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World File Search System十三种
在一项随机对照试验中的三种在线干预措施的预测因素和主持人
人类行为中的计算机，24（5），1790 - 1801。https：//doi.org/10。1016/j.chb.2008.02.003 Arcelus，J.，Haslam，M.，Farrow，C。，＆Meyer，C。（2013）。个人功能在维持饮食心理病理学中的作用：系统评价和可检验的模型。临床心理学评论，33（1），156 - 167。https：//doi.org/10.1016/j.cpr.2012.10.009 Bauer，S.对饮食失调的简短评估（种子）的结构，评分和验证。欧洲饮食失调评论，13，191 - 200。https：//doi.org/10。1002/erv.637 Blumberger，D.M.，Mulsant，B.H.，Emeremni，C.，Houck，P.，Andreescu，C.，Mazumdar，S.，Whyte，E.，Rothschild，A.J.在随机对照试验中，先前药物治疗对精神病抑郁的缓解的影响。精神病学杂志，45（7），896 - 901。https：//doi.org/10.1016/j.jpsychires.2011。01.003 Buchalter，E。L. F.，Oughli，H。A.，Lenze，E。J.，Dixon，D.，Miller，J.P.，Blumberger，D.M.，Karp，J.F.，Reynolds，C.F.预测晚期重度抑郁症的缓解。临床精神病学杂志，80（6），18M12483。https://doi.org/10.4088/jcp。 18M12483 Buuren，S。V.和Groothuis-Oudshoorn，K。（2011）。 小鼠：R.统计软件杂志的多元插定，45（3），1 - 67。https：//doi.org/10.18637/jss.v045.i03 Collins，R.L。（1996）。 无论好坏：向上的社会组合对自我评估的影响。 （2022）。 （2019）。https://doi.org/10.4088/jcp。18M12483 Buuren，S。V.和Groothuis-Oudshoorn，K。（2011）。小鼠：R.统计软件杂志的多元插定，45（3），1 - 67。https：//doi.org/10.18637/jss.v045.i03 Collins，R.L。（1996）。无论好坏：向上的社会组合对自我评估的影响。（2022）。（2019）。心理公告，119（1），51 - 69。https：//doi.org/10.10.1037/0033-2909.119.1.1.1.1.51 Cooper，Z.，Allen，E.，Bailey-Straebler，S.对增强认知行为疗法和人际心理治疗的反应的预测因素和主持人，以治疗饮食失调。行为研究与治疗，84，9 - 13。https：//doi.org/10.1016/j.brat.2016.07.002 de Vos，J.A.，Radstaak，M.，Bohlmeijer，E。T.和Westerhof，G。J. 在饮食失调门诊治疗期间，心理病理学和福祉变化的轨迹进行建模。 心理治疗研究，1 - 13，415 - 427。https：//doi.org/10.10.1080/10503307.2022.2139647 Derubeis，R。J. 历史，当前状态和可能的精神健康的未来。 行为研究与治疗，123，103506。https：//doi.org/10.1016/j.brat.2019.103506 Derubeis，R。J.，Cohen，Z。D. 个性化的顾问指数：将预测的研究转化为个性化治疗建议。 演示。 PLOS ONE，9（1），E83875。 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0083875 Erceg-Hurn，D.M.