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年轻童年的手语和手势
摘要摘要本文献和研究评论的目的是更好地了解手语的使用以及对儿童在幼儿时期儿童的重要性。孩子，即使是最早的年龄，也开始了与人及其周围环境有效沟通的过程。交流的开头形式起源于身体运动的形式，也称为手势。手语自16世纪以来一直存在于记录的历史中，其第一批书面记录始于17世纪。手语最广泛地与有听力或语音障碍的个人以及与有听力问题的人进行沟通的人。与幼儿一起工作时，可以使用美国手语（ASL），或者适应ASL有时称为婴儿标志。有人猜测ASL或婴儿标志如何为与幼儿沟通提供更多的联系和渠道。有些人认为，以ASL或婴儿标志形式的手语合并会导致幼儿在发展其言语技能和词汇方面受到抑制。本文献综述试图回答有关在幼儿幼儿时使用手势和手语的五个问题，以及将手语纳入年轻的幼儿环境中是否是对这种环境中儿童的好处或障碍。
童年时期的人类博卡病毒：真正的呼吸道病原体或“乘客”病毒？全面评论
摘要：最近，人类博卡病毒（HBOV）已成为一种新兴的病原体，在全球范围内报告了越来越多的病例。HBOV主要与成人和儿童的上和下呼吸道感染有关。然而，它作为呼吸道病原体的作用仍未完全理解。据报道，它既是共同感染剂（主要伴有呼吸道合胞病毒，鼻病毒，对培养皿病毒和腺病毒），以及在呼吸道感染期间的孤立病毒病原体。也发现了无症状的受试者。作者回顾了有关HBOV流行病学的可用文献，与感染，病毒传播相关的潜在危险因素及其作为单一病原体和共同感染的致病性以及目前关于宿主免疫反应的假设。提供了不同的HBOV检测方法的更新，包括在鼻咽拭子或呼吸道分泌物上使用定量单一或多重分子方法（筛选面板），组织活检，血清测试，血清测试以及血清和呼吸道分泌中的元基因组学测序。感染的临床特征，主要是关于呼吸道的，但很少有胃肠道。此外，特定的重点是针对严重的HBOV感染，需要住院，氧气治疗和/或小儿年龄重症监护；还报道了极少数致命病例。评估有关组织病毒持久性，重新激活和再感染的数据。进行了高或低HBOV率的单个感染以及病毒或细菌共感染的临床特征，以确定小儿人群中HBOV疾病的真正负担。
达特茅斯数字共享引文 达特茅斯数字共享引文 Lekkas, Damien 和 Jacobson, Nicholas C.，“使用人工智能和纵向位置数据区分童年创伤后患上创伤后应激障碍的人”（2021 年）。达特茅斯奖学金。4165。https://digitalcommons.dartmouth.edu/facoa/4165
创伤后应激障碍 (PTSD) 的特点是症状复杂多样，因此在传统临床环境之外很难检测。幸运的是，移动技术、被动传感和分析技术的进步为研究和开发提供了有希望的途径。本研究考察了利用全球定位系统 (GPS) 数据（七天内从智能手机被动获取）检测一组高风险、曾受过创伤的女性 (N = 185) 的 PTSD 诊断状态的能力。使用每日外出时间和离家最大距离作为模型特征工程的基础，结果表明可以高性能地预测诊断组状态（AUC = 0.816，平衡灵敏度 = 0.743，平衡特异性 = 0.8，平衡准确度 = 0.771）。结果进一步表明 GPS 信息作为 PTSD 行为库的数字生物标记物的潜在效用。未来的 PTSD 研究将受益于在更大、更多样化的人群中应用 GPS 数据。
解决惠灵顿 - 戴弗蛋白盖尔夫的不良童年经历（ACE）
需要长期的社区承诺来预防和减轻童年时期的危险暴露，这可以减轻以后生命后期的疾病负担，甚至可以防止过早死亡。WDG公共卫生与社区合作伙伴，例如圭尔夫和惠灵顿社区弹性联盟的成员，继续致力于提高对这一重要问题的认识和知识。可以在CommunityRerience.ca/Get-traded上找到公众，社区领导者，教育工作者和其他服务提供商的多个培训模块。此外，幼儿期的基于证据的干预措施是减轻跨部门ACE的影响的有效和上游解决方案。Dufferin Basics Initiative是所有可以促进儿童重要大脑发育的护理人员一致的循证消息传递的一个很好的例子。
开发童年的复杂执行功能
