摘要:成年人的心脏无法在组织损伤后恢复完全心脏功能,这使心脏再生成为当前的临床未满足需求。有许多临床程序旨在减少受伤后缺血损伤;但是,尚无刺激成年心肌细胞恢复和增殖的可能性。多能干细胞技术和3D培养系统的出现彻底改变了领域。特别是3D培养系统通过获得更准确的人类微环境条件来在体外建模疾病和/或药物相互作用,从而增强了精度医学。在这项研究中,我们涵盖了基于干细胞的心脏再生医学的当前进展和局限性。特别是,我们讨论了基于干细胞的技术和正在进行的临床试验的临床实施和局限性。然后,我们解决了3D培养系统的出现,以产生心脏类细胞器,以更好地代表人类心脏的微环境,用于疾病建模和遗传筛查。最后,我们深入研究了从心脏器官中与心脏再生有关的见解,并进一步讨论了对临床翻译的影响。
近年来,人们对肠道微生物组衍生的水解酶与口服药物代谢的关系研究越来越感兴趣,尤其关注天然药物。尽管天然药物在口服药物领域具有重要意义,但对肠道微生物组衍生的水解酶与这些药物之间的调控相互作用的研究却很少。本综述从三个关键角度深入探讨了肠道微生物组衍生的水解酶与天然药物代谢之间的相互作用。首先,研究了糖苷水解酶、酰胺水解酶、羧酸酯酶、胆汁盐水解酶和环氧化物水解酶对天然产物结构的影响。其次,探讨了天然药物如何影响微生物组衍生的水解酶。最后,分析了水解酶与天然产物相互作用对疾病发展的影响以及开发微生物衍生酶的挑战。本综述的总体目标是为新型天然药物的研究和开发以及个性化治疗的进步奠定坚实的理论基础。
全国可持续图书馆数字化转型会议于2024年1月29日至30日在蒂鲁瓦鲁尔泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由蒂鲁瓦鲁尔的泰米尔纳德邦中央图书馆举行,由加尔各答的Raja Rammohun Roy图书馆基金会赞助。并由DTE支持(赞助)。ER和IPR,DRDO,德里 - 110054。就职典礼由Padma Shree和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram提供。在有关可持续性和数字化转型的演讲中,他包括了包括泰米尔语诗歌在内的各种文学作品。Padma Shrie和Kalaimanai博士Sirkali Siva Chidambaram博士与Cutn的Hon'ble副校长M. Krishnan教授一起发布了首届会议期间的第一本纪念品副本。此外,加尔各答的Jadavpur大学图书馆与信息科学系的Udayan Bhattacharya教授也接受了同样的接受。
1度RUEANGTHIP。该摘要旨在提高和比较能力。高中生的维度样本组是一名学生。上级中学Saen Suk School Chon Buri Province,59人接受接受根据计算机程序的测验作为测验的志愿者,以及通过计算机程序的测验,以及电波记录分析数据与测试统计数据分析可变的研究可变研究表明,快速智力运动的计划有助于使中学生的尺寸能够增加与更高的关系相关的中学学生的能力,从而增加了较高的关系。接受培训和经过培训,具有高维度能力的学生没有训练,这表明该计划的运动正在迅速导致维度能力提高。 div>1度RUEANGTHIP。该摘要旨在提高和比较能力。高中生的维度样本组是一名学生。上级中学Saen Suk School Chon Buri Province,59人接受接受根据计算机程序的测验作为测验的志愿者,以及通过计算机程序的测验,以及电波记录分析数据与测试统计数据分析可变的研究可变研究表明,快速智力运动的计划有助于使中学生的尺寸能够增加与更高的关系相关的中学学生的能力,从而增加了较高的关系。接受培训和经过培训,具有高维度能力的学生没有训练,这表明该计划的运动正在迅速导致维度能力提高。 div>
背景:随着 COVID-19 负担的加重,快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是,在资源匮乏的环境中,训练有素的放射科医生很少。目的:本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法:测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid,一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果:放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%,而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48,放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI,P 值为 0.005。结论:放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
