背景:社交媒体成瘾的抑郁与严重程度之间的关系可能是双向的。尽管如此,目前的研究已经解决了普通人群中量表的抑郁评分,而不是评估重度抑郁症患者的这种关系。尽管确认了社交媒体成瘾与情绪智力的负面关系,但尚未调查这种主要抑郁症中这种关系的存在。因此,我们研究的目的是评估社交媒体成瘾的严重性和主要抑郁症的情绪智力。方法:这项研究是在KARS HARAKANI州立医院精神病学院门诊诊所的158名年龄在18至56岁之间的参与者进行的。社会人口统计学数据表涉及年龄,性别,婚姻状况,教育水平和参与者的就业状况,贝克抑郁量库存,酒吧的情感商清单和社交媒体成瘾量表已实施给参与者。结果:在社交媒体成瘾量表评分方面,创建该小组无上瘾和中等上瘾,可以观察到,中等沉重的群体的情绪智力明显较低,抑郁评分较高(p <.001)。此外,社交媒体成瘾的严重程度与抑郁评分和情绪智力评分有负相关关系(r = 0.353,p <.001; r = - 0.376,p <.001)。结论:主要抑郁症的情绪智力与社交媒体成瘾的抑郁水平和严重程度有关。干预措施,即情绪智能技能培训,对于上述患者可能是实用的。
1 delactología工业学院(CONICET-UNL),化学工程学院,国立大学圣菲大学,圣塔菲大学,阿根廷,2蒂加斯加斯(Moorepark),摩尔帕克(Moorepark)和APC微生物爱尔兰,爱尔兰,科特(Cork),爱尔兰,爱尔兰3号健康和科学事务 Instituto de Productos Lácteos de Asturias—Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IPLA-CSIC), Villaviciosa, Asturias, Spain, 5 Department of Food Science and Human Nutrition, Division of Nutritional Sciences, 260 Edward R. Madigan Laboratory, University of Illinois, Urbana, IL, United States, 6 Functional Foods Forum, Faculty of Medicine, University of伊利诺伊大学伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 坎普恩大学(Urbana-Champaign),伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana),伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana),美国伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana-Champaign),美国伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana-Champaigndelactología工业学院(CONICET-UNL),化学工程学院,国立大学圣菲大学,圣塔菲大学,阿根廷,2蒂加斯加斯(Moorepark),摩尔帕克(Moorepark)和APC微生物爱尔兰,爱尔兰,科特(Cork),爱尔兰,爱尔兰3号健康和科学事务 Instituto de Productos Lácteos de Asturias—Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IPLA-CSIC), Villaviciosa, Asturias, Spain, 5 Department of Food Science and Human Nutrition, Division of Nutritional Sciences, 260 Edward R. Madigan Laboratory, University of Illinois, Urbana, IL, United States, 6 Functional Foods Forum, Faculty of Medicine, University of伊利诺伊大学伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 坎普恩大学(Urbana-Champaign),伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana),伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana),美国伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana-Champaign),美国伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana-Champaigndelactología工业学院(CONICET-UNL),化学工程学院,国立大学圣菲大学,圣塔菲大学,阿根廷,2蒂加斯加斯(Moorepark),摩尔帕克(Moorepark)和APC微生物爱尔兰,爱尔兰,科特(Cork),爱尔兰,爱尔兰3号健康和科学事务 Instituto de Productos Lácteos de Asturias—Consejo Superior de Investigaciones Científicas (IPLA-CSIC), Villaviciosa, Asturias, Spain, 5 Department of Food Science and Human Nutrition, Division of Nutritional Sciences, 260 Edward R. Madigan Laboratory, University of Illinois, Urbana, IL, United States, 6 Functional Foods Forum, Faculty of Medicine, University of伊利诺伊大学伊利诺伊大学乌尔巴纳 - 坎普恩大学(Urbana-Champaign),伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana),伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana),美国伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana-Champaign),美国伊利诺伊州乌尔巴纳(Urbana-Champaign
