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World File Search System引用
引用Wei T，Zhu Z，Liu L，Liu B，Wu M，Zhang W，Cui Q，Liu F和Zhang R（2023）循环水平的细胞因子和心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）是影响心脏和/或血管的疾病簇，是全球死亡和残疾的最大原因。在2019年，据估计，1,790万死亡归因于CVD，这是全球死亡的第一个主要原因（1）。CVD具有复杂的病因，并且在明显的症状事件发生前经常发展数十年。早期干预对于降低CVD的发病率和死亡率至关重要，这将对公共卫生负担产生深远的影响。因此，对不同危险因素的因果效应（尤其是在微观和分子水平上）的因果关系的改进，可以重新预防策略，并为CVD的治疗干预提供新的靶标。细胞因子在调节炎症反应，改变血管收缩和阻碍内皮依赖的血管舒张方面起关键部分，因此，它们可能提供预防CVD的潜在靶标（2）。广泛的流行病学证据已经证明了细胞因子与CVD之间的密切关联。例如，一项包含29个队列研究的荟萃分析表明，几种细胞因子，例如白介素6（IL-6），IL-18和肿瘤坏死因子α（TNF-a），每种都与发展冠状动脉疾病（CAD）的风险（CAD）相关，在近似log-log-log-fistry-lorig-dipplist fivestion危险中，传统的风险是独立于传统的（3）。另一项涉及17,180名个体的研究发现，单核细胞趋化蛋白1（MCP-1）的循环水平与中风长期风险的正相关（4）。然而，经典的观察设计容易逆转因果关系，并混淆了促进因果的推论，并且对细胞因子干预进行临床试验具有挑战性。Mendelian随机化（MR）是一项可靠的技术，可以解决上述观察性研究伴随的局限性，并通过将遗传变异作为工具变量（IVS）提供了最高水平的证据层次结构（5）。此方法，当满足某些假设时，可以确定
如何引用本文：Vasudeva A、Sheikh NA、Sahu S。通过远程医疗和人工智能增强的国际功能、残疾和健康分类用于评估功能性残疾。J Family Med Prim Care 2021；10：3535-9。
建议的工作流程 建议的工作流程是，该人应该在网站上申请证书，该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头，其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论，即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件，AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案；使用远程医疗来衡量能力和绩效，这可能取决于环境和社会规范
引用Sultana Gnn，Akter F，Israfil SMH，Ray UC，Jahan RA，Ali MS，Din SA，Din SA，Rahman S，Halim R和Alam R和Alam MS（2023）血清CEL
到2020年底，乳腺癌已成为世界上最常见的癌症，有780万妇女在过去的五年中诊断出来（1）。在全球范围内，乳腺癌需要比其他任何恶性肿瘤的妇女生活中的残疾调整年（达利人）。在2020年，乳腺癌在世界大多数国家的发病率和死亡率上排名第一（2）。在孟加拉国，情况是可比的。根据Globocan（全球癌症天文台）2020年的报告，在美国被诊断出13,028例新的乳腺癌病例（19％），其中6,783例屈服于该疾病，使其成为女性中最常见的癌症（3）。诊断时的临床阶段是乳腺癌中最重要的生存预测因子之一。延迟疾病检测的生存率较低（4）。 因此，如果发现该疾病足够早，我们可以最大程度地减少死亡率，因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。 因此，筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法（5）。 当前，有几种乳腺癌临床诊断的方法。 有些是侵入性的，而另一些则是无创的。 乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。 然而，由于无法检测到小肿瘤，尤其是在乳房密集的妇女中，其效率和精度一直存在争议（6）。延迟疾病检测的生存率较低（4）。因此，如果发现该疾病足够早，我们可以最大程度地减少死亡率，因为早期乳腺癌治疗可能是相当有益的。因此，筛选分子标记物是一种早期发现乳腺癌并治疗疾病的一种方法（5）。当前，有几种乳腺癌临床诊断的方法。有些是侵入性的，而另一些则是无创的。乳房X线摄影是早期发现乳腺癌的最广泛使用的非侵入性技术之一。然而，由于无法检测到小肿瘤，尤其是在乳房密集的妇女中，其效率和精度一直存在争议（6）。CA 15-3用于评估对侵入性乳腺癌治疗的反应并鉴定疾病复发。因为CA 15-3不是很具体，因此不能用作女性的标准乳腺癌测试（7）。监测转移性阶段4乳腺癌，在极少数情况下，检测患有早期乳腺癌治疗的患者的复发是CA 27.29测试的两种最普遍用途（8）。转移性乳腺癌可以用高水平的CA125表示。由于CA125水平和癌症之间缺乏清晰度，该测试并不能用作筛查工具（9）。癌胚抗原（CEA）测试不是实用的乳腺癌筛查工具；相反，它用于确定癌症的预后，治疗结果和复发。由于其敏感性低和特异性，美国临床肿瘤学会目前建议不要将CEA用于常规的乳腺癌筛查（10）。这表明这些变量在很大程度上用于评估晚期乳腺癌的治疗成功
