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World File Search System诺言
错误的先知，错误的诺言
现有版本的中央文章对我们这个时代无处不在的情绪做出了反应。在几种持续的全球危机的背景下，他们的应对越来越难以完成，享受对未来的世界末日的愿景。约翰·帕拉泰拉（John Palattella）在救赎之后将虚假的先知和破坏人类的破坏。受伊丽莎白·毕晓普（Elizabeth Bishop）的启发，作者警告不要放弃必要的知识，以赞成对这些愿景的迷恋。此版本的IWM-POST还证明了IWM的学科多样性以及该研究所所处理的广泛主题。当前的作者来自历史，哲学，政治学，经济，人类学，社会学，神学，媒体知识，文学研究，艺术和（调查）新闻学。贡献的主题是重点丰富的，对于IWM和IWM邮政而言，例如Mopraty和团结的问题，以及对中欧和东欧的关注最终，最终震惊的乌克兰乌克兰对（信息）技术的急性问题，在全球范围内，该技术正在增加，最原始的性别，直至最初的问题关于文学和社会的护理和令人兴奋的框架的观点。也不缺少对维也纳过去和现在的贡献。以IWM的名义，祝您阅读很多！◁
计划21-24-诺言苏格兰
在整个苏格兰的“护理系统”中都感受到了贫困的影响。能够对家庭支持以及家庭蓬勃发展的能力进行重大改善的能力，与苏格兰社区和家庭的经济健康和福祉有关。不可能将两者分开。要进行改变，苏格兰必须专注于提高家庭收入，并致力于减轻贫困的影响。此外，那些在苏格兰任何情况下关心孩子的人都必须成为这些孩子的拥护者，并尽一切努力拒绝有关贫困的态度，言语和故事。苏格兰不再是扭曲的叙述，这些叙述归咎于个人的情况，而不是改变使这些人失败的系统。
使家庭学习和诺言结盟
在家学习和学习•国家改善框架和改进计划•在家学习2018年学习•苏格兰成人学习策略2022-2027•2014年儿童和年轻人（苏格兰）法案•2016年教育（苏格兰）法案•2015年社区授权（苏格兰）（苏格兰）（苏格兰）法案（苏格兰）法案2015年•苏格兰政府挑战（苏格兰政府政策）
人类肠道微生物组：希望，威胁和诺言
摘要在过去15年中，微生物组受到了越来越多的关注。尽管已经探索了数十年的肠道微生物，但对居住在人类肠道中的微生物的作用的调查吸引了超出经典的传染病。例如，许多研究报告了肥胖，糖尿病和肝病期间肠道菌群的变化，而且还包括癌症，甚至是神经退行性疾病。人类肠道菌群被视为新型治疗剂的潜在来源。在2013年至2017年之间，关注肠道菌群的出版物数量是12 900，它代表了过去40年来调查该主题的出版物总数的四分之一。本综述讨论了肠道菌群对代谢疾病的影响的最新证据，并专注于选定的关键机制。本评论还旨在对该领域的当前知识进行批判性分析，确定推定的关键问题或问题并讨论误解。在比较患病和健康受试者时产生的大量宏基因组数据可能导致错误的说法，即细菌与疾病的保护或发作有因果关系。实际上，环境因素，例如饮食习惯，药物治疗，肠运动性，粪便频率和一致性都是影响菌群组成的因素，应考虑。将讨论细菌prevotella prevotella prevotella copri和akkermansia Muciniphila作为关键例子。
对学院学生的描述性定量探索期间的诺言学院学生大流行期间
摘要“诺言”一词用于被认为具有更高风险状况的学生，这不仅对学生有负面影响，而且对他们参加的高等教育机构也有负面影响。这项定量研究探讨了COVID-19病毒如何影响美国各种高等教育机构的学生人数，并发现在这一前所未有的学生类别和学生人口统计学时期，在这个前所未有的时期，在这个前所未有的时间里影响了学生。这项研究发现了承诺特征的学生的统计学意义，并介绍了有关成功所必需的行为，活动和工具的数据，围绕Covid-19的疑虑以及对高等教育因素的意见。的含义，包括对学生的承诺需求，社会流动性和建议的更深入的了解。本研究表明，有望的学生继续需要学术资源，也需要降低压力水平和负担大学的方法。关键字：Covid-19，高等教育危机，Promise
将表观遗传药物与实体瘤的其他疗法相结合 - 过去的课程和未来的诺言
在过去的十年中，尤其是由于精确医学和免疫疗法方法的发展以及可用的治疗选择和策略的持续改进，已经取得了显着的进步。然而，癌症抵抗治疗的持续能力仍然是限制所有抗癌疗法的有效性的主要挑战。表观遗传失调在固体和血液学恶性肿瘤中的肿瘤发育，进展和获得治疗性抗性中具有重要作用1。迄今为止，“ epi-prugs”的功效 - 靶向参与基因组功能表观遗传调节的酶的药物（图1） - 主要局限于血液学癌2，也许部分是因为实体瘤往往是由较为分化的或终止分化的细胞引起的，并且能力降低了表观遗传重编程的能力。此外，在Epi-drugs的早期试验中缺乏用于患者选择的生物标志物，这在很大程度上是根据历史的“一种规模适合所有”方法进行的。这种策略可能阻碍了第一代和第二代的发展
在数字健康方面的可解释AI的诺言用于精确医学：系统评价
摘要：本评论综合了有关在Precision Medicine中解释数字健康数据的机器学习模型的文献。随着医疗保健的越来越多地量身定制了个人特征，人工智能与数字健康数据的整合变得至关重要。利用主题模型方法，本文提取了27篇期刊文章的关键主题。我们包括了用英语编写的同行评审的期刊文章，搜索没有时间限制。Google Scholar Search于2023年9月19日进行，发表了27篇期刊文章。通过一种主题模型方法，已确定的主题包含通过数据驱动的医学来优化患者医疗保健，通过数据和算法进行预测建模，通过深入学习生物医学数据和医学中的机器学习来预测疾病。本评论深入研究了可解释的人工智能的特定应用，强调了其在医疗保健领域促进透明度，问责制和信任中的作用。我们的评论重点介绍了进一步开发和验证解释方法的必要性，以提高精确的医疗保健服务。
与种族主义共享相遇的人在网上被人类和机器在线沉默，但是指导原则的干预措施却保持了诺言
分享种族主义的个人经历时，边缘化社区的成员是否在社交媒体上沉默？在这里，我们研究了算法，人类和平台准则在抑制种族歧视披露的作用。在对基于邻里的社交媒体平台的实际帖子的研究中，我们发现，当用户谈论他们作为种族主义目标的经历时，他们的帖子会过多地浮动，以使五个广泛使用的节制算法从主要的在线平台上（包括最近的大型语言）（包括最新的大型语言）（包括最新的大型语言）删除。我们表明，人类用户也不成比例地进行这些披露以删除。接下来，在一项后续实验中，我们证明，仅仅目睹这种抑制会对黑人美国人如何看待社区及其在其中的位置产生负面影响。最后，为了应对在线空间中的公平和包容性的这些挑战，我们引入了一种缓解策略：一种指导原则的干预措施，可有效减少整个政治范围内的沉默行为。
