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World File Search System困扰
如果您10岁的孩子感到困扰，您会认出这些标志吗？
尽管近年来对心理健康的讨论很多，但许多成年人发现很难承认幼儿经历了这种挑战。也许孩子自己是自我审查。我们的研究发现，患有心理健康问题的儿童通常不愿意向成年人寻求帮助。他们担心被审判。他们不想给别人负担。有时，他们根本不信任周围的成年人。“（我的父母）会说，‘别疯了，治疗师是为那些在情感上伤害人们的'，他们会认为我（一个）引起注意的人，”另一个12岁的孩子说。即使是寻求帮助的孩子，也发现父母，老师和学校辅导员的担忧也使他们的痛苦恶化了。当他们的孩子试图讨论自己的麻烦时，一些父母完全敌对了。一个孩子告诉我们：“（我的妈妈）在过去的日子里说，没有人帮助她，我很虚弱，要寻求帮助。”一些父母甚至达到了积极阻止孩子获得心理健康服务的程度。这些聊天表明，心理健康挑战可能在孩子的早年时出现，但经常被忽视。父母负责创建安全的空间，并确保孩子获得所需的帮助。可悲的是，他们倾向于错过或误读心理健康困扰的迹象。可以理解的是，父母不像我们应有的那样满足我们孩子的需求。在我们的
挑衅的细胞因子反应与受抑制的HIV患者的困扰或诱发的次要痛觉过敏无关。
1 1非洲疼痛研究计划，麻醉和围手术医学系，神经科学研究所，开普敦大学，南非开普敦大学2 HIV镇2 HIV心理健康研究部，神经科学研究院，神经科学研究所，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，开普敦大学，南非3号，伦敦市，伦敦，伦敦，伦敦，，开普敦大学，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。 澳大利亚。 5光子学研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚，澳大利亚。 6 Division of Allergy and Clinical Immunology, Department of Medicine, Groote Schuur Hospital, University of Cape Town, Rondebosch, South Africa 7 Allergy and Immunology Unit, University of Cape Town Lung Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa 8 Chronic Pain and Fatigue Research Center, Department of Anesthesiology, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 9 Department美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院麻醉，围手术期和止痛药1非洲疼痛研究计划，麻醉和围手术医学系，神经科学研究所，开普敦大学，南非开普敦大学2 HIV镇2 HIV心理健康研究部，神经科学研究院，神经科学研究所，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，开普敦大学，南非3号，伦敦市，伦敦，伦敦，伦敦，，开普敦大学，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。 澳大利亚。5光子学研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚，澳大利亚。 6 Division of Allergy and Clinical Immunology, Department of Medicine, Groote Schuur Hospital, University of Cape Town, Rondebosch, South Africa 7 Allergy and Immunology Unit, University of Cape Town Lung Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa 8 Chronic Pain and Fatigue Research Center, Department of Anesthesiology, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 9 Department美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院麻醉，围手术期和止痛药5光子学研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚，澳大利亚。6 Division of Allergy and Clinical Immunology, Department of Medicine, Groote Schuur Hospital, University of Cape Town, Rondebosch, South Africa 7 Allergy and Immunology Unit, University of Cape Town Lung Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa 8 Chronic Pain and Fatigue Research Center, Department of Anesthesiology, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 9 Department美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院麻醉，围手术期和止痛药
