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青少年大脑-心理社会关联的体素多元分析揭示了认知和精神病理学的六个潜在维度
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gldm：用约束图潜扩散模型击中分子生成
Conghao Wang获得了中国西安北大学的计算机科学技术学士学位。 他目前是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学院的博士候选人。 他的重点是将可解释的AI应用于药物机理预测的应用，以及使用生成模型的小分子和生物制剂的从头设计。 Hiok Hian Ong获得了新加坡南南技术大学的工程科学学士学位（计算机科学）和科学硕士（技术管理）。 他目前正在担任机器学习工程师。 他的研究兴趣在于生物信息学，神经网络和机器学习之间的交集。 Shunsuke Chiba于2006年在东京大学Koichi Narasaka教授的监督下获得了博士学位。 2007年，他从事独立职业，担任新加坡南南技术大学（NTU）学院的独立职业，他目前是化学教授。 他的研究小组着重于从根本上新颖和实用的合成反应和催化的发展，这些反应和催化对于有效供应了药物兴趣的复杂有机分子。 Jagath Rajapakse是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学教授。 他拥有莫拉图瓦大学，斯里兰卡大学的电子和电信工程学士学位，以及美国布法罗大学的电气和计算机工程的MS和PHD学位。 收到：2023年11月19日。Conghao Wang获得了中国西安北大学的计算机科学技术学士学位。他目前是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学院的博士候选人。他的重点是将可解释的AI应用于药物机理预测的应用，以及使用生成模型的小分子和生物制剂的从头设计。Hiok Hian Ong获得了新加坡南南技术大学的工程科学学士学位（计算机科学）和科学硕士（技术管理）。他目前正在担任机器学习工程师。他的研究兴趣在于生物信息学，神经网络和机器学习之间的交集。Shunsuke Chiba于2006年在东京大学Koichi Narasaka教授的监督下获得了博士学位。2007年，他从事独立职业，担任新加坡南南技术大学（NTU）学院的独立职业，他目前是化学教授。他的研究小组着重于从根本上新颖和实用的合成反应和催化的发展，这些反应和催化对于有效供应了药物兴趣的复杂有机分子。Jagath Rajapakse是新加坡南南技术大学计算机科学与工程学教授。他拥有莫拉图瓦大学，斯里兰卡大学的电子和电信工程学士学位，以及美国布法罗大学的电气和计算机工程的MS和PHD学位。收到：2023年11月19日。他正在德国的认知和脑科学学院和美国国家心理健康研究所访问科学家。他正在马萨诸塞州理工学院的生物工程系访问教授。Rajapakse教授的研究工作在数据科学，机器学习，大脑成像以及计算和系统生物学领域。他目前的研究重点是开发用于诊断和治疗脑部疾病的技术和工具。他还在深入学习中研究抗癌药物发现。修订：2024年3月8日。接受：2024年3月3日©作者2024。牛津大学出版社出版。这是根据Creative Commons归因非商业许可（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/）发行的开放访问文章，该媒介在任何媒介中允许非商业重复使用，分发和复制，前提是原始工作被正确引用。有关商业重复使用，请联系journals.permissions@oup.com
使用潜在类别分析根据肥胖症中的食物成瘾症状，在不暴饮暴食的情况下根据食物成瘾症状来识别不同的临床方案。
背景和目的：现有研究表明，食物成瘾（FA）与暴饮暴食（BED）和肥胖有关，但是这种关系的临床意义尚不清楚。本研究旨在研究使用潜在类别分析（LCA）患有/不床的患者中FA症状的不同临床谱。方法：307例患者（N 5 152肥胖和床，N 5 155肥胖没有床）完成了一系列的自我报告措施，研究了饮食精神病理学，抑郁症，情绪失调，Alexithimithymia，架构领域和FA。LCA和ANOVA，以根据FA症状识别纤维，并检查类之间的差异。结果：LCA确定了五个有意义的类别，标记为“非成瘾”（40.4％），“ attempters”（20.2％），“互相问题”（7.2％）（7.2％），“高功能上瘾”（19.5％）（19.5％）（19.5％）和“完全上瘾”（12.7％）。床和肥胖症患者在“高功能上瘾”和“完全上瘾”的阶级中似乎过多地代表；相反，没有床的肥胖症患者最常被包括在“非成瘾”类中。“高功能上瘾”和“完全上瘾”的阶级与“非成瘾”阶级之间最显着的差异认为，饮食的严重程度和一般的心理病理学的严重程度增加。抑制和结论：基于FA症状的结果揭示了不同的临床特征。根据FA症状识别不同的fi纤维在提供量身定制和及时的干预措施方面具有潜在的价值。值得注意的是，“高功能上瘾”阶级特别有趣，因为其成员表现出了FA的物理症状（即宽容和戒断）和心理学（即渴望和后果），但在功能上并不像“完全上瘾”的类别那样受损。
生成或复制：听觉音频潜伏...
