• 根据在 EIA 范围界定期间从苏格兰自然遗产 (SNH) 和苏格兰海洋科学局 (MSS) 收到的建议,需要评估的关键物种被确定为海鸠、暴风鹱、塘鹅、海鹦、刀嘴海雀、三趾鸥、银鸥和大背鸥。对于项目研究区域 (Moray West 海上风电场场地和海上出口电缆走廊) 中存在的大多数物种,施工期间对干扰的敏感度被评估为可忽略到低,但海鸠、刀嘴海雀和海鹦除外,它们的敏感度为中等。总体而言,结论是,对所有物种的影响显著性都是可忽略到轻微的不利影响,因此在 EIA 方面并不显著。 • 对所有物种而言,施工和运营期间猎物可用性变化所造成的影响被评估为可忽略到轻微。 • 尽管项目研究区域内存在对污染影响高度敏感的物种(红喉潜鸟、大北潜鸟和鸬鹚),但发生污染事件的风险被认为是可以忽略不计的。施工和运营期间污染对所有物种的潜在影响被评估为可以忽略不计,因此在 EIA 方面并不重要。 • 根据 JNCC 联合 SNCB 临时位移建议说明 2017 1 的建议和 MSLOT 向 Forth 和 Tay 开发商提供的范围界定建议(例如 Seagreen 海上风电场的范围界定意见,2017),评估了运营期间对海鹦、刀嘴海雀、海鸠和三趾鸥的潜在位移和屏障影响。评估认为这些影响对所有物种的不利影响较小,因此在 EIA 方面并不重要。这包括
儿童和青少年的焦虑和抑郁应受到特别关注,因为它们是一个公共卫生问题,会对发展和心理健康产生毁灭性和长期影响。从遗传易感性到环境压力源等多种因素都会影响患上这些疾病的风险。本研究旨在了解环境因素和基因组学如何影响三个群体中儿童和青少年的焦虑和抑郁:青少年大脑和认知发展研究(美国,9-10 岁;N=11,875)、外化障碍和成瘾脆弱性联盟(印度,6-17 岁;N=4,326)和 IMAGEN(欧洲,14 岁;N=1888)。我们进行了数据协调,并使用线性混合效应模型、递归特征消除回归和 LASSO 回归模型确定了环境对焦虑/抑郁的影响。随后,通过大型分析和荟萃分析对所有三个队列进行了考虑了重要环境因素的全基因组关联分析,然后进行了功能注释。结果表明,多种环境因素导致发育过程中焦虑和抑郁的风险,其中早期生活压力和学校支持指数对所有三个队列的影响最为显著且一致。在荟萃分析和大型分析中,chr11p15 中的 SNP rs79878474 成为与焦虑和抑郁相关的特别有希望的候选者,尽管未达到基因组显著性。对元分析和巨分析中最有希望的 SNP 映射的常见基因进行基因集分析,发现在 chr11p15 和 chr3q26 区域中,在钾通道和胰岛素分泌功能方面有显著富集,特别是 chr11p15 中分别由 KCNC1、KCNJ11 和 ABCCC8 基因编码的 Kv3、Kir-6.2、SUR 钾通道。组织富集分析显示小肠中显著富集,
获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上学校的全球定位系统观测坐标。这些坐标用于创建数字地图,显示研究区域内初中以上学校的位置。这些坐标用于确定特定单位面积内一个点到其最近邻点的距离。使用以 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算距离。然后使用获得的距离,使用最近邻分析统计工具确定这些学校的分布模式,其中计算了最近邻指数 (R n ) 的值,发现 R n =1.1124。获得的结果表明研究区域存在随机分布模式。然后使用 Z 分布计算 R n 值的显著性检验,从获得的 Z 值可以看出,R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库,并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询,如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明,最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式,以实现有意义的发展。该研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校的空间分布模式的过程。该研究揭示了学校在数字地图上的位置,R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。单位面积 (A) 所用的比例尺显示两所学校之间没有任何邻居。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式,因为它可以清楚地显示这些学校的分布情况。应鼓励使用编程语言(尤其是 MATLAB)编写计算机程序来计算与坐标之间的距离。关键词:制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
