NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2):确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置,这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险,可能会迁移,使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂,取决于特定地点的考虑因素,例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者:Bryan Harre,NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni,美国 NRL 博士 日期:2022 年 11 月 9 日,星期三 时间:太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接,请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案,可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具,可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题:可持续的弹性修复演讲者:ITRC 日期:2022 年 11 月 17 日时间:太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会:https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息,请查看 ITRC 关于此主题的报告:https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集:现在到 2022 年 11 月 16 日链接:https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新:2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地,活动举办批准将决定最终日期和地点。
结直肠癌(CRC)是近年来全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一,主要起源于结肠或直肠的粘膜组织,并有可能快速发展为侵袭性癌症。它的发病机理很复杂,涉及许多因素,包括遗传背景,生活方式和饮食习惯。早期检测和治疗是提高CRC患者存活率的关键。然而,普遍的问题是患者可以严重抵抗治疗,这大大增加了治疗的复杂性和挑战。因此,揭开和克服CRC的抵抗力已成为研究的重点。线粒体(细胞的能量中心)在细胞代谢,能量供应和凋亡过程中起着至关重要的作用。在CRC中,线粒体功能障碍不仅会损害正常的细胞功能,还会促进肿瘤耐药性。因此,对线粒体功能障碍与CRC发育机制之间的关系有深入的了解,以及促进对化学疗法药物抗药性的机制,对于靶向疗法的发展,增强药物效率以及改善患者寿命的治疗效果和质量至关重要。
摘要背景:儿童期1糖尿病(T1DM)是一种自身免疫性疾病,发病率增加,但对触发自身免疫过程的事件知之甚少。大多数时候,这些过程始于产前和出生时期。因此,这项研究旨在研究儿童T1DM的产前和新生儿危险因素。方法:该病例对照研究是针对T1DM儿童进行的,他们提到第17届Shahrivar儿童医院。对照组由病例组的健康兄弟姐妹组成。使用包括母体和新生儿特征的形式收集数据。通过SPSS中的描述性统计报告了数据。分别使用了定量和定性变量对T1DM开发的影响,分别使用了逻辑回归和卡方检验。结果:怀孕期间出生体重,出生身高和母体体重增加与T1DM有显着关系(分别为1.23、2.57和1.14)。此外,妊娠高血压(OR = 5.27),新生儿黄疸(OR = 3.42),剖宫产(OR = 2.06)与非出生儿童(OR = 2.32)和T1DM之间存在显着关系。此外,膜,母体尿路感染和非囊肿性母乳喂养的过早破裂与T1DM(OR = 4.37、3.94和2.30)具有显着关联。产妇年龄,性别,新生儿呼吸道疾病,早产和新生儿感染和T1DM之间没有统计学上的显着差异(P> 0.05)。结论:产前和新生儿危险因素在TIDM的发生中可能具有重要作用。因此,考虑这些危险因素可能会对T1DM产生预防作用。
