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人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
通过分形维数表征抗癫痫药物对脑电图神经动力学的影响
到目前为止，ASM 反应的两个最可靠的 EEG 生物标志物是发作间期癫痫样放电和功率谱分析，而个体 Alpha 频率 (IAF) 峰值的使用仍存在争议，但可能代表一种有前途的生物标志物 (Reynolds et al., 2023 )。然而，这些线性方法主要捕捉 EEG 信号的振荡分量，不考虑 EEG 信号中存在的非平稳性和非线性 (Stam, 2005; Klonowski, 2009 )。正如 Cole 和 Voytek 以及 Jones 及其同事 (Jones, 2016; Cole 和 Voytek, 2017) 所述，脑信号不仅仅代表特定频率的持续振荡，而是代表间歇性重复的短暂活动 (Feingold 等人, 2015; Lundqvist 等人, 2016)。神经调节研究表明，在调节大脑（Somers 和 Kopell，1993 年；Fröhlich 和 McCormick，2010 年；Fröhlich，2015 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年；Cottone 等人，2018 年；Porcaro 等人，2019 年）和调节大脑节律（Somers 和 Kopell，1993 年；Dowsett 和 Herrmann，2016 年）方面，复杂非正弦波形的应用比正弦振荡器更有效。分形维数分析等非线性方法捕获的这种“隐藏信息”可能是线性方法的补充和补充，可以揭示健康人以及患有神经病理学疾病的患者的生理神经通讯、计算和认知（Goldberger，2001；Goldberger 等人，2002；Zhang 和 Raichle，2010；Rodríguez-Bermúdez 和 García-Laencina，2015；Porcaro 等人，2017、2019、2020a、b、2022）。这就是为什么时间序列分形分析越来越多地用于从基础到科学的不同研究领域的原因
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这给编码和解码机制的研究带来了复杂性。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是在单神经元和单次试验水平上准确分离行为相关和不相关信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以实现。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为包含很少信息的神经反应实际上以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比以前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为相关信号可以线性解码，其性能与非线性解码相当，这表明线性读出可以在运动皮层中进行。我们的研究结果表明，分离行为相关信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。
通过分子对接对罗红霉素抗 SARS-CoV-2 (COVID-19) 冠状病毒受体进行计算筛选
冠状病毒是造成严重影响的病毒之一，始于 2019 年；世界各地已记录了许多死亡病例。这种病毒会引起咳嗽、呼吸急促、高热和急性呼吸道综合征，随后呼吸困难和死亡。尽管已经研制出几种疫苗使我们能够控制冠状病毒，但我们仍然没有有效的药物来治疗它；我们的目标是利用分子对接找到一种对 COVID-19 具有良好活性的药物。在这项研究中，我们使用了 GOLD 程序（一种模拟程序），并检查了几种化合物与蛋白酶、婴儿蛋白酶等酶的结合程度。结果是罗红霉素可能对治疗冠状病毒非常有效，并且具有高结合率，化合物 TT 的结合率达到 97%。本研究以SARS-CoV-2的木瓜蛋白酶样蛋白酶和RNA依赖性RNA聚合酶为对照分子，估算了其结合亲和力，结果表明罗红霉素的结合亲和力最高。本研究得出结论，在对Mpro、PLpro和RdRp这3种酶进行分子对接后，罗红霉素显示出良好的对接结果。单独使用罗红霉素或与其他药物联合使用，对抗新冠病毒是可能的。
扩散模型第2章：通过分数匹配培训
