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常规的研究文章HIV转基因大鼠表现出受损的感觉运动门控，但对大麻素（δ9-四氢大麻酚）-I
背景：与HIV（PWH）患者通常观察到与HIV相关的神经认知障碍（手），其特征在于认知降低，这涉及额叶神经循环的破坏。这种电路也容易受到大麻和其他滥用药物的改变。pwh的使用率比一般人群高得多，因此优先考虑在认知相关系统上艾滋病毒和大麻素之间任何相互作用的表征。预脉冲抑制（PPI），这是通过感知到先前的非启动刺激来减弱运动刺激的运动反应的过程，是对额叶纹状体回路完整性的操作测定法，可在各种物种之间转换。PPI在PWH中减少。HIV感染的HIV转基因（HIVTG）大鼠模型模仿了手的许多方面，尽管迄今为止，PPI在PWH中观察到的PPI尚未在动物中充分重现。方法：PPI在急性，非连续治疗后用大麻的主要组成部分进行雄性和雌性HIVTG大鼠和野生型对照，δ9-二氢糖醇（THC; 1和3 mg/kg，s.c.结果：HIVTG大鼠在野生型对照中表现出显着的PPI脱节。THC减少了对照中的PPI，但没有减少HIVTG大鼠。大麻二醇仅对PPI施加次要的，非基因型的独立作用。结论：HIVTG大鼠对THC对PPI反映的额 - 纹状体功能的有害作用表现出相对不敏感的，这可能部分解释了PWH中大麻使用的较高速率。
关于提高联邦政府对大语言模型的认识的事实说明表
大语言模型（LLMS）是AI技术，构成了自然语言领域中最常见的AI系统2的基础。它们是许多生成AI工具的核心。3 LLM能够处理，理解，解释和生成自然语言，并可以执行各种任务，例如翻译，文本理解和文本生成。接受了许多不同格式的大量数据培训，最新的LLM可以产生通常不容易与人类写的文本区分开的文本。即使是声音或图像的输入也是可以想象的，因为现在可以将其转换为文本，在许多情况下，几乎可以完美地转换为文本。声音输出实际上与人类言语没有区别。某些LLM已经扩展为“多模式”模型，不仅可以处理和生成文本，还可以生成图像和视频。4个LLM的示例是GPT模型系列（在Openai的Chatgpt和Microsoft的Copilot中使用），Gemini（Google的Gemini，以前是Bard），Meta的Llama型号，X的Grok Model Model系列和Anthropic的Claude Models。5 llms在计算密集的迭代培训过程中从文本文档中“学习”统计关系来掌握出于一般目的解释和生成自然语言的能力。这些统计模型基于自然语言处理的技术和方法（NLP 6），使它们能够从人类语言中提取含义和相关性。
实施针对大脑设计的康复护理干预
背景：对人体进行的最关键的手术之一是脑手术。它的关注可能导致死亡或神经系统损害的认知，心理，情感和行为能力。此外，由于大脑的某些功能障碍而出现心理健康问题。目的：本研究旨在评估针对脑外科手术患者对其身体和心理状况的设计康复护理干预的影响。设计：使用准实验研究设计来实现这项研究的目的。环境：这项研究是在神经外科住院和门诊诊所进行的，埃及贝尼 - 苏夫大学医院的肿瘤学诊所。样本：在六个月内收集了五十名接受脑部手术的成年患者的目的样本。数据收集工具：工具I：脑外科患者的知识评估表，工具II：脑外科患者的实践评估问卷，工具III：简短表格12（SF-12）（SF-12），工具IV：医院焦虑和抑郁量表（HADS）和工具V：事件规模（IES）的影响。结果：关于患者的知识，焦虑抑郁和压力，在设计的康复护理干预与研究患者之间的干预前进行了高度统计学上的显着差异和改善。结论：结果得出的结论是，实施设计的康复护理干预措施对改善脑外科手术患者的身体和心理状况具有积极作用。建议：建议每个接受脑外科手术的患者都应获得康复计划。所有接受脑部手术的患者均应接受准备的手册脑外科手术。应向接受脑手术的患者提供情绪支持。建议对较大样本进行进一步的研究以实现概括。建议进一步研究手术前后的身体和心理评估。
对大语言模型（LLMS）医疗保健应用的测试和评估的系统审查
重要性：大型语言模型（LLMS）可以帮助进行广泛的医疗保健相关活动。当前评估LLM的方法使得难以识别最有影响力的LLM应用领域。目的：总结以5个组成部分对医疗保健中LLM的当前评估：评估数据类型，医疗保健任务，自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）任务，评估维度和医学专业。数据来源：对PubMed和Web Science进行了系统搜索，用于在01-01-2022和02-19-2024之间发表的研究。研究选择：评估医疗保健中一个或多个LLM的研究。数据提取和综合：三名独立审核者根据评估中使用的数据，医疗保健任务（what）和NLP/NLU任务（如何检查），评估维度（评估维度）以及所研究的医疗专业的维度分类。
交互式海洋动力学对大西洋海面温度变化的影响
