XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System渴求
阿片类药物渴求
Cecilia Bergeria 博士行为药理学研究组 精神病学和行为科学系 约翰霍普金斯大学医学院 电子邮件：cberge21@jhmi.edu 电话号码：410-550-1979 地址：5510 Nathan Shock Drive, Baltimore, MD 21230 Kelly Dunn，博士，工商管理硕士 行为药理学研究组 精神病学和行为科学系 约翰霍普金斯大学医学院 电子邮件：kdunn9@jhmi.edu 电话号码：410-550-2254 地址：5510 Nathan Shock Drive, Baltimore, MD 21230 Eric C. Strain，医学博士 行为药理学研究组 精神病学和行为科学系 约翰霍普金斯大学医学院 电子邮件：estrain1@jhmi.edu 电话号码：410-550-1191 地址：5510 Nathan Shock大道，巴尔的摩，马里兰州，21230 有意义的治疗益处的关注概念 (COI)：描述患者体验的有意义的方面，代表治疗的预期益处（例如，症状的存在/严重程度、日常活动执行的限制）。国家流行病学调查报告称，2018 年美国约有 5%（n =12,258,000）的人滥用海洛因或处方阿片类药物，其中 68% 的人希望获得帮助戒除阿片类药物 1 。阿片类药物渴求是阿片类药物使用障碍 (OUD) 的一个难治因素，现有的阿片类药物疗法无法充分治疗，对于寻求阿片类药物治疗或从 OUD 中康复的人来说，这仍然是一个值得关注的重要领域。我们建议制定一个
一项 fMRI 研究评估了 INDV-2000 对服用美沙酮的阿片类药物依赖者大脑活动的影响
次要结果测量1. 通过测量安慰剂和个体 INDV-2000 剂量治疗期间报告的不良事件（包括发生率、严重程度和治疗出现的不良反应 (TEAE)、严重不良事件 (SAE) 和导致停药或死亡的事件的相关性）来评估安全性和耐受性。 2. 将使用在提示反应任务之前和之后评估的阿片类药物渴求数值评定量表 (NRS) 的扫描差异来测量 INDV-2000 对患者报告的接触显著药物提示之前和之后渴求结果的影响。 3. 将在给药前、每次给药后定期以及受试者的最后一次随访时评估安全性和耐受性。 4. 将在第 1、8 和 15 天进行提示管理任务以及渴求和焦虑 NRS。
欧盟统计局播客：统计创新方法 - 第二部分
乔纳森·埃利奥特 创新议程的政策思考中一个有趣的现象是，正是所谓的用户需求推动了这些创新。政府部门、学者、记者和普通民众对信息的渴求越来越强烈。在一个信息量越来越大的社会里，这种情况并不奇怪。因此，可以说创新议程并非为了创新而创新。它不存在于某种泡沫或实验室中。它之所以这样做，是因为人们迫切需要它。
用于管理上颌面筋膜空间感染
妊娠糖尿病（GDM）是怀孕期间常见的代谢并发症之一，与母亲及其后代的不良怀孕结局的风险增加有关。1-4，它被定义为怀孕期间发作或首次识别的任何程度的葡萄糖不耐症。在第二个孕期可能开始注意到症状时，它更常见于第2和第3个妊娠中期。症状包括视力模糊，疲劳，定期感染尿路，阴道和皮肤；渴求，食欲和排尿；恶心和呕吐；和体重减轻。胰岛素是一种血糖调节激素，妊娠糖尿病会在胰腺产生足够的胰岛素或无法有效地使用人体时会产生胰岛素时发生。5
引用：Ding, X.、Li, Y.、Li, D.、Li, L. 和 Liu, X. (2020)。使用机器学习方法区分甲基苯丙胺依赖患者
Brink, W. (2004)。可卡因渴求的两个新神经生理指标：诱发脑电位和提示调节的惊吓反射。《精神药理学杂志》，18，544–552。https://doi.org/10.1177/02698 81104047282 Friedrichs, F.，& Igel, C. (2005)。多个 SVM 参数的进化调整。神经计算，64，107–117。https://doi.org/10.1016/j. neucom.2004.11.022 Healey, JA，& Picard, RW (2005)。使用生理传感器检测现实世界驾驶任务中的压力。 IEEE 智能交通系统学报，6（2），156–166。https://doi. org/10.1109/TITS.2005.848368 Hearst, MA、Dumais, ST、Osman, E.、Platt, J. 和 Scholkopf, B.
通用数据保护条例 (GDPR) 的影响......
自从人工智能开始专注于将机器学习应用于海量数据以来，它取得了令人瞩目的飞跃。机器学习系统发现数据之间的相关性并建立相应的模型，将可能的输入与可能正确的响应（预测）联系起来。在机器学习应用中，人工智能系统在经过大量示例的训练后学会做出预测。因此，人工智能对数据如饥似渴，这种渴求刺激了数据收集，形成了一个自我强化的螺旋：基于机器学习的人工智能系统的发展以创建庞大的数据集（即大数据）为前提，并促进了大数据的创建。人工智能和大数据的融合可以为经济、科学和社会进步带来诸多好处。然而，它也给个人和整个社会带来了风险，例如无处不在的监视和对公民行为的影响，公共领域的两极分化和分裂。
智能制造中的大数据挑战...
在过去的几年中，数字技术改变了经济和社会，影响了所有活动领域和所有欧洲人的日常生活。数据是这一转变的核心，未来还将有更多变化（《欧洲数据战略》，EC COM 66，2020 年 2 月 19 日）。数字化欧洲工业 EC 通信最近为每个企业的数字化转型铺平了道路，无论其行业、规模和在欧盟的位置如何。未来的工厂将越来越“渴求数据”：制造商意识到创新生产流程产生的大量尚未开发的数据，并专注于掌握以数据为中心的工厂车间流程。这样做是为了在其细分市场中主动颠覆，通过需求驱动的制造实现变革性商业模式，并参与敏捷生产流程、批量一和大规模定制等。
卫生技术简报2023年5月
Canagliflozin正在临床发育中，用于治疗2型糖尿病（T2DM）儿童和青少年（年轻人）。T2DM会导致血糖（糖）变得太高，从而导致症状频繁，疲倦和渴求。如果未经治疗，T2DM可能会对导致心脏病，中风，神经损伤，脚部问题，肾脏问题，视力丧失和无盲的身体产生更严重的影响。大多数患有T2DM的儿童和年轻人都超重或肥胖，大约一半的收缩压（心脏跳动时动脉压力）血压高。最常见的治疗方法是二甲双胍和胰岛素；但是，这些并不总是将血糖降低到建议的水平，或者可能会随着时间的流逝而失去疗效。因此，治疗方案的差距与现有疗法具有不同的作用机理（作用不同）。
智能制造中的大数据挑战...
在过去的几年中，数字技术改变了经济和社会，影响了所有活动领域和所有欧洲人的日常生活。数据是这一转变的核心，未来还将有更多变化（《欧洲数据战略》，EC COM 66，2020 年 2 月 19 日）。数字化欧洲工业 EC 通信最近为每个企业的数字化转型铺平了道路，无论其行业、规模和在欧盟的位置如何。未来的工厂将越来越“渴求数据”：制造商意识到创新生产流程产生的大量尚未开发的数据，并专注于掌握以数据为中心的工厂车间流程。这样做是为了在其细分市场中主动颠覆，通过需求驱动的制造实现变革性商业模式，并参与敏捷生产流程、批量一和大规模定制等。