半月板对于膝盖关节功能至关重要,半月板的眼泪是常见的伤害,尤其是在运动活动中。富含血小板的血浆(PRP)可以增强愈合性,它已成为半月板损伤的有前途的添加剂治疗,利用血小板的再生特性和生长因子的再生特性,以改善临床结果。在不到一年的随访期的研究中,使用富含血小板的血浆(PRP)治疗进行半月板损伤显示出膝关节症状和日常活动的显着改善。患者在减轻疼痛和运动活动增加方面的结局增强了,MRI扫描表明六个月后的弯弯状态稳定。随访超过一年的研究并未发现用PRP治疗的组和未用PRP治疗的组在各种结局指标(包括疼痛和膝关节功能)方面存在显着差异。半月板的血管化对于其适当的功能至关重要,血液供应不足会影响半月板损伤的愈合。PRP疗法用于通过引入生长因子和抗炎药来增强半月板愈合。PRP疗法可以使运动员的半月板眼泪更快地恢复运动,并且康复时间较少。虽然PRP似乎有望成为治疗失败或短期治疗的辅助手段的一种替代方法,但其长期有效性仍然尚无定论。患者偏好,对治疗康复的承诺以及成本都应单独考虑。
糖尿病微血管病是糖尿病患者的典型且严重的问题,包括糖尿病性视网膜病,糖尿病性肾病,糖尿病神经病和糖尿病性心肌病。2型糖尿病和糖尿病微血管并发症患者的不对称二甲基精氨酸(ADMA)的水平显着升高,这是一种一氧化氮合酶(NOS)的内源性抑制剂。ADMA通过其对内皮细胞功能,氧化应激损伤,炎症和纤维化的影响,促进了2型糖尿病中微血管并发症的发生和进展。本文回顾了糖尿病的ADMA和微血管并发症之间的关联,并阐明了ADMA导致这些并发症的潜在机制。它为预防和治疗2型糖尿病的微血管并发症提供了一种新的想法和方法。
直接对人类胚胎进行基因改造是否会影响未来人的福祉?斯帕罗回答这个问题的方法违背了生物伦理学的一个核心目标:产生能够在研究、临床环境或公共政策中产生实际影响的观点。斯帕罗没有参与提供以经验为基础的人类身份描述的研究,而是不加批判地采用了帕菲特众所周知的两种基因干预类型的区分:“影响个人”和“影响身份”。这种区别对斯帕罗 (2022) 来说至关重要。鉴于对未来人的预期福利的合理关注,它允许他决定干预者是否对结果负有道德责任。影响个人的干预就是这种情况,因为只有在这种情况下,未来的人才会从干预中受益或遭受伤害。相比之下,目前通过 CRISPR 实现的体细胞或生殖细胞编辑通常涉及某种形式的选择——通过体外受精、体外胚胎核移植或植入前遗传学诊断——在植入妊娠母亲子宫之前选择“最佳孩子”。选择会影响身份,因为它会改变受孕时间,从而
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近,它在应对全球挑战(例如资源管理,可持续性,气候变化,灾难管理和响应,作物监测等)等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。
在此编码中,国家石油,天然气和生物燃料(ANP)的重新计划在提供有关巴西陆地盆地的全面数据方面起着至关重要的作用。根据Ferreira和Oliveira(2021)的说法,对这些数据的开放访问对于可以改变该行业的技术创新至关重要。这项研究使用与NOSQL数据库集成的Python和Typescript中开发的软件加深了此数据的处理,Melo和Santos(2020)(2020)将这种方法识别为对大型数据的有效管理必不可少的方法。
此外,并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心,不透明的AI产生了促进种族主义,性别歧视和其他形式歧视的新方法,以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程,这些过程指导了人类如何做出决定。,但是AI将创造新的种族主义方式。,它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明,理由是作出决定的原因。,但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧,ZKMG(2019年,第673页)说:
摘要:必须持续提高不同种子的潜在生产力,必须实现农业生产的期望增长。同时,应在正确的时间向用户农民提供合适品种的质量种子,并以合理的成本来实现潜力。这需要对种子部门研究和开发,乘法和分布的子系统进行有效管理。有助于发展这些部门的政策环境至关重要。本文将审查公众,合作社和私营部门的种子企业的性质和功能,以确定与这些企业的管理和整个种子行业有关的问题。这也将建议采用有关政策环境的行业管理的替代方法,以实现经济上可行和技术自力更生的种子行业的长期目标,以应对新兴的挑战。
摘要。人工智能 (AI) 已成为供应链和运营管理的变革力量,显著提高了效率和弹性。本文探讨了机器学习、预测分析和实时数据处理等 AI 技术在需求预测、库存管理、物流和风险缓解方面的集成。通过分析不同的数据源,AI 可以提高需求预测的准确性、降低库存成本、优化物流路线并增强供应链的可视性。案例研究和数据驱动的见解展示了 AI 驱动的系统如何使公司能够适应市场动态、防止中断并实现大幅成本节约。研究结果表明,对于旨在优化供应链运营并构建能够应对未来挑战的强大、有弹性的框架的企业来说,采用 AI 至关重要。
● 英国粒子物理技术咨询小组(PPTAP)(链接)[34] 同样,在软件和计算领域,英国在许多重要领域都处于领先地位,包括计算加速器的开发、低功耗计算单元的开发、计算操作、支持软件和计算、重建算法、软件框架开发、跨实验开发工具的开发、HPC 的使用以及碰撞模拟/生成程序的开发。
– 依赖于输入数据。人工智能模型直接依赖于用于训练的初始数据的完整性和质量。训练人工智能模型时出现的错误和不准确性会导致结果出现偏差。然而,准确、完整和正确的初始数据并不能保证未来的结果正确,因为存在一次性事件的风险,由于缺乏事件数据,使用人工智能对其进行预测很困难。一个例子就是新冠肺炎危机,它引发了任何经济危机中典型的一系列事件:疫情爆发——隔离措施——全球经济衰退——各国各经济部门停摆——消费需求萎缩——企业收入下降——未能履行合同义务 [9]。在金融领域,危机导致利率上升、贷款发放量下降、债务人破产、股市下跌等风险成为现实,因此在财务管理领域不能仅仅依赖人工智能的工作成果。