由各部门研发专家委员会召集人秘书进行检查,以便将候选名单提交给相关部门研发专家委员会。值得一提的是,部门会不时发布与反剽窃干预措施相关的指南(附件为现有的相似性(剽窃)检查指南),这些指南适用于所有项目提案,包括新提案和后续提案。项目负责人必须按照指南附录 I 附件 II 中规定的格式声明项目提案(在提交时)是原创的,而不是剽窃的。剽窃检查所需的信息(技术细节)应按照本指南附录 II 提交(可编辑的 pdf 格式)。c. 随后,入围提案的负责人将被要求做出
为配合技术商业化步骤和事业计划的进展,我们制定了2个系统(新能源中小企业及创业公司支援系统、未来型新能源实证系统)和6个阶段(阶段A、B、C、α、β、未来型新能源实证系统),向为可再生能源普及做出贡献的中小企业及创业公司征集并选定事业提案,以事业化为目标,提供技术开发支援。
植物在自然界中不断受到各种环境压力,这会影响其生长,繁殖,产量和生存。全球变暖和气候变化使背景应力水平加剧,使植物对压力组合的反应成为紧迫的关注点(Mora等,2015; Mankin等,2019)。在未来几十年中,由于温室气体和气溶胶排放方案的不同,适合种植某些植物的地理区域可能会发生重大变化(图1在美国提供了一个特定的例子)。植物需要感知,分类和交流多种压力信号,然后激活下游响应,同时分配资源。因此,需要研究对多种压力暴露的反应,以应对气候变化的巨大挑战。在这个研究主题问题中,已经涵盖了非生物压力和植物免疫力的几个重要方面,这可以提供一些提示,以应对养育不断增长的世界人群的极端挑战。大米,小麦,玉米和马铃薯是世界上消费最广泛的主食,提供了超过60%的全球粮食卡路里,并且在养活不断增长的人群方面发挥了关键作用。鉴于它们对全球粮食安全的重要性,必须了解这些农作物将如何受到气候变化的影响,并制定有效的策略来管理相关风险。Singh等。 此信息对于开发有效的疾病管理实践至关重要,这些疾病管理实践可以改变环境状况,并确保美国和世界各地的小麦生产的可持续性。Singh等。此信息对于开发有效的疾病管理实践至关重要,这些疾病管理实践可以改变环境状况,并确保美国和世界各地的小麦生产的可持续性。提供了有关美国重要小麦疾病的全面摘要,涵盖了其宿主范围,症状,有利的疾病,疾病管理和综合疾病管理策略,同时考虑了未来几十年气候变化的潜在影响。高温会加剧生物应激对植物的影响。最近的研究表明,包括钙调蛋白结合蛋白CBP60G在内的胞质钙信号传导在确保植物对高温的韧性方面起着至关重要的作用(Kim等,2022),以及介导生物和非生物压力和非生物压力的感知(Marcec等人(Marcec et al。,2019年)。Carpentier等。回顾了有关生物胁迫和温度对钙信号传导的总综合作用的当前文献。作者强调了钙信号中的几个分子成分,它们在植物反应中起重要作用
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸(ER)的爆炸,本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先,未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中,我们提出了一组六个学习成果,可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二,本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下,我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法,该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别(包括无代码,基本代码和高级代码)源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三,随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加,该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后,本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究,将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
该文档计划于20125年2月24日在联邦公报上发布,并在https://federalregister.gov/d/2025-02972上在线获取,并在https://govinfo.gov
信息检索是一个不断发展且至关重要的搜索域。对高质量人类运动数据的大量需求,尤其是在在线获取中,导致人类运动研究工作的激增。先前的作品主要集中在双模式学习上,例如文本和运动任务,但是很少探索三模式学习。直觉上,额外的引入方式可以丰富模型的应用程序方案,更重要的是,对额外模式的适当选择也可以充当中介,并增强其他两个不同方式之间的对齐方式。在这项工作中,我们介绍了Lavimo(语言视频 - 动作对齐),这是一个三模式学习的新型框架,将以人为中心的视频整合为一种额外的方式,从而可以在文本和运动之间弥合差距。更重要的是,我们的方法利用了一种专门设计的注意机制来增强文本,视频和运动方式之间的一致性和协同作用。经验,我们对HumanML3D和Kit-ML数据集的结果表明,Lavimo在各种与运动相关的跨模式检索任务中实现了最先进的表现,包括文本到动作,动作到运动,视频,视频到视频,动作和动态。我们的项目网页可以在https://lavimo2023.github.io/lavimo/中找到。