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硒缺乏疾病的批判性分析
重要的硒是用于骨骼和心血管健康的主要租赁。按时开始时，硒补充剂已被证明是预防某些疾病的成功干预措施。此外，在病毒感染的背景下，硒在免疫功能中的作用越来越重要，含有辅助性。保持足够的硒水平不仅可以改善个人健康结果，而且还可以在旨在减轻病毒大流行的公共卫生策略中发挥作用[1-3]。Seleni UM预防神经退行性疾病的能力进一步受到其神经保护性的影响。治疗和危险量之间的较小范围使小心的盐分和剂量必不可少。为了提高补充硒对预防和治疗慢性疾病的广泛影响，需要长期临床研究[1,4,5]。
研究论文对 X 射线在精准疾病中的作用的批判性分析
摘要 X 射线是当今治疗管理中的一项基本技术，可诊断多种疾病并决定正确的处方剂量以改善患者的生活。本文旨在探索 X 射线作为诊断工具在疾病过程中的功能及其对治疗程序的影响，特别关注真实图像在制定药物治疗方案中的作用。通过文献综述和研究案例，我们研究了 X 射线诊断在肺炎、骨折和骨质疏松症等多种疾病的药物管理中的作用。本研究强调了药剂师的团队合作，根据放射图像的特点个性化调整药物治疗方案，这是准确成像和准确药物治疗之间完美联系的标志。医疗环境中的这种综合功能不仅改善了设备的诊断功能，而且还改善了为患者提供最佳治疗的功能，强调将改进的成像技术与最佳药物管理策略相结合。关键词：X 射线技术、疾病诊断、药理管理、医学成像、放射学、诊断准确性、成像方式、临床结果、药物监测、放射成像、药房实践 *通信作者：电子邮件：mgahtani@kau.edu.sa 收到日期：2024 年 7 月 2 日 接受日期：2024 年 8 月 5 日 DOI：https://doi.org/10.53555/AJBR.v27i3.1625 © 2024 作者。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 国际许可 (CC BY-NC 4.0) 条款发布，允许在任何媒体中进行非商业性无限制使用、分发和复制，但必须提供以下声明。 “本文已发表在《非洲生物医学研究杂志》上” 简介 荧光透视或 X 射线成像方法于 19 世纪末引入，至今仍是医学界最有用的诊断工具之一。它提供了一种非侵入性的方法，可以有效地描绘身体内部部位，尤其是骨骼和胸部器官，这对于诊断骨折、感染、肿瘤和肺部疾病至关重要。它是
对批判性推理的基准测试LLM
大语言模型（LLM）批评和完善推理的能力对于他们在评估，反馈提供和自我完善中的应用至关重要。本文介绍了C ritic B Ench，这是一个综合基准，旨在评估LLMS批评和纠正其跨各种任务的推理的能力。c ritic b ench包括五个推理领域：数学，commensense，象征性，编码和算法。它编译了15个数据集，并结合了来自三个LLM家族的重音。利用C ritic b ench，我们评估和剖析了17个LLM在生成，批评和校正推理中的表现，即GQC推理，并分析影响LLM批判性推理的关键因素。我们的发现揭示了：（1）GQC能力中的线性关系，以批判性的训练显着增强了表现； （2）依赖于任务和校正效率的任务变化，面向逻辑的任务更适合纠正； （3）随着模型大小增加而减小的GQC知识不一致； （4）一种有趣的模型间批判模式，在批评较弱的模型方面，更强大的模型更能更好，而较弱的模型可以超越其自我评价中的更强的模型。我们希望这些对LLM的细微批评的见解将进一步促进LLM批评和自我改善1。
对安全强化学习的批判性评论...
摘要 - 现代智能电力系统中分布式能源资源（DER）的高渗透引入了电力部门的不可预见的不确定性，从而增加了电力系统的运行和控制的复杂性和难度。作为一种尖端的机器学习技术，近年来已广泛实施深入的加固学习（DRL），以处理电力系统的不确定性。但是，在关键基础架构（例如电力系统）中，安全问题始终获得重中之重，而DRL可能并不总是满足电力系统运营商的安全要求。安全加固学习的概念（安全RL）正在成为克服电源系统操作和控制中常规DRL的缺点的潜在解决方案。本研究对重点是安全RL的最新研究工作进行了严格的评论，以得出电力系统控制政策，同时考虑了电网的独特安全要求。此外，这项研究突出显示了在电力系统领域内的不同应用中应用的各种安全RL算法，从单网格连接的电力转换器，住宅智能家居和建筑物到大型配电网络。对于所有概述的方法，还提供了有关其瓶颈，研究挑战的讨论以及电源系统应用程序的操作和控制机会。本评论旨在支持安全RL算法领域的研究，在DERS的高度不确定性中，采用安全性限制的智能电力系统操作。
文章 探索生成人工智能对高等教育学生利用图书馆资源的影响 批判性审查 Lynsey Meakin
