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大脑与营养之间的不适当关系 - Eletive
生活方式组成部分对肠道微生物posak marta的多种影响，1 1 JanDługosz大学，位于Częstochowa，科学，自然和技术科学学院，生物化学，生物技术和生态毒素学系，Microbobiota是Microbobiota的收藏，是Microbobiota的不同集合。微生物具有肠粘膜的保护性，结构和代谢功能。维持肠道微生物群的高生物多样性并限制了致病菌株的发展，并且在存在益生菌微生物的存在下同时增加了，这对于健康维持至关重要。这项工作的目的是分析生活方式因素对肠道微生物组组成的影响。使用以下关键口号进行了科学文献的综述，搜索在线数据库（PubMed和Google Scholar）：肠道微生物群，生活方式，饮食，饮食，身体活动，营养不良，肠道微生物群，生活方式，生活方式，饮食，饮食，体育活动，营养不良。最终包括在2010 - 2023年发表的数十种科学文章，包括波兰语和英语。对可用来源的分析表明，个人生活方式组成部分，即西方饮食，吸烟，慢性压力或饮酒，通过降低肠道微生物基因组的丰富度以及降低细菌的体裁和物种多样性，对肠道菌群的状况产生负面影响。肠中存在的微生物对肠粘膜执行保护，结构和代谢功能。值得强调的是，可以通过引入益生菌和益生元来调节肠道菌群，这可以降低某些疾病的发生以及预防作用。但是，应该强调的是，益生菌的作用是特定于补充菌株的，在确定益生菌治疗时应考虑到益生菌的作用。Keywords: intestinal microbiota, lifestyle, probiotics, western diet, mental stress Impact of lifestyle components on gut microbiome diversity posak Marta 1 1 Jan Dludosz university in Czestochowa, Faculty of Science and Technology, Department of Biochemistry, Biotechnology and Biotechnology and Ekotoxicology abstract the microbiota is a diverse collection of microorganisms居住在人体中。促进肠道菌群的高生物多样性并限制致病菌株的发展，同时增加益生菌微生物的存在，对于促进健康至关重要。这项研究的目的是催化生活方式因素对肠道微生物组组成的影响。进行了文献综述，搜索在线数据库（PubMed和Google Scholar），使用以下关键词：肠道微生物群，生活方式，饮食，体育锻炼，肠道菌群，生活方式，饮食，体育活动，营养不良，营养不良。最后，包括在2010年至2023年之间发表的几十篇以波兰语和英语的科学文章。对可用来源的分析表明，生活方式的各个组成部分，即西方饮食，吸烟，慢性压力或饮酒，通过减少肠道微生物基因组的丰富性并降低细菌的属和物种多样性，对肠道菌群的状态产生负面影响。值得注意的是，可以通过引入益生菌和益生元来调节肠道菌群，这可能有助于降低某些疾病的发生率以及预防作用。然而，应该强调的是，益生菌的作用是特定于补充菌株的，在实施益生菌治疗时应考虑。关键字：肠道菌群，生活方式，益生菌，西方饮食，心理压力自动do korespendencji：marta posak;电子邮件：marta.posak@wp.pl
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
p 100 IT-适当使用技术
过程pr.564.it计算机网络安全程序Pr.622.它适当使用技术程序PR.659.SCO欺凌预防和干预程序Pr.685.IT移动设备PR.587.SES学生专业设备购买了由部门专业设备（SEA）专业委员会和学校委员会的专业委员电子传播与社交媒体的使用（2017）幼儿教育学院，实践注意：使用社交媒体（2019）安大略省心理学家学院，社交媒体使用条款ISTE的5个数字公民标准M. Ribble M. Ribble M. Ribble，“数字公民身份：适当使用技术”
研究中适当使用人工智能的指南