＃有些人称之为Stein分数功能，而某些人则认为“得分函数”名称令人困惑，不应使用，因为Fisher分数功能是一个相似但不同的对象。无论如何，DPM论文普遍称之为“得分函数”。
通过分级DNA甲基化的模拟表观遗传细胞记忆
图2。DNMT3A募集后的基因表达动力学与数字记忆不一致。使用特定于特定于染色体的染色体整合的169个报告基因基因的示意图。哺乳动物170构成启动子（EF1A）驱动荧光蛋白EBFP2的表达。上游结合位点可实现靶向171的表观遗传效应子，该效应子与DNA结合蛋白RTETR融合在一起，PHLF或DCAS9。报告基因是由染色质绝缘子与其他基因分离出来的172。b实验概述，描述了瞬时转染到具有报告基因的173个细胞，基于转染水平的荧光激活的细胞分选，以及时间顺序的流量细胞仪174测量。根据面板中所示的175个实验时间表。显示的是四种不同水平的转染水平的报告基因176（EBFP2）的流量细胞仪测量值的分布。DNMT3A-DCAS9靶向启动子上游的5个目标位点，177用作炒GRNA目标序列作为对照（图se.2 a，b，表S3）。显示的数据来自来自3个独立重复的代表性178重复。d使用DNMT3A-179的流量细胞仪的单细胞基因表达测量值对应于面板C中所示的细胞（30天）。父母是指带有180个报告基因的未转染细胞。数据来自3个独立重复的代表性重复。平均值。e MedIP-QPCR和ChIP-QPCR 181分析DNMT3A-DCAS9和细胞分类后14天分析高水平的转染。分析了启动子区域182。显示的数据来自三个独立的重复。报道的是折叠变化及其平均值，使用183标准∆ ∆ c t方法相对于活性状态。错误条为S.D.DNMT3A-DCAS9的靶向位置为184至5个目标位点（GRNA）。使用炒GRNA目标序列（GRNA NT）作为对照。185 *p≤0.05，**p≤0.01，***p≤0.001，未配对的两尾t检验。根据面板中所示的实验时间线，krab抑制的基因表达动力学（PHLF-KRAB）186。所示是从四种不同水平的转染水平的187个报告基因基因（EBFP2）的流量细胞仪测量值的分布。每天测量一个独立的重复。显示的数据188来自3个独立重复。g重新激活细胞的百分比（400-10 5基因表达A.U.F.）对应于F. h Medip-QPCR面板中显示的189个细胞种群和CHIP-QPCR分析后6天对PHLF-KRAB和Cell 190排序进行了高水平的转染。分析是启动子区域的。数据来自三个独立的重复。191显示的是折叠变化，其平均值由标准∆ΔCT方法确定相对于活性状态。错误192条是S.D.平均值。p≤0.05，**p≤0.01，***p≤0.001，未配对的两尾t检验。参见SI图参见Si无花果。202i简化染色质修饰193当krab = 0，dnmt3a = 0，tet1 = 0时获得的电路图，而H3K9me3并未介导从头催化194 DNA甲基化的催化。SM.1 C. J顶图：（CPGME，H3K4ME3）对的剂量响应曲线。底部图：（DNMT3A，CPGME）对的剂量-195响应曲线。SM.1 D和SM.3。 k k的基因表达的概率分布196的系统，该系统由Si Tape Sm.1和Sm.3中列出的反应表示。 参见Si无花果。 SM.1 B和SM.2。 l概率197在t = 28天后的基因表达分布，如面板I所述获得。 在小组j和l中，将198 DNMT3A动力学建模为脉冲，随着时间的流逝会呈指数减小。 在我们的模型中，α'是通过抑制组蛋白修饰的DNA甲基化建立的归一化速率199，DNA甲基化擦除率200速率与激活组蛋白的擦除速率和激活的组蛋白修改速率之间的µ'是每个基准级别（ε'）的级别（均为基础率（均））（招募）（招募）（招募）。修改。 参见SI图 SM.1 E和SM.3。SM.1 D和SM.3。k k的基因表达的概率分布196的系统，该系统由Si Tape Sm.1和Sm.3中列出的反应表示。参见Si无花果。SM.1 B和SM.2。 l概率197在t = 28天后的基因表达分布，如面板I所述获得。SM.1 B和SM.2。l概率197在t = 28天后的基因表达分布，如面板I所述获得。在小组j和l中，将198 DNMT3A动力学建模为脉冲，随着时间的流逝会呈指数减小。在我们的模型中，α'是通过抑制组蛋白修饰的DNA甲基化建立的归一化速率199，DNA甲基化擦除率200速率与激活组蛋白的擦除速率和激活的组蛋白修改速率之间的µ'是每个基准级别（ε'）的级别（均为基础率（均））（招募）（招募）（招募）。修改。参见SI图SM.1 E和SM.3。SM.1 E和SM.3。
通过分级对颗粒材料进行高级分析...
