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对其对学生成绩影响的荟萃分析
从最简单的技术——视听学习——到人工智能在教育中的应用，技术在教育中的应用已有 20 多年。尽管基于人工智能的学习媒体技术越来越受欢迎，但关于其对学生成绩的影响仍然缺乏可靠的实证数据。这项荟萃分析旨在调查干预时间的影响，并结合多项研究的结果，更全面地描绘出人工智能媒体在教育中的实用性。在本研究中，定量研究采用荟萃分析设计。Publish or Perish 工具使用 Scopus 数据库和 Google Scholar 从已发表的论文中收集二手数据——使用 R 软件对组对比荟萃分析数据进行数据分析。该研究的结果表明，使用基于人工智能的学习资源如何极大地影响学生的学业成绩。P 值总效应大小和三个调节变量（大陆、获得的成就和干预持续时间 < 0.05）表明，基于人工智能的学习媒体的总结效应的总体值（将技术产品与软件、网络程序、增强现实和游戏化相结合，在提高从小学到大学阶段的学生成绩方面，从 2019 年到 2024 年）仍然具有显着的影响力。因此，应更广泛地使用人工智能 (AI) 来准备学习媒体，以最大限度地提高学生的学术和非学术成就。
北卡罗来纳州的医疗补助托管护理质量策略
质量指标。如质量策略所述，部门将从托管护理计划和PCCM计划中收集一组强大的质量数据。将在全州范围内的服务提供和临床护理清晰的数据，并最终在地区层面以及跨越人口统计措施（例如年龄，性别，残疾状况，种族和种族和种族）中描绘出。有关该部门将如何使用质量指标提高质量改进的其他详细信息，并将财务责任直接与质量措施联系起来，在北卡罗来纳州的Medicaid质量测量技术规格手册中提供了标准计划和BH/IDD量身定制的计划版本1.3。QAPI程序。NC MA Naged Care计划需要建立和实施全面的质量评估和绩效改进（QAPI）计划。QAPI包括托管护理计划的完成部门指定的绩效改进项目，旨在改善健康成果和招募满意度。eqro。eqro为部门提供了医疗保健提供者和系统（CAHPS）健康计划调查的消费者评估的结果，该调查要求受益人报告其获得护理的经验。部门要求报告包括成人和儿童措施在内的受益人回应。eqro还将在确保计划和计划报告的遇到数据的有效性以及质量测量的验证和计算中发挥关键作用。有关质量策略的更多信息，请访问我们的质量管理和改进网页，或通过Medicaid.ncengagement@dhhs.nc.gov
MRO 全球展望 - MAAS 航空
谨慎乐观。Alton Aviation Consultancy 全球 MRO 咨询业务主管兼董事总经理 Jonathan Berger 表示，MRO 供应商在 2022 年的总体情绪可以这样描述。他表示，新冠疫情危机的负面影响以及对新变种病毒的担忧仍然很高（本文截稿时，科学家正在评估所谓的“Omicron”变种病毒），将持续到 2022 年。“显然，这将对国际旅行产生直接影响，导致宽体飞机利用率低，相关的 MRO 需求低，”Berger 表示。“尽管如此，几乎每个地区的国内市场都在继续强劲复苏，这推动了对窄体飞机和支线喷气式飞机 MRO 的需求。“由于航空公司和 MRO 无法快速招聘以满足需求，MRO 需求的增长实际上快于供应，因此机场将出现严重延误，机身 C 检查和发动机维修店的维修时段有限。” 2022 年，从新冠疫情危机中复苏的情况将因国家和公司而异。因此，很难对今年的前景达成共识，但可以收集来自全球各地的一系列公司的意见和期望，评估它们独特的挑战和机遇，并描绘出明年行业可能出现的更广阔前景。为此，我们询问了一些行业参与者对 MRO 行业总体状况的评估
发作间期颅内脑电图预测手术成功率：空间和时间的重要性
