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![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
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
![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
本文已被接受以进行出版和接受完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和PR
21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。 有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可管辖21922659，JA，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adhm.202304118下载，由Wiley在线图书馆，wiley在线图书馆[28/02/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
引用本文：Owolabi Paul Adelana，Musa Adekunle Ayanwale和Ismaila Temitayo Sanusi（2024）探索服务前生物学老师的意图
摘要本研究应对高中生的有效教学遗传学的挑战，该主题尤其具有挑战性。利用人工智能（AI）在教育中的重要性越来越重要，该研究探讨了服务前教师在高中遗传学教育中基于AI-AI-Specions的整合的观点，指标和行为意图。正如这些职前教师（通常称为数字本地人）被期望将技术无缝地整合到我们技术依赖的社会中的未来教室中，因此了解他们的观点至关重要。这项研究涉及90名教师候选人，专门从事尼日利亚高等教育机构的生物学。采用计划行为理论，使用结构方程建模和独立样本t检验方法分析了调查响应。结果表明，感知到的有用性和构成规范是AI使用的重要预测指标，主观规范严重影响了职前教师的行为意图。值得注意的是，感知到的行为控制并不能显着预测意图，这与观察到的有用性不能保证AI采用。性别会差异地影响主观规范，尤其是在女性职前教师中，而在其他变量中没有观察到显着的性别差异，这表明可比的态度。这项研究强调了态度和社会规范在塑造职前教师对AI技术整合的决定中的关键作用。还讨论了有关含义，局限性和潜在的未来研究方向的详细讨论。
请引用本文：O. Sachenkova Lundström、M. Verbiest、F. Xia、H. Ziaei jam、I. Zlobec、M. Anisimova、M. Gymrek、WebSTR：一项全民
新一代测序 (NGS) 的进步使得人们能够生成人类遗传变异的深度目录，并发现了大量与疾病相关的变异。大多数 NGS 应用都集中在单核苷酸多态性 (SNP) 或短插入和缺失 (indel) 上。串联重复是遗传变异的另一个丰富来源，由于难以获得准确的基因型，因此在很大程度上被忽视了。在这里，我们主要关注重复单元长度为 1-6 bp 的短串联重复 (STR)。总的来说，STR 占人类基因组的约 3%，超过整个蛋白质编码外显子组 [1]。STR 在基因调控区富集 ([2],[3])，重复拷贝数的变化可以通过多种机制影响基因调控，包括修改转录因子结合位点、改变 DNA 甲基化模式 [4] 或其他方式。 STR 中重复单元数量的大幅增加与数十种疾病 [5] 有关，例如亨廷顿氏病 [6] 和脆性 X 综合征 [7]，而较温和的逐步变化与包括血液和脂质生物标志物在内的复杂性状有关 ([8], [9])。STR 还被用作癌症研究中诊断的遗传标记，并在多种癌症中发挥作用，包括结直肠癌 [10] 和乳腺癌 [11]。
引用本文：Yuguang Yang（2023）在新的冠状动脉肺炎的背景下，数字经济对年轻人消费的影响
摘要本文通过小组模型和固定影响模型分析了北京和1个中国省和城市的数字经济数据。这些发现如下：首先，数字参与式融资的发展对中国的征服水平，消费结构，消费领域和发展产生了积极影响，主要是因为它影响了中国公民的消费品。第二，通过分析经济发展不同阶段的数字经济指标和数据，据信，数字经济的规模和覆盖范围将对中国的人均消费产生更大的影响。中国的数字经济主要影响居民的城乡结构，区域结构和消费习惯，以实现数字经济的影响。数字经济对面向增长的家庭消费的影响要大得多，而不是对家庭消费。基于发现，还提供了采取行动的建议。政府应加强数字基础设施，改善数字经济生产力和衍生品金融服务，提高公民资金服务的质量，并提高公民成功发展数字经济的负担能力。
如何引用本文Biaggi N，Potts J，Torres A等。 （2025年3月12日）在