摘要本研究研究了粒状材料（例如沙子，砾石和工业粉末）范围内的分级熵和统计熵的概念。它提出了一种新型方法，该方法利用了自动非线性模型拟合，并使用参数误差估计和插值来分析粒度分布及其在这些材料中的固有随机性。这种方法的核心在于其在不同条件下预测颗粒材料的行为和特性的能力，这对于土木工程和材料科学等领域的进步至关重要。分级和统计熵理论的整合，以及复杂的非线性模型拟合和插值技术，构成了对颗粒材料进行全面分析的坚实基础。这可以更好地了解其复杂行为，从而增强了它们在科学和工程应用中的实际使用。采用这些先进的方法，表示预测的精度和数据利用效率在颗粒材料分析中的效率取得了重大进步。它突出了
Microsoft Word-Weber等人，人IPSC衍生的细胞移植物通过分子相互作用与中风造成的脑_v3.docx
图1：IPSC衍生的NPC的产生，中风诱导和移植。（a）左：IPSC派生的NPC的生成。右：iPSCS和NPCS（通道7）染色为Nanog和Nestin。比例尺：50UM。（b）左：NPC的神经分化。右：分化后的D26（上排）分化的NPC，对βIII-微管蛋白，S100β和DAPI染色。比例尺：50UM。（c）实验设计的示意图。（d）通过激光多普勒成像（LDI）获得的脑灌注水平。（e）右半球的相对血液灌注与中风诱导后立即记录的基线（急性）和牺牲前（43 dpi）相比。（f）中风梗塞大小的定量。左：相对于勃雷格玛（MM），针对前后（A-P）距离绘制的病变区域。右：两个治疗组的病变体积（mm 3）的箱形图。（g）描绘中风梗塞大小的3-D小鼠脑模型的示意图。比例尺：2mm。（H）使用生物发光成像进行NPC移植后细胞存活的纵向分析。（i）生物发光信号强度表示为35天的SR X10 6的每秒3个光子数量。显示的显着性水平是指天之间的比较。（J）示意图和免疫荧光表示，描绘了移植核（深蓝色）和移植物周围（浅蓝色）。hunu用于可视化移植细胞。比例尺：1mm。比例尺：2mm。（k）脑切片对hunu染色，以前到后验（A-P）顺序排列。（l）量化移植物核心和移植物周围面积。左：相对于前核（MM），绘制在前后（A-P）距离的移植面积（mm 2）。右：移植动物的平均移植体积（mm 3）的箱形图。数据显示为平均分布，其中红点表示平均值。框图表示数据的25％至75％四分位数。箱形图：图中的每个点代表一种动物。线图被绘制为平均值±SEM。使用成对的t检验（基线与中风）或未配对的t检验（车辆与NPC）评估平均差异的显着性。在E-I中，每组n = 11只小鼠；在L，每组n = 9只动物。星号表示显着性： *p <0.05。
通过分子构象动力学的有效自旋互转换在无定形固体
摘要：有机光伏和光电子中具有改进的光能转化的固态材料，预计将通过通过操纵向单元状态的自旋转换过程来实现高效的三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三胞胎 - 三胞胎（TTA）。在这项研究中，我们从分子构象的显微镜视图中阐明了TTA延迟荧光的自旋转换机制。我们使用时间分辨的电子顺磁共振通过使用时间分辨的电子磁共振，研究了三胞胎状态（TT状态）电子自旋极化（TT状态）的时间演变。我们澄清说，单线TT的自旋状态人群通过三胞胎和五重骨TT状态在激子扩散期间的自旋相互转换增加，并且在两个三重态之间进行了随机取向动力学，以调节交换相互作用，从而实现了高分转化发射的高量子量产率。这种理解为我们提供了用于开发利用TTA的有效光能转换设备的指南。