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引用Caño´n Buitrago SC，PE´REZ AGUDELO JM，NARVA´EZ MARı´n M，Montoya Hurtado OL和Bermu´Dez Jaimes Gi（2024）Su
在2017年，作为可持续发展目标的一部分，对全球心理健康议程进行了重新评估，旨在扩大对受精神障碍影响的个人的服务（1）。这种重新评估引起了十多年的研究证据，强调了各种环境的跨学科实践，重点是防止和治疗精神障碍并促进心理健康。尽管研究取得了重大进展，但对日常生活的实际影响仍然很慢。心理健康服务通常就质量而言落后于物理卫生服务。集体无法解决这一危机的情况导致人类潜力和不必要的痛苦丧失（2）。此外，自杀率逐年逐年稳步上升，全球一百人死亡中有1个归因于此原因（3）。在2023年的第一个月中，哥伦比亚报告了11,411例自杀病例，大多数发生在男性中（9,933）。这与2022年同期相比增加，总共有11,055例，其中9,564例涉及男性。在这些病例中，在20至39岁的年龄范围内发生了51.9％（5,920），在Manizales中报告了17例病例（4）。根据公共卫生部门的报告，2021年有30起自杀案件，比2020年少4例。与全球趋势一致，大多数这些病例（93％）在男性中（5）。15至44岁的个体自杀行为的增长与大学生年龄范围内有关。近年来，这种人群面临着自杀的复杂挑战，需要进行全面的干预（6）。因此，必须确定使该人群更加脆弱并致力于预防的风险因素。许多研究都指出了与自杀念头，自杀未遂和已完成的自杀相关的多种危险因素。这些因素包括家庭瓦解，居住的变化，尤其是搬迁到家上大学（7）自杀企图的频率以及自杀企图和完成自杀的家族史（8-10）。作者强调了认识到自杀行为的家族史可能会通过模仿而导致学习形式的重要意义。他们强调，尽管自杀行为本身并不是遗传性的，但仍然存在某些精神疾病（例如抑郁症）的遗传倾向，而抑郁症反过来又是与这种行为相关的重要危险因素。
阵列元素定位声纳浮标原型 - DTIC
特性由阵列的孔径决定。但是，由于稀疏阵列中的元素数量减少，平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M，正如预期的那样，对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列，每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而，在远离主响应轴的给定方向上，由于元素位置随机，矢量并不同相，而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合，产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此，对于随机阵列，平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
采用机器学习技术来分析交叉销售的客户记录
这项研究深入研究了健康保险交叉销售，其中将其他保险产品促进了现有保单持有人，建议对拥有基本健康保险的人进行补充保险，例如牙科或人寿保险。这项研究的重点是应用机器学习来预测南非客户之间的交叉销售机会。目的是开发一种预测模型，以帮助健康保险公司确定潜在的交叉销售客户。利用定量研究方法，使用各种机器学习算法（包括随机森林，k-nearest邻居，Xgboost分类器和python中的逻辑回归）分析了健康保险消费者信息的全面数据集。结果表明，逻辑回归是表现最佳的模型，当在1,000,000个健康保险客户的数据集中接受17个功能，包括健康保险客户信息，因此获得了0.83的准确得分，F1得分为0.91。发现的分析表明，以前的保险和更长的服务历史的客户更有可能购买其他健康保险产品。这些见解使健康保险公司通过改善客户的目标和保留策略来增强收入，从而为行业对有效的交叉销售方法的理解提供了宝贵的信息。该方法包括定量数据提取和机器学习应用，因此有助于交叉销售策略理解的进步。
一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Stróżyk，M.，Muddasar，M.，Conroy，T。等（2024）。减少环境影响
摘要碳纤维（CF）的复合材料的使用越来越重要，因为它们在航空航天，汽车，建筑，体育和休闲等高端分节中的应用都越来越重要。但是，他们目前的高生产成本，高碳足迹和降低的生产能力将其用于高性能和奢侈品应用程序。CF生产总成本的大约50％是由于聚丙烯硝基烯（PAN）前体纤维（PF）的热转化为CF，因为它涉及在大型炉中使用高能量消耗和低加热效率。研究了这种情况，本研究建议在本研究中使用微波炉（MW）加热将PF转换为CF。这是科学和技术上具有挑战性的，因为PF没有吸收微波能量。虽然MW血浆已用于碳化纤维，但血浆的高温才能实现碳化，而不是纤维的MW吸收。因此，这项研究首次表明了如何通过使用新型微波（MW）启发器纳米纳米化方法在几秒钟内达到碳化温度> 1000°C，该方法是通过通过多沃尔碳纳米纤维（MWCNTS）在pf表面上开发的。值得注意的是，这些CF可以在廉价的家用微波炉中产生，并且具有与常规加热产生的CF相当的机械性能。此外，这项研究还提供了生命周期和环境影响分析，该分析表明，MW加热将基于木质素的CF产生的能源需求和环境影响分别降低了66.8％和69.5％。
节省和投资平等 - 确定收入和就业的替代方法
节省是从收入来源撤出资金的，而投资是将资金注入收入流。当预期的投资大于预期的储蓄时，这意味着将收入流的资金多于收入。因此，在这种情况下，国民收入将增加。，如果预期的投资比预期的储蓄要少，这意味着从收入流中撤出比投入的更多。这导致国民收入减少。当预定的储蓄仅等于预期的投资时，这意味着将撤回的内容放入收入流中。在这个职位上，国民收入将处于平衡状态。图。19.3下面显示了通过储蓄和投资平等来确定国民收入的确定。
24.09.02 全球南方加速可再生能源部署的潜力
● 非洲：在 1.5°C 情景下，非洲能源部门转型将带来大量经济和就业机会。然而，实现这一转型需要大量投资和体制改革，以解决高资本成本和债务限制问题，同时减少能源贫困。● 拉丁美洲：拉丁美洲的锂三角地区对全球转型矿产行业至关重要，具有强大的投资潜力。然而，发展强大的锂价值链面临着必须解决的环境、社会和技术挑战。● 东南亚：实现东南亚的能源转型目标需要大量的年度投资和精简的许可程序。菲律宾和越南等国家在政策改革方面取得了进展，但长期政策规划仍然是一项关键挑战。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
“进化神经塑性 div>
人类大脑具有适应新体验的能力，互联网提供的刺激和诸如感官和感知信息等刺激和所有交互式数字技术。 div>响应感官刺激，经验，功能障碍或损害而建立神经连接的大脑能力被称为神经元可塑性或神经可塑性，在人类的整个生命中，它保持活跃，具有更大和较小的强度。 div>最大的可塑性在童年时期发现，但是，诊断培养基和纵向研究的进展最近允许在青春期存在第二个关键时期。 div>由于恒定的数字连接性，青少年大脑及其神经元连接受数字环境的影响。 div>因此，这是这项研究的目的，是通过应用虚拟神经心理学评估技术来识别和衡量与数字环境相互作用的影响，并在萨尔塔（Salta）的二年般的公共和私人机构的第二年级，公共和私人机构的第二年级，公共和私人机构的二年级和私人机构的二年级和私人机构中的3°，第4和5年，年龄在2024年的二年级和私人机构中参加。