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高性能充电铝离子电池
由Elsevier出版。这是作者接受的手稿：创意共享归因许可证（CC：BY 4.0）。最终发布的版本（记录的版本）可在线访问：10.1016/j.cej.2024.153827。请参考任何适用的发布者使用条款。
Waldorf和Neuroscience.docx
知道大脑如何发展对于理解为什么这三个焦点对任何教育计划的成功如此重要。让我们首先学习大脑的一些基本基础。首先，它是“ triune”，也就是说，它有三个部分。更重要的是，并非所有三个部分都正如我们曾经认为的那样全面发展。实际上，新生儿的大脑很少是“在线”和“准备出发”。当使用MRI观察到新生婴儿的大脑时，大脑的唯一部分被点亮或活跃的部分是最原始的部分 - 脑干，感知大脑或“动物脑”，也称为“动物脑”。（听觉和视觉皮层的小，不发达的部分是唯一的例外。）大脑的这个原始部分是我们唤醒和压力的经验负责的。它可以在需要时加入高档，并在需要时进行战斗或飞行响应。我喜欢将其称为“感觉大脑”，因为它只能说感官的语言，这是唯一一致地使我们生存的语言。例如，当我们在树林中遇到一只熊时，我们的话不会拯救我们，但是我们的感官提高了。
本地化供应链及其对绩效的影响
在当今中东和全球复杂且快速发展的市场中，企业正专注于确保更快的市场响应、降低成本和增强弹性的供应链战略——特别是通过确保稳定可靠的供应源。与此同时，政府组织也做出了重大努力，通过促进本地化来刺激当地经济。随着地缘政治紧张局势、流行病和气候风险等干扰事件频繁发生，对有效供应链战略的需求日益增长，企业正在积极重新配置其供应链，以更好地应对新出现的挑战。最近的红海危机凸显了对替代运输路线的迫切需求，暴露了主要区域贸易走廊的脆弱性。正如我们在《中东经济观察》中所探讨的那样，这种干扰迫使全球贸易绕过非洲，大大增加了成本和运输时间。
学校绩效计划附录AT-A-Glance
[School Name Level] School Performance Plan School Code School Designation School Name COLLEGE PARK ACADEMY 2142 School Address 5751 RIVERTECH CT, RIVERDALE MD 20737 Local School System (LSS) Prince George's County Public Schools Grades Served 06 - 12 Principal's Name Gordon Libby Principal's Email Address gordon.libby@pgcps.org School Phone Number 2406963206 Principal Supervisor's Name桑德斯（Elizabeth Ann）校长主管的电子邮件elizabeth.harriday@pgcps.org学校愿景和任务
评估指标用于评估糖尿病预测模型的性能
日期：6 06,2024摘要：评估指标在评估糖尿病预测模型的性能中起着至关重要的作用。这些模型旨在根据年龄，体重，家族病史和血糖水平等各种因素来预测个体发展糖尿病的可能性。对这些模型的准确评估对于确保其有效性和可靠性至关重要。本文概述了常用的评估指标，以评估糖尿病预测模型的性能。本文讨论的评估指标包括准确性，灵敏度，特异性，精度，接收器操作特征（ROC）曲线，ROC曲线下的面积（AUC）（AUC），F1分数和Matthews相关系数（MCC）。定义了每个度量标准，并解释了其计算方法，解释和局限性。本文强调了考虑模型的目标和应用以及不同指标之间的权衡的重要性，以选择最合适的评估方法。此外，本文重点介绍了模型评估中的其他考虑因素，例如用于模型概括，偏见和公平评估以及预测校准的交叉验证。这些因素有助于全面的评估过程，并确保糖尿病预测模型的可靠性和公平性。
微生物-肠-脑-免疫界面在神经炎症疾病发病机制中的作用：新兴文献的叙述性回顾
观察：总体而言，迄今为止的研究有限，并且主要集中在细菌上，这可能是因为 16s rRNA 测序简单且具有成本效益，尽管其分辨率较低且无法确定功能能力/改变。然而，这忽略了所有其他微生物群，包括真菌、病毒和噬菌体，它们正在成为人类微生物组的关键成员。许多研究是在临床前模型和/或世界较发达地区的小型人体研究中进行的。观察到的关系很有希望，但目前还不能被认为是可靠或可推广的。具体来说，因果关系目前无法确定。对阿尔茨海默病的研究较多，其次是帕金森病，对 MS 的研究则很少。尽管如此，MS 的数据仍然令人鼓舞。
表演者：一种新型的PPG至ECG重建变压器，用于心血管疾病检测的数字生物标志物
心电图（ECG）是一种捕获心脏活动的电测量，是诊断心血管疾病（CVD）的金标准。但是，由于ECG需要使用用户参与，因此不可避免地进行心脏监测。相比之下，光电学（PPG）提供了易于收集的数据，但其精度有限限制了其临床用法。为了确定这两个信号的优势，最近的研究不适合将PPG信号重新构成到ECG的各种深度学习技术；但是，缺乏文本信息以及降低噪声生物医学信号的能力最终会限制模型的影响。在这项研究中，我们提出了一种基于变压器的新型体系结构，可从PPG重建ECG，并将PPG和重建的ECG与CVD检测的多种方式相结合。此方法是第一次在生物医学波形重构上进行了变压器序列到序列转换，并结合了PPG和ECG的优势。我们还创建了基于斑块的注意（SPA），这是一种效率方法，用于编码/解码生物医学波形。通过获取各种序列长度并捕获交叉点连接，SPA最大程度地提高了本地特征和全局上下文反复的信号操作。所提出的体系结构在BIDMC数据库上生成了0.29 RMSE的状态性能，以重新构建PPG到ECG，超过了先前的研究。我们还在模拟III数据集上评估了该模型，在CVD检测中达到了95.9％的精度，并在PPG-BP数据集中评估了该模型，在相关的CVD糖尿病检测中达到了75.9％的精度，表明其一般能力。作为一种概念证明，一种名为Pearl（原型）的耳环可穿戴式可穿戴，旨在扩大护理点（POC）医疗保健系统。
反事实说明的文本到图像模型
本文解决了生成法定说明（CES）的挑战，涉及识别和修改最少的必要特征，以使分类器对给定图像的预测进行预测。我们提出的方法是反事实e xplanations（Time）的tept to-i mage m odels，是一种基于蒸馏的黑盒反事实技术。与以前的方法不同，此方法仅需要图像及其预测，从而忽略了分类器的结构，参数或梯度的需求。在生成反事实之前，时间将两个不同的偏见引入了文本嵌入的形式稳定扩散：与图像的结构相关联的上下文偏差和类别偏见，与目标分类器学到的类特异性特征相关。学习了这些偏见后，我们发现了使用类预测的类令牌的最佳潜在代码，并使用目标嵌入作为条件，从而产生了符合性的解释。广泛的经验研究证明，即使在黑色盒子设置中运行时，时间也可以产生可比性的解释。