从患者的女儿获得的附带信息显示，在介绍前大约一年，患者退休，搬进了她的住所，并开始表现出减少的社交互动。在当前演讲前十个月，患者经历了他的第一个“情节”，其特征是持续一到两周的奇异行为和痴迷，自发解决。此后不久，他有第二个“情节”，其特征是退出，与家人的沟通减少以及一周后随后的自发解决方案。在此ED访问前两周，患者开始表现出自我抑制，奇异和偏执妄想的迹象，“僵尸”的视觉幻觉以及躁动。他的女儿形容他“不听，不吃东西，不睡觉，想整天离开房子留在他的车里。”此外，他表现出异常的行为，例如拒绝触摸任何不是蓝色的东西。
引用本文 /使用原始资料来源：Täubel，M.，Castagnoli，E.，Leppänen，H.，Vornanen-Winqvist，C.，Juntunen，M.，Ka < / div < / div>
The impacts of cleaning on the airborne and surface microbiota in Finnish primary school classrooms Martin Täubel 1,* , Emmanuelle Castagnoli 2 , Hanna Leppänen 1 , Camilla Vornanen-Winqvist 2 , Miina Juntunen 1 , Leila Kakko 2 , Tuomas Alapieti 2 , Anniina Salmela 1 , Raimo Mikkola 2 , Maria Valkonen 1 , Heidi Salonen 2 1 Finnish Institute for Health and Welfare, Kuopio, Finland 2 Aalto University (Aalto), Espoo, Finland * martin.taubel@thl.fi SUMMARY Here we present results of a cross-over intervention in Finnish primary schools in which we studied the impacts of ‘ water only ' versus ‘ normal cleaning ' on the airborne and surface mi- crobiota在教室里。定量PCR以及扩增子测序被用来描述来自桌子和地板表面收集的空气寄生沉淀的灰尘和拭子样品中细菌和真菌微生物群的水平和组成。我们的初步分析表明，与使用清洁化学品相比，在“仅水”清洁期间，在“仅水”清洁期间，桌子和地板表面上的ATP水平降低了微生物水平的显着差异。关键字清洁；微生物组；表面；室内空气；微生物暴露。引入室内环境中麦克风长袍的暴露与居住者的健康有关。非传染性疾病，主要是呼吸和过敏性健康结果，以及不一致的疾病都与室内微生物暴露有关（Kirjavainen等人。2019）。方法本研究是在1月至2023年5月在较大赫尔辛基地区的四所小学进行的。2015）。最初在仪式中使用清洁，以控制气味并从表面上清除土壤时，清洁对控制微生物种群的重要性开始被发现微生物的发现和1800年代感染控制的诞生。今天，有一个可靠的研究基础，可以评估并比较了在实验条件下对微生物对微生物的不同清洁化学和消毒剂的影响。但是，清洁化学物质和清洁实践如何影响室内表面的微生物，这可能如何影响人类的暴露和健康。解决这一知识差距，我们研究的目的是对芬兰小学进行清洁干预措施，以评估“仅水”的影响与“诺更清洁”的影响，而化学药品对教室中的空气生气和表面微生物群的影响。这项研究是在交叉干预设计中实施的，在该设计中，通常在研究学校中进行的“正常清洁”与“仅使用水”清洁交替进行，该清洁在每日清洁教室中不使用清洁化学品。该研究在每个五个星期的四个时期内进行，两个时期，有两个时期，只有两个时才清洁。我们在四所学校中总共监视了59个教室，并在每个研究期结束时收集了空中灰尘，工作台的表面拭子和教室地板的地面拭子。空气寄宿，在每个时期内使用放置在高架表面上的无菌培养皿（通常在160-220 cm的高度； Adams等人。桌面表面拭子样品在每个
如何引用本文Varghese S，Thomas A，V A等。 （2025年3月6日）2型糖尿病的急性肾脏损伤的临床特征
表1比较了有或没有AKI的DKA患者的人口统计和合并症。两组之间的平均年龄分布相似，没有统计学上的显着差异（p = 0.087）。与非肥胖患者相比，肥胖患者的比例明显更高（p = 0.044）。性别分布没有显示显着差异（p = 0.63）。在合并症，CKD和CAD中，DKA患者的AKI显着相关（分别为p = 0.02和p = 0.036）。HTN，OAD和CLD在AKI和非AKI组之间没有显示统计学上的显着差异（P> 0.05）。这些发现表明，肥胖，CKD和CAD可能会导致DKA患者的AKI风险增加，从而强调了监测这些因素在临床实践中的重要性。