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胎儿ABO和Rh血型与先兆子痫发生的关系：回顾性病例对照研究
先兆子痫 (PE) 是一种妊娠期多系统高血压疾病，是现代产科中最具挑战性的谜团之一。尽管 PE 早在几个世纪前就被发现并影响到全世界多达 8% 的妊娠，但其发病机制、诊断和筛查仍然知之甚少且存在争议。1,2 这是很成问题的，因为它仍然是产妇和新生儿发病率和死亡率的主要原因之一。各种风险评估方法包括识别众所周知的产妇风险因素，如年龄、体重指数 (BMI)、生育次数、多胎妊娠、种族、低社会经济地位、个人和家族 PE 史、血栓形成倾向和先前存在的疾病；高血压、糖尿病和慢性肾病，以及推荐的筛查测试，如在所有产前检查时进行常规血压监测。3 但是，尚未设计出可用于常规筛查的理想的经济有效的预测标志物组合。
使用方法论模糊认知映射Mirmahmood Naghibi 1，Ch
摘要这项研究的目的是使用模糊认知映射方法的影响工业初创企业发展的因素之间的关系。根据其目的，研究方法适用，并且在实施方面是……。这项研究的统计人群包括19个工业初创公司的专业专家，包括高级管理人员及其收藏品，并以目标方式进行了采样，并持续进行采访，直到达到理论上的饱和度。数据收集工具是半结构化访谈。要收集数据，使用模糊的Delphi技术来识别组件，并使用模糊的认知映射方法来展示该模型。分析的结果表明，影响工业初创企业发展的主要因素包括11个变量：发展能力，人力资源能力，组织的发展需求，吸引和保留精英，创业品牌，创造合适的机会，精英技能的发展，精英技能，经济条件，客户满意度，启动进步和发展文化。然后使用模糊认知图的方法，相应地解释了这些因素之间的关系方式。
引用本文为：Kounis NG、Mplani V、Ceasovschih A。多向相互关系：缺铁性贫血导致口角炎，并且
一名 74 岁女性，有胸闷病史。她遵循素食饮食，抱怨疲劳和运动耐力下降。检查时，她的嘴唇发红、干燥、鳞状，类似于唇红，同时伴有反甲、结膜苍白和皮肤苍白（图 1）。心电图显示心房颤动，血液检查显示铁为 25 mcg/dl，血红蛋白为 8.3 g/dl，铁蛋白为 4 mcg/ml，网织红细胞和血小板水平正常。她没有服用抗血小板或抗凝药物。内窥镜检查、结肠镜检查和盆腔超声检查结果正常。此外，超声心动图显示射血分数在正常范围内 55%。室间隔和侧环舒张早期峰值速度、三尖瓣反流速度、左心房大小和左心室质量指数等参数均在正常范围内。这名患有心房颤动的患者，N 端脑钠肽前体 (NT-proBNP) 水平为 600 pg/ml，而正常值为 500 pg/ml。诊断为射血分数保留的心力衰竭、心房颤动、口角炎和缺铁性贫血。患者开始接受每日 20 毫克利伐沙班和 20 毫克呋塞米的治疗。
转移的收入肥胖关系
文学长期以来一直在辩论面临更高肥胖风险的高收入或低收入个人。在这项研究中，我认为，关于收入关系的这种混合记录是未能充分说明宏观社会环境的结果。在所有社会中，收入 - 肥胖关系并不统一，而在包括社会的经济发展和参与全球化的宏观社会背景下。2011年国际社会调查计划（ISSP）的健康与卫生保健模块为在跨国环境中测试复杂的收入 - 肥胖关系提供了理想的机会。使用跨层次相互作用的多层次模型，这项研究发现，经济发展和全球化都促进了收入从肥胖促进到肥胖抑制的影响的转变。在经济发展和全球化的综合力量下，肥胖越来越多地成为社会中穷人的负担，肥胖的社会分布越来越多地反映了现有的社会不平等。尽管如此，转移到收入的重大肥胖抑制作用的经济发展和全球化阈值很高。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
饮食，抑郁和阿尔茨海默氏病之间的关系：叙事评论