，Campbell，B.N。C.和McEvoy，P.M。（2023）。 是什么解释了无法识别社交焦虑症症状变化的可复制主持人？ 焦虑症杂志，94，102676。https：//doi.org/10.1016/j.janxdis.2023.102676 Fairburn，C。G.和Beglin，S。J. J. （2008）。 评估饮食失调：面试还是自我报告问卷？ （1992）。A.，Radstaak，M.，Bohlmeijer，E。T.和Westerhof，G。J.在饮食失调门诊治疗期间，心理病理学和福祉变化的轨迹进行建模。心理治疗研究，1 - 13，415 - 427。https：//doi.org/10.10.1080/10503307.2022.2139647 Derubeis，R。J.历史，当前状态和可能的精神健康的未来。行为研究与治疗，123，103506。https：//doi.org/10.1016/j.brat.2019.103506 Derubeis，R。J.，Cohen，Z。D.个性化的顾问指数：将预测的研究转化为个性化治疗建议。演示。PLOS ONE，9（1），E83875。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0083875 Erceg-Hurn，D.M.，Campbell，B.N。C.和McEvoy，P.M。（2023）。是什么解释了无法识别社交焦虑症症状变化的可复制主持人？焦虑症杂志，94，102676。https：//doi.org/10.1016/j.janxdis.2023.102676 Fairburn，C。G.和Beglin，S。J. J.（2008）。评估饮食失调：面试还是自我报告问卷？（1992）。国际饮食失调杂志，16（4），363 - 370。https：//doi.org/10.1002/1098-108X（199412）16：4 <363 :: AID-EAT-EAT226016045> 3.0.co; 2-3.0.co; 2-％23 FOKKEMA Kelderman，H。（2018）。在聚类数据中检测治疗 - 组相互作用与一般性线性混合效应模型树。行为研究方法，50（5），2016 - 2034。https：//doi.org/10.3758/s13428-017-0971-0971-x Frison，L。，＆Pocock，S。J.临床试验中的重复度量：使用平均摘要统计数据及其对设计的影响。医学中的术语，11（13），1685 - 1704。https：//doi.org/10.1002/sim。4780111304 Halmi，K。A.（2013）。饮食失调的治疗抗性的困惑。BMC Psychiatry，13（1），292。https：//doi.org/10.1186/1471-244X-13-292 Hamburg，M.A。，＆Collins，F.S。（2010）。个性化医学的途径。新英格兰医学杂志，363（4），301 - 304。https：//doi.org/10。1056/nejmp1006304
比较三种深钢筋学习算法用于解决月球着陆器问题的比较
摘要。月球着陆器问题在强化学习领域提出了巨大的挑战，因此需要创建能够在月球表面安全着陆的自主航天器。在这项研究中，研究并检查了三种突出的增强学习算法，即深Q-Network（DQN），Double Deep Q-Network（DDQN）和策略梯度，并进行了检查并检查以解决此问题。最初，将神经网络和Q学习的DQN算法利用以学习最佳着陆政策。通过通过神经网络培训近似Q值，该航天器学会了做出明智的决定，从而成功着陆。随后，使用减轻高估偏差的DDQN算法。利用两个神经网络（一个用于行动选择，另一个用于评估），DDQN可提高稳定性和收敛性，从而产生精致的着陆策略。此外，这项工作探讨了策略梯度方法在此问题中的应用。通过使用梯度上升直接优化策略，该航天器可以最大化累积奖励，从而实现有效而准确的降落。通过广泛的模拟来评估该算法的性能，该模拟涵盖了不同的月球表面条件。结果证明了这些方法的有效性，展示了它们促进成功和燃油效率的航天器登陆的能力。总而言之，这项研究有助于了解Lunar Lander问题的DQN，DDQN和政策梯度算法。这些发现突出了每种算法的独特优势及其在自主航天器上的潜力。这项研究所获得的见解对未来的月球任务中智能着陆系统的发展具有影响，从而推进了航空航天应用中强化学习领域。
