XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全面的
脊髓损伤管理的最新进展：全面的文献综述。
已经研究了几种神经保护和神经再生药物用于 SCI 治疗。众所周知的神经保护剂甲基强的松龙与改善神经系统结果有关。它可降低膜脂质的过氧化和创伤后炎症。[45] 尽管它在临床前环境中有效果，但在临床环境中仍然存在争议。Cochrane 综述发现，高剂量 24 小时输注甲基强的松龙对 6 个月时的运动恢复没有显著影响。[7,45] 然而，在受伤后 8 小时内开始输注时，国家急性 SCI 研究 (NASCIS) 运动评分又提高了 4 分。[7,45] 它与胃肠道出血和伤口感染率增加的相关性也增加了它的争议。[7,45] 一项评估高剂量 48 小时输注的随机对照试验显示，NASCIS 运动评分恢复与 24 小时输注没有差异。 [6,45] 现在的指南建议
从可再生木质纤维素农业生物质中得出的可持续生物塑料的生产：全面的评论
1， 1，坦多农业大学农业工程学院，坦多·卡米（Tando Jam），海德拉巴（Hyderabad工程技术（UET），木尔坦，旁遮普邦，巴基斯坦4化学工程系，工程学院，Modibbo Adama University，PMB 2076，Yola，Yola，Adamawa State，尼日利亚5号，尼日利亚5号，尼日利亚5，帕特纳大学，帕特纳，印度帕特纳，印度6号，印度6号，6 6印度，6 6印度，环境科学技术系，工程学和环境研究院， 框35176 DAR ES SALAAM，坦桑尼亚1，坦多农业大学农业工程学院，坦多·卡米（Tando Jam），海德拉巴（Hyderabad工程技术（UET），木尔坦，旁遮普邦，巴基斯坦4化学工程系，工程学院，Modibbo Adama University，PMB 2076，Yola，Yola，Adamawa State，尼日利亚5号，尼日利亚5号，尼日利亚5，帕特纳大学，帕特纳，印度帕特纳，印度6号，印度6号，6 6印度，6 6印度，环境科学技术系，工程学和环境研究院，框35176 DAR ES SALAAM，坦桑尼亚
使用多模式大语言模型（MLLM）进行运输中的对象检测：全面的审查和经验测试
本研究旨在全面审查和经验评估多模式大语模型（MLLM）和大型视觉模型（VLM）在运输系统的对象检测中的应用。在第一个折叠中，我们提供了有关MLLM在运输应用中的潜在好处的背景，并在先前的研究中对当前的MLLM技术进行了全面审查。我们强调了它们在各种运输方案中对象检测中的有效性和局限性。第二倍涉及在运输应用程序和未来方向中概述端到端对象检测的概述。在此基础上，我们提出了对三个现实世界传输问题测试MLLM的经验分析，其中包括对象检测任务，即道路安全属性提取，安全至关重要的事件检测和热图像的视觉推理。我们的发现提供了对MLLM性能的详细评估，揭示了优势和改进领域。最后，我们讨论了MLLM在增强运输中对象检测方面的实际限制和挑战，从而为该关键领域的未来研究和发展提供了路线图。
WWAD：最全面的小分子全球批准的治疗药物数据库
每年，全球批准了50多名新的治疗剂用于医疗用途。尽管生物制剂批准的数量增加，但目前可用的大多数药物都是化学实体（De la Torre and Albericio，2024年）。由于研究成本较低（Wouters等，2020），更广泛的应用范围和对患者的可用性，因此小分子药物的开发继续受到青睐（Makurvet，2021年）。但是，药物开发是一个长期的过程，平均需要10 - 15年，将药物带入市场的成本可能为25亿美元（Catacutan等人，2024年）。在药物发现过程中，计算机辅助药物设计（CADD）方法的广泛应用允许减少时间和财务成本（Athanasiou and Cournia，2019年）。对现有治疗剂的了解，包括其结构，生物学活性，物理化学参数等，是CADD方法开发和应用的必要组成部分。目前，可以通过万维网获得许多包含有关批准药物信息的可自由访问的策划化学数据库（DB）（Masoudi-Sobhanzadeh等，2020； Elkashlan等，2023）。这些资源中的大多数仅包含有关在美国和欧洲批准的药物的数据。但是，其他国家 /地区的当局第一次批准了多达30％的药物（Wu等，2021），并且现有DBS经常缺少此信息。在自由使用的资源中缺乏本地授权的药物信息不允许研究人员在CADD方法的开发和应用中使用这些知识。在2024年7月，无法在广泛使用的资源药品银行（https://go.drugbank.com）中找到用于抗oronavirus药物的Simnotrelvir和Litrelvir的记录，这些药物在2023年在中国获得了批准，尽管在2023年获得了批准（Zhu，2023年； Zhug co ef; Zheng et; Zheng et; Zheng et and 2024，ther。它显着限制了所研究的药物治疗化学空间，并降低了已知的结构活性关系。因此，迫切需要
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
一种全面的机器学习方法...
