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利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
美国人群甘油三酯-葡萄糖指数和综合肥胖指标与胸痛和心血管疾病风险的关系
结果：在完全调整混杂变量的多元逻辑回归中，我们的分析显示 TyG、TyG-BMI、TyG-WC 和 TyG-WHtR 与胸痛之间存在显著关联，调整后的 OR (95% CI) 分别为 1.21（1.05, 1.39）、1.06（1.01, 1.11）、1.08（1.04, 1.14）和 1.27（1.08, 1.48）。对于总 CVD，调整后的 OR 值（95% CI）分别为 1.32（1.08, 1.61）、1.10（1.03, 1.17）、1.13（1.06, 1.19）和 1.63（1.35, 1.97），其中 TyG、TyG-WC 和 TyG-WHtR 在 RCS 分析中呈现曲线关联（所有 P 非线性 < 0.05）。此外，ROC 曲线显示 TyG-WC 对总 CVD、冠心病 (CHD) 和心肌梗死 (MI) 具有最稳健的预测效能，而 TyG-WHtR 对心绞痛和心力衰竭具有最好的预测能力。
游离脂肪酸谱与2型糖尿病并发冠心病关系的研究进展
2型糖尿病患者罹患心血管疾病的风险是非糖尿病患者的2~3倍，心血管疾病一直是糖尿病患者死亡的主要原因，因此预防糖尿病患者的心血管疾病仍然是一项重大挑战。除了胆固醇、脂蛋白等经典指标外，既往研究表明，血浆游离脂肪酸（FFA）水平与动脉粥样硬化的发生密切相关，尤其在2型糖尿病患者中。近年来，随着研究的深入和检测技术的进步，FFA谱受到了广泛关注。FFA谱包括多种不同类型的FFA，2型糖尿病患者血浆FFA谱和浓度的改变可能导致胰岛素抵抗，造成血管内皮细胞损伤，促进动脉粥样硬化的发生和发展。此外，一些 FFA 已显示出预测 2 型糖尿病心血管并发症的潜力，并与这些并发症的严重程度相关。本文旨在回顾 2 型糖尿病中 FFA 谱的变化，并讨论 FFA 谱与 2 型糖尿病血管并发症发生之间的关系。
扩散光学中蒙特卡洛模拟的缩放关系的应用限制。第1部分：理论
摘要：Monte Carlo（MC）是研究散射媒体中光子迁移的强大工具，但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度，可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟，以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹，因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识，这与基于较慢的光子方法相反，在这种方法中，新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制，这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收，缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子，而对于散射，它是两个快速分化因子的乘积，其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性，这在反问题中最关键，发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程，有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因，并制定了应对它们的新策略。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
早期不同细胞类型与炎症的关系......
寻常痤疮是一种常见的炎症性皮肤病，全球约有 6.5 亿人患有此病 ( 1 , 2 )。痤疮会因其生理和心理社会病变而对患者的生活质量产生负面影响 ( 3 )。微粉刺和粉刺是原发性痤疮病变，由毛囊皮脂腺单位 (PSU) 漏斗部囊性形成引起 ( 4 )，大多数炎症性病变源自粉刺，包括丘疹、脓疱、结节和囊肿 ( 5 )。寻常痤疮从微粉刺到炎症性病变的进展并不总是呈线性关系 ( 6 , 7 )。痤疮的病因复杂且多因素，主要包括皮脂溢和皮脂成分改变、毛囊角化过度、微生物群异常、炎症和免疫反应 ( 8 )。这些因素共同损害 PSU，导致正常毛囊管转变为微粉刺，并进一步发展为炎症性病变 ( 9 )。目前普遍认为，炎症在痤疮发病机制的早期就开始了 ( 10 )。
2）J＆K政府董事信息与公共关系，要求将上述通知发表在至少三个领先的本地新
（）国家和国际重要性的时事（i）世界和印度CII的政治和物理分裂）印度的气候与农作物（IV）运输与传播。人口统计学 - 人口普查，其特征和重要统计数据（VI）（V）印度重要的河流和湖泊。（vii）印度经济。（vii）印度文化和遗产。印度历史特别提及自由运动。cix）印度宪法 - 基本特征 - 序言，基本权利，基本职责，国家政策科学技术的指令原则。（XI）环境，生态和生物多样性。（xii）（ii）印度的税收 - 直接和间接税-CBDT，GST等。