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石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
对罗非鱼和鸡肉的大量营养素和微量营养素的比较和定量分析.cdr
家禽和肉肉通过提供所有必需的氨基酸和营养物质，在人类营养中起着重要作用，更重要的是，它们在经济上可靠或便宜。这项研究是对罗非鱼和鸡肉中大量营养素和微量营养素进行比较和定量分析的综合方法。目标：评估罗非鱼和鸡肉的营养积极和潜在的健康益处。方法：本研究采用了一种随机抽样方法来收集来自当地市场的多种罗非鱼和鸡肉样品。分析技术，下部测定法（蛋白质分析），用于大量营养素和分光光度准曲的肥皂水（脂肪含量）来确定每种肉类类型的微量营养素（维生素，矿物质和必需痕量元素）。SPSS版本21.0用于将平均值与t检验和概率级别进行比较（p <0.05）。结果：结果表明，与鸡肉相比，罗非鱼肉具有高蛋白质含量，该鸡肉的记录为（22.167±0.44 g）和（分别为18.667±0.66 g）。与记录为（2.5±0.28 g）和（4.7±0.43 g）的鸡肉相比，所有测试样品的脂肪（G）含量较低。罗非鱼和鸡肉样品中矿物质的平均值为1.33±0.06和1.2±0.053 g，这与每个人并没有显着差异。罗非鱼肉具有大量的所有测试维生素。罗非鱼肉显示出更高水平的高品质蛋白质，omega-3脂肪酸，维生素A，B3，B6 C和E以及某些必需矿物质，例如硒，钙，钾，铁，钠和碘。结论：得出的结论是，由于与鸡肉和鸡肉的独特营养属性，个人可以调整饮食以实现特定健康目标并实现平衡的必需营养素。
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
通过大量安全箱子的快速路径计划
摘要 - 我们提供了一种快速算法，用于设计平滑路径（或轨迹）的快速算法，这些算法被限制为位于轴对准框的集合中。我们考虑了这些安全盒子数量较大的情况，并且可以对它们进行基本的预处理（例如找到它们的交叉点）。在运行时，我们迅速在给定的初始位置和终端位置之间建立了平滑的路径。我们的算法设计轨迹始终是安全的，并且每当不存在这种轨迹时都可以检测到不可行的性能。我们的算法基于两个子问题，我们可以非常有效地解决：在加权图中找到最短路径，并解决（多个）凸点最佳控制问题。我们在大规模数字示例上演示了拟议的路径计划者，并提供了有效的开源软件，即快速图。
使用R bioconductor套件进行大量RNA-Seq de ...
pic源顶部：带有samtools的核心分析数据的屏幕截图bam文件pic源底部：samtools github页面https://samtools.github.io/hts-specs/samv1.pdf
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
摘要目的肥胖和疾病发展瑞典（赔率）研究旨在创建一个大量研究体重指数（BMI），腰部C
摘要目的是肥胖和疾病发展瑞典（赔率）研究旨在创建研究体重指数（BMI），腰围（WC）（WC）和体重和WC的变化，与发病率和死亡率有关。参与者的赔率包括4个295 859个人，2 165 048名男性和2 130 811女性，在瑞典同伙和国家注册册中，评估了一次（2 555 098个个体）或更多（1 740 761个人）（1 740 761个个人），总计7733 901体重评估，在17-103岁的年龄为17-103岁的年龄在17-103岁之间，在1963年3月2日（年龄）。有关WC的信息可在152 089名男性和212 658名妇女中获得，其中108 795个重复了有关WC的信息（总计512 273评估）。从国家记录中检索出有关发病率和死亡率的信息，直到2019 - 2021年底，登记册之间有所不同。