目的：本研究研究了数据仓库系统中机器学习（ML）的利用及其将在多大程度上改变商业智能和分析的程度。它旨在了解ML如何改进常规数据仓库系统以支持预测和预测。方法论：本研究使用文献综述以及案例分析。它讨论了使用数据仓库实施机器学习模型时可能出现的问题，例如与数据质量，可扩展性和实时处理有关的问题。该工作检查了诸如数据库内计算，特征存储和MLOP之类的集成模式。案例研究以证明在不同领域使用整合的价值。发现：将机器学习与DW系统相结合，在不同领域提供了显着优势。这种协同作用增强了分析能力，使组织在预测性和规范性分析中的缺点高于描述性分析。但是，这样的决定并不简单，因为它具有实现问题，例如数据质量问题，可伸缩性和实时处理问题。集成最佳实践包括数据库机器学习处理，功能商店和适当的MLOP实践。来自医疗保健行业，银行和金融服务，零售和制造行业的现实生活示例表明，这种整合为业务带来了运营增强，并对客户和整体组织绩效产生了积极影响。建议：这项工作提供了一个有用的框架，用于研究和构建ML在数据仓库中的集成，这是从理论角度到实际仓库的过渡。它为组织提供了实用建议，并强调了与业务目标，数据质量，体系结构，安全和培训的选择相关的集成策略。本研究还设想了未来的趋势，例如边缘计算，汽车和可解释的AI，并提供了有关如何利用这种技术互补性的指南。生成的见解可帮助决策者和从业者了解利用ML-DATA仓库集成作为当代商业环境中转向数据驱动方法的战略资产的可能性。
了解超级胰岛素：全面的概述
胰岛素。这可以增强对胰岛素方案的便利性和依从性。对于某些糖尿病患者，超级胰岛素可以通过减少较短作用胰岛素可能发生的血糖水平的波动来改善总体血糖控制。超级胰岛素是更广泛的胰岛素家族的一部分，其中包括快速作用，短作用，中间作用和超长作用胰岛素。快速作用的胰岛素在几分钟内开始工作，并具有短时间的作用，通常持续约3小时至5小时。他们通常在进餐时间内使用它们来管理餐后葡萄糖峰值。相比之下，Ultralente提供了更长且稳定的释放，使其更适合基底胰岛素需求。中间作用胰岛素，例如NPH（中性精蛋白Hagedorn），也提供长时间的作用，通常持续10小时至16小时。虽然NPH的峰值和持续时间变化更大，但Ultralente提供了更稳定和延长的持续时间，这可能有益于保持一致的血糖水平。超长作用胰岛素，例如甘胶和degludec，其作用持续时间更长，通常超过24小时。与Ultralente相比，这些较新的配方提供了更平坦的胰岛素释放曲线，这可能导致血糖水平的波动较少。虽然超级胰岛素曾经是一种流行的选择，但它在很大程度上被较新的长效胰岛素所取代，这些胰岛素具有更大的稳定性和灵活性。胰岛素和德格鲁克（Degludec）等胰岛素可提供更可预测的血糖控制，并已成为长效胰岛素治疗的标准。但是，了解超级胰岛素的历史作用有助于欣赏胰岛素疗法的发展以及旨在增强糖尿病管理的持续改进。对于可能仍在使用超级胰岛素的个体，它仍然是维持稳定的血糖水平的有效选择。
DNA在法医学中的作用：全面的评论
法医遗传学，利用分子工具和科学应用，在过去的三十年中，DNA分析中已经取得了重大进步。这些进程增强了DNA分析方法的歧视能力，速度和灵敏度，从而可以分析具有挑战性的样本。本文探讨了法医遗传学在刑事研究中的重要性，追溯DNA分析技术的历史演变，并提出了该领域的最新发展。本文旨在全面了解法医遗传学在刑事调查中的关键作用，并阐明该领域的最新趋势和突破。讨论了从ABO血液键入到当前短串联重复（STR）分析的当前标准的DNA的演变，以及替代性DNA分析方法，例如Y染色体分析和单核苷酸多态性（SNP）键入。大规模平行测序（MPS）代表着开创性的进步，使整个基因组测序和解决复杂情况。本文还涵盖了最近的创新，包括DNA甲基化分析，体液识别，法医DNA表型和遗传谱系，突出了它们在法医研究中的潜在益处。尽管有这些进步，但由于其已建立的协议和数据库，标准的Str分析仍然是黄金标准。关于数据隐私和成本影响的道德考虑因素至关重要，因为这些技术在追求正义方面继续进步。
标题成为不朽的：未来的健康和医疗旅游市场类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/44087/ doi https://doi.org/10.1108/jtf- 标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div> 神经发育和相关精神疾病中的转录因子：遗传和环境风险因素的潜在收敛 痕量DNA证据的抗污染措施 医学教育中人工智能的范围审查 标题特别重点问题第一部分：癌症治疗中的功能性纳米材料类型文章URL https://clok.uclan.ac.uk/37922/ doi https://doi.org/10.2 纳米颗粒药物递送到靶向乳腺癌脑转移：当前和未来趋势 基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解 不断发展的控制 - chaos连续体：第1部分 纳米疗法靶向脑肿瘤的潜力 DNA在法医学中的作用：全面的评论 负面的幻觉会因环境友好型的数字而加剧： 有丝分裂原和应激激活蛋白激酶1负调节海马神经发生 优化可再生能源微电网系统的...