摘要 目的：利用源自发作间期颅内脑电图 (EEG) 的功能相关网络预测术后无癫痫发作已取得一些成功。然而，还有一些重要的挑战需要考虑：(1) 物理上彼此靠近的电极自然倾向于更相关，从而导致空间偏差；(2) 不同患者的植入位置和电极数量不同，使得跨受试者比较困难；(3) 功能相关网络可能随时间而变化，但目前假定为静态的。方法：在本研究中，我们使用来自 55 名难治性局灶性癫痫患者的颅内脑电图数据来解决这三个挑战。患者还接受了术前磁共振成像 (MRI)、术中计算机断层扫描和术后 MRI 检查，以便准确定位电极并描绘出切除的组织。结果：我们表明，对附近电极之间的空间接近度进行标准化可提高对术后癫痫发作结果的预测。此外，电极覆盖范围更广的患者更有可能正确预测其结果（受试者工作特征曲线下面积 > 0.9，P « 0.05），但不一定更有可能获得更好的结果。最后，无论分析的时间段如何，我们的预测都是可靠的。意义：未来的研究应考虑功能网络构建中电极的空间接近度，以改善术后癫痫发作结果的预测。切除和保留组织的覆盖范围越大，预测的准确性就越高。
北卡罗来纳州的医疗补助托管护理质量策略
•适当奖励健康计划，进而奖励提供者，以提高质量目标和健康成果。北卡罗来纳州用来确保将注意力集中在质量改进上的机制，包括质量指标，质量管理和改进计划（QMIP）和EQROS的外部审查。质量指标。如质量策略所述，部门将从托管护理计划和PCCM计划中收集一组强大的质量数据。将在州范围内以及最终在地区层面以及跨越人群措施（例如年龄，性别，种族和种族和种族以及残疾状况）的全州层面以及最终在地区层面上描绘出服务提供和临床护理的数据。有关该部门将如何使用质量指标提高质量改进的其他详细信息，并将财务责任直接与质量措施联系起来，在北卡罗来纳州的医疗补助质量测量技术规格手册中为标准计划以及BH/IDD量身定制的计划提供。QMIP。 需要建立和实施全面的质量管理和改进计划（QMIP） naged护理计划。 QMIP将不仅专注于医疗保健过程措施，还要关注健康成果，包括托管护理计划完成旨在改善健康成果和招收满意度的部门指定绩效改进项目（PIPS）的方法。 部门有QMIP。naged护理计划。QMIP将不仅专注于医疗保健过程措施，还要关注健康成果，包括托管护理计划完成旨在改善健康成果和招收满意度的部门指定绩效改进项目（PIPS）的方法。部门有
基因工程工具 CRISPR/CAS 概述
摘要 本文献研究的目的是描绘出 CRISPR/Cas 在基因工程中的应用方式、使用该方法所带来的机遇和风险，以及我们作为未来高中生物教师如何努力确保我们的学生获得对基因改造后果的尊重和理解。 CRISPR/Cas（成簇的规律间隔的短回文重复序列/CRISPR 相关）是在许多细菌和古细菌中发现的天然存在的适应性免疫防御系统。防御系统将一段外来核酸整合到特定的 CRISPR 基因座中。整合的序列在那里起到记忆的作用，使生物体对相同核苷酸序列的入侵具有免疫力。这是通过防御系统分解已识别的入侵核酸来实现的。 CRISPR/Cas 系统，尤其是 CRISPR/Cas9，如今可应用于各种生物的基因改造。 CRISPR/Cas 系统中自然存在的各种具有核酸酶活性的蛋白质可用于基因工程，在生物体基因组的特定位点造成双链断裂。双链断裂允许在裂解位点处进一步修饰核酸。尽管 CRISPR/Cas 技术在多个领域产生了巨大影响，但基因工程仍然存在很大的不确定性。人类、动物和植物生命的变化将对未来带来什么后果？因此，学校应向学生提供有关 CRISPR/Cas 的知识，并鼓励他们讨论基因工程的积极影响和风险所涉及的伦理困境。这可以让我们做出明智和深思熟虑的决定，决定现在和将来如何使用 CRISPR/Cas 来造福人类、动物和自然。
梦想及其在我们生活中的意义
人人都在做梦。我完全同意苏达·钱德兰女士的说法：“我的卧室是我最喜欢的放松区，忙碌了一天后，我便会在那里进入梦乡。”每天晚上，我都会进入幻想世界，为自己编织一个基于不真实的演绎逻辑的奇异世界。梦境就像一部电影，在我们闭上眼睛前闪烁，描绘出一系列连贯的事件，这些事件与毫无意义的逻辑联系在一起。约翰·洛克也说过同样的话：“除了梦，推理和争论毫无用处，真理和知识也毫无意义。”阿尔弗雷德·丁尼生认为：“梦在存在时是真实的，我们不是生活在梦中吗？”在梦中，我们感觉自己身处现实世界，醒来后不久就会忘记整个事件链。这种情况每天晚上和第二天早上都会发生。我同意约书亚·迈尔斯 1 的观点：“对于我们大多数人来说，梦是我们生活中的一部分。有些我们记得，有些我们记不住。”我们可能认为它们意义重大，并深受其影响，或者我们可能将它们视为当天事件的集合；一堆无用的图像或大脑中随机激发的神经元。在我们清醒的生活中，我们可能倾向于将那些最令我们不安、震惊或担心的想法、感受和观念推入我们的思想深处。然而，我们的潜意识并不是一个上锁的保险库，我们放在那里的任何东西都无法真正隐藏起来。这些困难和令人痛苦的想法和观念往往有各种不同的表现方式，比如通过我们的梦境”。事实上，如果我们能解读梦境，它们就会有意义。我记得，当我在 70 岁时辞去忙碌的职业生涯时，有一个梦境困扰了我一年：
