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了解影响尼泊尔扩展代理中数字工具采用的因素
抽象目的 - 尼泊尔的扩展系统遭受高交易成本，覆盖范围有限和资金不足。解决方案在于集成数字扩展工具，但它们通过扩展代理的采用非常低。这项研究探讨了影响这些工具在尼泊尔的Bagmati和Gandaki省的扩展代理中采用的因素。设计/方法/方法 - 本研究采用了定量调查来收集128名参与者的数据。首先，使用因子和聚类分析将参与者分为三个部分。其次，logit模型用于确定采用决策的决定因素。调查结果 - 三个确定的部分被称为“爱好者”，保守派和“实用主义者”。“爱好者”部分（基线）表现出浓厚的兴趣，“保守派”表示保留，而“实用主义者”对数字扩展工具表现出平衡的看法。logit回归分析表明，较高的层次排名，移动应用的使用和男性大大增加了采用的可能性。相反，“保守派”部分，经验，通过互联网接收办公空间和培训支持大大降低了采用的可能性。研究局限性/含义 - 从培训和办公室支持的惊人结果中，是负面影响者的负面影响者，我们可以暗示当前针对培训计划和办公设施的资源分配是无效的。关键字数字扩展工具，因子分析，集群分析，logit模型，采用纸张类型研究论文政策制定者应重新审视资源分配策略，并探索有助于整合数字扩展工具的新方法。独创性/价值 - 参与者细分的方法论方法通过根据采用者的态度，信念和预尊态对创新理论的扩散来补充创新理论的传播。
图像的高级加密标准-IJRPR
数字信息的指数增长需要超越传统全文加密方法的高级加密机制。高级加密标准（AES）为确保数字资产提供了强大的框架，并提供了多个关键长度（128、192和256位），并具有不同的加密回合。
使用观察性和遗传学知情分析，了解精神疾病，慢性低下痛疼痛和脊柱退行性疾病之间的合并症
精神疾病和症状与疼痛感知和29敏感性的差异有关。这些差异可能在治疗脊柱退行性30疾病（SDD）和慢性低下痛疼痛（CLBP）方面具有重要意义。利用来自英国生物银行（UKB）31的数据和我们所有人的研究计划（AOU），我们研究了与精神病32疾病联系起来的影响（酒精使用障碍，焦虑症，注意力缺陷多动障碍，躁郁症，躁郁症，33大麻大麻症，33大麻症障碍，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，抑郁症，后压力障碍，术后疾病障碍，以及34 schizophren和34 schizophren和34 schiz s s sd sdd and clb and clb and clb and cld and cld and cld。我们应用了多基因回归模型，多基因风险35评分（PRS）和一个样本的孟德尔随机分组（MR）来三角剖分观察到的关联的效果36。我们还进行了基因本体论和药物替代的37个分析，以剖析精神疾病，SDD和CLBP之间共享的生物学。比较38个仅受SDD影响的人（UKB n = 37,745，AOU n = 3,477），仅受CLBP 39影响的人（UKB n = 15,496，AOU N = 23,325），受到了这两种情况的影响（UKB n = 11,463，AOU 40 N = 13,451） n = 117,162），观察性和遗传学41个知情分析强调，三个病例组的最强作用是酒精使用障碍，焦虑，抑郁和创伤后应激障碍的42个。43此外，精神分裂症及其PR似乎与CLBP，44 SDD及其合并症有反比关系。单样本MR强调了将45种疾病内化的潜在直接作用对SDD尤其强大的结果。52我们的药物-46重新利用分析确定组蛋白脱乙酰基酶抑制剂是靶向分子途径47在精神疾病，SDD和CLBP中共享的47。总而言之，这些发现支持48精神疾病，SDD和CLBP之间的合并症是由于直接49效应的贡献以及将这些健康结果联系起来的共享生物学的贡献。这些多效机制50和社会文化因素在塑造整个心理病理学谱系中观察到的SDD-CLBP合并症51模式中起着关键作用。
类黄素测量法：迈向一种数字工具来理解和调整黄素的生活美学
e.karana@tudelft.nl摘要将微生物整合到人工制品中是HCI设计师感兴趣的越来越多的领域。但是，了解复杂的微生物行为所需的时间，资源和知识限制了设计师创造性地探索生命文物中的时间表达，即生活美学。桥接生物设计和计算机图形，我们开发了FlavoMetrics，这是一种交互式数字工具，该工具支持生物签名者探索黄霉菌的生活美学。此开源工具使设计人员能够实际上接种细菌并操纵刺激，以在数字环境中调节黄素的生命色。六名生物设计师评估了该工具，并反映了其对实践的影响，例如（1）了解2D以上的微生物的时空品质，（2）生物设计教育，以及（3）生命工厂的原型化经验。使用类黄素测量法，我们希望激发新颖的HCI工具，用于可访问，时间和资源效率的生物设计，以及更好地与不同的微生物时间范围内与生存人工制品生活中的差异。
了解神经网络：大脑如何处理信息。
