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伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
塞夫顿议会和塞夫顿广场
国家老化研究所总结了老年人跌倒原因的差异，包括视力和反射的恶化；糖尿病，心脏病，姿势性低血压，尿失禁和痴呆等疾病；药物;和家里的危险。虽然大多数跌倒并没有导致严重伤害，但其他一些成年人可能会遭受骨折，骨折，自信和独立性的丧失。与跌倒的人为成本（英国卫生安全局，2024年），跌倒在每年约20亿英镑和400万英镑的住院日期，房屋中的瀑布风险未解决4.35亿英镑（仅跌倒：我们所有的健康状况：将所有健康状况应用于健康：健康的改善和偏见，20222）。
塞巴斯蒂安·卡佩尔（Sebastian Kapell）博士Kapell博士是一名计算病毒学家...
Kapell博士是一名计算病毒学家，在NEC Oncomunity担任技术项目负责人，并在NAGASAKI大学的热带医学学院（Nekken）疫苗信息学系的副教授，也是疫苗信息学系的副教授。他的工作着重于疫苗的开发以及机器学习模型在设计疫苗防止新兴传染病时的应用。从经过实验科学培训的病毒学家过渡到计算编程和数据分析，Kapell博士对疫苗开发中计算方法的实施提出了观点。
利用人工智能在高等教育机构实施联合国可持续发展目标
a 曼彻斯特城市大学自然科学系，英国曼彻斯特；b 弗鲁米嫩塞联邦大学工程学院工业工程系，巴西里约热内卢；c 帕苏丰杜大学土木与环境工程研究生课程，巴西帕苏丰杜；d 乌贝兰迪亚联邦大学管理与商业学院、运营与系统系，巴西乌贝兰迪亚；e 广岛大学 IDEC 和平与可持续性教育与研究研究所与网络 (NERPS)，日本广岛市；f 黎巴嫩美国大学建筑与设计学院，黎巴嫩贝鲁特；g 萨拉曼卡大学法学院教育研究所、应用经济学系、全球治理研究中心，西班牙萨拉曼卡；h 阿尔法十字大学学院研究生院，澳大利亚布里斯班；i 阳光海岸大学法学与社会学院，澳大利亚马鲁奇多尔； j 新南威尔士大学（UNSW）社会科学学院，澳大利亚悉尼；k 南非大学科学园区地理系，南非佛罗里达；l 南里奥格兰德联邦大学（UFRGS）管理学院，巴西阿雷格里港
研究差异丰度研究的统计能力
识别小组之间丰度不同的微生物分类单元（对照/治疗，健康/患病等）对于基础科学和应用科学都很重要。与所有科学研究一样，微生物组研究必须具有良好的统计能力，才能检测出治疗之间的丰度大大不同的分类单元。低功率通过“获胜者的诅咒”导致精确度和偏见估计。几项研究引起了对微生物组研究中低功率的担忧。在这项研究中，我们研究了差异丰度分析中的统计能力。特别是，我们提出了一种新的方法，用于估算在单个分类单元的水平上检测效果的效果大小（折叠变化）和平均丰度的效果的新方法。我们分析了七个实际病例对照微生物组数据集，并开发了一种模拟微生物组数据的新方法。我们说明了力量如何随效应大小和平均丰度而变化；我们的结果表明，典型的差异丰度研究无法检测单个分类单元的变化。