOO；成瘾与心理健康中心，马里奥研究成像中心Masellis；多伦多大学，罗伯特，多伦多大学Sunnybrook Health Sciences Center；大学卫生网络，大脑，成像和行为部 - 系统神经科学Koshimori，Yuko；成瘾与心理健康中心，研究成像中心Diez-Cirarda，玛丽亚；成瘾与心理健康中心，研究成像中心Mihaescu，亚历山大；成瘾与心理健康中心，研究成像中心克里斯托弗（Leigh）；斯坦福大学，神经学和神经科学；多伦多大学，成瘾与心理健康中心，安东尼奥研究成像中心Strafella；多伦多大学，莫顿大学和格洛里亚·舒尔曼运动障碍部门和E.J.Safra Parkinson病计划，神经病学部，系医学，多伦多西部医院，UHN；多伦多大学成瘾与心理健康中心，研究成像中心医学，多伦多西部医院，UHN；多伦多大学成瘾与心理健康中心，研究成像中心
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
iata-年度审查-2019.pdf
中国新增旅客数量最多 2018年，全球有近40亿人次的始发地-目的地（O-D）旅客出行。其中，中国国内航线再次成为旅客出行增量最大的国家，新增旅客近5000万人次。美国和印度国内市场再次位居第二和第三，分别新增旅客约3000万人次和1800万人次。在IATA定期跟踪的主要市场中，印度国内市场的旅客数量增长最快，2018年增长了18.5％。印度10月份的RPK连续第50个月实现两位数同比增长，凸显了其市场持续强劲的表现
iata-annual-review-2015.pdf
航空业的经济表现在各地区之间存在显著差异。它在成熟经济体（例如美国和英国）中记录了最大的改善。但在一些新兴国家，包括中国和印度，航空运输需求的增长速度更快。在新兴经济体中，GDP 增长对航空运输需求的影响更大，因为新兴经济体每单位 GDP 产生的航空旅行量比成熟市场更多。2014 年，由于燃油价格下跌，美国以外市场的航空票价大幅下降，进一步推动了这一需求趋势。