研究人员可以使用许多免费和付费的 AI 拨款申请书写工具。目前，使用生成式 AI 工具来协助拨款申请书写过程并不被禁止。例如，这些工具可能有助于生成提案摘要、编辑草稿或编写提案的特定部分。在 2023 年 12 月的通知中，NSF 鼓励研究人员指出何时以及如何使用 AI 来创建他们的提案。PI 应该注意，使用这些工具共享知识产权会带来风险。将机密信息输入生成式 AI（即使是新颖的想法）将被视为出于专利目的或根据保密协议的公开披露，从而导致专利权的丧失或违反我们的法律义务。所有生成式 AI 输出都应检查其准确性。你永远不应该依赖 AI 是正确的！
特征聚合具有潜在的生成重播，用于联邦的持续学习社会适当的机器人行为
摘要 - 机器人要探索联合学习（FL）设置至关重要，在这些设置中，几个并行部署的机器人可以独立学习，同时还可以彼此分享他们的学习。现实世界中的这种协作学习要求社交机器人动态适应不可预测和不可预测的情况和不同的任务设置。我们的工作通过探索一个模拟的客厅环境来帮助解决这些挑战，在该环境中，机器人需要学习其行为的社会适当性。首先，我们提出了联合根（FedRoot）平均，这是一种新型的体重聚集策略，它使客户从基于任务的学习中进行学习。第二，为了适应具有挑战性的环境，我们将Fedroot扩展到联合潜伏的生成重播（FedLgr），这是一种新颖的联盟持续学习（FCL）策略，该策略使用基于FedRoot的重量聚集，并将每个客户嵌入了每个客户的生成器模型，以促进伪造的功能嵌入，以使知识的特征嵌入者忽略了一种资源良好的效果。我们的结果表明，基于FedRoot的方法提供竞争性能，同时也导致资源消耗量大幅度降低（CPU使用率高达86％，GPU使用率高达72％）。此外，我们的结果表明，基于FedRoot的FCL方法的表现优于其他方法，同时还提供了有效的解决方案（最多84％的CPU和92％的GPU使用率），FedLGR在评估中提供了最佳结果。
利用 AMDirT 促进古代宏基因组数据的可访问、快速和适当的处理
1 莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所汉斯·诺尔研究所“微观宇宙平衡”卓越集群，阿道夫·赖希魏因大街 23 号，耶拿，图林根州，07745，德国 2 马克斯·普朗克进化人类学研究所考古遗传学系，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 3 动物学系，乌普萨拉大学，Norbyvägen 18D，乌普萨拉，752 36，瑞典 4 考古遗传学相关研究组，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 5 古生物技术系，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 6 比较生物医学和食品科学系，帕多瓦大学，Viale dell'Università 16，Legnaro，帕多瓦，350250，意大利 7 分子生态学科和进化，全球研究所，健康与医学科学学院，哥本哈根大学，Øster Farimagsgade 5，哥本哈根 K，1353，丹麦 8 约克大学考古系 BioArCh，英国约克，YO10 5DD，英国 9 传播、感染、多样化和进化小组，马克斯普朗克地质人类学研究所，Kahlaische Str. 10，耶拿，图林根，07745，德国 10 哥本哈根大学健康与医学科学学院全球研究所全基因组学系，Oester Voldgade 44747，哥本哈根 K，1350，丹麦 11 莱顿大学考古科学系，Einsteinweg 2，莱顿，2333 CC，荷兰 12 耶拿弗里德里希席勒大学生态与进化研究所，耶拿，图林根，07743，德国 13 巴黎大学巴斯德研究所微生物古基因组学部门，CNRS UMR 2000，Rue du Docteur Roux 25-28，巴黎，法兰西岛，F-75015，法国 14 马克斯普朗克-哈佛研究中心古地中海考古学 (MHAAM)，马克斯普朗克进化人类学研究所，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 15
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。结果，至关重要的是适当诊断患者
摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因之一。因此，适当，及时诊断患者至关重要。因此，本文的目的是使用选择性机器学习算法来预测心脏病。使用克利夫兰心脏病数据集评估了杠杆技术。在这项研究中，对五个分类器进行了培训和测试，并使用了平滑的克利夫兰数据集和平滑的克利夫兰数据集进行了测试。获得的结果表明，使用光滑数据集测试时，所有分类器的性能都更好，精度为98。11％比使用Unsooth数据集进行测试的精度为89.71％，其杠杆技术的性能要比所审查的文献中的作品要好。这些结果表明，使用数据平滑的功能工程可有效改善心脏病预测。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v29i1.32许可证：CC-BY-4.0开放访问策略：Jasem发表的所有文章都是开放式访问，免费下载，复制，重新分发，重新分发，翻译，翻译和阅读。版权策略：©2025。作者保留了版权和授予Jasem首次出版的权利。只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：umar，n; Hassan，S.K；乌玛，一个； Ahmed，S。S.（2025）。通过选择性机器学习算法预测心脏病。J. Appl。SCI。 环境。 管理。 心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。SCI。环境。管理。心脏病是全球死亡率的主要原因之一（Sharma等，2020）。29（1）255-261日期：收到：2024年10月22日；修订：2024年11月20日；接受：2024年12月28日；发布：2025年1月31日关键字：心脏病；功能改进；预言;数据平滑；功能工程。任何影响心脏正常功能能力的问题称为心脏病（Zhenya和Zhang，2021）。在心脏病中，心脏通常无法向人体其他区域输送足够的血液，无法正常手术。冠状动脉的狭窄和阻塞会导致心力衰竭（Muhammad等，2020）。每年，估计有1700万人死于心血管疾病，例如心脏病发作和中风，占全球所有死亡人数的31％（Dutta等，2019）。心脏病是由多种变量（包括个人和专业行为）以及遗传性倾向引起的（Dutta等，2019）。心脏病护理和治疗极具挑战性，尤其是在贫困国家，由于缺乏诊断工具，医生和其他资源，
国土安全部已采取措施开发和管理人工智能，但还需要采取更多行动来确保其得到适当使用
我们的发现国土安全部已采取措施制定指导方针并建立对人工智能 (AI) 使用的监督，但还需要采取更多行动来确保国土安全部适当地治理和管理 AI 的使用。国土安全部发布了针对 AI 的指导方针，任命了首席 AI 官，并成立了多个工作组和 AI 任务组来帮助指导该部的 AI 工作。但是，还需要采取更多行动来确保国土安全部对 AI 的负责任和安全使用进行适当的治理。此外，国土安全部制定了一项 AI 战略来指导整个企业的 AI 目标和目的，但由于没有制定实施计划，因此未能有效执行该战略。此外，由于资源挑战，国土安全部没有足够的治理流程来监控 AI 是否遵守隐私和公民权利以及公民自由要求。最后，国土安全部根据要求制定了跟踪和向公众报告其 AI 使用情况的流程，但这些流程并未识别和跟踪报告该部 AI 使用案例所需的一些数据。国土安全部也没有足够证据证明其认为其人工智能的使用符合联邦要求，因为国土安全部及其部门没有正式的流程来识别、审查和验证部门强制人工智能报告中的数据。如果没有对人工智能进行适当、持续的管理，国土安全部将面临人工智能工作侵犯美国人民安全和权利的风险。国土安全部的回应国土安全部同意所有 20 项建议。
指南的视觉比较：方法和对潜在不适当药物清单的应用
治疗指南包括受循证医学启发的优化患者治疗建议。然而，不同机构和/或国家可能同时提供具有相同目标的几份指南，这可能导致建议之间发生潜在冲突。比较几份指南是一项复杂而繁琐的任务。在文献中，很少有人提出比较指南的方法 [1,2]，而且这些方法仍然仅限于两三份指南。关于检测潜在不适当药物 (PIM)，已经发布了几份指南。第一个也是最著名的指南之一是 BEERS 清单 [3]，其第一版于 1991 年在美国发布，侧重于美国实践。受此启发，不同国家制定了几份指南，其中包括更适合当地实践的标准。这些
在初级保健中不适当使用抗生素
I.自治研究人员的普通医生，毕业于厄瓜多尔天主教大学。 div>II。 div>一般医学，自主研究人员，毕业于厄瓜多尔阿祖大学。 div>iii。 div>一般医学，自治研究人员，毕业于厄瓜多尔昆卡大学。 div>iv。 div>医学内部在厄瓜多尔基多的Calderón的通用教学医院内部。 div>