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心理治疗理论 2024 年 1 月至 4 月
尊重多样性。我致力于促进、提供和保护积极、支持和安全的学习环境。我希望来自不同背景和观点的学生都能从本课程中受益，并且学生的学习需求将在课堂内外得到满足。我认为学生为本课程带来的多样性是一种资源、力量和利益。我的目标是提供尊重多样性的材料和活动：性别、性取向、年龄、残疾、外貌、社会经济地位、民族、种族和文化。我们鼓励并感谢您的建议。如果有任何方法可以提高本课程对您个人或其他学生或学生团体的有效性，请告诉我。此外，如果我们的任何课程会议与您的宗教活动发生冲突，请告诉我，以便我们为您做出其他安排。
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。
2024-27 年战略：不断变化的世界中的心理治疗
我们诚信工作。我们创新。我们确保我们的政策以数据和证据为基础。我们承认模式传统的多元化。我们渴望勇敢和好奇。我们寻求包容。我们旨在合作，善于反思，并在事情没有按预期发展时寻求学习。
分析https://doi.org/10.1038/s44220-024-00331-0 psilocybin-辅助心理治疗可改善pati
psilocybin辅助心理治疗（PAP）在治疗癌症患者的情绪和焦虑症方面表现出了希望。然而，癌症患者通常不仅遭受抑郁和焦虑症的痛苦，到目前为止，PAP对其他精神病症状的影响仍然在很大程度上未知。为了解决这一差距，我们汇集了从两个II期，随机，安慰剂对照的跨界试验中汇总的数据，涉及79名与癌症相关困扰的参与者，并分析了PAP对9个精神病症状的影响：焦虑，抑郁，抑郁，人际关系，人际关系敏感性，敌意，敌意，敌意，敌意，痴迷 - 痴迷 - 竞争，体征，phobia，Paranoia，paranoia，paranoia，paranoia，paranoia，paranoia和心理症。PAP显着改善了焦虑，抑郁，人际敏感性，敌意，痴迷 - 掌握和躯体化，而不会引起任何持久的恐惧症，偏执狂或精神病。试验之间的临床改进是一致的。一起，我们的发现表明PAP有可能成为癌症患者的全面心理健康治疗。
AI可以取代心理治疗师吗？探索心理保健的未来
在当前的技术时代，人工智能（AI）已改变了众多部门的运营，从而增强了从制造自动化到智能决策支持系统的所有事务（1、2）。在卫生部门，特别是AI不仅重新确定了疾病诊断的准确性（3），而且还引入了个性化医学的突破性进步（4）。在全球危机中以增加需求和不足资源为特征的全球危机，目睹了AI促进的显着范式转变，并提出了有望重塑传统心理保健模型的新方法（5，6）（见图1）（见图1）。心理健康曾经是医疗保健的污名化方面，现在被认为是整体幸福感的关键组成部分，抑郁症（例如抑郁症）成为全球残疾的主要原因（WHO）。依靠面对面咨询的传统心理保健越来越被认为不足以抵抗心理健康问题的越来越多（7，8）。AI在心理保健中的作用是多方面的，包括预测分析，治疗干预措施，临床医生支持工具和患者监测系统（9）。例如，通过分析患者数据，越来越多地使用AI算法来预测治疗结果（10）。同时，正在探索AI驱动的干预措施，例如虚拟现实暴露疗法和聊天机器人的认知行为疗法，尽管它们处于验证的不同阶段（11，12）。这些应用程序中的每一个都以自己的节奏发展，受到技术进步和严格临床验证的需求的影响（13，14）。此外，AI在心理健康中的作用扩展到了可能取代人类心理治疗师传统上执行的某些功能。机器学习和自然语言处理中的创新使Chatgpt这样的AI系统能够识别和处理复杂的人类情绪，从而促进了曾经需要对受过训练的治疗师的细微理解的互动（16，17）。初步研究表明，AI驱动的聊天机器人可能有助于减轻焦虑和抑郁症状（18 - 20）。但是，这些研究通常涉及小型参与者群体，并且缺乏长期的随访，因此很难得出有关其有效性的明确结论。
麻醉测试是通过心理治疗绘制大脑图谱来获得
图 2：精神活性药物导致的半意识状态。4 项药物测试费用因地区和设施而异，从 3500 卢比到 9000 卢比不等。因此，请经常在值得信赖的诊断中心（如 Ganesh Diagnostic）进行测试。麻醉分析一词由 Horseley 创造。麻醉分析在法律、医学和伦理的交叉点上提出了几个问题。麻醉分析是 Horsley 发明的一个术语，用于描述一种心理治疗技术，其中通过施用（通常通过静脉注射）麻醉药物，使患者进入昏睡状态，然后再被带去讨论问题。第一步是筛选测试，这是一种适用于所有样本的基于免疫测定的测试。第二步称为确认测试，通常由实验室使用高度特异性的
- 私人执业（自2012年以来） - Gestalt心理治疗培训（2022）毕业 -
- Private practice (since 2012) - Graduate at Gestalt Psychotherapy training (2022) - Founding and management of the Gestalt Therapy association in Luxembourg (2017) - Graduate at Mindfulness-based Cognitive Therapy program (Luxembourg, 2017) - Psychologist at Centre for counselling services (Slovakia, 2003 – 2007) - Graduate at UK Bratislava with master's degree (Slovakia, 1996 - 2001年） - 儿童帮助线的辅导员（联合国儿童基金会，斯洛伐克，1997 - 2000年）
克服心理治疗中人工智能的潜在缺陷：文献更新
人工智能 (AI) 已逐渐影响到世界各地的医疗保健。人们对随时可用的心理健康服务的需求日益增长，再加上新技术的迅速发展，引发了人们对使用人工智能进行心理治疗方法的可行性的讨论。尽管有积极的影响，但人工智能在心理治疗中的应用也存在明显的缺点。对于非人类实体来说，建立治疗联盟是困难的。心理治疗是一项过于复杂的任务，对于有限的人工智能来说。人工智能似乎能够处理明确定义且相对简单的工作。此外，人工智能故障、数据保密性、知情同意和偏见风险都是潜在的问题。我们提供了文献更新，介绍了克服这些问题的可能解决方案。