XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System之间
体重调整后的腰部指数与2型糖尿病的几率之间的关联在美国成年人：一项横断面研究
结果：在完全调整的连续模型中，每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍（2.14 [1.98,2.31]，p <0.0001）。在完全调整的分类模型中，当使用第一次世界大战（T1）作为参考组时，第二个三分线（T2）和第三次三重（T3）与0.88倍（1.88 [1.88 [1.64,2.17]，p <0.0001），p <0.0001）和2.63倍（3.63倍[3.63 [3.63 [3.11，4.23]中， T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关，并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中，除了与总体结果保持一致外，我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。
引用Zhou P，Hao Z，Chen Y，Zhang Z，Xu W和Yu J（2024）肠道微生物群与糖尿病微血管并发症之间的关联：两sampl
糖尿病微血管并发症的特征在于由于糖尿病（DM）患者的慢性持续性高血糖状态而导致小血管或神经的损害，表现为异常结构和相应靶向器官功能的功能变化，最终（1-3）。It is known that diabetic kidney disease (DKD), diabetic retinopathy (DR), and diabetic neuropathy (DNP) are three major diabetic chronic microvascular complications that need to be screened comprehensively upon diagnosis of type 2 diabetes (T2D) and type 1 diabetes (T1D) in the fi fth year and even at least annually thereafter because of the characteristics of阴险的发作和不可逆转的进展，导致了巨大的经济负担，并延长了潜在的身体和精神痛苦（4，5）。尽管有大量的新型治疗方法，但DM的发病率和流行率仍在增加，并显示出受影响的年轻一代的趋势，这导致相应的微血管并发症显然上升（6-8）。大量微生物富集在胃肠道，这是人体中最大的微生物栖息地。同时，这些微生物群存在于健康调节目的的动态平衡状态（9）。肠道微生物群（GM）的组成和代谢在DM及其并发症中起重要作用（10，11），受饮食（12），人口统计学（13）和药物使用等多种因素的影响（14）。尽管如此，由致病机械相互作用或仅仅是相关性驱动的GM与糖尿病微血管并发症之间的联系尚不清楚。最近的研究集中在GM和DM之间的关联及其微血管并发症，尤其是提出了“肠道 - 肾脏轴”理论（15），“肠道 - 视网膜轴”（16），“肠道 - 脑轴”（17）和“肠道 - 肠道 - 周围神经轴”（18）。因此，专注于益生菌，益生元，合成生或什至粪便微生物移植的GM调节可能是DM和随后的微血管并发症的有希望的突破方向。Mendelian随机化（MR）是一种互补的统计方法，它利用与诸如仪器变量（IVS）等暴露因子相关的遗传变异来暗示
并发与并行，编程与现实生活之间 Marius BÎTCĂ 1*、Darinela ANDRONOVICI 1、Dumitraș MĂMĂLIGĂ 1
摘要。本科生或新手程序员经常在编程课程中受到高级和抽象概念的挑战。与构建顺序程序相比，并行和并发编程需要不同的、更复杂的控制流思维模型。现在，多核处理器已成为计算机和移动设备的标准，开发软件以利用这种额外的计算能力的责任现在落在了现代软件开发人员身上。关键词：性能、编程、线程、顺序程序、计算机体系结构。简介本文的目的是通过不仅提供定义和解释，还提供来自现实生活的例子，帮助读者理解什么是并行性和并发性，因为这样会更容易理解。有很多解释，但只有少数能让你对它们有一个很好的认识，其余的都让你感到困惑，然后你放弃理解这两个术语。你甚至不知道你不仅在编程时看到并发和并行性，而且在任何地方、任何时候都看到它。现实生活中的实现想象一下，一个人在图书馆工作，一堆新书到了。他的任务是按作者选择合适的书，然后将它们放到书架上。他完成这项任务的方式是遵循正确的步骤。他会从所有书中挑选出由同一作者写的书。将它们带到相应的位置后，他会将它们排列在书架上。为了使这个过程更有效率，他可以实施并行技术，使用两名工人并让他们同时工作。这样，他将减少两倍的时间。当然，如果他想使这项工作更有效率，他可以使用更多的工人。关于并行性，需要了解的一件重要事情是，有时您无法获得预期的性能提升，因为您可能会遇到瓶颈，这种情况发生在资源（书籍）繁忙且第二名工人无法选择所需书籍时，这就是为什么您可能会浪费与使用一名工人时相同的时间。现在，如果您想更好地优化，可以使用并发方法。因此，在进入这个主题之前，先定义什么是并发，因为很容易将并发与并行混淆，我们必须从一开始就尝试明确两者的区别： - 并行是指同时做很多事情。 - 并发是指同时处理很多事情。 并行 并行意味着在多个硬件（核心、机器等）上执行多个任务，这就是为什么这些任务并行运行并且尽可能快地执行。 并行计算机是一种在协作中使用同时处理元素的计算机或系统
