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糖尿病中自我保健的知识水平...
目的：确定家庭医学部门2型糖尿病的受益人自我保健的知识水平33材料和方法：进行了直接调查，以观察性，主动，横向和描述性设计进行。 div>在家庭医学咨询中与患者进行。 div>包括任何年龄段的男人和女人，其中2型糖尿病梅利托斯在访问期间自愿接受调查。 div>计算有限种群的样本量，并通过专家验证了一种仪器，并通过试验测试（α -Crombach = 0.73）。 div>统计分析：定量变量以中央（培养基）和分散度量（范围，标准偏差）和定性百分比表示。 div>知识水平将是定性的：不足，规律和良好。 div>该协议已获得研究和伦理委员会的批准注册R-2020-2804-034。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div> 58.5％（n = 121）是女性。 div> 与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div> 考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。 知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div>58.5％（n = 121）是女性。 div>与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div>考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>观察到教育水平与知识水平之间存在关联（n = 207，x2，gl = 10，p = 0.005）。 div>在调查结束时，他们问了一个问题，即他们如何看待他们对疾病的控制，而62.3％（n = 129）回答了他们认为这是规律的。 div>
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
科学家实现双层石墨烯量子点中自旋填充序列的电气操纵
在有机材料中，激子必须首先移动材料，然后分离并产生可用的电流。Biaggio的实验室使用激光来激发这些颗粒并观察其量子级相互作用。研究人员通过短激光脉冲和荧光跟踪激子行为，分析“量子节拍”以研究复杂的过程，例如单线裂变，三重态传输和三重态融合。单线裂变将初始激发（以自旋0，称为单重）分为两个三重态激子（每个带有自旋1），该激励仍保持在纠缠量子状态下的合并旋转0。
动态MMWave网络中自适应用户协会的多代理增强学习
摘要 - 网络密集型和毫米波技术是可以满足移动网络第五代（5G）的能力和数据速率要求的关键推动力。在这种情况下，通过本地观察设计低复杂性政策，但能够适应有关全球网络状态和网络动态的用户关联是一个挑战。实际上，文献中提出的框架需要连续访问全球网络信息，并在无线电环境变化时推荐关联。与这种方法相关的复杂性，这些解决方案不太适合致密的5G网络。在本文中，我们通过设计一种基于多代理增强学习的用户关联的可扩展且灵活的算法来解决此问题。在这种方法中，用户充当独立代理，仅基于其本地观察结果，就会学会自主协调其行动，以优化网络总数。由于代理之间没有直接的信息交换，因此我们还限制了信号开销。仿真结果表明，所提出的算法能够适应无线电环境的（快速）变化，因此与最先进的解决方案相比提供了大量的总和利率增益。
AAV1.NT3基因治疗可缓解多发性硬化症的小鼠模型中自身免疫性脑脊髓炎的严重程度
多发性硬化症（MS）是一种免疫介导的中枢神经系统（CNS）的慢性炎症和神经退行性疾病，影响了全球超过250万患者。中枢神经系统中的慢性脱髓鞘在轴突丧失的延伸中具有重要作用，并且在促进延期性方面很难增加。因此，再生和神经保护策略对于克服这种障碍以挽救轴突完整性和功能至关重要。神经营养蛋白3（NT-3）具有免疫调节和抗炎性特性，除了其在神经系统发育，髓鞘化，神经保护和再生方面的良好识别功能外。在这项研究中，SCAAV1.TMCK.NT-3被输送到EAE诱导后3周的MS慢性复发小鼠模型的实验性自身免疫性脑脊髓炎（EAE）小鼠的腹骨肌。在基因输送后7周的血清中发现了可测量的NT-3水平。治疗的队列显示出提高的临床评分，并且在旋风中表现出色，并且与未经处理的对应物相比，握力强度测试的表现明显更好。组织病理学研究表明，透明度和轴突保护得到改善。这些数据与脑和脊髓中pro炎性细胞因子的表达降低相关，并且脾脏和淋巴结中调节性T细胞的百分比增加。共同证明了慢性进行性MS的AAV递送NT-3的翻译潜力。
