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World File Search System房性
原文
方法：这是一项在 PubMed（MEDLINE）、Embase、LILACS、CENTRAL（Cochrane 图书馆）和 Clinicaltrials.gov 数据库中进行的系统评价，针对比较 IVP + IPP 和单独 IVP 与持续性 AF 的随机临床试验。结果是（i）AF 复发； （ii）房性心律失常复发，即房颤、房性心动过速或心房扑动）； （iii）严重临床并发症（即心包积液或心包填塞；窦房结功能障碍或心房食管瘘）； （iv）平均消融时间。分别使用 Cochrane 偏倚风险评估工具 (RoB 2.0) 和 GRADE 评估偏倚风险和证据质量。统计学意义设定为5%，并进行了亚组和敏感性分析。
发布基于人工智能的新型楼宇多联空调
发布搭载人工智能的新型楼宇多联空调 三菱电机株式会社将于 7 月中旬推出一款新型楼宇多联空调，该空调在其综合空调和制冷管理系统中搭载了该公司的人工智能技术“Maisart🄬”*1。这是业界首次在楼宇多联空调中搭载AI*2。通过将可自动设定最佳启动时间的空调制冷综合管理系统“AE-200J”(Ver7.9)与可在酷热天气下提供舒适制冷的楼宇用新型顶级机型“Grand Multi”(8～36马力)多联空调连接起来，“AI智能启动”功能可自动设定最佳启动时间，从而实现舒适的室温而无浪费，有助于提高舒适度和能源效率。 *1 三菱电机的人工智能创造了最先进的技术。
日语_阅读《人工智能的未来：人类、人工智能与创造力》
・每位学生阅读论坛中提交的意见，并在纸质工作表上写下五种令他们印象最深刻的意见。 ・让学生花足够的时间阅读朋友的意见并仔细阅读。 *特意关闭鼓掌功能，让学生在工作表上写下自己的意见，以便学生仔细阅读。 *卡片上的名字被隐藏，以便学生可以不带先入之见地阅读。 ・在工作表上写下自己的意见后，学生打开鼓掌功能并为自己选择的意见鼓掌。显示卡片上的名字，重新排列卡片以便鼓掌，然后将卡片分享给全班。学生在查看谁写了这些意见后发表自己的意见，例如说“我很惊讶那是XX先生的意见”，或“我和XX先生有同样的看法”。
细胞衰老和与年龄有关的疾病 - 预防和治疗靶研究的最前沿〜
衰老与各种器官和组织的功能下降有关，并且对各种日常应力的反应不足会导致与年龄相关的疾病。因此，在老龄化的社会中，衰老是各种疾病和重要研究主题的危险因素。据报道，患有细胞衰老的细胞（衰老细胞）积聚在体内各种组织中，并可能导致生理衰老。此外，已经表明，在转基因小鼠中选择性消除表达P16的细胞可降低与衰老相关的疾病并延长寿命。鉴于这些实验结果，靶向体内的衰老细胞是预防和治疗与年龄相关的疾病的有吸引力的策略。在这篇综述中，我们将总结当前对细胞衰老基本特征及其与年龄相关疾病的关系的知识。我们还将总结新兴的治疗策略，包括消除衰老细胞的药物（消除衰老细胞）和鼻型药物（调节衰老细胞的药物），并引入了最新发现和临床翻译。
观点 通过组织级监管解决人工智能临床决策支持的“房间里的大象”
1 伦敦帝国理工学院全球健康创新研究所，伦敦，英国，2 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计学系，美国马萨诸塞州剑桥，3 盖伊和圣托马斯医院 NHS 基金会信托临床科学计算系，伦敦，英国，4 盖伊和圣托马斯医院 NHS 基金会信托重症监护系，伦敦，英国，5 澳大利亚和新西兰重症监护协会成果和资源评估中心，坎伯韦尔，澳大利亚，6 国王学院医院 NHS 基金会信托神经内科，伦敦，英国，7 伦敦医学成像和人工智能中心，盖伊和圣托马斯医院，伦敦，英国，8 麻省理工学院医学工程与科学研究所，美国马萨诸塞州剑桥，9 贝斯以色列女执事医疗中心肺部、重症监护和睡眠医学科，美国马萨诸塞州波士顿
在致病CD4阳性T细胞中表达的microRNA是...
图1。高度致病性的自身反应性CD4阳性T细胞（CXCR6阳性和SLAMF6阴性）表达miR-147-3p，抑制了趋化因子受体CXCR3的表达，并发挥了致病性。
人工智能与认知科学
Harnad，S。（1990） Kodansha。 3。Matsubara，J。和Kawamura，H。（2019年）。 , 240–246。 McCarthy, J., & Hayes, P. (1969). 从人工智能的角度看一些哲学问题。收录于 B. Meltzer 和 D. Michie (编)，机器智能，4 (第 463–502 页)。英国爱丁堡：爱丁堡大学出版社。 （McCarthy, J. Hayes, P. Miura (译) (1990). 人工智能为什么需要哲学？框架问题的起源和发展。哲学书房） Searle, J. (1980). 思想、大脑和程序。行为与脑科学，3，417–457。 Shanahan, M. (1997). 解决框架问题。马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。 Silver, D., Huang, A., Maddison, CJ、Guez、A.、Sifre、L.、van den Driessche、G.、...... Hassabis、D. (2016)。利用深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏。《自然》，529，445–446。Watanabe、A. 和 Yasuki、K. (2007)。Bonanza 与游戏大脑：最强的将棋软件会超越人类吗？角川书店 Yamamoto、K. (2017)。人工智能是如何超越大师的？ ─最强将棋AI开发者Ponanza教授
人工智能工厂安全可靠性评估指南
........................................................................................................................... 81 图 3-20 层次化质量保证中使用质量与外部质量项目设置的定位 ...................................................................................................... 83
负责任的人工智能代理的社会接受度
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