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粉虫（Tenebrio Molitor L.）变化重量的影响
摘要背景：废物管理涉及系统和可持续的实践，包括回收日常固体废物。在全球范围内，一种常见的塑料废物类型，广泛用于包装和食品服务。在2022年，其生产能力为1544万吨，预计到2026年增加，由于其不可生物降解的性质和对污染的贡献，面临着重大的环境挑战。关于这个问题，粉虫（Tenebrio Molitor L.）显示出降解泡沫聚苯乙烯，将其转化为Co 2，粪便和最小生物质的潜力。方法：这项研究调查了粉虫的泡沫聚苯乙烯降解及其对其生长和养分含量的影响，重点是基于粉虫重量的降解效率。使用没有对照组的预测试和后期设计，以100、200和300 g的重量测试粉虫。该研究测量了降低聚苯乙烯泡沫塑料的体重，并增加了虫的体重，以及残留物和粉虫中的重金属含量。结果：结果显示出降解率的显着差异：100 g的2.72％，200 g的54.25％和300 g处理的70.37％，在300 g治疗中降低了最高的降低，证明了粉虫重量与眼镜瘤降解之间的显着关系。重金属分析表明，通过残留物来排泄大多数重金属，有效地将泡沫聚苯乙烯转化为生物质，CO 2和排泄物。结论：这些发现突出了粉虫作为可持续塑料废物管理解决方案的潜力。这项研究有助于关于创新塑料废物管理策略的论述。未来的研究应重点介绍虫虫消耗前后的粉虫含量分析，以了解营养的影响。关键字：固体废物，造型泡沫，Tenebrio，larva，生物量引用：Kamaludin A，Iqbal M，Kahar K，Kahar K，AripinS。粉虫的重量不同（Tenebrio Molitor L.）对Styrofoam Decradation的影响。环境健康工程与管理期刊。2025; 12：1385 doi：10.34172/ehem.1385。
现实主义的抗精神病药干预措施的抗精神病学干预措施是患有严重精神疾病的人2
作者：毛拉·麦克菲（Maura Macphee）（不列颠哥伦比亚大学），乔·豪（Aston University）*，Hafsah Habib 3（阿斯顿大学），Emilia Piwowarczyk（不列颠哥伦比亚省大学），Geoff University，Geoff Wong（牛津大学），44牛津大学）伯明翰），Sheri Oduola（东英吉利大学），Alex Kenny（McPin Foundation），6 Annabel Walsh（McPin Foundation）（McPin Foundation），Rachel Upthegrove（伯明翰大学，早期介入7 Service，伯明翰妇女和儿童NHS NHS NHS基金会NHS Foundation） Health 9 Foundation Trust），Justine Lovell（伯明翰和Solihull NHS心理健康基金会信托基金），Ian 10 Maidment（Aston University）11
引用：Gao Q, Liang B, Li H, et al. 代谢健康超重/肥胖（无代谢异常和高血糖发生率）在中国
摘要 目的 探讨代谢健康性超重（MHOW）和/或代谢健康性肥胖（MHO）是否会增加中国各年龄段人群的高血糖风险。设计 回顾性队列研究。设置 对DATADRYAD数据库的数据进行二次分析，该数据库包含2010年至2016年中国32个地区和11个城市参与者的健康检查记录。参与者 共入选47 391名代谢健康、均无任何代谢异常的参与者。结果测量 高血糖包括新发糖尿病和空腹血糖受损（IFG）。糖尿病诊断为空腹血糖≥7.0 mmol/L，且有典型临床症状和/或在随访期间自我报告。IFG的空腹血糖水平为5.6至6.9 mmol/L。结果 平均随访3.06年，5274人（11.13%）在144 804人年中出现高血糖症，发病率为36.42/1000人年。调整模型显示，与代谢健康的正常体重组相比，MHOW组（HR=1.23，95% CIs 1.16～1.30）和MHO组（HR=1.49，95% CI 1.33～1.67）发生高血糖症的风险较高。体质指数每增加1个单位，高血糖症风险增加6%（HR=1.06，95% CI 1.04～1.07）。分层分析和交互作用检验显示关联的稳健性，且女性的关联更强（交互作用p值<0.001）。结论 MHOW 和 MHO 表型与该人群的高血糖风险呈正相关，并且在女性中这种关联尤其强。
使用转移学习和注意力的高级种族分类：实时指标，错误分析和可视化的轻量级学习
背景和目标：深度学习技巧极大地推动了面部图像的种族分类进步。尽管取得了这些进步，但许多现有方法依赖于复杂的模型，这些模型需要大量的计算成本并表现出缓慢的处理速度。本研究旨在通过利用转移学习以及结合了基于注意力的学习的改进的有效网络模型来介绍一种有效，强大的种族分类方法。方法：在这项研究中，有效的网络被用作基本模型，应用转移学习和注意机制来增强其在种族分类任务中的功效。有效NET的分类器组件在战略上进行了修改，以最大程度地减少参数计数，从而在不损害分类精度的情况下提高处理速度。为了解决数据集不平衡，我们实施了广泛的数据增强和随机的过采样技术。修改模型经过严格培训和在全面的数据集上进行了评估，并通过准确性，精度，召回和F1得分指标进行了评估。结果：修改后的有效网络模型表现出显着的分类精度，同时显着降低了UTK-FACE数据集的计算需求。具体来说，该模型的准确度为88.19％，反映了基本模型的增强2％。此外，它证明记忆消耗和参数计数减少了9-14％。此外，提出的方法增强了培训样本少约50％的班级测试准确性约5％。实时评估显示，处理速度的速度比基本模型快14％，并且达到了最高的F1得分结果，这强调了其对实际应用的有效性。结论：本研究提出了一个基于改进的有效网络体系结构的高效种族分类模型，该模型利用转移学习和基于注意力的学习来实现最先进的表现。所提出的方法不仅持有高精度，还可以确保快速处理速度，使其非常适合实时应用。调查结果表明，这种轻巧的模型可以有效地与更复杂和计算密集的最新方法相抗衡，从而为实践种族分类提供了宝贵的资产。