在所有体重评估中的调查（其中85％是客观衡量的），男性和2001年（1991- 2010年）的中位年份，年龄和BMI（IQR）是1985年（1977-1994）的女性（1991- 2010年），男性为19（18-40岁），男性和30岁（26-36岁）的男性和BMI和BMI 22.9（26-36）（26-36岁）（26-36岁）（23.9-25.9-25.9-25.25.25.24-24-24-24-25。 （21.2–26.1）女性的kg/m 2。正常体重（BMI 18.5–24.9 kg/m 2）在男性评估的67％中存在，女性和肥胖症的64％（BMI≥30kg/m 2）的男性评估和10％的女性中有64％（BMI≥30kg/m 2）。从第一个客观测量或自我报告的当前体重评估到移民，死亡或随访结束的中值（IQR）随访时间为男性的31.4（21.8–40.8）年，女性为19.6（9.3-29.0）年。在随访期间，283 244名男性和123 457名妇女死亡。未来计划的大量样本量和赔率研究的长期跟进将为与常见疾病和死亡原因有关的人体测量指标提供可靠的结果，以及亚组和稀有结果中的新发现。
摘要目的肥胖和疾病发展瑞典（赔率）研究旨在创建一个大量研究体重指数（BMI），腰部C
摘要目的是肥胖和疾病发展瑞典（赔率）研究旨在创建研究体重指数（BMI），腰围（WC）（WC）和体重和WC的变化，与发病率和死亡率有关。参与者的赔率包括4个295 859个人，2 165 048名男性和2 130 811女性，在瑞典同伙和国家注册册中，评估了一次（2 555 098个个体）或更多（1 740 761个人）（1 740 761个个人），总计7733 901体重评估，在17-103岁的年龄为17-103岁的年龄在17-103岁之间，在1963年3月2日（年龄）。有关WC的信息可在152 089名男性和212 658名妇女中获得，其中108 795个重复了有关WC的信息（总计512 273评估）。从国家记录中检索出有关发病率和死亡率的信息，直到2019 - 2021年底，登记册之间有所不同。在所有体重评估中的调查（其中85％是客观衡量的），男性和2001年（1991- 2010年）的中位年份，年龄和BMI（IQR）是1985年（1977-1994）的女性（1991- 2010年），男性为19（18-40岁），男性和30岁（26-36岁）的男性和BMI和BMI 22.9（26-36）（26-36岁）（26-36岁）（23.9-25.9-25.9-25.25.25.24-24-24-24-25。 （21.2–26.1）女性的kg/m 2。正常体重（BMI 18.5–24.9 kg/m 2）在男性评估的67％中存在，女性和肥胖症的64％（BMI≥30kg/m 2）的男性评估和10％的女性中有64％（BMI≥30kg/m 2）。从第一个客观测量或自我报告的当前体重评估到移民，死亡或随访结束的中值（IQR）随访时间为男性的31.4（21.8–40.8）年，女性为19.6（9.3-29.0）年。在随访期间，283 244名男性和123 457名妇女死亡。未来计划的大量样本量和赔率研究的长期跟进将为与常见疾病和死亡原因有关的人体测量指标提供可靠的结果，以及亚组和稀有结果中的新发现。
比较大量木材与钢制建筑结构的碳足迹
大规模木材的结构涉及使用工程木材产品，例如跨层压木材（CLT）和胶层型木材（Glulam），用于梁，柱和面板等结构组件。质量木材在碳固隔方面具有优势，因为木材捕获并在生长过程中存储二氧化碳。另一方面，钢铁是由铁矿石和煤制造的，在生产过程中导致了大量的温室气体排放。但是，钢结构的寿命更长，可以在使用结束时回收，从而有可能降低整体环境影响。这项研究考虑了从物质提取到寿命末期的整个生命周期的质量木材和钢结构结构的比较分析[2]。生命周期评估（LCA）方法可用于量化与每种材料相关的碳排放，并考虑到诸如日志记录，铣削，制造，运输，建筑和拆除等过程。通过检查多种方案和施工类型，该研究旨在全面了解大型木材和钢铁之间选择的碳足迹含义。未来的研究方向可能涉及探索混合构造方法，这些方法结合了质量木材和钢元素，以优化环境性能，同时利用每种材料的优势。此外，可持续林业实践，木材处理技术和钢铁生产过程的进步可以进一步减少两种材料的环境足迹[3]。