摘要引入了具有文本描述的逼真的声音剪辑能力的音频潜在不同模型，该模型有可能彻底改变我们与音频的合作方式。在这项工作中，我们初步尝试通过调查其音频输出与培训数据的比较方式来了解音频潜在不同使用模型的内部工作，这与医生如何通过听取器官的声音来听诊患者。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。 我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。 在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。在AudioCaps数据集中训练的文本对审计潜在分歧模型，我们系统地分析了记忆行为，作为训练集大小的函数。我们还评估了不同的检索指标，以证明训练数据记忆的证据，发现MEL频谱之间的相似性在检测匹配方面比嵌入向量更强大。在分析音频潜在不同使用模型中的记忆过程中，我们还发现了AudioCaps数据库中的大量重复的音频剪辑。
建模堆积的潜在热热量储能单元，并使用di
抽象的热系统，包括利用太阳能和废热恢复的热系统，通常在能源供应和需求之间具有不匹配。至关重要的是实施一种热能储存（TES）以有效利用能源。这项研究评估了与太阳能平板收集器合并的堆积床潜热热能存储（LHTES）单元的热性能。结果表明，当孔隙率从0.49增加到0.61时，充电所需的时间会减少7％，并且当流速从2千克/分钟升高时，充电时间降低了2.5％。此外，进行了研究以研究不同种类的石蜡（RT30，RT28HC，WAX，RT58和P56-58）的性能，并比较每种TES储罐的热能，从而导致RT58 TES储罐具有最高的热容量。
探索神经科学和发育的潜在空间
科学事业不仅严重依赖明确检验明确假设所需的技能，1-7，而且也依赖不太为人所知的获取见解和富有成效的研究方向的步骤。8,9 许多近期讨论10,11 都集中在这样一个事实上：虽然现代“大数据”方法正在产生大量的事实和测量数据，但“除了往院子里扔砖头，还要建设科学大厦”变得越来越重要。12 换句话说，我们必须制定策略来获取跨越学科间传统（在许多情况下是人为的）界限的新见解和深层假设。我们必须跟上技术和数据科学进步的步伐，提高我们识别观察集和方法之间对称性（不变性）的能力——通过识别研究文献中的大规模模式尽可能地统一和简化，从而激励和加强新的研究计划（图 1）。
在covid- ...
健康的生活方式行为的结合，例如进行定期体育锻炼，吃健康的饮食以及获得足够的睡眠，可以增强心理健康，预防疾病和延长寿命[1-4]。不健康的生活方式行为与美国的死亡率增加有关[5-7]。除了能力或动力外，压力是缺乏预防健康行为和认可负面生活方式行为（包括药物使用）的普遍报道的原因[7-10]。酒精使用障碍（AUD）是一种精神病，影响了1410万美国成年人[11]。这是美国第三大预防死亡原因，每年的费用约为2490亿美元[12，13]。感知到的压力和焦虑已与患有有问题的酒精使用史的人的饮酒风险和复发有关[10，14 - 19]。在高压力时期，具有AUD历史的人可能会更脆弱，因为他们的积极应对技巧可能不发达，从而导致采用负面应对策略和不健康的生活方式行为。COVID-19大流行是一次重大的公共卫生危机，对美国境内和全球个人的压力很大[20-22]。大流行导致普通人群中个人的生活方式改变，无论好坏。时间可用性，财务稳定性和心理困扰的变化加剧了对健康行为指南的坚持[23，24]。围绕Covid-19 Impact的许多新兴研究都研究了对负面应对行为的认可[8，23，25 - 28]的锁定和增长的负面影响。大流行有关的压力与孤独感，心理健康问题和饮酒的报道有关[20-22，25，29 - 31]。在pan菜期间采用或维持更健康生活方式的个人更有可能体验更好的身心健康结果[8，23，32]。尽管在大流行期间的压力与酒精行为之间的联系已得到充分记录，但相对较少的研究检查了对健康促进行为的利用及其对心理健康的影响，尤其是在有AUD史的人中[17，33，34]。积极的应对行为是用于处理心理困扰的自发行为，除了在短期内提供某些情绪调节外，随着时间的流逝，他们的身心健康受益[35，36]。在2020年4月至5月在西班牙和巴西进行的一项研究中，de Boni及其同事发现，危险饮酒与多种生活方式领域有关，例如饮食，体育锻炼，睡眠，社会支持和环境行为，突显了了解心理健康和酒精含量培养的成果的重要性[37]。潜在类别分析（LCA）是一种以人为中心的方法，已被用来检查与工业相关的压力源和经验的不同模式，包括与工作有关的
水痘（水痘）调查指南
此版本的TB TID位专注于优先活动数字三：使用有针对性的策略来识别和治疗患有患结核病疾病风险的潜在结核病感染（LTBI）的人。为什么识别和对待LTBI的人很重要？好吧，超过80％的活动性结核病病例是与未经处理的LTBI有关的个体。找到这些患者并可能在LTBI活跃之前对其进行治疗是消除结核病的关键一步。
使用潜在类别分析评估泰国临床蠕虫感染的Kato-Katz和多重定量聚合酶链反应性能
使用适当的诊断工具对于土壤传播的蠕虫控制和消除工作至关重要。Kato-Katz（KK）是最常用的诊断，但最近其他工具，例如实时定量聚合酶链反应（多重QPCR），开始使用更多。在这里，我们评估了泰国五个蠕虫物种的这两种诊断工具的性能。在没有黄金标准的情况下，可以使用潜在类别分析评估诊断性能。我们的结果表明，在高于2％多重QPCR的中等至高流行率的情况下，这比KK更敏感，对于东北省的Opisthorchis viverrini来说，这尤其明显。然而，对于低患病率，两种诊断症都遭受低灵敏度。两种诊断的特异性估计在所有设置中均为高（高于70％）。对于某些特定的蠕虫感染，例如O. viverrini，
患有潜伏性结核病（LTBI）对我来说意味着什么？
传染病流行病学、预防与控制 PO Box 64975, St. Paul, MN 55164 651-201-5414 或 1-877-676-5414 www.health.state.mn.us