审查目的：叙述性评论评估了饮食在抑郁症与阿尔茨海默氏病（AD）之间关系中的作用。最近的发现：AD和抑郁症通常是合并的，抑郁症似乎独立增加了AD的未来风险。证据表明，饮食会直接或间接地影响这两种情况。饮食会影响神经化学和生物学过程，从而影响抑郁症和认知功能障碍的发展和发展。对抑郁和AD的最大保护的饮食组成部分尚未确定。当前的证据强调了多酚化合物，叶酸，B族维生素和多不饱和脂肪酸的重要性，以及遵守饮食模式，例如地中海饮食，其中包括多种有益的饮食因素。摘要：对预防抑郁症和AD的饮食因素的研究是研究的年轻领域。需要进行全面的高度特征纵向数据集和先进的分析方法，以进一步检查饮食，抑郁和AD之间的复杂关系。在这一领域有更多的研究需要开发有效的预防策略，旨在随着年龄的增长来维持心理和身体健康。
大气温度与二氧化碳浓度之间的关系
是单位质量（dirac delta函数）的（瞬时）脉冲。它也以无量纲形式表示，𝑔𝜂 =𝑔ℎ0𝑊0。有趣的属性（命题1）是IRF与停留时间的概率密度函数相同，因为输入是脉冲函数。储层，线性：流出与存储成正比的储层。任何其他类型的存储 - 输出关系关系定义了非线性储备。储层，sublrinear：一个储层，其中流出与升高到功率的存储成正比𝑏<1。储层，超级线性：一个水库，其中流出与升高到功率𝑏> 1的存储成正比。停留时间（𝑾）：粒子（分子）从进入其出口到其出口的时间持续时间。
有些人喜欢寒冷！：欧洲气温与经济关系的异质性
对温度波动对全球国内生产总值 (GDP) 影响的计量经济学分析表明，较高的温度对温暖国家有害，对较冷国家有益，并且存在全球“最佳”温度 1 – 3 。然而，总体温度-GDP 关系是跨空间和经济部门的平均值，掩盖了异质性，歪曲了温度变化的成本或收益，并为缓解和适应政策提供了误导性指导。我们以欧洲为重点，使用行政区级的增加值 (GVA) 和 GDP 增长率数据来估计温度对国家、地区和行业层面经济增长的影响。与之前的全球研究不同，在欧洲，我们发现，在相对寒冷地区（年平均气温 0 至 14°C），高于平均水平的年份对 GVA 和 GDP 产生负面影响，而在较温暖地区（高于平均水平 14°C）高于平均水平的年份产生正面影响，而在极端地区（< 0°C 和 > 20°C），情况则相反。在整个欧洲，这种 U 型温度-GDP 增长关系意味着经济增长将发生 -0.14（95% CI：± 0.16）个百分点的变化，而不是 1 中的 +0.16（± 0.14）的收益。使用 RCP4.5（中位数 CMIP6），到 2100 年，年平均增长率将变化 -0.07（± 0.18）至 -1.23（± 0.38）个百分点，具体取决于实证规范。按部门和地区分类，边际温度效应高度不均匀，即使在国家内部也是如此。结果颠覆了正温度冲击有利于较冷地区的说法，指出了由专业化引起的区域脆弱性，并表明局部温度最适值，而不是全球温度最适值。JEL 分类：D31、D61、H43。关键词：经济增长、温度冲击、气候变化、空间异质性、欧洲。
引用 Wang Y 和 Wang H (2024) 人工智能对中国大学生学业投入与心理健康关系的中介作用。Front. Psychol. 15:1477470。doi: 10.3389/fpsyg.2024.1477470
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多模态子空间独立向量分析可有效捕捉大脑结构和功能之间的潜在关系
图 1：两种模态（M 1 − M 2）的五种合理候选子空间结构（S 1 − S 5）。每个面板描绘了五种不同的合理场景（S 1 − S 5）中两种模态（M 1 − M 2）源之间的理想化关联。每个块的大小表示子空间内的源数量（子空间大小）。以蓝色突出显示的彩色子空间在模态之间链接，而以绿色突出显示的黑色子空间（S 1 − S 4 中的 1×1 块）特定于每种模态（无跨模态相关性）。对于每种模态，同一子空间内的源在统计上是相关的，而不同子空间中的源在统计上是独立的。