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
通过双向Mendelian随机化研究，评估免疫特征与注意力多动障碍之间的联系
方法：通过采用统一的GWA摘要数据，涵盖了GWAS目录中的731个免疫特征（从GCST0001391到GCST0002121的登录编号），我们的分析集中于淋巴细胞群的流动量仪，鉴定3,757 sardinians，以识别3,757 sardinians，以识别3,757 sardinians，以识别3,757 Sardinians，以识别3,757 Sardinians。此外，我们从精神病基因组学联盟中获得了总结GWAS统计数据，以评估ADHD的遗传预测。采用ADHD2019的研究（2019年GWAS ADHD数据集的20,183例病例和35,191例对照）和ADHD2022（38,691例病例和275,986例对照，来自2022 GWAS ADHD Dataset）。通过检查全基因组关联信号，我们使用全面的ADHD2022数据集中确定了循环免疫细胞和ADHD之间共享遗传方差。我们主要利用了孟德尔随机研究和敏感性评估中的反向差异加权（IVW）和加权中值方法来评估多样性和多效性。
群集和叠加的关系之间的关系 -
1。引入统计力学思想和工具在八十年代中期发起的随机优化问题[1]的应用，这是由于发现在约束满意度问题（CSP）的第五年前的相变的重新兴趣所带来的。brie ploge，一个人想决定是否在一组变量（至少）解决一个解决方案上是否会随机绘制的一组约束。当变量的数量在每个变量的约束时以固定比率α的固定比率α，答案突然从（几乎可以肯定的是）是的，是否，当比率越过一些临界值αs时。统计物理研究指出，在YES区域中存在另一种相变[2，3]。一组解决方案从以某种比例αd <αs的比例连接到断开的簇的集合，这是一种在均值式旋转玻璃理论中识别的副本对称性破坏过渡的优化术语的翻译。预计这种聚类过渡可能会产生动态后果。作为副本对称性打破信号的遗传性丧失，采样算法（例如蒙特卡洛程序）在该过渡时遇到问题。在[4]中，对于k -xorsat模型的情况，对MC方案的放缓进行了定量研究，其中约束仅是k布尔变量的线性方程（Modulo 2）（有关简介，请参见[5]和其中的参考文献）。目前的论文是谦虚的然而，发现解决方案原则上应该比抽样容易，并且分辨率算法的性能与表征解决方案空间的静态相变的性质的确切性质远非显而易见[6]。
边界人格障碍与催产素之间的相互作用：关于可能的贡献和治疗方案的系统叙述
结果：催产素可能会影响依恋风格，父母行为和压力反应，特别是在具有儿童创伤史的个体中。催产素，遗传学，早期生活经验和环境因素之间的相互作用有助于BPD的复杂性。催产素受体基因的遗传变异可能会影响社会和情感能力，并有助于心理病理学的发展。此外，早期不良经历（例如儿童虐待）可以改变催产素的功能，影响社会认知和情绪调节。但是，催产素在BPD治疗中的作用仍然不确定，一些研究表明，一些研究表明，潜在的受益于社会威胁避免的症状，而其他症状避免了不利的症状，并表明对不利的行为不利，并且对不利的行为进行了不利的影响。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jernfors，T.，Lavrinienko，A.，Vareniuk等（2024）。肠道治疗之间的关联
动物在其胃肠道中拥有复杂的细菌群落，它们与之共享相互作用。这些对宿主的相互作用赠款的众多影响包括对免疫系统的调节，防御病原体入侵的防御，原本无法消化的食物的消化以及对宿主行为IOR的影响。暴露于压力源，例如环境污染，寄生虫和/或捕食者，可以改变肠道微生物组的组成部分，可能影响宿主 - 微生物组相互作用，这些相互作用可以在宿主中表现出来，例如代谢功能障碍或炎症。然而，很少检查野生动物伴侣中肠道微生物群的变化。因此，我们量化了野生银行是否居住在污染环境中，存在环境放射性核素的区域是否表现出肠道微生物群的变化（使用16S扩增子测序）以及使用转录组学的组合方法在宿主健康中发生变化，并使用转录组学的组合方法，组织学构成组织的组织学分析，对短篇小说和较短的细胞酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性酸性。与居住在受污染区域的动物中肠道微生物群发生变化的同时，我们发现宿主中肠道健康不良的证据，例如杯状细胞降低，可能会削弱