摘要这项纵向研究使用了Groton迷宫学习任务（GMLT）建模了儿童复杂的执行功能（EF）的发展。使用队列设计设计，从墨尔本和澳大利亚珀斯的六所多元文化小学招募了147名儿童（61名男性，5.5-11岁）。种族/民族数据不可用。在2010年至2012年期间，在2年内以6个月的间隔对GMLT评估儿童。生长曲线模型描述了与年龄相关的变化，从5.5岁到12.5岁。结果表明，每个误差量度都有二次增长轨迹，即反映视觉空间内存，执行控制（或应用行动规则的能力）和复杂EF的二次增长轨迹。在复杂的EF中，将规则应用于行动的能力在早期至中期的童年中迅速发展。
使用Yolo算法的心脏病预测系统 纳米流体的传热应用和... 的测试 基于微控制器的锂离子电池充电器 使用AI的梦想生成：算法的比较 theta与α比率的QEEG分析 解锁潜力：调查米歇尔提出的磁铁引擎概念 可再生能源整合对整体... 的影响 网络安全的新兴趋势和未来方向... 探索人工智能中的高级技术，以进行环境监测和 由于污染引起的遗传突变 药品中的自然保存开发... 网络犯罪及其影响的新边界 用于... 的残疾人的电磁齿轮变速杆的设计 名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感 AI驱动的虚拟现实对远程工作生产力和员工的影响 关于指纹和血液证据从检索的进步技术的综述 印度的能源安全方案 使用yolov8 在火灾场景中检测人类生命 汽车行业的环境管理 激励因素影响女性企业家选择chikankari 评估教师对坦桑尼亚和印度的行政支持的看法 使用混合机器学习的心脏病预测... 大道超市（2021 - 2024）
Vinayagar工程学院摘要：预先医疗保健系统的开发正在迅速发展，如今可用大量患者数据（即电子健康记录系统中的大数据）可用于设计心血管疾病的预测模型。数据挖掘或机器学习是一种发现方法，用于从各种角度分析大数据并将其封装到有用的信息中。“数据挖掘是对隐式，以前未知且可能有用的有关数据的无平凡提取”。临床决策通常是根据医生的直觉和经验做出的，而不是基于隐藏在数据库中的知识数据。这种做法会导致不必要的偏见，错误和过多的医疗费用，从而影响了提供给患者的服务质量。有很多方法可以出现医学误诊。医生是过错的还是医院的工作人员，对严重疾病的误诊可能会产生非常极端和有害的效果关键词：心脏病，心血管疾病，Yolo算法，Yolo算法，模糊C-MEAN
附件 1：儿童工作和其他不良童年经历对不同维度逆境的影响的证据
被父母忽视的儿童比受虐待的儿童更容易出现更严重的内化行为障碍（Hildyard & Wolfe，2002）。这些缺陷与严重贫困和机构化中观察到的缺陷相似（Spratt，等人，2012）。不良养育方式（父母排斥）的代际传递与不同文化背景下的儿童行为障碍有关（Rothenberg，等人，2022）。在来自三个不同国家（荷兰、肯尼亚、赞比亚）的三组学生中，自我报告的童年时期父母忽视与成年早期的精神病理学结果显着相关（Mbagaya、Obru 和 Bakermans-Kranenburg，2013）。学习/认知发展/经济生活过重的工作负担限制了女孩的上学时间和与同龄人的社交，这可能会损害她们的发展（Levison、DeGraff 和 Dungumaro，2018）。儿童工作挤占了上学时间，对认知发展产生负面影响（Neal、Krutikova & Keane，2020 年）。女孩过多地参与家务和其他活动，减少了促进发展的活动所需的时间，从而损害了她们的社会和心理发展（Abdourahman，2017 年）。
不良童年经历 (ACE)
1. 不良童年经历 (ACE) (cdc.gov) 2. 弹性 TN 3. TEIS (tn.gov) 4. PACEs 连接资源中心主页 - PACEs 连接资源中心 - PACEs 连接的 LibGuides 5. ACE 基础知识 | ACEs Aware – 采取行动。拯救生命。\ 6. 大脑是如何构建的：大脑发育的核心故事 - YouTube 7. 哈佛大学儿童发展中心 - YouTube 8. 主页 – 关于 ACE、PCE 和创伤反应的研究 – Pinetree 研究所的 LibGuides 9. Tufts HOPE – 积极体验带来的健康结果 10. 您有哪些 ACE 和 PCE？| PACEsConnection 11. 什么是 ACE？它们与毒性压力有何关系？ (harvard.edu) 12. ACES 培训 DCS TN.gov