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成为创伤的学校的指南
幼儿创伤从出生到六岁。认知脑成像表明，大脑发育的高峰时间发生在早期和青春期（Andersen＆Teicher，2008年）。创伤的作用会改变大脑结构，功能并干扰青春期发生的必要生理变化（Romano等，2015）。这些变化是由于我们身体的激活压力反应系统的激活而发生的，该系统会以防御反应的形式进行战斗，飞行，冻结，失败”的行为反应，以帮助生存创伤的情况和经验。这种防御模式的这种形式导致身体压力系统变得过度反应性，即使不存在危险，也会处于高度警觉状态。没有保护因素和健康关系以缓冲这种影响，神经和生理变化可能会对健康和福祉的各个方面产生长期的后果。由于儿童逆境后神经发育变化，认知缺陷更可能发生。记忆，语言，集中和行为调节中的损害可能会受到损害。
在临床试验中使用人工智能系统时，应告知患者
人工智能 (AI) 系统越来越多地被用于临床试验。使用人工智能的试验必须遵守与所有人类参与者研究相同的风险评估和披露道德标准。所有临床人工智能系统，尤其是正在积极研究的系统，都存在新的风险，包括人机交互、可解释性和数据限制。由于临床人工智能整合仍处于起步阶段，因此尚不清楚这些风险的全部大小和范围。我们认为，鉴于这些风险及其不确定性，当患者的数据用于可能影响临床决策的人工智能临床试验时，即使不需要书面知情同意，披露也是最低标准。美国食品药品监督管理局 (FDA) 将人工智能系统归类为“软件即医疗设备”(SaMD)，其血统来自风险计算器等更简单的决策支持工具 1、2。然而，人工智能算法具有独特的风险考虑因素（表 1），而新出现的风险的全部影响仍未完全了解。一些人工智能系统可以做出类似人类的预测和建议，因此风险评估的一个重要考虑因素就是临床监督的程度。目前，大多数人工智能系统都是以决策支持能力实现的，其中始终由人做出最终的临床决策 3 。作为决策支持实施可以通过要求人工检查来降低风险，但这会引入人机交互问题。例如，过度依赖人工智能的建议可能会导致临床医生技能下降和对人工智能错误的忽视，这可能会以未知的方式影响人机系统的性能 4 。人类监督降低风险的能力面临的另一个挑战是人工智能系统通常不透明或不可解释。开发人员和临床医生并不总是了解人工智能生成的输出是如何计算的，因此临床用户无法向患者解释输出，也无法轻松识别或理解人工智能错误 5 。
针对婴儿和幼儿创伤性实践的原则
婴儿，幼儿和幼儿（就像大孩子，青少年和成人一样）可以与新的护理人员形成新的关系。就像大一点的孩子一样，他们还将哀悼一生中失去照料者和重要人物。但是，与大孩子不同，婴儿通常很难处理，理解和理解。每次婴儿搬到一个有新护理人员的新家庭时，他们都必须努力学习如何信任和建立新的关系。他们带来了从上一个关系中学到的知识，并认为这是相同的。适应新的面孔，气味，触摸，声音和日常活动是给幼儿带来巨大压力的来源，并且由于他们对与重要人物或人的损失或分离所感到的困扰而使他们感到更加复杂。
有知情的投机者的战略承诺
我们分析了一个知情的交易者的投机模式，他可以在凯尔风格的经销商市场中致力于他的交易策略。知情的交易者承诺对交易策略和做市商的价格有竞争力的知识，但对交易策略的功能形式进行了了解，但不考虑交易者的私人信息。我们提供了独特平衡获得的条件。我们表征了这种策略承诺的（非负）价值，从而建设性地表明它可能是严格的积极价值。然后，我们得出了必要且足够的封闭形式条件，以使知情人士无法从承诺中获利。这将模型原始素（基本价值和噪声交易的分布）施加条件，即在两个分布都正常时通过线性平衡来满足。
开发和验证墨西哥人口中临床用途的多变量基因型妊娠糖尿病预测算法：对敏感性机制的见解
摘要简介妊娠糖尿病（GDM）在墨西哥诊断不足。通过预测建模的早期GDM风险分层有望改善预防保健。我们开发了一个综合遗传和临床变量的GDM风险评估模型。使用“ Cuido Mi Embarazo”（CME）（CME）同类群的研究设计和方法数据用于开发（107例，469例对照），以及来自“MónicaPreteliniSáenz”母体围产期医院（HMPMPS）群体的数据，用于外部效力（32案例）（32例），1992案例，1992.32 conteration（32 Contractation（32），1992案例，1992案例，199.99例，199.99例（32例）。2小时的口服葡萄糖耐受性测试（OGTT），在24-28妊娠周进行了75 g葡萄糖，用于诊断GDM。选择了114个具有预测能力的单核苷酸多态性（SNP）进行评估。OGTT期间收集的血液样本用于SNP分析。将CME队列随机分为训练（70％的队列）和测试数据集（占队列的30％）。将培训数据集分为10组，9组以构建预测模型和1个用于验证。使用测试数据集和HMPMPS队列进一步验证了该模型。结果十九个属性（14个SNP和5个临床变量）与结果显着相关。 GDM预测回归模型中包括11个SNP和4个临床变量，并应用于训练数据集。该算法具有很高的预测性，曲线（AUC）下的面积为0.7507，灵敏度为79％，特异性为71％，并且有足够的功能来区分病例和对照。在进一步验证后，培训数据集和HMPMPS队列的AUC分别为0.8256和0.8001。结论我们使用遗传和临床因素开发了一个预测模型，以鉴定有患GDM风险的墨西哥妇女。这些发现可能有助于对GDM风险升高并支持个性化患者建议的代谢功能有更深入的了解。