摘要：通过比较完全耦合的大气 - 海洋 - 冰模型与同一大气模型与海洋替换为无动感的平板层（因此Fornless Slab Slab Ocean模型），研究了交互式海洋动力学对大西洋海面温度（SST）内部变化的影响。两种模型之间的SST变异性差异是通过优化技术诊断出的，该优化技术发现了差异尽可能不同的组件。这项技术表明，大西洋SST的可变性在两个模型之间显着不同。平板海洋模型中具有最大SST方差的两个组件类似于与北大西洋振荡（NAO）和大西洋多年代变化（AMV）模式相关的Tripole SST模式。该结果支持以前的主张，即AMV不需要海洋动力学，尽管海洋动力学导致AMV和NAO Tripole的记忆略有增加。完全耦合模型中SST方差最极端增强的组件类似于大西洋尼诺尼诺模式，并确定了我们技术隔离已知需要海洋动力学的物理模式的能力。在完全耦合模型中具有更大差异的第二个组件是一种亚置SST变异性的模式。SST异常的重新出现和海洋热传输的变化都会导致SST差异和记忆力增加。尽管SST的平均值和变异性差异很大，但两种模型之间的大气变异性非常相似，并确定大气变异性是由内部大气动力学产生的。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
人工智能与大规模评估：从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例，这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能，以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险，这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估，旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前，评估每三年进行一次，2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估，美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具；PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式；以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险（例如偏见、数据隐私、测试安全）的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。
双语对大脑结构的动态影响映射到基于经验的神经可塑性的一般原理
双语与皮层脑区域的结构适应有关，这些区域对于控制多种语言很重要。然而，对这些适应的位置和程度的研究产生了可变模式，尤其是就皮层区域而言。关于双语诱发的大脑重组的现有文献已经从其他领域中监督了证据，表明基于经验的结构神经可塑性通常会触发遵循扩张 - en呈肾上腺素化轨迹的非线性适应性。在这里，我们使用通用的加性混合模型来研究具有广泛双语体验的双语样本中量化双语体验对基底神经节和丘脑的非线性影响。我们的结果表明，双侧尾状核和伏隔核的体积与双语体验显着相关。重要的是，这些遵循的非线性模式，随后是最有经验的双语者的平稳性，这表明基于经验的体积增加只有最高才能达到一定水平的双语体验。此外，双语经历对ps虫和丘脑的数量进行了积极的预测。结果提供了第一个直接的证据，即双语主义与其他认知要求的技能类似，从而导致动态的皮层结构适应性，这些适应可能是非线性的，这与经验依赖性神经塑性的扩张 - 重生模型一致。
供应链弹性面对大流行中断的关键决定因素：解释性三重螺旋框架
今天，与过去相比，供应链（SC）网络面临更多的干扰。虽然很少有干扰，但它们可能会产生灾难性的长期经济或社会影响，并且恢复过程可能很漫长。这些在COVID-19大流行期间观察到的，这些可能会极大地影响SC并使之脆弱。对这些问题的识别已通过发展弹性，敏捷和自适应SC来促使人们对改善破坏管理的需求。本研究的目的是引入评估框架，以确定和评估供应链弹性（SCR）的决定因素（SCR）。为了分析经验数据，通过间隔相关性（模糊评论家）和模糊技术来分析经验数据，以相似性（模糊的topsis）（模糊topsis）进行了模糊技术。模糊的评论家方法用于识别关键决定因素，并应用模糊的Topsis方法来确定某些现实世界中的相对排名。最后，通过制定命题，提出了解释性三重螺旋框架来实现SCR。这项研究在方法论和含义上都引人注目。通过在评估决定因素的SCR和借助解释性三重螺旋框架来建立有弹性SC的决定因素和应用这些决定因素的评估中引入模糊评论家和模糊的上衣的新型组合，为SCR领域提供了独特而有价值的贡献。关键发现表明“响应能力”，然后是“管理协调和信息集成”是实现SCR的最重要决定因素。这项工作的结果可以帮助人士以提高敏捷性和适应性来实现SCR。
探索MRI矩阵大小对大脑图像质量的影响
历史记录：磁共振成像（MRI）源自Felix Bloch和Edward Purcell于1946年发现的核磁共振（NMR），他们于1952年获得诺贝尔物理学奖。最初应用于化学，NMR的医疗潜力是由Raymond Damadian实现的。1973年，保罗·劳特伯（Paul Lauterbur）推出了针对NMR的空间编码，使创建2D图像成为可能，彼得·曼斯菲尔德（Peter Mansfield）随后开发了快速成像技术。第一次人类MRI扫描于1977年进行，MRI在整个1980年代及其他地区迅速成为医学诊断的主食，提供详细的图像而无需电离辐射。劳特伯（Lauterbur）和曼斯菲尔德（Mansfield）于2003年因其对MRI开发的贡献而获得诺贝尔生理学或医学奖。