神经网络是大脑功能的基础，使人们能够感知，认知和学习。神经元与突触之间的复杂相互作用使大脑可以有效地处理大量信息。神经科学的进步继续揭示这些网络的复杂性，为大脑功能，疾病机制和潜在的治疗干预提供了新的见解。随着研究的进展，我们对神经网络的理解不仅会增强医学科学，而且会影响人工智能和脑机界面的发展，为开创性的创新铺平了道路。
基于GPT的工具对理解标准化段落的不同影响
由于大型语言模型（例如生成预训练的变压器模型（GPT））的能力迅速提高，基于人工智能（AI）的工具已在大规模的教育中输入。但是，经验数据在很大程度上缺乏AI工具对学习的影响。在这里，我们确定了使用随机的交叉跨界在线研究（n = 195）对标准化美国大学测试（ACT）衍生的标准化美国大学测试（ACT）衍生的段落的阅读理解的影响的影响。所研究的四个工具是AI生成的摘要，AI-AI-ADERING概述，问答导师Chatbot和Socratic讨论聊天机器人。与我们的预注册假设一致，我们发现AI工具的差异效应是基线阅读理解能力的函数。AI工具在较低的参与者中显着提高了理解力，并且在较高表现的参与者中的理解力显着恶化。在特定工具方面，苏格拉底聊天机器人的表现最低，而摘要工具则最大的表现会恶化。这些发现表明，尽管AI工具具有增强学习的巨大潜力，但毯子的实施可能会对较高表现的学生造成意想不到的伤害，呼吁谨慎和开发人员和教育工作者进一步实证研究。
生物多样性 - 生态系统功能（BEF）进一步理解水产养殖的方法 - 环境与应用于双壳文化和底栖生态系统的相互作用
沿海底栖生态系统可能受到包括水产养殖在内的许多人类活动的影响，水产养殖继续迅速扩展。的确，如今，全世界的水产养殖为人类消费提供了更多的生物量，而不是野生渔业。这一快速发展引发了有关实践与周围环境的互动的疑问。为了设计可持续生态系统开发和海洋空间规划的策略，需要更好地了解沿海生态系统功能，以便可以开发量化包括水产养殖在内的人类活动影响的工具。为了实现这一目标，提出的一些可能的方向是综合研究，导致新概念，基于这些概念的建模以及在全球范围内的各种生态系统的比较。This review draws on existing literature to (i) briefly summarize the major ecological interactions between off ‐ bottom shellfish aquaculture and the environment, (ii) introduce research on the influence of benthic diversity on ecosystem functioning (BEF relationships) and (iii) propose a holistic approach to conduct aquaculture–environment studies using a BEF approach, highlighting the need for integrated studies that could offer insights and perspectives to guide未来的研究工作并改善了水产养殖的环境管理。
董事 /董事会 /部门-UnkrlinikDüsseldorf< / div>
杜塞尔多夫大学医院（UKD）是州首都最大的医院，也是北莱茵 - 西方北部最重要的医疗中心之一。UKD及其子公司的9,300名员工致力于确保每年有45,000名患者接受治疗的患者，每年有270,000名患者接受门诊护理。UKD代表国际卓越的患者护理，研究和教学，以及创新和安全的诊断，治疗和预防。患者受益于60个诊所和研究所的密集跨学科合作。大学医院的特殊优势在于临床工作和研究的新方法的紧密整合。在UKD，正在创建明天的药物。每天。我们目前正在寻找
了解农民对干旱的适应行为
拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05（Jöreskog和Sörbom，1993）Cmin /df = 1.43 <2（Hair等，1998）NFI（Δ1） RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck，1993年； Kline，2005年）拟合评估标准的指标χ2 /df = 0.941 = 0.941≥0.05（Jöreskog和Sörbom，1993）Cmin /df = 1.43 <2（Hair等，1998）NFI（Δ1） RFI (ρ1)= 0.988 > 0.90 (Bentler, 1992) TLI (ρ2)= 1.000 ≥ 0.95 Or ≥0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) CFI= 0.979 ≥ 0.90 (Hu and Bentler, 1999; Weston and Gore, 2006) RMSEA= 0.000 ≤ 0.5: Very good fit (Browne和Cudeck，1993年； Kline，2005年）