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神经认知方法成功地学习和谈论英语
抽象学习一种外语，尤其是英语，对已经引入其他科学学科的卢旺达青少年构成了挑战，例如数学，物理学和其他不同的行动方案，这些科学占据了他们的注意力，或者另一方面，却打扰了他们的思想并阻碍了他们的学习精神。这项研究旨在调查大脑激活方法和整合多感觉工作的神经认知能力如何激活这些青少年对英语语言学习和发展口语技能的关注，并使学习者能够克服神经认知挑战，例如缺乏动力，情感，情感，压力和焦虑，使英语学习和说话受到影响。这项研究是围绕多感官理论和基于大脑的学习理论构建的。使用半个性的方法，从40名高年级学生那里收集了数据，以探索从Nyagatare区的一所学校学习英语的困难。这些是有目的地从340名学生人口中选出的。2024年4月15日至2024年5月23日进行的为期六周的课堂实验收集了有关大脑激活方法如何使英语学习讲话的定量和定性数据。单组实验和观察结果用于收集数据。在实验中，实施了预测处理的过程。SPSS软件用于分析数据，结果显示有针对性的干预措施后测试后得分有所改善。在预测试中，所有问题的平均得分在1到2.5之间，标准偏差在0.405至0.802之间，而后测试后的平均得分在3.5到5之间的平均分数与标准偏差在3.5到5之间，而在治疗后的得分高度指示高分在0.267和0.813之间。因此，该研究强调了大脑激活方法的重大影响，并伴随着多感官整合，作为英语学习和口语的神经认知方法。研究表明，教育利益相关者和政策制定者应考虑这种成功的英语学习方法，以避免使青少年的大脑过度繁重。Keywords : Attitude, Brain Activating, Cognition, Emotions, Language Learning, Motivation, Neurocognitive, Neuroplasticity, Neurons, Speaking ……………………………………………………………………………………………………………………………………….…
与患者谈论肥厚性心肌病
•HCM是最常见的遗传性心脏疾病。•通常以常染色体优势模式继承，但不需要HCM的家族史。•许多人不知道自己拥有它或携带遗传易感性。•HCM可以以不同程度的严重程度显示出大不相同的表现，即使在同一家族的成员中也是如此。•某些HCM的情况是非孟德尔式的，可能是由多基因风险等位基因和非遗传因素（例如老年，高血压，代谢综合征和肥胖症）组合而产生的。•人们在休息时可能是非刺激性的，但会因运动而变得阻碍性，因此，作为常规评估的一部分，患者进行运动压力超声心动图很重要。•有各种表型和结构性亚型可以为遗传风险和治疗提供依据。•儿童和成人患者之间的SCD风险分层存在重要差异。
准备谈论尼古丁了吗？
烟草行业积极向青少年推销令人上瘾的尼古丁产品。进行开放和诚实的对话来打击这些欺骗性策略至关重要。这里有一些技巧可以帮助您准备聊天。对于特定年龄的对话开始者，请查看我们的对话指南。
与您的医生谈论基础医学测试
FoundationNOne®CDX是基于实体瘤晚期癌症患者的体外诊断测试的定性下一代测序，仅用于处方。测试分析324个基因以及包括微卫星不稳定性（MSI）和肿瘤突变负担（TMB）在内的基因组信号，并且是鉴定患者可以根据批准的治疗性治疗产品标记而从特定治疗中受益的患者。可能会报告其他基因组发现，并且对于使用任何特定的治疗产品的使用，也不是规定性或结论性的。使用测试不能保证患者将与治疗相匹配。负面结果不排除改变的存在。某些患者可能需要活检。有关完整标签，包括伴侣诊断指示和重要的风险信息，请访问www.f1cdxlabel.com。
与您的医生谈论基础医学测试
FoundationNOne®CDX是基于实体瘤晚期癌症患者的体外诊断测试的定性下一代测序，仅用于处方。测试分析324个基因以及包括微卫星不稳定性（MSI）和肿瘤突变负担（TMB）在内的基因组信号，并且是鉴定患者可以根据批准的治疗性治疗产品标记而从特定治疗中受益的患者。可能会报告其他基因组发现，并且对于使用任何特定的治疗产品的使用，也不是规定性或结论性的。使用测试不能保证患者将与治疗相匹配。负面结果不排除改变的存在。某些患者可能需要活检。有关完整标签，包括伴侣诊断指示和重要的风险信息，请访问www.f1cdxlabel.com。
与您的医生谈论心力衰竭和attr-cm