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。 “高通量
引用黄，Tony P.，Zachary J. Heins，Shannon M. Miller，Brandon G. Wong，Pallavi A. Balivada，Tina Wang，Ahmad S. Khalil等。“针对单核苷酸 - 吡啶二酰胺PAM的紧凑型Cas9变体的高通量连续演变。”nat Biotechnol 41，no。1（2022）：96-107。doi：10.1038/s41587-022-01410-2
引用本文：Thomas KF Chiu、Benjamin Luke Moorhouse、Ching Sing Chai 和 Murod Ismailov (2023)：教师支持和学生学习动机
摘要 随着人工智能 (AI) 技术的进步，它将不可避免地给课堂实践带来许多变化。然而，教育领域的人工智能研究与教学观点或教学方法的联系较弱，特别是在 K-12 教育领域。人工智能技术可能使有上进心和先进的学生受益。需要了解教师在课堂上使用人工智能技术调解和支持学生学习方面所起的作用。本研究使用自我决定理论作为支撑框架，调查教师支持如何调节学生专业知识对需求满足和使用人工智能技术学习的内在动机的影响。这项实验研究涉及 123 名 10 年级学生，并在实验中使用聊天机器人作为基于人工智能的技术。分析表明，使用聊天机器人学习的内在动机和能力取决于教师支持和学生专业知识（即自我调节学习和数字素养），教师支持更好地满足了关联性需求，而不太满足自主性需求。研究结果完善了我们对自我决定理论应用的理解，并扩展了人工智能应用和教学实践的教学和设计考虑。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。
通过将光结合到下波长体积，光力学的微腔可以大大增强光和机械运动之间的相互作用。但是，这是以增加光损耗率的成本。因此，将基于微腔的光力系统放置在未解决的边带机制中，以防止基于边带的地面冷却。减少此类系统光损耗的途径是设计腔镜，即与机械谐振器相互作用的光学模式。在我们的工作中，我们分析了这样的光力学系统，其中其中一个镜子与频率很大，即悬挂的Fano镜子。此光力学系统由两种光学模式组成，这些光学模式与悬挂的Fano镜子的运动。我们制定了一个量子耦合模式描述，其中包括标准色散光学耦合以及耗散耦合。我们在线性状态下求解了系统动力学的兰格文方程，表明即使腔本身不在解析的边带机制中，但可以从室温下进行冷却，而是通过强光模式耦合来实现有效的侧带分辨率。重要的是，我们发现，需要针对有效激光衰减来适当分析腔输出光谱，以推断机械谐振器的声子占用。我们的工作还可以预测如何通过工程化Fano Mirror的特性来达到基于FANO的微博中非线性量子光学机械的制度。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Blöbaum，L。，Torello Pianale，L.，Olsson，L。等（2024）。量化微生物鲁棒
抽象背景微生物必须对其环境变化做出反应。分析函数的鲁棒性（即性能稳定性）这种动态扰动在实验室和工业环境中都引起了极大的兴趣。最近，一种能够评估各种功能的鲁棒性的定量方法，例如在不同条件，时间范围和种群中为在96孔板中生长的微型ISM开发了各种功能的鲁棒性。在微静电板中，环境变化缓慢且未定义。动态微型单细胞培养（DMSCC）实现了微环境的精确维护和操纵，同时使用活细胞成像随着时间的推移跟踪单细胞。在这里，我们将DMSCC和鲁棒性量化方法结合在一起，以评估在几秒钟或几分钟内发生变化的性能稳定性。结果，酿酒酵母CEN.PK113-7D，具有用于细胞内ATP水平的生物传感器，暴露于葡萄糖盛宴饥饿周期，每种状况在20小时内持续1.5至48分钟。开发并应用了半自动图像和数据分析管道，以评估种群，亚种群和单细胞分辨率的各种功能的性能和鲁棒性。我们观察到特定生长速率的降低，但振荡间隔更长的细胞内ATP水平增加。持续48分钟振荡的细胞表现出最高的平均ATP含量，但随着时间的流逝，稳定性最低，在人群中的异质性最高。结论所提出的管道使随着时间的时间和种群内的动态环境中的功能稳定性进行了研究。该策略允许并行化和自动化，并且很容易适应新的生物，生物传感器，培养条件和振荡频率。对微生物对不断变化环境的反应的见解将指导应变开发和生物处理优化。关键词酿酒酵母，种群异质性，动态环境，尺度降低，生物传感器，活细胞成像，微流体单细胞培养，营养振荡