在高等教育领域，生成人工智能 (GenAI) 已成为一种革命性的影响，它塑造了学生获取和使用图书馆资源的方式。本研究探讨了 GenAI 对高等教育 (HE) 学生的学术图书馆体验可能产生的积极和消极影响之间的复杂平衡。研究将考虑通过使用生成人工智能可能提供的增强发现和检索、个性化和参与度、简化研究流程以及数字素养和信息评估等关键方面。我们将通过 Davis 等人于 1986 年提出的技术接受模型 (TAM) 的理论框架来研究使用 GenAI 为高等教育学生带来的这些潜在优势，该模型表明感知有用性和感知易用性是决定用户接受和利用技术的关键因素。在评估 GenAI 对高等教育学生使用图书馆资源的影响之前，将从这个角度分析高等教育学生对 GenAI 的采用情况。
探索生成人工智能对高等教育学生对图书馆资源的利用的影响：批判性考试
在高等教育领域，生成人工智能（Genai）已成为革命性的影响力，塑造了学生访问和使用图书馆资源的方式。这项研究探讨了Genai可能对高等教育学术图书馆经验（HE）学生所产生的积极和负面影响的复杂平衡。将考虑增强发现和检索，个性化和参与，简化研究过程以及可能通过使用生成AI提供的数字素养和信息评估的关键方面。将通过Davis等人引入的技术接受模型（TAM）的理论框架来检查将通过使用Genai提供的学生提供的这些前瞻性优势。 在1986年，这表明感知到的有用性和易用性是确定用户接受和利用技术的关键因素。 在评估其对图书馆资源的影响之前，将从这个角度分析高等教育学生的Genai。将通过使用Genai提供的学生提供的这些前瞻性优势。在1986年，这表明感知到的有用性和易用性是确定用户接受和利用技术的关键因素。在评估其对图书馆资源的影响之前，将从这个角度分析高等教育学生的Genai。
批判性审查傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力
本研究旨在对傅立叶变换红外光谱（FTIR）在药物化合物的分析和表征中的能力进行批判性审查。ftir已成为药物研究和药物工业中非常重要的光谱技术，可提供对分子结构，化合物鉴定和测量药物质量的深入见解。本文献综述包括通过光谱指纹鉴定药物化合物，分子结构的表征，测量药物的质量和纯度以及需要克服的边界和挑战。我们还探讨了FTIR方法论的最新发展及其与其他分析技术的集成。结果表明，从药物开发研究到控制生产质量，FTIR已成功应用于各种药物。通过了解优势，限制和当前的突破，本综述提供了FTIR在药物化合物分析中的关键作用的全面看法。关键字：FTIR，药物化合物，红外光谱，识别，表征，
对HTA CG的间接治疗比较指南的批判性评估，对于缺乏RCT证据，必须使用RWD估算所需的比较器
《欧洲联盟2021/2282关于卫生技术评估》（HTA）的法规已通过联合临床评估（JCA）提出了一种评估医疗干预措施的标准化方法。2024年3月8日通过的定量证据合成的实用指南为进行和评估直接和间接治疗比较提供了必不可少的指南，强调系统评价和PICO（人口，干预，比较，比较者，结果）框架。肿瘤患者，在较小程度上，罕见病患者是第一个受此准则影响的患者。他的文章的目的是总结和批判性地审查间接治疗比较方法的指南，并分析（超级）罕见疾病疗法的制造商的挑战和机会，包括稀有癌症以及精密医学先驱。精确医学疗法，例如基于生物标志物的精确药物在肿瘤学上并不罕见。在肿瘤学，小型试验人群和高未满足的需求中，有时甚至是不道德的，并且在科学上可以质疑超越单臂试验。因此，在实践中，如何使用间接治疗比较和外部对照组的技术指导至关重要。
通过设计与幼儿的设计促进批判性
随着儿童与新兴技术的日常互动的提高，他们需要发展批判性，以探索技术的道德意见以及在用技术中想象期货时。我们探讨了设计未来的设计如何通过来自印度，芬兰和美国的儿童的四个不同的讲习班来促进儿童的批判性。参与者想象着具有技术的期货，同时批判性地考虑道德影响。在调查结果中，与儿童想象的未来相关的主题与授权和道德有关。我们讨论了与孩子们想象中的未来促进批判性和赋权，以及这些未来如何根据他们的生活经验来应对多样化的当地问题。我们的工作通过强调当地的未来以及那些想象中的未来的批判性来使设计研究从世界各地的儿童中。
人工智能辅助学习对学生批判性思维的风险：
人工智能 (AI) 日益成为教育领域的变革力量，为提升学习体验和成果提供了前所未有的机会。本研究在阿尔巴尼亚的教育背景下，考察了人工智能辅助学习对关键认知技能（特别是批判性思维和解决问题）的潜在不利影响。采用定量方法，对阿尔巴尼亚一所私立教育机构的 53 名学生进行了调查，以收集他们对人工智能辅助学习的体验和看法的数据。研究结果表明，接触过人工智能工具的学生和未接触过人工智能工具的学生在批判性思维技能方面没有显著差异。然而，对人工智能工具的作业依赖与学生的解决问题能力之间存在统计学上显著的负相关，这表明过度依赖人工智能会阻碍独立解决问题能力的发展。相反，人工智能工具的使用频率与学生对学业成绩和作业效率的看法之间存在很强的正相关关系，突显了人工智能在增强教育体验的这些方面方面的潜在好处。这些结果强调了在教育中平衡整合人工智能工具的必要性，以确保它们能够补充而不是取代传统的学习方法。这项研究的结果对教育工作者和政策制定者具有重要意义，表明虽然人工智能可以提高某些教育成果，但必须解决其潜在风险，以促进基本认知技能的发展。未来的研究应该关注更大、更多样化的样本，纳入认知技能的客观衡量标准，并探索人工智能辅助学习的长期影响。