糖尿病(DM)仍然是全球死亡的重要原因,对全球公共卫生造成了重大负担。根据国际糖尿病联合会的数据,与2011年报告的3.66亿例病例相比,到2030年,DM患者的数量预计将增加50%。dm引起了各种并发症,导致器官损害,例如心脏和肾脏,最终导致生活质量降低,并增加了早死亡的速度。例如,患有糖尿病的人患心血管死亡率的风险更高。DM的发展涉及多种因素,并提出了几种临床风险因素,包括超重或肥胖。然而,其他几个潜在因素对DM发病机理的影响仍然尚无定论。在遗传水平上,具有DM家族史可以提高发展病情的风险,并且已确定有500多个遗传基因座与DM相关。早期努力发现与糖尿病并发症相关的基因依赖于家庭连锁分析,候选基因研究易受假阳性的敏感性以及全基因组关联研究(GWAS)受样本量约束的范围。检测非常容易受到疾病的人可能有助于预防疾病。然而,DM并发症的遗传决定因素尚未得到充分理解。该研究主题涵盖了30项研究的集合,这些研究探讨了糖尿病的各个方面及其并发症。特别是,它包括15项研究,研究了与糖尿病及其并发症相关的流行病学特征和危险因素。此外,五项研究分析了与糖尿病和糖尿病并发症发病机理有关的潜在生化标志物,七项研究评估了预测糖尿病及其并发症的遗传信息,以及评估治疗方案的三项研究。
1 日内瓦大学儿科肿瘤学和血液学 CANSEARCH 研究平台,瑞士日内瓦 1205;nicolas.waespe@ispm.unibe.ch(NW);sven.strebel@ispm.unibe.ch(SS);simona.mlakar@unige.ch(SJM);tiago.nava@unige.ch(TN)2 伯尔尼大学社会与预防医学研究所,瑞士伯尔尼 3012;claudia.kuehni@ispm.unibe.ch 3 伯尔尼大学细胞与生物医学科学研究生院(GCB),瑞士伯尔尼 3012 4 伯尔尼大学健康科学研究生院(GHS),瑞士伯尔尼 3012 5 查尔斯-布鲁诺癌症中心,CHU Sainte-Justine 研究中心,儿科系,加拿大魁北克省蒙特利尔 H3T 1C5; maja.krajinovic@umontreal.ca 6 加拿大蒙特利尔 CHU Sainte-Justine 儿科系临床药理学部,魁北克省蒙特利尔 H3T 1C5,加拿大 7 加拿大蒙特利尔大学医学院药理学系,魁北克省蒙特利尔 H3T 1J4,加拿大 8 伯尔尼大学医院内科学系儿科血液学/肿瘤学分部,瑞士伯尔尼 3012 伯尔尼 9 日内瓦大学医院妇女、儿童和青少年部,儿科肿瘤学和血液学分部,瑞士日内瓦 1205 * 通讯地址:Marc.Ansari@hcuge.ch;电话:+41-79-553-6100
量身定制的数字游戏化对于提高学生参与度和学习成果具有重要意义。然而,越南讲师对它的采用仍然有限。这项定性研究调查了他们不愿接受量身定制的数字游戏化的原因,并探讨了文化因素的作用。研究人员对越南六所大学的讲师进行了采访。研究结果显示,讲师们更喜欢传统的教学方法,因为他们熟悉这些方法并认为这些方法有效。采用的障碍包括感知到的复杂性、缺乏培训和对内容开发的担忧。此外,还发现等级制度、游戏感知和集体主义等文化因素显著影响讲师对游戏化的态度。这项研究对阻碍越南大学采用数字游戏化的复杂挑战和因素提供了至关重要的见解,为制定有针对性的干预措施提供了信息,以促进数字游戏化成功融入越南环境。
我们采用多国多部门新凯恩斯主义模型来分析推动大流行时代通货膨胀的因素。该模型结合了部门特定冲击和总体冲击,这些冲击通过全球贸易和生产网络传播并产生供需失衡,从而导致通货膨胀和溢出效应。基线定量分析匹配了美国、欧元区、中国和俄罗斯等样本国家的总体和部门价格和工资变化。我们的研究结果表明,供应链瓶颈引发了 2020 年的通货膨胀,随后 2021 年至 2022 年总需求冲击推动价格飙升,能源价格上涨加剧了这一情况。JEL 分类:E2、E3、E6、F1、F4 关键词:通货膨胀、国际溢出效应、全球生产网络 _________________ Giovanni:纽约联邦储备银行,CEPR(电子邮件:julian.digiovanni@ny.frb.org)。Silva:波士顿联邦储备银行(电子邮件:asilvub@gmail.com)。 