摘要 目的:钠-葡萄糖协同转运蛋白-2 (SGLT2) 抑制剂除了降低血糖外,还可以改善脂质组。本研究检查了 SGLT2 抑制剂恩格列净如何影响患有高甘油三酯血症的 2 型糖尿病 (T2DM) 患者的甘油三酯。材料和方法:这项前瞻性研究于 2020 年在伊朗霍拉马巴德的 Shahid Rahimi 医院内分泌诊所进行。采用方便抽样法纳入了 38 名患者。从临床医疗档案中收集患者信息,包括年龄、性别、体质指数 (BMI)、空腹血糖 (FBS)、糖化血红蛋白 (HbA1c)、餐后 2 小时血糖、血清甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白 (HDL)、低密度脂蛋白 (LDL)、血清胰岛素水平、血清肌酐天冬氨酸氨基转移酶 (AST)、丙氨酸氨基转移酶 (ALT)、血压和尿白蛋白,并使用 SPSS 软件版本 22 中的配对 t 检验进行比较。结果:使用恩格列净治疗后,BMI、微量白蛋白尿、BUN、FBS、餐后 2 小时血糖和 HbA1c 均显着改善(P <0.05)。血脂方面,恩格列净治疗后甘油三酯、胆固醇、LDL水平明显改善(P<0.05),HDL水平升高,但差异无统计学意义,HbA1c与HDL(P=0.183)或甘油三酯(P=0.947)水平无线性相关性。结论:恩格列净除具有降糖作用外,还可改善2型糖尿病患者的甘油三酯和胆固醇水平,降低BMI、血压、BUN、微量白蛋白尿。关键词:2型糖尿病、血脂异常、钠-葡萄糖协同转运蛋白2抑制剂、恩格列净
(1) Overview of Operating Results ................................................................................................................... 2 (2) Overview of Financial Position .................................................................................................................. 2 (3) Overview of Cash Flows ............................................................................................................................. 3 (4) Future Outlook ............................................................................................................................................ 3 2.Basic Approach to Selection of Accounting Standards ...................................................................................... 4 3.Consolidated Financial Statements and Notes .................................................................................................... 5
该过程...............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
引言 - 在发现[1,2]一个多世纪后,超导性仍然是凝聚态物理学中最深入研究的主题之一,与物质的最基本描述具有深厚的联系[3-6]。这种宏观量子现象的特征在于零电阻,而希格斯则缩合光子大量[3,5,7]以下[3,5,7]低于某些临界温度t c。由具有较小相关效应的良好金属产生的超导体(常规的低t c超导通孔)。在BCS理论中,由于电子之间有效的吸引力,这一现象源于费米表面(FS)的不稳定性。最初,声子的交换介导了该效果。在密切相关的费米子系统(例如繁重的费米子[9,10]和高t c超导性[11-15]中,发现非常规超导性具有淋巴结间隙[11-15],强调了其他玻色子也可能负责配对。在非常规的超导体[16]中,配对机制通常涉及复杂的相互作用,例如自旋波动,电子相关性或轨道效应,导致非平凡的对称性和动量依赖性超导差距。在高t c铜矿中,通过相位敏感的测量结果建立了FS上差距中的节点[17],以确保间隙是具有D x 2-2-y 2波对称性的旋转单元。此外,已经预测并观察到了巡回铁磁体中的p波,可能是p波,旋转三芯对配对[18-22]。最后,已广泛考虑了磁化绝缘体异质结构和各种无间隙的效率系统的镁介导的非常规的超导性[23 - 37]。