支持遭受多重不利影响的人的创伤知情方法
“改变未来”计划是英国政府和国家彩票社区基金共同发起的一项 6400 万英镑的计划。该计划旨在测试创新方法，以改善遭受多重不利影响的人的结果——包括无家可归、药物滥用、精神疾病、家庭虐待和接触刑事司法系统。该计划将于 2021 年至 2024 年在英格兰的 15 个地区开展。英国住房和社区发展部 (DLUHC) 任命了一个由 CFE Research 牵头的组织联盟，其中包括 Cordis Bright、Revolving Doors、谢菲尔德大学健康与相关研究学院 (ScHARR)，对“改变未来”计划进行独立评估。本报告是评估团队为“改变未来”计划制作的一系列快速证据评估 (REA) 的一部分。该报告由 Revolving Doors 与 CFE Research 于 2022 年 6 月共同撰写。有关此报告的更多信息，请联系 cfp@levellingup.gov.uk
通过基于物理的人工智能加速成分复杂的材料的设计
新材料在两个方面至关重要。一方面，它们推动了文明的颠覆性飞跃。例如，早期的陶瓷用于陶器、青铜用于农业、钢材用于机械、水泥用于建筑、铝用于航空、钛用于宇宙飞船、稀土元素用于磁铁、半导体用于计算机芯片、铂族金属用于催化剂以及聚合物用于包装和医药。另一方面，材料生产是温室气体排放、能源消耗和环境污染的最大单一来源，这一事实迫使我们彻底重新思考生产、使用和回收材料的方式 1、2。材料不断改进的动力导致其化学复杂性更高，因为性能的改善通常需要通过调整成分来调整内在的和微观结构主导的特征。例如，超级合金中化学微调的金属间相 3 – 5、高性能铝合金中复杂的沉淀路径 6 – 8 或先进磁体中的界面 9、10。另一个挑战是微电子中多种元素的近原子级混合，其中产品和材料之间的界限变得模糊，例如半导体制造中的 2 纳米工艺。这两种趋势都提高了材料的成分复杂性和高度集成的系统：它们是高级产品性能的先决条件，并为新的固态现象打开了大门 11-14。然而，化学从不孤单：材料的成分复杂性转化为其微观结构 15。化学成分的变化会影响许多缺陷特征，通常具有指数依赖性：例子包括溶质装饰状态和缺陷能量的变化、作用于它们的拖拽力以及缺陷处新相的形成。这意味着化学复杂性的变化与微观结构复杂性的变化有关。后者很重要，因为材料实际上从未在其热力学平衡状态下使用，而是在瞬态下使用，具有复杂的微观结构
人工智能简介 无信息搜索
[幻灯片改编自加州大学伯克利分校 CS188 人工智能入门课上的 Dan Klein、Pieter Abbeel、Stuart Russell 等人的幻灯片。所有材料均可在 http://ai.berkeley.edu 上找到。]
标题：跨疗法，基因的细胞类型地图集，同工型和剪接调节，在发展中的人脑作者中：辛迪·韦恩1,2,3，mi
Title: Cross-ancestry, cell-type-informed atlas of gene, isoform, and splicing regulation in the developing human brain Authors: Cindy Wen 1,2,3 , Michael Margolis 2,3 , Rujia Dai 4 , Pan Zhang 2,3 , Pawel F. Przytycki 5 , Daniel D. Vo 2,3,6,7 , Arjun Bhattacharya 8,9 , Nana Matoba 10,11，Chuan Jiao 4，Minsoo Kim 2,3，Ellen Tsai 2,3，Celine Hoh 2,3，NilAygün11111111，Rebecca L. Walker 1,2,3，Christos Chistos Chatzinakos，Chatzinakos 12,13,14，Declan Clarke 15，Declan Clarke 15，Henry Pratt Pratt 17，Marks Conscyend A. 15,18,19,20 , Nikolaos P. Daskalakis 12,13,14 , Zhiping Weng 16 , Andrew E. Jaffe 21,22,23,24,25,26,27 , Joel E. Kleinman 21,22 , Thomas M. Hyde 21,22,28 , Daniel R. Weinberger 21,22,23,24,28 , Nicholas J. Bray 29，Nenad Sestan 30,31，Daniel H. Geschwind 3,32,33，Kathryn Roeder 34,35，Alexander Gusev 36,37,38,39，Bogdan Pasaniuc，Bogdan Pasaniuc 1,3,8,33,40Love 10,41，Katherine S. Pollard 5,42,43，Chunyu Liu 4,44*，Michael J. Gandal 1,2,3,6,7*