Au（iii），pt（iv），pd（ii）和rh的吸附（... ） 全局PM2.5暴露和不平等 通过机器学习技术对某些图形结构的模糊和清晰的计算分析 颈动脉血运重建可改善颈动脉狭窄患者的认知 关于公共支持AI安全监督的调查证据 向量选择，矢量惊喜 抗体官能化基于MXENE的电化学生物传感器，用于维生素D缺乏症的护理点检测 后代种植 真核生物中自动发光成像的改进途径 缺氧对成人和新生犬心室心肌的细胞电活活性的影响 有效的隐式约束处理方法用于约束优化问题 世界视图 胸腺真菌孢子 前期
这项研究研究了使用市售活性炭（AC）同时回收贵金离子。在通过微波辐射增强的封闭批处理反应器中进行吸附，从而产生高压和高温条件。检查了溶液的交流质量，过程，过程，温度，pH和离子强度的影响。高温，高压和微波辐射被证明是化学激活的有效手段，导致了近100％的吸附效率。建议微波辐射显着增加活性碳表面的局部温度，从而改变吸附机理。与没有微波支持的传统批处理反应堆相比，这种增强导致了更高的回收率。结果证明了该方法有效金属回收的重要潜力。
社交焦虑症中自我认知偏差的社会学习的大脑介质
社交焦虑症 (SAD) 的特征是对社会评价的过度恐惧以及持续的自我负面认知。本文，我们检验以下假设：大脑反应和自我相关信息的社会学习中的负面偏见会导致 SAD 的负面自我形象和低自尊特征。被诊断患有社交焦虑的成年参与者 (N = 21) 和匹配的对照组 (N = 23) 在完成一项压力很大的公开演讲任务后，对自己的表现进行了评分，并获得了社交反馈。我们研究了正面和负面的社会反馈如何改变自我评价和状态自尊，并使用功能性磁共振成像 (fMRI) 来描述大脑对正面和负面反馈的反应。与对照组相比，SAD 参与者根据负面社会反馈更新自我评价和状态自尊的次数显著多于正面社会反馈。额顶叶网络的反应与这些行为效应相关并反映这些行为效应，非焦虑对照组对正面反馈的反应大于负面反馈，但 SAD 参与者则并非如此。前脑岛和其他脑区对社会反馈的反应介导了负面反馈与正面反馈对自我评价变化的影响。在非焦虑型参与者中，前顶叶脑区可能有助于积极的社会学习偏差。在季节性情感障碍 (SAD) 中，前顶叶脑区整体上被募集的程度较低，对正面反馈的适应性也较低，这可能反映了注意力分配和认知调节方面的差异。在 SAD 和其他内化障碍中，更偏向负面的脑反应和社会学习偏差可能导致维持负面的自我形象，从而为干预措施提供重要的新靶点。
凭经验评估模拟环境中自动驾驶系统的片状测试
摘要 - 在自主驾驶系统（ADS）测试中，测试场景是预定的，特定的事件序列，包括静态实体（例如道路形状和交通标志）和动态实体（例如，交通信号灯和周围车辆的轨迹）。通过根据测试方案创建环境并在该环境中运行正在测试的广告，我们可以验证广告是否造成任何违反安全性（例如，与其他车辆的碰撞）。由于与现实世界中的测试方案相关的高成本和风险，基于模拟的测试依赖于可以创建各种虚拟驾驶环境的驱动模拟器，因此引起了极大的关注。由于模拟环境可以比现实世界更确定性，因此基于模拟的测试可以提供非粉状测试，即，从理论上讲，相同的测试场景（和相同的ADS）相同的测试结果。但是，在基于模拟的广告测试中，我们真的没有片状测试吗？本文使用两个广泛使用的开源驾驶模拟器：CARLA和MetAdrive在基于模拟的ADS测试中进行经验研究。我们的结果表明，令人惊讶的是，由于卡拉中的非确定模拟，基准测试方案的31.3％可能是片状的，而元素没有产生任何片状测试。我们进一步讨论了非确定模拟的潜在原因，片状测试在ADS测试中的含义以及减轻未来工作中片状的实用策略。
在未标记的相机陷阱图像中自动识别非洲豹子
摘要 - 本文介绍了一种解决现实世界动物识别问题的算法，即确定panthera提供的非标记的非洲豹图像数据集中的K单个动物数量未知数量。为了确定豹子的ID，我们提出了一种有效的自动化算法，该算法包括从图像中分割豹子体，对图像对之间的相似性和群集进行了分割，然后进行验证。要执行聚类，我们采用了修改的三元搜索，该搜索使用了新型的自适应K -Medoids ++聚类算法。最佳聚类是使用Silhouette分数的扩展定义确定的。使用新的聚类后验证程序用于进一步提高聚类的质量。使用Panthera数据集评估了该算法，该数据集由1555张图像中拍摄的677个单独的豹子组成，并通过基线K -Medoids ++聚类算法算法的0.864进行了调整后的共同信息评分，与0.864相比进行了聚类。