韩国土壤中的三种新的邻苯二甲酸物种导航迷幻的主流
本文批判性地解决了迷幻浪潮当前时刻最紧迫的问题之一：主流迷幻药是一件好事吗？我们的目的不是提供简单的“是”或“否”作为答案，而是要探索过去几十年来上升的紧张局势，争议，差异，不平等和风险。我们讨论了迷幻科学的局限性，作为领导这一运动的范式，以及过分强调生物医学化的风险，以损害社会科学，人文和传统知识。我们还研究了政策考虑因素，商品的危险以及生态负担，即使用迷幻药的使用正在造成。此外，这篇文章反映了优先考虑心理治疗方法的趋势，这是该领域中被忽略的话题。作者提出了包容，道德和互惠的需求，以平衡冒着重现迷幻运动作为主流资本主义努力的另一种表达的不平等现象。鉴于食品药品监督管理局在仪式和治疗环境中（例如科罗拉多州和俄勒冈州）在典礼和治疗环境中允许使用迷幻药的障碍的MDMA的批准延迟，因此迫切需要就迷幻运动的未来进行知情的对话。重要的是要避免浪漫化这种景观并正确评估我们将来面临的当代挑战和道德风险。
种族和药物毒性：对三种具有强有力的药物基因组学建议的心血管药物的研究。
摘要：临床药物遗传学实施联盟 (CPIC ® ) 制定了利用某些优先药物的药物遗传学信息的循证指南。华法林、氯吡格雷和辛伐他汀是 CPIC 严格规定的心血管药物处方指南。这些药物的各自药物基因在不同种族/祖先/人种群体中表现出相当大的差异性。种族和族裔在临床实践中通常用作替代生物标志物，可以在许多处方指南中找到。这是有争议的，因为不同种族/族裔群体之间存在很大的差异性，缺乏详细的种族信息，并且种族群体的地理分类很广泛。通过对电子健康记录 (EHR) 的回顾性分析，我们试图确定自我报告的种族/族裔对这些药物的不良反应概率的影响程度。所有模型都使用自我报告为白人的个体作为对照组。当我们校正协变量后，在“仅有种族”模型中观察到的不同种族群体与药物毒性之间的大多数明显关联均不再显著。我们确实观察到自我认定的亚裔种族在所有模型中都是华法林出血事件的显著预测因素（p=0.016）。此外，即使在校正了其他协变量后，黑人/非裔美国人（p=0.001）或其他/多种族（p=0.019）的患者在服用辛伐他汀时报告不良反应的概率也低于白人。在两种种族/民族可预测药物毒性（即华法林、辛伐他汀）的例子中，研究结果与这些药物的 CPIC 指南中描述的药物基因已知的整体变异性一致。这些结果证实，使用从 EHR 中提取的自我认同种族/民族信息作为药物不良反应预测指标的可靠性可能仅限于影响药物毒性的基因表现出巨大、明显的民族地理变异的情况。
甲基化定量性状基因座和GWAS的整合分析确定了三种精神分裂症风险变体
该作者接受的手稿是未经编辑的同行评审手稿的PDF文件，该文件已被接受以供出版，但尚未被复制或更正。期刊上发布的官方记录的官方版本是最新的，因此可能与此版本有所不同。
NSF 23-308 大学科学与工程研究空间在过去十年中增加了 3000 多万平方英尺
学术机构根据四个状况类别按 S&E 领域评估了 2021 财年其研究空间的状况：状况良好、状况满意、需要翻新和需要更换。三个领域被评估为至少有 40% 的空间状况良好：计算机和信息科学（42%）、健康科学（42%）以及生物和生物医学科学（41%）（图 2）。“其他 S&E 领域”，包括十一个主要领域中无法归类的多学科研究或空间，也被评估为 43% 的状况良好。除三个领域外，所有领域都被归类为至少 79% 的空间状况良好或满意，其中计算机和信息科学的研究空间获得的综合评级最高（88%）。自然资源和保护（28%）和农业科学（27%）是仅有的两个至少有 25% 的空间需要翻新或更换的领域。
