压力:损害健康、工作表现和经济。* *Russo S、Ronchetti M、Di Tecco C、Valenti A、Jain A、Mennini FS、Leka S、Iavicoli S。开发与工作相关的压力成本估算模型:使用来自两个意大利案例研究的数据进行基于缺勤的估算。Scand J Work Environ Health。2021 **50 年来注意力表现:注意力网络测试的荟萃分析。2019 年发表于《自然通讯》。
围绕人工智能的争议之一是,用于培训法学硕士的数据最初来自哪里——互联网、报纸还是整本书?去年 12 月,加拿大广播公司新闻台 (https://www.cbc.ca/news/canada/canadian-authors-books3-ai-dataset-1.7050243) 报道称,它进行了一项调查,发现至少有 1,200 多名加拿大作家撰写的 2,500 本受版权保护的书籍是用于培训人工智能的数据集(现已不存在)的一部分。作者还对 OpenAI 和微软提起了诉讼 (https://www.reuters.com/legal/openai-microsoft-hit-with-new-author-copyright-lawsuit-over- ai-training-2023-11-21/),指控他们的作品被用于培训人工智能系统。夏皮罗说,法学硕士的培训需要大量内容,因此数据——无论是来自互联网还是社交媒体——就像新的石油一样。
摘要。这项工作旨在对Gabapentin(GPN)(GPN)的Mn(II),Co(ii),Ni(ii)和Cu(II)复合物进行计算研究,并将其配置为[M(GPN)(H 2 O)3(Cl)]。n H 2 O复合物(其中n = 2-6),使用DFT方法。它们以前是合成和表征的。DFT计算与实践研究非常吻合。金属络合物的键长降低或增加,而不是由于络合而不是配体的键长。复合物的键角预测中央金属离子周围的八面体环境预测SP 3 D 2或D 2 SP 3杂交。计算出的能量参数为负,表明金属复合物的稳定性。化合物的小能带间隙预测了电子转移的较高生物学活性和高趋势。理论和实验IR的可比频率可能归因于测量的不同阶段。药物的分子相互作用(GPN)及其金属(II)络合物的诱导拟合对接SP G得分表明,所有研究的化合物都与音白氨酸受体5-HT2C和D2多巴胺受体蛋白具有良好的相互作用。co(ii)-GPN与静脉受体5-HT2C的活性位点残基相互作用,其出色的码头得分为-7.370 kcal/mol,rmsd =1.581Å。另一方面,Ni(ii)-GPN的最佳码头得分为-6.638 kcal/mol,RMSD =1.995Å,D2多巴胺受体。
2。NCSC,“ NCSC年度评论2023',2023年11月14日,,2023年12月3日访问。3。丹·米尔莫(Dan Milmo),‘谁是英国勒索软件袭击的最新浪潮?',《卫报》,2023年9月14日。4。Zach Simas,“解开Moveit违规:统计和分析”,Emsisoft,2023年7月18日, emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>,2023年12月3日访问。 5。 James Sillars,‘BA,BBC和靴子,被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的,Sky News,2023年6月5日。 6。 Intel471,“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”,2023年6月22日,,于2023年12月3日访问。。 7。 Jamie MacColl等人,“网络保险和勒索软件挑战赛”,Rusi偶尔论文(2023年7月)。 8。 BlackFog,“勒索软件2023”,2023年11月,,2023年12月3日。 9。 MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。 10。 Sam Sabin,“勒索软件帮派零零,在资源不足的美国城镇”,Axios,2023年5月16日,emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>,2023年12月3日访问。5。