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原始文章 - 揭示肠道微生物组神秘
自闭症谱系障碍（ASD）是幼儿时期出现的一种神经发育障碍，以社交互动和沟通障碍，重复行为和潜在的合并症为特征，包括睡眠，免疫，胃肠道疾病和内分泌失衡。根据世界卫生组织（WHO）（1）的数据，截至2022年，全球有100名儿童中有100名儿童中的患病率正在上升。尽管如此，ASD表现出异质临床表现，其病因和发病机理是多方面的和复杂的。研究表明，ASD具有复杂的病因，涉及遗传因素和环境因素（2），但特定原因仍未得到充分了解。广泛的研究表明，ASD的发展和进展可能与肠道菌群营养不良密切相关。临床研究
海马子场的体积变化和与长期COVID和ME/CFS的严重程度指标的关联：7T MRI研究
注意力缺陷多动症（ADHD）是常见的神经发育障碍之一，在全球范围内广泛普遍。ADHD的主要症状包括分歧，冲动和多动症，这显着影响了个体的认知，行为和情感维度。这些疾病通常会在整个成人整个过程中继续存在，并且与相关的并发症一起影响了各种领域，例如个人健康，学术成就和社交互动。目前尚不清楚发病机理和促成多动症的原因。因此，本研究的目的是对系统评价和荟萃分析（SRMA）进行雨伞审查，以系统地评估与ADHD有关ADHD风险因素有关的所有流行病学问题的方法，潜在偏见和有效性的质量，同时就这些风险因素提供了全面的概括。
患者对肢端肥大症疾病负担的看法
结果：疲劳/肌肉无力（92%）和关节痛/关节炎（90%）是会议参与者报告的两种最常见和最麻烦的症状。肢端肥大症对日常生活的各个方面产生负面影响：社交互动（49%）；锻炼（42%）；体育/娱乐活动（39%）；家庭活动（38%）；上学或工作（38%）；家庭关系（33%）；和行走（26%）。75% 的受访者患有焦虑/抑郁。83% 的患者接受了垂体手术，超过 71% 的患者需要药物治疗。患者希望未来药物的疗效、耐受性和给药方式得到改善；为自己和家人提供心理健康资源；以及其他多模式方法来解决他们的身体症状，特别是饥饿、体重增加、肌肉无力和关节疼痛。
科罗拉多州步枪中UTE剧院的经济影响
原始所有者弗雷德·林德（Fred Lind）设想剧院是每个人，无论他们的背景如何，都可以受到欢迎。从历史上看，剧院一直是各种活动的场所，从电影放映到舞蹈独奏会和社区聚会等等。从我们的调查中，我们发现这种精神持续了今天，剧院举办了各种迎合各种受众的活动，不仅是举办活动的建筑物。剧院已被证明是一个中心，居民可以在这里建立持久的关系。我们的研究强调了如何在UTE剧院举办的活动，例如婚礼，宴会和社区会议，在创造社交互动和网络的机会方面发挥了作用。这些互动对于培养一个人感到支持和参与的牢固，相互联系的社区至关重要。
自闭症儿童的神经可塑性
自闭症谱系障碍（ASD）是一种神经发育障碍，其症状包括言语交流困难、社交互动困难、兴趣有限和重复行为等一系列。神经可塑性是指神经系统为适应和应对外界环境的变化而发生的结构和功能变化。简单来说，它是大脑学习和适应新环境的能力。然而，ASD 患者的神经可塑性异常，影响信息处理、感觉处理和社会认知，导致相应症状的出现。本文旨在综述当前 ASD 神经可塑性的研究进展，重点关注遗传、环境、神经通路、神经炎症和免疫等，以期为 ASD 相关儿科领域的干预和治疗提供理论基础和启示。
proin：学习基于自主驾驶的渐进互动来预测轨迹
在这项工作中，提出了一个渐进互动网络，以使代理的功能能够逐步专注于相关地图，以便更好地学习代理的功能表示，以捕获相关的地图约束。网络在以下三个阶段中逐渐通过图形卷积编码映射约束的复杂影响：在历史轨迹编码之后，在社交互动之后和多模式分化之后。此外，还提出了用于多模式训练的权重分配机制，以便每种模式都可以从单模地面真相获得学习机会。实验验证了渐进互动与现有一阶段相互作用的优越性，并证明了每个组件的有效性。在具有挑战性的基准中获得了令人鼓舞的结果。
生命线
以“里程碑和奇迹”为主题，今年的活动在Lavan的Midtown举行，该活动使CAF能够利用全壁预测来创造沉浸式体验。路易斯·皮斯科尼（Louis Piscione）作为我们的活动策划者提供了专家指导，创造了一种更随意而优雅的氛围，可以进行更多的社交互动 - 以及整个晚上与轰动的乐队跳舞。Laurie Messina Pizzo，Frank Guzzone和Bob Zeltmann，以及CAF Communications and Marketing Communications and Paris Booker，负责监督预测和视频的开发，以及旨在庆祝CAF 70周年的新视觉元素。结果是一个充满活力的夜晚，在程序插曲和聊天，饮食和跳舞的时间之间顺利流动。
用大语言模型自定义社交角色
基于角色的对话（字符）在行业中已经变得至关重要（例如，字符），使用户能够自由自定义社交互动。但是，在社交角色中固有的各种对话方案中的普遍性和适应性仍然缺乏公共的工业解决方案。通过解剖由固有的社会概况和外部社会行为组成的全面的社交角色，我们手动收集具有不同类别和行为的特征的大规模中国语料库，并与精心设计的改进方法一起开发特征模型。广泛的实验表明，特征glm形成了最流行的开放式和封闭源LLM，并且与GPT-4相当。我们发布了本地开发和部署的数据和模型：https：//github.com/thu-coai/targinglm-6b。1