年龄影响神经性厌食症增重治疗期间的大脑结构恢复
摘要 神经影像学研究对神经性厌食症 (AN) 一直报告称，急性 AN 患者的整个脑部灰质减少。虽然对青少年 AN 患者的首次研究提供了体重增加后这些损伤可逆性的证据，但缺乏对成年 AN 患者的纵向研究和详细的区域分析，而且与大脑恢复相关的因素也知之甚少。我们使用基于表面形态测量的 T1 加权磁共振图像研究了神经性厌食症的结构变化。样本包括 26 名患有严重 AN 的成年女性和 30 名健康对照者。纵向设计包括三个时间点，捕捉了 AN 患者在不同体重增加阶段（BMI ≤ 15.5 kg/m 2；15.5 < BMI < 17.5 kg/m 2；BMI ≥ 17.5 kg/m 2）的体重恢复治疗过程。与对照组相比，AN 患者在基线时显示出整体皮质厚度和皮质下体积减少。线性混合效应模型揭示了这些改变的可逆性，在治疗的前半段，大脑恢复最为明显。AN 患者皮质厚度的恢复与年龄呈负相关，但与患病时间无关。体重恢复后，皮质厚度的残留组差异仍然存在于上额叶皮质中。这些发现表明，在体重恢复治疗期间，成年严重 AN 患者的大脑结构性改变与患病时间无关。大脑恢复的时间模式表明，在治疗过程中恢复率会降低，患者的年龄是大脑恢复的有力预测因素，可能反映了患者年龄增长后大脑可塑性的下降。
诺和诺德成功完成针对超重或肥胖患者的皮下注射阿米克林的 1b/2a 期临床试验
该试验是一项随机、安慰剂对照和双盲研究，旨在评估超重或肥胖人群皮下注射阿米克林后的安全性、耐受性、药代动力学和概念验证。该试验分为 5 个部分：单次递增剂量（A 部分）用于确定药代动力学和第一个多剂量组的起始剂量，其中使用剂量递增探索安全性和耐受性，直至总治疗持续时间为 36 周（B 部分）。最后，在概念验证部分，通过分别递增至 1.25 毫克、5 毫克和 20 毫克的剂量水平，共 12 周，探索长达 36 周的给药体重减轻情况（E、D 和 C 部分）。
rudraksh：紧凑而轻巧的量子后键 -
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，
LPN和MQ
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，
适用于高安全性应用的轻量级可重构 RRAM PUF
摘要 — 最近，忆阻器在各种应用中受到了广泛关注。即使是电阻式存储器件 (RRAM) 的一些主要缺点（例如可变性），也已成为以物理不可克隆功能 (PUF) 形式实现硬件安全性的有吸引力的特性。尽管文献中已经出现了几种基于 RRAM 的 PUF，但它们仍然存在与可靠性、可重构性和大量集成成本相关的一些问题。本文介绍了一种新型轻量级可重构 RRAM PUF (LRR-PUF)，其中使用连接到同一位线和相同晶体管 (1T4R) 的多个 RRAM 单元来生成单个位响应。所使用的脉冲编程方法也很有创新性：1) 它允许实现节能的实现，2) 它利用切换 RRAM 单元作为 PUF 的主要熵源所需的脉冲数量的变化。所提出的 PUF 的主要特点是它几乎不需要额外成本就可以与任何 RRAM 架构集成。通过大量模拟，包括温度和电压变化的影响以及统计特性，我们证明了 LRR-PUF 表现出其他之前提出的基于 RRAM 的 PUF 所缺乏或难以实现的出色特性，包括高可靠性（几乎 100%），这对于加密密钥生成、可重构性、唯一性、成本和效率至关重要。此外，该设计成功通过了相关的 NIST 随机性测试。
轻量级且可解释的 Deepfakes 检测框架
摘要 — 近期所谓的深度伪造的现实创作和传播对社会生活、公民休息和法律构成了严重威胁。名人诽谤、选举操纵和深度伪造作为法庭证据只是深度伪造的一些潜在后果。基于 PyTorch 或 TensorFlow 等现代框架、FaceApp 和 REFACE 等视频处理应用程序以及经济的计算基础设施的开源训练模型的可用性简化了深度伪造的创作。大多数现有检测器专注于检测换脸、口型同步或木偶大师深度伪造，但几乎没有探索用于检测所有三种类型深度伪造的统一框架。本文提出了一个统一的框架，利用混合面部标志和我们新颖的心率特征的融合功能来检测所有类型的深度伪造。我们提出了新颖的心率特征，并将它们与面部标志特征融合，以更好地提取假视频的面部伪影和原始视频中的自然变化。我们利用这些特征训练了一个轻量级的 XGBoost，以对 deepfake 和真实视频进行分类。我们在包含所有类型 deepfake 的世界领袖数据集 (WLDR) 上评估了我们框架的性能。实验结果表明，与比较 deepfake 检测方法相比，所提出的框架具有更优异的检测性能。将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较，结果表明，所提出的模型取得了类似的结果，但它更具可解释性。索引术语 —Deepfakes、多媒体取证、随机森林集成、树提升、XGBoost、Faceswap、Lip sync、Puppet Master。