海上脱碳实用手册 - Squarespace
如何加速向更可持续、更有利可图的海洋生态系统转型？如何加速航运脱碳？回答这两个问题汇集了来自海洋产业和全球脱碳生态系统不同领域的不同贡献者。与会者包括 13 家公司、5 个国际组织和 1 所学术机构的代表。我们坚定地致力于共同努力，为海洋和地球创造更美好的未来。最初，我们开发了三种情景，描述了三个可能的未来世界。然后，我们制定了从脱碳角度实现最佳情景的途径和建议。我们为自己设定了两个时间框架。首先，我们研究了本世纪在这三种情景中气候变化可能发生的情况。其次，我们分析了在这十年内海洋产业需要发生哪些变化才能产生最佳结果。
纸的类型（条款）1三种异源乳酸的生化表征2来自乳酸菌，乳酸杆菌和L
摘要：在这项研究中，我们克隆并表征了三个细菌lac酶，来自10个CIES菌株的菌株，Pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus，paracasei lacticasibacillus paracasei和Lactocococcus乳酸乳酸菌和11个奶酪中分离出来的乳酸乳酸菌，并评估了其生物氨基化的能力，并评估了人类的生物氨基化能力。 2,2'-氮杂（3-乙基苯甲苯二唑啉-6-磺酸（ABTS）或天然（Epicatechin）介体13化合物。尽管已经将一些重组细菌腔酶进行了表征，并揭示了14个是使用或不使用介质来降解生物胺的生物学工具，但以前没有对天然介体的作用进行15项研究，例如在葡萄酒中发现的酚类底物，而在生物基因降解中，在葡萄酒中发现了16个一些蔬菜食品。三个重组细菌lac-17病例表现出乙状结肠动力学，相似的分子质量和不同的K 0.5以及在ABT上的特定活性18。它们是嗜酸的，最佳温度为28ºC，在19个温度高于37ºC的温度下的热稳定性较低。在没有任何20个介体的情况下，这三个laccase能够降解多巴胺，而其余的胺则没有降解。ABT的存在以某种方式改善了21种多巴胺和酪胺降解，而epicatechin的添加并不能改善其DEG 22辐射。这是第一项研究，其中将laccases使用的人工23介质的生物胺降解效率与天然介体进行了比较。24
电影制作过程中的人工智能
研究实施结果形成了三种未来情景，作为十年内电影制作和人工智能整合的潜在方式，以及该过程可能带来的挑战和好处。在研究过程中，揭示了影响整合过程的几个因素的重要性：人工智能技术的准备情况、其与电影行业要求的对应性以及行业专业人士采用新技术的准备情况。在不断变化的高科技领域环境中，这些因素是进一步观察和考虑的主题。
使用卷积神经网络解码三种不同的消费者偏好水平：功能性近红外光谱研究
本研究使用卷积神经网络（CNN）在神经市场中解码消费者的偏好水平。神经营销中的分类准确性是评估消费者意图的关键因素。功能性近红外光谱（FNIRS）被用作神经成像模态来测量脑血流动力学反应。在这项研究中，设计一种称为基于CNN的FNIRS-DATA分析的特定解码结构，旨在达到高分类的准确性。与其他方法相比，自动化特征，数据集的持续培训以及所提出方法的学习效率是主要优点。实验程序需要八名健康参与者（四名女性和四名男性）来观看不同持续时间（15、30和60 s）的商业广告视频。参与者的脑血液动力学反应。为了比较偏好分类性能，CNN用于提取最常见的特征，包括均值，峰，方差，峰度和偏度。考虑三个视频持续时间，平均分类精度为15、30和60 s的视频分别为84.3、87.9和86.4％。其中，30 s视频的分类准确性为87.9％。女性和男性三个偏好的平均分类精度分别为86.2和86.3％，每组没有差异。最后，成对分类性能如下：对于女性，为86.1％（如SO-SO），87.4％（如对不喜欢的人），85.2％（SO-SO vs. vs.不喜欢）和男性85.7，85.7，88.4，88.4，85.1％。通过比较两组之间的三种不同组合的分类性能（例如与So-So，如so-so，如不喜欢和So-so vs.的不喜欢），观察到男性参与者对商业广告具有针对性的偏好，分类性能和“ live” vs.“ live” vs。