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工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
学生对在教育服务中使用人工智能使用的看法
摘要可以在当代条件下确定人工智能（AI）的意义（AI）和在高等教育中实施它的可能性。同时，由于他们代表了教育服务的最终用户，因此不能忽略学生对此的重要性。因此，这项研究的重点是在塞尔维亚学生样本中实施已经开发的AI教育量表（SCAIES）工具的学生概念。这是该八个因子仪器的首次实现，该工具被建模为一种反思性的层次结构结构，可以被视为其从理论方面的主要贡献。因此，从学生的角度来看，所有八个因素都积极而显着形成了AI在教育（UAIED）中的使用，而最大的贡献可能归因于传统教育的弱点，即教育，个性化学习和学生绩效预测中的情感分析。另一方面，最低的贡献可能归因于可能与有关AI使用以及控制，具体，课堂监控和视觉分析以及学生的成绩和评估领域有关的因素。还为高等教育机构提出了一些一般建议。关键字：人工智能，教育，学生，看法，服务。JEL分类：M31，i20
使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
早期1,25-二羟基维生素D3-糖苷补充：一种有效的喂养策略，以针对细菌的黄牙症，骨髓炎la脚lageeness在肉鸡中使用气溶胶传播模型进行评估的肉鸡中的骨骼。
骨髓炎（BCO）la行的细菌软骨症是肉鸡中的一种腿部障碍，导致经济损失，食品安全问题和动物福利行业的巨大损失。维生素D 3，1,25-二羟基维生素D 3的活性代谢产物在矿物质稳态，骨骼健康和免疫系统中扮演着关键作用，这对于针对BCO的影响至关重要。因此，我们假设补充1,25-二羟基维生素D 3（1,25（OH）2 D 3-糖苷）的补充是控制la行的有效度量。在这里，我们报告了通过比较0 m g/kg，0.5 m g/kg，1.0 m g/kg，1.0 m g/kg和2.0 m g/kg的最佳浓度1,25（OH）2 3-糖苷补充减少BCO的最佳浓度。1.0 m g/kg的1,25（OH）2 D 3-糖苷的应用降低了53.7％，从0 m g/kg和0.5 m g/kg相互差异（p <0.05），但相似（p> 0.05）至2.0 m g/kg。第二个目的是通过比较整个56 d，第一个28 d的1.0 m g/kg（OH）2 d 3-糖苷的应用，评估1,25（OH）2 3-糖苷的喂养的时间。以1.0 m g/kg为1,25（OH）2 D 3-糖苷的饲养剂，以减轻BCO的发病率53％，与过去28 d的申请有显着差异（p <0.05），但没有明显的差异（p> 0.05）与补充56 d的补充差异（p> 0.05）。因此，第一个28 d中的1.0 m g/kg 1,25（OH）2 D 3-糖苷是最佳的1,25（OH）2 D 3-糖苷给药，并为补充
关于建立因果关系，治疗应用和在微生物组研究中使用临床前模型的共识陈述
肠道微生物组包括数万亿微生物，并通过调节代谢，免疫反应和神经元功能来深刻影响人类健康。肠道微生物组组成中的破坏与各种炎症状况，代谢性疾病和神经退行性疾病有关。但是，确定基本机制和建立原因和效力非常困难。临床前模型为肠道微生物组在疾病中的作用提供了重要的见解，并有助于鉴定潜在的治疗干预措施。人类微生物组的行动联盟启动了Delphi调查，以评估包括动物和基于细胞模型在内的临床前模型的实用性，以阐明肠道微生物组在这些疾病中的因果作用。Delphi调查旨在解决选择适当的临床前模型以有效研究疾病因果关系并有效研究宿主 - 微生物组相互作用的复杂性。我们采用了一种结构化方法，其中包括文献综述，专家研讨会和德尔福问卷，以收集来自各种利益相关者的见解。要求专家评估这些模型在解决肠道微生物组与疾病发病机理之间因果关系方面的优势，局限性和适用性。由此产生的共识陈述和建议为在肠道微生物组相关疾病的未来研究中选择临床前模型提供了宝贵的见解。
在临床环境中使用内叶蛋白的优点和挑战
摘要：抗生素的病原体越来越普遍和有问题。传统的抗生素不再是处理这些多物种微生物的可行选择，因此需要新的方法。噬菌体衍生的蛋白质（例如内olysins）可以提供一种有效的溶液。内olysins是噬菌体编码的肽聚糖水解酶，通过靶向细胞壁，特别是在革兰氏阳性细菌中，由于其天然暴露的肽聚糖层而作用于细菌细胞。近年来，这些裂解酶因其特殊的行动方式，工程潜力和缺乏抵抗机制而受到了科学界的极大兴趣。在过去十年中，对内olysin疗法的新兴趣导致了许多成功的应用。重组内olysins已被证明对明显的病原体有效，例如MRSA，单核细胞增生李斯特菌，生物纤维形成中的葡萄球菌菌株和铜绿假单胞菌。内叶蛋白也已与其他抗菌剂结合研究，从而产生协同作用。尽管Endolysin Therapy带来了一些监管和后勤障碍，但随着工程“下一代”裂解素的出现，未来看起来很有希望。本综述将重点放在内olysins成为可行的新抗菌疗法以及一路上可能必须克服的挑战的可能性上。
在脑肿瘤中使用放射线学的前景
抽象放射素学是诊断的新方向，可以确保更有效地利用医疗设备，减少医生在患者上花费的时间，并提高各种医学领域的鉴别诊断准确性。审查提供了有关肿瘤学中放射组学和放射基因组学的一般信息，近年来该领域的研究结果特别关注这些方法在神经肿瘤学中的作用，并解决了脑肿瘤诊断的问题。上述研究结果关于神经肿瘤学中的放射组学和放射基因组学表明这些技术的毫无希望，但是，与其他医学和生物学领域一样，不能完全排除错误，并且参与其中的专家团队的任务是最小化这一概率。简介
分析临床MRI研究中使用的样本量
尽管如此，临床MRI研究的计划面临着几个挑战，最值得注意的是样本量计划，必须在研究开始之前进行。必须在道德委员会和资金机构面前捍卫这项前研究计划。因此，这对于研究的成功至关重要。太小的样本量可能无法达到统计确定性。也应避免样本量，尤其是出于道德原因，因为MRI研究给经常患有严重疾病的患者增加了扫描时间的负担。此外，花费超过必要的资源在环境和经济上是有问题的[3]，可能会耗尽医疗专业人员的工作时间。这可能是尤其具有挑战性的，因为“医疗保健劳动力短缺是许多国家的医疗保健系统面临的最大，最紧迫的挑战” [4]。
在阻塞性睡眠呼吸暂停中使用机器学习应用的状态和机会：叙事评论
抽象背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种普遍且潜在的严重睡眠障碍，其特征是睡眠期间呼吸反复中断。机器学习模型已越来越多地应用于OSA研究的各个方面，包括诊断，治疗优化和开发用于内型和疾病机制的生物标志物。方法：本叙述性评论研究了从2018年至2023年间发表的254个科学出版物中提取的数据，从诊断算法到治疗和患者管理策略的各种研究工作。我们通过评估了研究中所使用的技术，应用领域，模型评估策略和数据集特征，评估了OSA研究中机器学习的景观。结果：我们的分析表明，大多数机器学习应用都集中在OSA分类和诊断上，并利用各种数据源，例如多摄影，心电图数据和可穿戴设备。深度学习模型是最受欢迎的，其次是支持向量机，分类任务是最常见的。我们还发现，研究队列主要是超重的男性，女性的人数不足，年轻肥胖成年人，