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注释简介。骨缺损的恢复是患者治疗和康复的关键阶段，但仍然很困难
注释简介。骨缺损的恢复是患者治疗和康复的关键阶段，但对于骨科创伤学家来说，这仍然是一项艰巨的任务。对组织工程方法的需求是由于人体能力有限，骨骼组织的自动化是有限的，尤其是在合并症和老年患者骨组织中。在大多数情况下，骨骼自动植物的使用仍然存在，这与某些限制有关。再生医学的发展和干细胞生物学的研究发现了使用新方法刺激骨组织的可能性。研究人员的特殊兴趣集中在使用中层干细胞及其细胞外囊泡作为优化骨组织再生的策略上。这项工作的目的是基于文学数据，以介绍间充质一百个细胞和exosos在骨缺损治疗中的有效性。材料和方法。在准备审查时，使用了PubMed科学文献和电子图书馆电子库的电子数据库。搜索文学数据是根据关键词进行的：再生医学，骨缺损，外泌体，介体表，再生医学，骨缺损，外泌体，间充质干细胞。结果和讨论。列出了有关间充质干细胞，它们的微侵蚀和外Xosos对骨组织恢复过程的当代数据。结论。有效骨再生的临床需求仍处于高水平。使用间充质干细胞和血液再生方法在恢复骨骼缺陷方面表现出良好的结果，并且对该规则是一个有前途的结果。为在骨缺陷治疗中生产间充质干细胞和外sosos的生产性使用，有必要进一步研究作用机制，评估旋前和临床研究中再生技术数据的有效性和安全性。使用间充质干细胞和无血的再生方法在恢复骨缺损方面表现出良好的结果，并且是一个有前途的方向。关键字：再生医学，骨缺损，细胞疗法，外泌体，介质餐桌细胞，生物发动机，组织工程
科学人工智能：简单问题与困难问题
人工智能科学方面的许多经典著作（主要是 Simon、Langley 及其合作者 3，但最近也有 Schmidt & Lipson、4 Udrescu & Tegmark 5 等人的作品）都集中在简单问题上。对于 Simon 和 Langley 来说，这种方法以心理学论点为前提，即科学认知本质上与常规问题解决相同，只是应用于一组不同的（有时更具挑战性的）问题。因此，他们开发了模拟人类解决问题的算法，并将其应用于科学发现。Chalmers、French 和 Hofstadter 6 批评了这种方法，因为它赋予算法一种问题的表示，而这种表示已经具有最终理论所需的基本原语。换句话说，它回避了表示问题：原语从何而来，我们如何知道我们是否拥有正确的原语？西蒙（与波普尔相反）坚持认为科学发现存在逻辑，但他的逻辑实际上是一种科学问题解决（即优化）的逻辑，而不是问题创造意义上的发现。后者涉及表征学习，但也涉及更深层次的东西，正如我在下面所论证的那样。
咽部电刺激治疗神经源性吞咽困难
气管切开术导管移除是中风后神经源性吞咽困难患者的一个重要结局。及早移除导管有助于康复，因为气管切开术会使患者难以参与其他康复治疗。气管切开术移除还可以使患者更早转出重症监护室，并可能缩短总住院日数并提高生活质量。临床试验和注册证据表明，咽部电刺激可以使中风后神经源性吞咽困难患者更早地移除气管切开术导管。但是，关于其他临床疗效结局的证据（包括误吸程度和吞咽困难的严重程度）尚不明确，因此需要更多证据。因此，对于中风后接受气管切开术的神经源性吞咽困难患者，只有在有特殊安排的情况下才应使用此手术。
一名医学生寻找抗...的出乎意料的困难
起初，我将自己的失败归咎于毫无创意的搜索词：“疫苗不好”、“新冠疫苗的有害副作用”、“不要接种新冠疫苗”、“他们不会告诉你新冠疫苗”。最后一个搜索词让我兴奋了一会儿，0.73 秒内，最上面的结果出现了一篇文章《政府不会告诉你的有关新冠疫苗接种的令人震惊的真相！》1，但当我发现这是一篇讽刺文章时，我的希望很快就破灭了。第二个结果《我们在公众接种疫苗时没有告诉他们什么》2 最初也有一些希望。遗憾的是，这个结果是一个合理的担忧，但并不能满足我的搜索；这篇文章由一名急诊医生撰写，警告患者在接种疫苗前一周感染 SARS-CoV-2 并生病的可能性，并将他们的疾病归咎于疫苗。其余的结果（包括我跳过多页搜索结果时的结果）包括几篇来自知名来源的文章，这些文章围绕如何说服怀疑论者看到光明的主题。
小儿吞咽困难和喂养障碍简介
●每当神经系统和/或神经肌肉系统出现故障时，可能会使安全吞咽所需的许多肌肉不协调。●许多患有脑瘫的儿童（如果不是大多数的孩子）在喂养和吞咽技能方面表现出缺陷。●对于具有更重要的神经/神经肌肉缺陷的人来说，可能会在吞咽的所有阶段看到缺陷●认知中的偶然缺陷也可能导致饮食中的安全性。
