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儿童时期复杂执行功能的发展
摘要 这项纵向研究使用格罗顿迷宫学习任务 (GMLT) 模拟了儿童复杂执行功能 (EF) 的发展。采用队列顺序设计，从澳大利亚墨尔本和珀斯的六所多元文化小学招募了 147 名儿童（61 名男性，5.5-11 岁）。没有种族/族裔数据。2010 年至 2012 年期间，每 2 年每 6 个月对儿童进行一次 GMLT 评估。生长曲线模型描述了从 5.5 岁到 12.5 岁与年龄相关的变化。结果显示，每个错误测量值都呈现二次增长轨迹——即反映视觉空间记忆、执行控制（或应用规则采取行动的能力）和复杂 EF 的测量值。应用规则采取行动的能力虽然是复杂 EF 的限速因素，但在儿童早期到中期会迅速发展。
60个神经类固醇 - 大脑功能的微调
在母亲中，分娩后的Allopregnanolone迅速下降会导致GABA信号失衡。最多五分之一的女性可能会导致产后抑郁症，这是产后第一年的一种严重抑郁症。经过数十年的神经类固醇替代疗法的研究后，Allopregnanolone，Brexanalone的表述在2019年被美国食品药品监督管理局批准，是通过静脉输注的第一家可用于治疗产后抑郁症的药物。该药物设计的进一步改善导致Zuranolone在2023年获得批准，这是一种口服配方，比Brexanalone更容易施用。
智能或功能的质量检查和评估...
Melkie GetNet Tadesse ISBN 978-91-888838-27-8（PDF）材料技术系，瑞典纺织学院，波拉斯大学SE-501 90 Boras，瑞典Boras，瑞典
布尔功能的量子随机访问代码
a n n p 7→m随机访问代码（RAC）是n位编码为m位的编码，使得可以以概率至少p恢复任何初始位，而在量子RAC（QRAC）中，n位编码为M Qubits。自从提出的提议以来，RAC的思想以许多不同的方式被推广，例如允许使用共享纠缠（称为纠缠辅助的随机访问代码，或简单地称为earac）或恢复多个位而不是一个位。在本文中，我们将RAC的概念推广到在初始位的任何固定大小的子集上恢复给定的布尔函数f的值，我们称之为f -random访问代码。我们使用经典（F -RAC）和量子（f -QRAC）编码的F -andom访问代码的协议，以及许多不同的资源，例如私有或共享随机性，共享纠缠（F -EARAC）和Popescu -Rohrlich框（F -PRRAC）。我们协议的成功概率的特征在于布尔函数f的噪声稳定性。此外，我们对任何F -QRAC的成功概率具有上限，并具有共享的随机性，将其成功概率与乘法常数（和F -Racs逐个扩展）相匹配，这意味着量子协议只能在其经典对应物中获得有限的优势。
影响未来EOD和相关功能的技术创新
“以各种形式和表现形式，恐怖主义继续对我们人口的安全以及国际稳定和繁荣构成直接威胁。”北大西洋委员会会议上的国家和政府负责人同意“继续我们的工作，以防止简易的爆炸装置以及化学，生物学，放射学和核（CBRN）威胁。我们正在开发保护部队免受恐怖分子滥用技术的能力，同时利用新兴技术来帮助我们打击恐怖主义。”
带脑功能的上肢康复系统
为了评估证据是否足以得出关于技术净健康结果的结论，需要审查两个领域：相关性以及质量和可信度。为了具有相关性，研究必须代表该技术在目标人群中的一种或多种预期临床用途，并在可比强度下比较有效且合适的替代方案。对于某些情况，替代方案将是支持性治疗或监测。证据的质量和可信度取决于研究设计和实施，尽量减少可能产生错误发现的偏见和混杂因素。随机对照试验 (RCT) 是评估疗效的首选；然而，在某些情况下，非随机研究可能就足够了。随机对照试验的规模很少足够大或时间足够长，无法捕捉不太常见的不良事件和长期影响。其他类型的研究也可用于这些目的，并评估对更广泛临床人群和临床实践环境的普遍性。
人工智能功能的人类系统集成测试和评估
本文档中提出的许多HSI概念对于许多系统利益相关者也至关重要。开发人员，测试人员，收购线索，执行级决策者和现场指挥官都需要不同水平的系统理解（即心理模型）来完成各自的工作。机上仪器可能会提供信息，以帮助战士保持情境意识，但其他利益相关者将与该工具有不同的需求。细节会有所不同，但是测试人员应该记住，包括自己在内的许多利益相关者都必须能够有效与系统互动。
维持和平，新模型和相关功能的未来
2联合国维持和平仍然是预防和限制武装冲突，维持和平以及对国际和平与安全的广泛威胁的有效多边工具。自1940年代后期以来，联合国维持和平的发展并适应了环境的变化，动员了世界各地的平民，警察和军事专业知识。到目前为止，超过120次涉及200万统一维和人员的和平行动已部署在非洲，美洲，亚洲，欧洲和中东的50多个国家中。这些任务已取得了重要的成就，并以一种平等的成本效益的方式做到了这一点。联合国维持和平人员帮助平静冲突和危机，牧羊人脱糖，保护平民，加强国家主权ty以及支持和平与善政的福奇机构。即使在持续不断的暴力或僵局和平进程标志着的背景下，这些积极影响也会产生。
创建具有智能功能的以人为本的建筑物
零信任网络体系结构是网络体系结构中的下一个级别，它是从“永不信任 - 始终验证”的前提下运行的。网络分割都在宏和微观级别发生。在宏观细分中，物理网络分为不同的逻辑段。不同段上用户或设备之间的任何流量都由物理防火墙控制。在Alcatel-Luceent Omniswitch和Alcatel-Luceent OmniAccess Stellar Wi-Fi产品中，当用户或设备连接并进行身份验证时，动态进行此分割，分配了一个配置文件，并且配置文件配置文件将用户或设备提供到正确的片段到正确的物理位置，开关端口或SSSID。是软件定义的微分段，将事情进一步进一步。并非所有用户都是一样的，并且并非所有用户都有合法的访问所有资源的需求。将用户映射到细分市场的同一配置文件还包括一组策略，这些策略将增加对用户/设备特权的控制权，这些策略可能会因角色而异。
超声心动图对收缩功能的辅助解释
临床决策需要抽象的客观精确和可靠的超声心动图评估（LVEF）。最近，已经开发了人工智能（AI）模型来准确估计LVEF。这项研究的目的是评估AI模型是否可以估算LVEF的专家读取并降低1级读取器的机构间变异性，其中AI-LVEF在超声心动图屏幕上显示。方法是由1级超声心动图技能（解释图像的最低能力水平）的五位心脏病学家进行的，这项前瞻性超声心动图研究。协议1：测量48个病例的视觉LVEF，而无需从AI-LVEF输入。协议2：再次向所有读者展示了48个情况，其中包含AI-LVEF数据。为了评估有或没有AI-LVEF的一致性和准确性，将每个视觉LVEF测量与五位专家读者的平均估计值进行了比较。结果在AI-LVEF和参考LVEF（r = 0.90，p <0.001）之间发现了良好的相关性。对于分类LVEF，心力衰竭的曲线下面积为0.95，而保留的EF为0.96，心力衰竭减少了EF。对于精确度，使用Ai-LVEF将SD从6.1±2.3降低至2.5±0.9（p <0.001）。对于精度，用AI-LVEF将根平方误差从7.5±3.1提高到5.6±3.2（p = 0.004）。结论AI可以为来自不同机构的1级读者的超声心动图上的收缩功能解释。