6.1临床试验经验，因为临床试验是在较大变化的条件下进行的，因此在药物的临床试验中观察到的不良反应率不能直接与另一种药物的临床试验中的速率进行比较，并且可能不会反映在实践中观察到的率。数据反映了377例ATTR-CM患者暴露于20 mg或80 mg（以4个20毫克胶囊施用）的Vyndaqel，每天平均给予24.5个月（从1天到111个月）。通过Vyndaqel的Attr-CM临床试验评估了不良事件，主要是一项30个月的安慰剂对照试验[见临床研究（14）]。用Vyndaqel 20 mg（n = 88）或80 mg（n = 176;以四个20毫克胶囊给药）治疗的患者的不良事件频率与安慰剂（n = 177）相似。在30个月的安慰剂对照试验中，由于发生不良事件，Vyndaqel治疗的患者和安慰剂治疗的患者的比例相似：12（7％），5（6％）和11（6％）与Vyndaqel 80-G，Vyndaqel 80-MG，Vyndaqel 20-Mg和Ablovely compts compts and Comptial compts and comply complation：12（7％），5（6％）和11（6％）。
与父母谈论 HPV 疫苗的技巧
“HPV 疫苗已经过医学和科学专家的仔细研究。HPV 疫苗已被证明非常有效且非常安全。与其他疫苗一样，大多数副作用都很轻微，主要是手臂疼痛或发红。这些副作用应该很快就会消失，而且 HPV 疫苗与任何长期副作用无关。从 2006 年到 2020 年，美国接种了超过 1.2 亿剂 HPV 疫苗，全球接种了超过 2.7 亿剂。在多年的 HPV 疫苗安全性研究和监测中，没有发现任何严重的安全问题。”（来源包括疫苗不良事件报告系统 (VAERS)；Arnheim-Dahlström，BMJ，2013 年 10 月；Klein NP，儿科和青少年医学档案，2012 年 10 月；Scheller，JAMA，2015 年；Sankaranarayanan，NIH，2016 年；CDC，2020 年）。
与孩子谈论人工智能 - 2024 年 3 月一页纸
权利法案（和人工智能权利法案）——个人与社会的关系是什么？与人工智能相关的讨论问题：>> 权利法案保护了什么？为什么今天要重新使用这种语言？>> 您看到今天个人需求与社会需求之间紧张关系的例子有哪些？>> 互联网是否应该有“权利法案”？您如何看待平衡个人和集体需求？您已经看到了哪些例子？
优生学：我们到底在谈论什么？
CCNE 意见 133 于 2020 年 3 月 3 日发布，探讨了基因组编辑的伦理挑战。该意见在结论中提出了与使用 CRISPR/Cas9“基因剪刀”技术相关的一个基本伦理问题 1 ：“如果基因改造可以传递给人类后代，那么围绕短期和长期后果的技术和科学不确定性程度，就目前情况而言，除了法国立法之外，还要求在实施之前进行国际暂停。即使这种技术和科学不确定性减少，仍然存在一个重大的伦理问题，即个人护理不属于改造人类物种的优生学方法 2 。” » 本意见旨在通过仔细研究潜在的“滥用优生学” 3 ，继续由基因组医学前景引发的讨论。除了促使 CCNE 讨论这一主题的具体原因外，在议会就修订该国生物伦理法进行辩论期间，“优生学”一词的使用再次出现在公共领域和媒体上，这次辩论主要是由在医学辅助生殖 5 背景下使用植入前遗传学诊断非整倍体 (PGD- A) 4 的问题引发的。这两个背景因素促成了一个工作组的成立 (成员名单列于附录 1)，以从优生学的角度研究当代医疗实践和未来医疗实践。首先，值得一看的是这个术语的实际含义。“优生学”一词来自希腊语 eu-（“好”）和 genos（“出生”或“种族”），与印欧语词根 °gen(e)-、°gne-（“生育”和“出生”）有关。6 这个词源已经引起了人们对与生殖相关的实践的关注。然而，正如哲学家 Jean Gayon 所指出的：“出现了一个定义问题，任何试图避免使用语言技巧的尝试都是徒劳的。优生学实际上不是一个科学或哲学概念的名称，而是一个曲折的历史现实的顶峰”，7 需要大体上重新追溯，以确定其具体特征并揭示任何与当前情况产生共鸣的领域。此外，今天对这个词的使用往往是 Jérôme Goffette 所描述的“修辞混合体”8。正如 Pierre-André Taguieff 所指出的，它的历史意义
谈论人工智能一代 - James Grimmelmann
“生成式人工智能是否侵犯版权？”是一个紧迫的问题。这也是一个难题，原因有二。首先，“生成式人工智能”不仅仅是一家公司的一种产品。它是一个庞大的松散相关技术生态系统的统称，包括 ChatGPT 等对话式文本聊天机器人、Midjourney 和 DALL·E 等图像生成器、GitHub Copi-lot 等编码助手以及作曲和制作视频的系统。生成式人工智能模型具有不同的技术架构，并使用不同的算法对不同种类和来源的数据进行训练。有些需要数月时间和数百万美元的训练；其他的可以在一个周末完成。这些模型以非常不同的方式提供给用户。有些是通过付费在线服务提供的；其他系统则以开源模式分发，任何人都可以下载和修改它们。这些系统的行为不同，并引发不同的法律问题。因此，我们需要正确的框架——比“生成式人工智能”一词更深入——以便准确、清晰地推理所涉及的不同法律问题。第二个问题是版权法非常复杂，而生成式人工智能系统设法触及了它的许多角落。它们提出了作者身份、相似性、直接和间接责任、合理使用和许可等问题。这些问题不能孤立地分析，因为到处都有联系。生成式人工智能系统的输出是否合理使用可能取决于其训练数据集的组装方式。