![b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。 [1 \ xe2 \ x80 \ x935]已调用贴拟效应，以合理地使根本稳定性，键强或根部二聚体的趋势以及反应选择性。 [1a\xe2\x80\x93b,3,6 8] Besides their importance for a fundamental and generic understanding, the ability to modify radical stability and C C bond strengths at will is also of practical importance in polymer science, in particular, for tuning initiators (like diaryltetracyanoethane based initiators) for the production of commonly used polymers. [2]鉴于原本困难的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'](/simg/8/85dd17d6261b6e94cc36061dd99b1064e159cb07.webp)
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b'The the pationative效应是指有机自由基用两者取代的有机自由基的稳定性，即绘制电子（或绑架者）组和电子donating（或detative）组。[1 \ XE2 \ x80 \ x935]已调用pationative效应，以合理化自由基稳定性，键强或根治二聚化的趋势以及反应选择性。[1A \ XE2 \ x80 \ x93b，3,6 8]除了它们对基本和一般理解的重要性之外，对基于diaryltetracyanoethane的发起人的启动者，对聚合物科学的修改和c c键强度的重要性也具有实际的重要性，这在聚合物科学中也具有调整启动者（例如Diaryltetryltethacyanoethane的发起者）。[2]鉴于原本难度的启动步骤在整体自由基聚合中的重要性，新的和可调的启动方法的发展是'
机器学习辅助的蒙特卡洛在抽样中失败了计算困难问题
为了使这些研究更加系统，并真正评估了方法的性能，重要的是具有良好的基准，即当地MCMC确保很难采样的问题。在90年代初期，必须面对同样的问题，以评估寻找优化或满足性问题解决方案的本地搜索算法的性能[21]。在这种情况下，通过引入研究的随机实例的集合来解决生成良好基准的问题[21 - 24]。随后在数值和分析上都显示了这些随机优化/满足性问题需要在N中成倍缩放，以在某些参数空间的某些区域在足够低的温度下进行适当的采样[2]。因此，它们为采样算法提供了很好的基准。然而，最近将机器学习方法应用于加速抽样的尝试尚未考虑这些基准。在本文中，我们考虑了一个典型的难以样本的随机问题，即随机图的着色，我们表明所有提出的方法都无法解决。我们的结果证实，这类问题是抽样方法的真正挑战，甚至在智能机器学习的动作的帮助下。[20]中研究的模型可能属于此类。此外，我们讨论了一些实际问题，例如学习辅助模型时的模式崩溃，当目标概率分布具有多个峰值时，并且辅助模型仅学习其中一个（或一个子集）。
评估编程学习的困难
摘要本研究探讨了马来西亚理工学院学习编程的学生的挑战和观点。该研究旨在分析学生对解决问题和计划设计（PSPD）的理解，这些因素导致课程表现不佳以及学习环境对他们的表现的影响。我们调查了236名学生，以获取他们对编程教育的人口数据和知识，技能和态度。以上表明控制结构主题在学生中被确定为有问题。此外，该研究确定了一些挑战，包括设计算法，调试和理解编程语法。结果还表明，学生更喜欢更多动手，以应用程序为导向的学习过程，例如小组讨论，配对编程和实验室工作，而不是基于教学的讲座方法。因此，研究的结果进一步揭示了学生对计算思维模块的反应是“正面的，这使学生能够增强他们的问题和程序设计能力。看到这些结果表明，应鼓励某些教学方法，例如通过配对编程和融合计算思维成对的压力学习，以改善编程教育的结果。探索提出了基于证据的策略，讲师可以嵌入其教学中，以帮助减轻学生对编程原则的挣扎和理解。根据Dengler关键字：计算思维，教育，配对编程，理工学，解决问题和程序设计介绍软件和技术领域蓬勃发展，并且繁荣已经创造了对编码技能的需求，这些编码技能无处不在，不仅需要记住语法。学习计划需要培养分析思维，算法推理以及将抽象思想转化为工作代码的能力。在世界各地，编程的掌握变得越来越重要，因为它是当代劳动力市场中最受欢迎的能力之一，并且将来将继续与之相关（Amnouychokanant等人，2021A； Kim＆Lee，2016;工，2016年;该Yyła等，2024）。
共和党的支持和经济困难
在本文中，我们建立了过去几十年来美国最突出的两大社会发展之间的因果关系：阿片类药物泛滥与党派之争和两极分化加剧。根据针对普渡制药公司诉讼的未封存记录，我们发现处方阿片类药物营销存在丰富的地理差异，这是阿片类药物泛滥的准外生源。我们利用这种差异来记录与药物有关的死亡率的显著增加和对公共转移计划的依赖程度的提高。由此引发的经济困难导致受阿片类药物泛滥影响最严重的社区的政治格局发生了重大变化。我们估计，从 2000 年代中期到 2020 年，阿片类药物泛滥持续增加了共和党在众议院、总统和州长选举中的得票率。到 2020 年众议院选举，我们的暴露指标每增加一个标准差，共和党的得票率就会增加 4.6 个百分点。众议院选票份额的提高意味着共和党将在2012年至2020年期间赢得更多席位。