抽象目的 - 人类正在走向不朽的生活吗？如果是这样，哪些社会领域在实现这一目标中发挥了积极作用？为了理解这一点，该研究探讨了永生与健康和医疗旅游业之间的关系，以寻求它们之间的潜在关系，并最终询问有关这些旅游部门增长的困难问题，以及对他们进行更大监管的潜在需求。设计/方法论/方法 - 采用务实的哲学方法，并通过检查次要来源以及已发表的材料和报告的精致信息，该研究介绍了原始的理论知识以及探索旅游业和人类永生的模型。调查结果 - 本文认为，当今健康和医疗市场的持续增长可能导致一个世界，在我们的世界中，人类主义者和半机器人都在我们的世界中，甚至从智人接管。该研究提出了一个模型，强调了健康和医疗旅游市场的潜在作用，这说明了未来消费者服务的潜力，这些服务可能会进一步推动寻找永生的搜索。因此，这种市场和消费者的欲望是如何（在）直接支持人文对（非人类）不朽生存的渴望的。独创性/价值 - 如今，个人受到健康实践，医疗和化妆品的驱动，并愿意环游世界，以寻找能够执行所需程序或寻求价格更便宜的公司。这项研究提供了对这些复杂关系的新见解，并绘制了健康与医疗实践之间的隶属关系以及不朽的概念。
全面的多摩学分析揭示了预测阿尔茨海默氏病的独特特征
阿尔茨海默氏病（AD）是一种复杂的神经退行性疾病，其特征是进行性认知能力下降，记忆力丧失和日常功能障碍。这是全球痴呆症的最常见原因，影响了数百万个人，并对医疗保健系统和社会造成了重大负担（Brookmeyer等，2007； Nichols等，2022）。AD的病因是多因素的，涉及遗传，环境和表观遗传因素的结合（Breijyeh和Karaman，2020年）。目前，在某些情况下，AD诊断涉及病史，身体检查，神经心理学检查和脑脊液分析的结合。成像是一种支持工具，并有助于排除其他认知障碍的原因。但是，专业人士的全面评估对于准确的诊断至关重要（Rodrigue，2013； Duckure and Dickson，2019； Porsteinsson等，2021）。鉴于这些诊断挑战，了解潜在的生物学过程，并确定可靠的生物标志物以早期检测和准确的诊断对于制定有效的治疗策略和干预措施至关重要。近年来，高通量技术的持续进步为探索分子层的复杂疾病提供了前所未有的机会。这些技术改进不仅增加了可用的OMICS平台的多样性，而且增加了它们的解决方案。虽然对单个OMICS平台的分析提供了独特的视角，并捕获了与感兴趣特征相关的特定分子变化，但这种方法也限制了我们对复杂发病机理基础的完整分子景观的理解。为了解决这一限制，人们对跨多个OMIC平台的数据集成（即“多派”）越来越感兴趣，以全面探索在多个生物学层面上发生的相互作用和变化。多摩s集成旨在捕捉生物系统的更广泛的视野，因此在揭开生物领域的复杂分子相互作用方面具有巨大的希望（Ivanisevic and Sewduth，2023年）。这种知识对于增强我们对驱动复杂疾病（例如AD）的基本机制的理解至关重要，并促进了个性化和有针对性的疗法的发展。在这项研究中，我们介绍了四个OMIC平台的综合分析，包括单核苷酸多态性（SNP），甲基化（CPG），转录组（RNA）和蛋白质组学数据，以表征AD的生物学特征。利用宗教秩序的研究与记忆和衰老项目（Rosmap）（Bennett等人，2012年Bennett等，2012），由被分类为无认知障碍（NCI），轻度认知障碍（MCI）和AD患者的个体组成的个体，我们采用综合疾病的方法来预测每个疾病的状态。随后，我们利用了广义规范相关分析（SGCCA）（Kettenring，1971; Tenenhaus等，2014）的变体来集成四个数据集并识别与广告参与者的多摩学特征。