摘要 我们获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上的全球定位系统坐标,这些坐标用于创建显示研究区域内初中以上学校位置的数字地图。这些坐标用于确定特定单位区域内一个点到其最近邻点的距离。这些距离是使用 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算的。然后使用获得的距离确定这些学校的分布模式,使用最近邻分析统计工具,计算出最近邻指数 (R n ) 的值,结果为 R n =1.1124。得到的结果表明研究区域内存在随机分布模式。然后使用 Z 分布对 R n 值进行显著性检验,从获得的 Z 值可以看出,R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库,并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询,如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明,最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式,以实现有意义的发展。这项研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校空间分布模式的过程。这项研究揭示了学校在数字地图上的位置,R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。单位面积 (A) 使用的比例尺显示两所没有任何邻居的学校。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式,因为它清楚地显示了这些学校的分布情况。应该鼓励使用编程语言(尤其是 MATLAB)编写计算机程序来计算与坐标的距离。关键词:制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
摘要 获得了 Yola North 地方政府区域内所有初中以上学校的全球定位系统观测坐标 这些坐标用于创建数字地图,显示研究区域内初中以上学校的位置。这些坐标用于确定特定单位面积内一个点到其最近邻点的距离。使用以 MATLAB 2009a 编程语言编写的计算机程序计算距离。然后使用获得的距离,使用最近邻分析统计工具确定这些学校的分布模式,其中计算了最近邻指数 (R n ) 的值,发现 R n =1.1124。获得的结果表明研究区域存在随机分布模式。然后使用 Z 分布对 R n 值进行显著性检验,从获得的 Z 值可以看出,R n 值显著。使用学校的属性创建了一个数据库,并从创建的地理空间数据库中生成了不同的查询,如图 4.3 - 4.8 所示。分析表明,最近邻分析可以很好地用于确定初中以上学校和其他设施的空间分布模式,以实现有意义的发展。该研究清楚地描述了使用最近邻分析确定初中以上学校的空间分布模式的过程。该研究揭示了学校在数字地图上的位置,R n 的值表明研究区域内存在随机分布模式。用于单位面积 (A) 的比例显示两所没有任何邻居的学校。建议使用最近邻分析来确定学校的空间分布模式,因为它可以清楚地显示这些学校的分布情况。应鼓励使用编程语言(尤其是 MATLAB)编写计算机程序来计算与坐标的距离。关键词:制图、全球定位系统、MATLAB、GIS。
结果 412 名参与者被随机分配。基线时,平均年龄为 46.8 岁(标准差 11.2 岁),平均体重指数为 25.8(2.9),平均 HbA 1c 为 11.0%(1.9%)。第 48 周时,利格列汀联合二甲双胍组、利格列汀组和二甲双胍组分别有 80%(78/97)、72%(63/88)和 73%(69/95)的患者达到 HbA 1c <7.0%,而对照组为 60%(56/93)(总体 P=0.02;利格列汀联合二甲双胍组与对照组 P=0.003;利格列汀组与对照组 P=0.12;二甲双胍组与对照组 P=0.09)。此外,利格列汀联合二甲双胍组、利格列汀组和二甲双胍组分别有 70% (68/97)、68% (60/88) 和 68% (65/95) 的患者达到 HbA 1c <6.5%,而对照组只有 48% (45/93)(总体 P=0.005;利格列汀联合二甲双胍组 vs 对照组 P=0.005;利格列汀组 vs 对照组 P=0.01;二甲双胍组 vs 对照组 P=0.008;经过多重比较调整后均具有显著性)。因此,与对照组相比,利格列汀联合二甲双胍组参与者在第 48 周时更有可能达到 HbA 1c <7.0%(风险比 2.78,95% 置信区间 1.37 至 5.65;P=0.005)。此外,利格列汀联合二甲双胍组空腹血糖和β细胞功能指标改善最为显著。所有治疗均耐受性良好。