摘要算法偏见是教育环境中机器学习模型中的主要问题。但是,它尚未在亚洲学习环境中进行彻底研究,并且只有有限的工作才考虑了基于区域(亚国家)背景的算法偏见。作为解决这一差距的一步,本文研究了菲律宾一所大型大学的5,986名学生的人口,并根据学生的区域背景调查了算法偏见。大学在广泛领域的在线课程中使用了画布学习管理系统(LMS)。在三个学期的典范上,我们收集了4870万个学生在画布中活动的日志记录。我们使用这些日志来训练从LMS活动中预测学生成绩的二进制分类模型。表现最佳的模型达到0.75,加权F1得分为0.79。随后,我们根据学生区域检查了偏见的数据。使用三个指标进行评估:AUC,加权F1得分和MADD在所有人口组中均显示出一致的结果。因此,在年级预测中对特定学生群体没有观察到不公平。
1。青春期是从________ A.婴儿期至童年。B.童年至成年。C.青春期的童年。D.以上都不是。ans.b 2。按时间顺序成熟对于以下哪个是重要的?A.获得投票权B.继承财产C.获得驾驶执照。D.上述所有内容。d 3。________无法改变,您不能赶紧赶紧或放慢速度。A.智力年龄B.年代年龄C.细胞年龄D.哲学年龄ANS。b 4。以下哪项不是成熟的方面?A.物理。B.情感。C.智力。D.计算。ans。D 5。当事情不按照自己的意愿发生时,您通常会发脾气,并感到非常烦恼。这可能是由于缺乏________ A.智力成熟。B.社会成熟。C.情感成熟。D.哲学成熟。ANS.C 6。与人相处的能力是_______ A.情感成熟。B.身体成熟。C.社会成熟。D.哲学成熟。ans。c
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
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1. 背景 2020 年 5 月 20 日,国家绿色法庭以 2020 年第 72 号 OA 案审理了“Covid-19 治疗产生的生物医疗废物的科学处置——遵守 BMWM 规则 2016”相关事宜。在上述听证会上,法庭与成员秘书进行了交流,并仔细阅读了 CPCB 为“处理、处理和处置 COVID-19 患者治疗/诊断/隔离期间产生的废物”制定的指南。在听证会上,法庭强调需要解决废物处理人员的安全、埋坑监控、个人/公民的担忧以及修订指南的必要性。在其于 2020 年 4 月 20 日发布的临时命令中,尊敬的法庭指出:“……我们认为,在上述范围内,PCB 和 CPCB 的任务是 COVID-19 基本卫生服务的一部分。CPCB 可以将此传达给所有相关人员。”尊敬的法庭在 2020 年 4 月 24 日发布的命令中指示的具体行动要点如下;“9. 似乎需要进一步修订指南,以涵盖所有方面,不仅包括机构,还包括个人家庭,并处理没有焚化炉等科学处置设施的情况,任何缺乏适当保障措施的粗心深埋都会对地下水产生不利影响并对人们的健康和安全构成危险。将 COVID-19 废物作为城市垃圾处理到普通垃圾箱中或在没有保障措施的情况下不科学地处理污水和其他液体废物也可能很危险。除了持续监督和监测、汇编在线数据、使用电子/数字清单系统跟踪和记录来自所有来源的新冠肺炎废物、防止废物意外泄漏、分析数据以进行战略规划和通过开发必要的软件获得反馈之外,还需要根据进一步的经验和不时出现的新想法纳入最佳做法。还需要提高所有处理人员、工人和公民对预防措施和应采取的步骤的认识,制定一个示范计划,由 Panchayat、分区、区和邦当局在当地采用,并根据当地情况进行必要的进一步修改。所有操作人员的健康都得到了保护,预防措施也已采取。除了为地方机构和卫生部门的合规负责人提供足够的防护装备外,还需要通过在线机制对他们进行指导/培训。CPCB 必须发挥带头作用,并与媒体以及有关的中央/邦部门进行协调。让各邦/直辖区的首席秘书通过协调城市发展、卫生、灌溉和公共卫生等邦有关部门的活动,密切监督科学储存、运输、处理、管理和处置 COVID-19 废物,因为不科学的处理对环境和人民健康构成严重威胁。在国家层面,让环境和气候变化部、卫生 UD、水力教育、国防部和 CPCB 组成的高级别工作组按照指南监督 COVID-19 废物的处理和科学处置。让各邦环境部和 PCB/PCC 确保遵守《2016 年生物医学废物管理规则》,并向 CPCB 提交行动报告,CPCB 采取进一步措施,并向本法庭提交截至 2020 年 5 月 31 日已采取的措施和基本情况的综合报告。” 2020 年 4 月 21 日和 2020 年 4 月 24 日命令的副本分别见附件 I 和附件 II。