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    Molecular Psychiatry|青少年焦虑发作:一项机器学习预测

    最近对青少年的纵向研究报告了MRI与青春期前瞻性焦虑症状的相关性,而青春期是焦虑障碍发病的易感时期。然而,它们的预测价值尚未确定。通过机器学习算法进行个体预测可能有助于缩小与临床相关性之间的差距。采用随机森林、支持向量机和逻辑回归算法的投票分类器,评估感兴趣的灰质体积和心理测量学评分在检测前瞻性临床焦虑中的预测相关性。研究对象为年龄18 ~ 23岁的临床焦虑患者(N = 156)和健康对照者(N = 424)。提取Shapley值对特征重要性进行深度解读。对合并焦虑障碍的前瞻性预测主要依赖于心理测量学特征,达到了中等水平(受试者工作曲线下面积= 0.68),而广泛性焦虑障碍(GAD)的预测达到了相似的性能。仅就心理测量学特征而言,MRI局部体积并不能改善前瞻性合并焦虑症的预测性能,但它们改善了GAD的预测性能,其中尾状核和苍白球体积是贡献最大的特征之一。总之,在非焦虑的14岁青少年中,未来4-8年的临床焦虑发作可以个体化预测。心理测量学特征如神经质、绝望和情绪症状是汇总焦虑障碍预测的主要贡献因素。神经解剖学数据,如尾状核和苍白球体积,已被证明对GAD有价值,应纳入前瞻性临床焦虑预测。

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    淘宝流量三段论之三:无法成为美丽说的微博

    阿里投资微博后,有声音说微博会成为一个大号美丽说。甚至有人说这是阿里对社会化电商的狙击。事实上,淘宝并不会狙击社会化电商,相反它们会拥抱社会化电商。三段论之一分析了淘宝需要更多流量,进而需要更多外部流量生产机器。如果说微淘有点社会化电商的味道,我信。但将新浪微博和社会化电商甚至大号美丽说拽到一起,我认为挺难的。 首先微博仍然是一个信息媒体,再加上些许社交功能。它不应该成为美丽说。 人 们上去不只是没到思考“买啥”的阶段,连“想买”都没到。这时候电商广告的出现就跟有人街边抓住我促销的感觉一样。不仅烦,命中

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    优雅应对故障:QQ音乐怎么做高可用架构体系?

    导语 | 故障是开发者高频关注的问题。在分布式系统建设的过程中,我们思考的重点不是避免故障,而是拥抱故障,通过构建高可用架构体系来获得优雅应对故障的能力。本文作者冯煦亮从架构、工具链、可观测三个维度,介绍了QQ音乐多年来积累的高可用架构实践。期望对你有帮助。 QQ音乐高可用架构体系全景 故障无处不在,而且无法避免。在分布式系统建设的过程中,我们思考的重点不是避免故障,而是拥抱故障,通过构建高可用架构体系来获得优雅应对故障的能力。QQ音乐高可用架构体系包含三个子系统:架构、工具链和可观测性。 架构:架构包

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