摘要。用于调查,评估和预期气候变化,已经设计了数十个全球气候模型(GCM),每种都对地球系统进行建模略有不同。要从不同的模拟和输出中提取强大的信号,通常将模型收集到多模型集合(MME)中。然后以各种方式汇总这些内容,包括(可能加权的)多模型手段,中值或分位数。在这项工作中,我们引入了一种称为“ alpha Pooling”的新概率聚合方法,该方法构建了一个累积的累积分布函数(CDF),旨在在校准(历史)期间更接近参考CDF。然后可以使用聚合的CDF来对原始气候模拟进行偏置调整,因此进行“多模型偏置校正”。在实践中,每个CDF都是根据取决于参数α的非线性转换而转换的。然后,将重量分配给每个转换的CDF。此权重是CDF紧密度与参考转换的CDF的增加功能。键合的键是一个参数α,它描述了转化的类型,因此汇总的类型,将线性和对数线性池化方法均赋予。我们首先确定α池是通过验证某些最佳特性来适当的聚集方法。然后,着重于西欧温度和降水量的气候模型模拟,为了评估α汇合的性能,以针对当前可用的方法(包括多模型平均值和加权变体)的性能。基于重新分析的评估以及完美的模型实验以及对气候模型集的灵敏度分析。我们的发现证明了所提出的合并方法的优越性,表明α池提出了一种结合GCM CDF的有效方法。这项研究的结果还表明,我们对多模型偏置校正的CDF合并策略的独特概念是通常的by-GCM-GCM偏置校正方法的可靠替代方法,可以一次允许处理和考虑几种气候模型。
2022 2023 2024净资产93.25亿日元13,0.55亿日元252.49亿日元总资产37,0.93亿日元58.888亿日元,价格为7.451亿日元74,511亿日元74,511亿日元7.451亿日元 - - - - - 运营-200万日元-2,200万日元-27亿日元-17亿亿美元,Yen Yen 100亿日元8500万日元8.5亿Yen Yen Yen Yen Yen 85亿Yen Yen Yen Yen Yen Yen 8.5亿Yen Yen Yen Yen Yen 8.5亿Yen Yen Yen Yen Yen 8.5亿日元6.28亿日元
在本文中,提出了一个新的入侵检测系统(IDS)来处理分布式拒绝服务(DDOS)攻击。提出了一种基于Harris Hawks优化(HHO)和蜻蜓算法(DA)的组合算法,以选择相关功能,并消除NSL-KDD数据集中的无关和冗余特征。提取的特征呈现给多层感知器(MLP)神经网络。该网络(作为分类器)将网络流量分为两个类别,即正常和攻击类别。在入侵检测领域中使用两个标准和广泛使用的数据集评估所提出的模型的性能:NSL-KDD和UNSW-NB15。模拟的结果清楚地表明了在关键评估标准(例如准确性,精度,回忆和F量)方面,与以前的方法相比,所提出的方法的优越性。具体而言,所提出的方法在这些指标中分别显示出96.9%,97.6%,96%和96.8%的改善(与基线方法相比)。这些改进的主要原因是合并算法智能选择最佳特征并降低数据尺寸的能力。这种仔细的功能选择使MLP神经网络可以专注于关键信息,提高分类准确性并最终提高入侵检测系统的性能。这项研究表明,将优化算法和机器学习结合起来效果很好。因此,它有效地应对DDOS攻击。它可以导致更好的入侵检测系统。这些系统将更有效,准确。
梳理干草堆:使用1个组合的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3 Gordon C. Adams 1,2 1,2,†,,Jamie E. Devlin 3,†,Erik Klontz,Erik Klontz,MD,Phd 3,4,Phd 3,4,Rachel A. Lachel A. Lach a.Laing 1,John A.4 Branda, MD 3,4 , Navid Chowdhury 3 , SunYoung Kwon 1 , Pardis C. Sabeti, MD, DPhil 2 , Elyse 5 Stachler, PhD 2 , Vamsi Thiriveedhi 3 , Erica S. Shenoy, MD, PhD 1,4,5 , Jacob E, Lemieux, MD, 6 PhD 1,2,4, ‡ , Sarah E Turbett,MD 1,3,4,‡7 8†联合第一位作者对论文也同样贡献。9‡共同培训对论文的贡献也同样贡献。10 11分支机构:12 1传染病司,美国马萨诸塞州波士顿13号马萨诸塞州综合医院医学系。14 2美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所。15 3美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院病理学系。16 4美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。17 5感染控制单元,美国马萨诸塞州波士顿的弥撒一般性杨百翰。18 19关键字:流感,H5,鸟类流感,监视测试20
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