背景:医学生经常采取不良姿势,例如弯腰驼背,可能会影响健康。心率变异性(HRV)是自主神经系统功能的指标,与心血管健康相关。目的和目标:本研究的目的是比较医学生在三种姿势下的 HRV 参数:端坐、轻松姿势(盘腿)和弯腰驼背(低头和弯肩)。材料和方法:一项比较横断面研究招募了 26 名男医学生。要求参与者保持每个姿势 5 分钟,同时使用 Polar V800 记录 HRV。使用 Friedman 检验和事后检验进行成对比较,分析了不同姿势之间的时域和频域参数。P<0.05 被认为具有显著性。数据以中位数四分位距表示。结果:不同姿势之间的 HRV 参数存在显著差异。轻松姿势下连续 RR 间隔差的均方根中值(48.28 毫秒 vs. 35.35 毫秒)和 pNN50% 中值(24.40% vs. 13.62%)明显高于懒散姿势。频域分析显示,轻松姿势下高频 (HF) 功率中值(626.56 毫秒² vs. 378.15 毫秒²)和 HF 标准化单位(33.78 vs. 22.55)明显高于懒散姿势。轻松姿势下低频 (LF)/HF 比率较低(1.96 vs. 3.43)和 LF 标准化单位较低(66.18 vs. 77.30)。虽然统计上并不显著,但与懒散姿势相比,直立坐姿下 HRV 的副交感神经指标更高。结论:对于医学生来说,采取轻松的姿势(盘腿而坐)似乎可以增强 HRV,从而增加副交感神经活动,而采取懒散的姿势则会降低 HRV。
目的.基于功能性近红外光谱(fNIRS)的脑机接口(BCI)有望为严重影响其生活质量的步行功能障碍患者提供一种可选的主动康复训练方法。利用稀疏表示分类(SRC)氧合血红蛋白(HbO)浓度对步行表象和空闲状态进行解码,构建基于步行表象的 fNIRS-BCI。方法.招募15名受试者,采集步行表象和空闲状态下的 fNIRS 信号。首先对 HbO 信号进行带通滤波和基线漂移校正,提取 HbO 的均值、峰值、均方根(RMS)及其组合作为分类特征;利用 SRC 对提取的特征进行识别,并将 SRC 的结果与支持向量机(SVM)、K 最近邻(KNN)、线性判别分析(LDA)和逻辑回归(LR)的结果进行比较。结果.实验结果表明,三种特征组合的SRC对于步行想象和静止状态的平均分类准确率为91.55±3.30%,显著高于SVM、KNN、LDA和LR的86.37±4.42%、85.65±5.01%、86.43±4.41%和76.14±5.32%,且其他组合特征的分类准确率均高于单一特征的分类准确率。结论研究表明,在fNIRS-BCI中引入SRC能有效识别步行想象和静止状态。同时特征提取的不同时间窗口对分类结果有影响,2~8 s的时间窗口取得了比其他时间窗口更好的分类准确率(94.33±2.60%)。显著性意义。该研究旨在为步行功能障碍患者提供一种新的、可选的主动康复训练方法,此外该实验也是一项罕见的基于fNIRS-BCI利用SRC解码步行意象和静止状态的研究。
脑机接口 (BCI) 是允许用户仅使用大脑活动来控制设备的系统。然而,参与者控制 BCI 的能力因人而异。对于基于通过头颅脑电图 (EEG) 测量的感觉运动节律调制的 BCI,大约 20% 的潜在用户无法获得足够的准确度来获得对系统的可靠控制。BCI 系统无法有效地解码用户意图,这需要识别决定 BCI 性能“良好”和“不良”的神经生理因素。鉴于 BCI 中使用的神经元振荡表现出丰富的空间相互作用,我们假设感觉运动区域的神经元活动将决定 BCI 性能的某些方面。这项研究的分析是基于 80 名缺乏经验的参与者的大型数据集进行的。他们在同一天参加了校准和在线反馈会议。通过相干性的虚部计算了感觉运动区域的无向功能连接。结果表明,校准记录中的刺激后和刺激前连接与 µ 和反馈频带的在线反馈性能显着相关。重要的是,连接和 BCI 反馈准确性之间的相关性显著性并不是由于相应的刺激后和刺激前间隔内振荡的信噪比。因此,这项研究表明,BCI 性能不仅取决于之前所示的感觉运动振荡的幅度,而且还与之前训练课程中测量的感觉运动连接有关。运动系统和躯体感觉系统之间存在这种连接,很可能有助于运动想象,而运动想象又与产生更明显的感觉躯体运动振荡(表现为 ERD/ERS)调制有关,而这种调制是 BCI 性能充分发挥所必需的。我们还讨论了上调此类连接的策略,以提高 BCI 性能。
点对点 (P2P) 能源市场是一种被广泛讨论的可持续能源供应方法,它允许分布式能源资源(例如太阳能电池板)的私人所有者和消费家庭直接交易能源,而无需中介。P2P 能源市场有望在未来为绿色、本地和公平的能源系统做出贡献。这种方法意味着公民角色的范式转变,公民将从被动消费者转变为积极的市场参与者。虽然现有的第一批研究主要关注此类场景的技术可行性,但终端用户及其在 P2P 市场中的作用却很少受到关注。本文研究了瑞士第一个现实世界 P2P 能源市场中 35 个家庭和两个商业实体的行为。在这个独特的现实世界环境中,基于混合方法,我们开发并部署了一个 Web 应用程序,并使用来自系统日志、调查和访谈的数据,实证研究了该 P2P 能源市场中电价的互动、接受和参与情况。研究结果有三方面。首先,P2P 能源市场受到用户的欢迎,这从整个研究期间(4.5 个月)网络应用程序的使用活动相对较高且稳定可以看出。其次,样本中的用户是异质的;根据他们对网络应用程序的参与度和他们所陈述的偏好,可以分为希望主动设定价格的用户(30%);喜欢由信息系统确定自动价格的用户(35%);以及非用户/未接受调查的用户(35%)。第三,对 9 个家庭的访谈分析表明,P2P 能源市场可能会提高可再生能源的显著性,并可能促进负荷转移活动。因此,本文提供了有关家庭用户行为及其在分散能源场景中未来作用的实证见解。