Kalemli-Özcan:布朗大学、CEPR、NBER(电子邮件:sebnemkalemli-ozcan@brown.edu)。Yıldırım:哈佛大学、Koç 大学(电子邮件:muhammed_yildirim@hks.harvard.edu)。作者感谢讨论者 Gianluca Benigno、Mishel Ghassibe、Andrea Raffo、John Romalis、2023 年意大利银行-欧洲央行-世界银行“全球经济中的贸易、价值链和金融联系”研讨会的参与者、《国际经济学杂志》国际经济学暑期学校(2023 年版)、澳大利亚储备银行年会(2023 年)和第 8 届 NBU-NBP 年度研究会议(2024 年)的深刻评论。本文介绍了初步研究结果,并分发给经济学家和其他感兴趣的读者,仅用于激发讨论和征求评论。本文表达的观点为作者的观点,并不一定反映纽约联邦储备银行或联邦储备系统的立场。任何错误或遗漏均由作者负责。如需查看作者的披露声明,请访问 https://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr1080.html。
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是世界上最常见的慢性肝病 (1)。在没有酒精过量使用和其他导致肝脏脂肪变性的原因的情况下,如果脂肪饱和度超过肝脏重量的 5% (2),即可诊断为 NAFLD。NAFLD 可发展为 NASH (非酒精性脂肪性肝炎)、晚期纤维化、肝硬化,并最终发展为肝细胞癌 (3)。全球 NAFLD 的发病率估计为 25%,而美国的 NAFLD 病例数呈上升趋势,从 2015 年的 8300 万增加到 2030 年的 1.01 亿 (4)。NAFLD 主要发生在中东和南美洲 (5)。伊朗 NAFLD 的发病率估计为近 33.9%,伊斯法罕 39.3% 的人口患有此病 (6-8)。此外,由于肥胖症的流行,全世界患 NAFLD 的人口正在增加(9)。NAFLD 可导致原发性胰岛素抵抗,也可能是胰岛素抵抗的结果,因此它与代谢综合征的组成部分密切相关,包括肥胖、胰岛素抵抗、血脂异常和高血压(10)。此外,糖尿病前期个体患糖尿病的风险最高可增加两倍。胰岛素抵抗是糖尿病病理生理的主要因素(11-13),在 NAFLD 和糖尿病之间很常见(14)。动脉粥样硬化是一种持续的炎症过程,导致动脉壁上形成斑块。动脉粥样硬化形成的病理生理是多因素的;尽管如此,所有过程都是由于促炎、内皮床功能障碍和氧化应激相互作用而发生的(15、16)。查阅文献显示,胰岛素抵抗与动脉粥样硬化形成之间存在直接而重要的关联。鉴于此,胰岛素抵抗与血清中促炎因子(如白细胞介素 1 (IL-1)、IL-6 和肿瘤坏死因子 α (TNF- α))以及导致氧化应激的自由氧自由基水平升高有关。此外,在胰岛素抵抗患者中,不适当的血小板聚集和动脉内膜中层钙斑块沉积导致内皮功能障碍已得到充分阐明(17)。理论上,由于在 NAFLD 和糖尿病前期中都可以检测到胰岛素抵抗的痕迹,两者的巧合可能使个体越来越容易患上 CVD。最近对 7 年间 34,000 名患有 NAFLD 和胰岛素抵抗的患者进行的荟萃分析发现,NAFLD 和胰岛素抵抗使 CVD 死亡和发病的风险增加了 65%。事实上,NAFLD 患者最常见的死亡原因是心血管原因(18)。尽管如此,研究 NAFLD 和糖尿病前期对 CVD 发病率影响的研究者数量有限,本回顾性病例对照研究旨在评估这一问题。
端粒是由保护蛋白和串联重复DNA序列组成的染色体末端的动态复合物。在绝大多数癌细胞中,端粒长度由端粒酶(一种延长端粒的酶)维持。端粒酶激活,这允许不控制细胞增殖。大约90%的人类恶性肿瘤显示端粒功能障碍和端粒酶重新激活;结果,端粒酶激活在恶性肿瘤的途中起着特殊的作用。本综述了解端粒和端粒酶的结构和功能,端粒酶激活的机制在肿瘤发生,生物标志物和治疗靶标中。针对端粒酶的治疗策略,包括反义寡核苷酸,G-四链体稳定剂,免疫疗法,小分子抑制剂,基因疗法,端粒酶 - 反应性药物释放系统,在抗蛋白酶和临床设置中显示了有望。端粒生物学的进步不仅阐明了端粒,端粒酶和癌症进展之间的复杂相互作用,而且还开放了针对创新的,有针对性的癌症疗法的途径。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