大坝安全应急行动计划常见问题 (FAQ) 问：什么是应急行动计划 (EAP)？我可以在哪里了解有关 EAP 的信息？
大坝溃坝和蓄水突然泄洪的情形必须随 EAP 提供。提供用于制定下游淹没地图的所有支持方法，包括：所用方法、所作假设、所用建模软件（如果有）、模型的电子文件、相关输入、创建日期、图例表、指南针、地形轮廓、比例大小和方向箭头。下游淹没地图应描绘晴天溃坝（模拟水库在正常水池高度时管道故障）和雨天溃坝（模拟 SDF 通过期间在最高水池高度时发生的溢流故障）淹没区。这两种情形可以使用不同的颜色显示在同一张地图或一组地图上。下游淹没地图应使用工程计算机模型（例如 HEC-RAS 非稳定模型或其他二维水力分析模型等）制定，如 FEMA P-946“与大坝事故和溃坝相关的洪水风险淹没地图绘制联邦指南”中所述。 HEC-RAS 模型可从美国陆军工程兵团免费获取：https://www.hec.usace.army.mil/software/hec-ras/ 。下游淹没地图必须描绘出被淹没的区域，并叠加在最近的航拍图像或地形图上（包括标有两英尺间隔的地形轮廓），清晰显示所有受影响的建筑物、道路、铁路和其他知名特征（位于淹没区范围内），并在居民/企业/道路/处于危险中的基础设施上分别引用（表 5.1）。问：我的下游淹没地图的下游界限应该在哪里？答：缺口淹没区分析的下游界限应该是最下游
人类肠道中古细菌与细菌之间的好坏处置：元基因组调查和共发生分析的新见解
古细菌是人类微生物组的研究成分。在这项研究中，通过全基因组shot弹枪测序分析了来自不同地区的60名健康成年人的肠道考古组和BAC TERIOME。古细菌无处不在，在广泛的丰度中发现了高达7.2％。主要的古细菌门是甲烷杆菌，特别是家族甲烷科，涵盖了50个样本中超过50％的古细菌。先前被低估的热质量，主要由甲基菌科菌科组成，主要由10名受试者（> 50％）组成，并且在其他所有受试者中都存在。hal ubacteriota，唯一的其他古细胞门，以微不足道的浓度发生，除了两个样品（4.6 - 4.8％）。这一发现证实了人类的肠道考古体主要由甲烷生物体组成，在已知的甲烷生成途径中：i）Co 2的氢化含量减少是前主要的，是甲苯基抗逆性杆菌属，物种甲烷基revibacter smithii是主要的smithii smithii，这是样品中主要的甲苯胺史密斯。 ii）涉及甲烷二菌的第二个途径是甲基化合物的氢养分还原。 iii）似乎不存在乙酸盐或甲基化合物的声誉。共发生的分析允许在古细菌和细菌之间揭示塑造微生物群落的整体结构的相关性，从而可以描绘出人类肠道古学的更清晰图片。
机器学习可解释性方法来描述癫痫中的脑网络动态
摘要 机器学习 (ML) 算法在广泛的生物医学应用中的快速应用凸显了信任问题以及对 ML 算法生成的结果缺乏理解。最近的研究集中于开发可解释的 ML 模型并制定透明度和道德使用指南，确保机器学习以负责任的方式融入医疗保健领域。在本研究中，我们证明了 ML 可解释性方法的有效性，可为癫痫症（一种影响全球超过 6000 万人的严重神经系统疾病）的大脑网络相互作用动态提供重要见解。使用来自 16 名患者的高分辨率颅内脑电图 (EEG) 记录，我们开发了高精度 ML 模型，将这些大脑活动记录分为癫痫发作或非癫痫发作类别，然后执行一项更复杂的任务，即描绘出癫痫发作发展到大脑不同部位的不同阶段，作为一项多类别分类任务。我们对高精度 ML 模型应用了三种不同类型的可解释性方法，以了解不同类别的大脑交互模式（包括多焦点交互）的相对贡献，这些模式在区分大脑的不同状态方面发挥着重要作用。本研究结果首次证明，事后可解释性方法使我们能够理解 ML 算法生成给定结果集的原因以及输入值的变化如何影响 ML 算法的准确性。特别是，我们在本研究中表明，可解释性方法可用于识别对癫痫发作事件有重大影响的大脑区域和交互模式。本研究结果强调了在异常脑网络研究和更广泛的生物医学研究领域中集成实施 ML 算法和可解释性方法的重要性。