James Sillars,‘BA,BBC和靴子,被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的,Sky News,2023年6月5日。6。Intel471,“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”,2023年6月22日,,于2023年12月3日访问。7。Jamie MacColl等人,“网络保险和勒索软件挑战赛”,Rusi偶尔论文(2023年7月)。8。BlackFog,“勒索软件2023”,2023年11月,,2023年12月3日。9。MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。10。Sam Sabin,“勒索软件帮派零零,在资源不足的美国城镇”,Axios,2023年5月16日,
背景:2型糖尿病(T2DM)是尼日利亚新兴经济的全球问题。早期检测可以帮助延迟或预防该疾病。的目的:本研究旨在使用经过验证的芬兰糖尿病风险评分(Findrisc)在尼日利亚西南部城市萨加穆·奥贡州的成年人口中使用经过验证的芬兰糖尿病风险评分(Findrisc)来表征研究人群中糖尿病前期的患病率。患者和方法:从18至65岁的健康参与者(n = 581),没有已知的T2DM或怀孕史,是从Sagamu的当地城市教堂招募的。然后对Findrisc问卷进行了管理,其中包括有关年龄,BMI,腰围,蔬菜消费,体育锻炼,高血压,高血压,T2DM家族史以及高血糖历史的问题。结果:总体而言,未来10年中,有51.8%的参与者被指定有发展T2DM的风险,其中一系列类别从略有升高到非常高的风险; 34.4%的参与者的风险得分为7-11,表明风险略有升高; 11.2%的参与者的风险得分为12-14,表明风险中等,而5.3%的参与者的风险得分为15-20,表明风险很高,0.9%的参与者的风险得分高于20,表明风险较高。风险评分的性别分布表明,男性的1.7%和9.5%的女性在未来10年内具有中度至高风险(得分≥12)。Findrisc评分与体重(r = 0.49; p <0.001),BMI(r = 0.55; p <0.001)和年龄(r = 0.27; p <0.001)呈正相关。这种糖尿病前期的流行率与尼日利亚其他研究中发现的率相似。结论:这项研究证实了尼日利亚成年人中T2DM的这种简单和非侵入性筛选工具的使用。这也是提高人群中这种情况的认识的有用工具。
I. 引言 人工智能(AI)是一种由计算机和技术模拟的、可与人类媲美的智能行为和批判性思维。目前,这种人工智能在我们的日常医疗实践和医疗中心中被广泛用于记录维护、签到、跟进电话和提醒。众所周知,这在计算机辅助诊断的放射学中得到应用。人工智能帮助我们检查和获取有关患者的信息,包括他们的记录、如何治疗他们以及我们应该为他们投入多少时间,由于这个因素,人工智能在公共卫生领域发展过快,对公共卫生保健产生了巨大影响。就像现在一样,我们正在尝试在制药行业发现新药,这会耗费大量时间,而使用人工智能可以减少这些时间 [1]。
摘要 目的——对一些所谓的石油出口国的反思不断提醒人们资源诅咒假说的(不)有效性以及石油勘探的环境后果。在非洲,特别是尼日利亚,争论一直是该国丰富的原油储量是否对人民的生活产生了积极影响。该研究旨在检验石油生产对尼日利亚收入水平的影响。设计/方法/方法——在此背景下,该研究首先检验了荷兰病在尼日利亚的有效性,从而为进一步建立资源诅咒假说奠定了基础。因此,通过自回归分布滞后(ARDL)、完全修改的普通最小二乘(FMOLS)和典型协整回归(CCR)方法的组合,检验了 1980 年至 2018 年期间原油产量(CRUDE)、原油产量平方(CRUDESQ)、原油储量(RESERVES)和人口(POP)对经济增长的影响。发现——虽然这项研究揭示了尼日利亚存在荷兰病,但资源诅咒假说也是有效的。然而,研究发现,当原油达到某个最大阈值时,即原油产量随时间翻倍时,尼日利亚的资源诅咒假说可以被推翻。此外,原油储量或石油租金(RENT)都被视为经济增长的限制因素,而 POP 对该国的经济发展产生了积极和理想的影响。原创性/价值——因此,石油产量和收入水平之间的 U 型关系意味着,尼日利亚的自然资源勘探可用于通过增加勘探来推翻资源诅咒假说的潜力,同时有意减轻石油收入的泄漏和挪用来源。为政府提出了其他有用的社会经济政策。关键词自然资源、石油勘探、环境质量、经济、荷兰病、尼日利亚论文类型研究论文