财务困扰预测模型
摘要。有关预测财务困境的研究是公司财务中的一个重要话题，因为它是债权人，投资者，监管机构和其他利益相关者的预警信号。许多研究专注于具有财务和宏观经济数据的预测模型，但并不多于财务，宏观经济，公司治理和智力资本数据结合在一起。本研究结合了这四个因素，形成了全面的财务困扰预测模型。本研究使用Prisma方法使用系统文献综述（SLR）。结果预计将有助于财务管理并支持可持续发展目标（SDG），因为公司财务健康支持可持续的经济增长，创新和基础设施。财务稳定的公司可以采用负责任的商业实践，尽早管理风险，避免破产，维持就业，并为经济和社会繁荣做出贡献，并支持整个可持续发展目标指标的实现。
预测塑造公共政策的财务困扰
抽象背景：通过机器学习方法使财务困境的预测变得更加准确和可靠。财务压力会影响商业公司实体，社会和通用经济。分析此类非线性事件对于防止危险和支持有利的经济气候至关重要。目标：本文试图开发一个可靠的预测模型，以确定印度背景下其他可能面临财务困境的公司以外的公司，并检查一个基本预测指标的影响，即未来现金流对财务困扰预测的影响。此外，该研究还旨在进行研究，以便为公共政策提供信息并提供建议。方法：该研究采用了能力数据库中的财务信息，但仅限于印度的非金融服务部门。逻辑回归，线性判别分析（LDA）和人工神经网络（ANN）用于预测财务困境及其预测未来现金流量的能力。评估模型的其他方法包括准确性，灵敏度和特异性。结果：ANN根据准确性和可预测性优于其他模型，这些模型高于其他两个模型的速率，即逻辑回归和LDA。ANN模型在识别财务困扰的公司方面表现良好；因此，它在评估其财务状况方面是有益的。此外，结果表明，未来的现金流很大程度上影响了财务困扰预测，这是一个必不可少的新变量，在未来的研究中需要考虑。结论：这种财务困境的预测模型进一步为印度相应的部门提供了一个合理的平台。一般而言，ANN为经理，投资者，政策制定者，监管机构和股东提供了深刻的机会，作为预防决策的有效工具，以加强公司世界。这项研究表明，高级机器学习方法在财务分析和决策中仍然至关重要。
困扰数学教育的目标...
我们建议通过挑战一些典型的标准建议，以促进变革并提高人们对当前多重气候危机的认识，从而对社会生态学的数学教育的目的进行批判性检查。挑战不仅来自（IM）的教育配置的（IM）可能性，而且最重要的是，在现代人口和个人管理中，数学教育作为文化，政治和经济的主观生存空间。我们认为，这种类型的系统批评对于了解数学教育的局限性和承诺以及可能在该领域出现的行动提案的局限性和承诺很重要。没有批评，研究可能有可能导致简单的课程“绿色洗涤”和数学教育实践。
A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
医疗保健学生的压力和困扰
目标：探索感知到的压力与心理困扰（抑郁症状和焦虑）之间的联系，以及社会支持的压力缓冲影响（分子，伴侣，朋友，同伴，同伴，老师，社交媒体），社区的归属感和研究意义。方法：2018年，通过来自芬兰赫尔辛基大学的800名医疗学生的便利样本进行了横断面研究。参与者完成了一项在线调查。逻辑回归分析是使用过程宏进行的，以探索感知到的压力和心理困扰以及主持人效应之间的关系。结果：感知到的压力与抑郁症状和焦虑有关。感知的压力与父母（b = - 。03，t（783）= -2.4，p <.001），伴侣（b = -.05，t（783）= -4.3）= -4.3，p <.001）和同伴支持（b = - 。04，t（783），t（783）= -3.0，p <.001），b = - 78，b = - -2.7，p <.01）和研究的意义（b = - 12，t（783）= -4.5，p <.001）在预测抑郁症状时，并带有
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
大学学生对农场动物中抗菌肽使用的看法特质正念在野火季节调节气候困扰中的作用
1心理学系，加利福尼亚大学，戴维斯分校，戴维斯，加利福尼亚州，美国，思维和大脑2中心，加利福尼亚大学，戴维斯大学，戴维斯大学，戴维斯，加利福尼亚州，美国，美国，精神病学和行为科学系，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，加利福尼亚州，戴维斯，戴维利亚，戴维斯，加利福尼亚州，戴维利亚，加利福尼亚州，戴维利亚，戴维利亚，加利福尼亚州戴维利亚，加利福尼亚州戴维利亚， States of America, 5 Department of Psychological Sciences, University of Connecticut, Storrs, Connecticut, United States of America, 6 Department of Medicine, Division of HIV, Infectious Disease and Global Medicine, University of California, San Francisco, San Francisco, California, United States of America, 7 University of California Center for Climate, Health and Equity, San Francisco, San Francisco, California, United States of America, 8 Center for Climate Change Communication,乔治·梅森大学（George Mason University），美国弗吉尼亚州费尔法克斯（Fairfax）
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构