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造成II型糖尿病的风险因素...
2型糖尿病（T2DM）是一种慢性代谢疾病，是日益增长的全球健康问题。本文献综述的主要目的是确定有助于青少年2型糖尿病的发展的风险因素。本研究通过搜索Google Scholar和PubMed数据库中的相关文献使用了文献综述方法。从搜索中获得了20种符合相关标准的期刊。数据处理过程包括几个阶段：阅读，理解，比较和结论。研究输出解释说，有助于糖尿病（DM）发展的风险因素有两类，即不可降解的因素和可修改的因素。不可修改的风险因素包括性别，年龄和家族史。另一方面，可修改的危险因素包括肥胖，高血压，身体不活跃和吸烟。总而言之，由于复杂而多样化的风险因素，青少年容易受到2型DM的影响。建议青少年通过通过均衡的饮食和常规的体育锻炼来控制体重，以及避免吸烟和治疗血压最佳地提高人们对健康生活方式的认识，这可以帮助降低DM的风险。
GE 航空是我们制造成功的关键
GE 专有信息 本文件所含信息为 GE 专有信息，以保密方式披露。此信息为 GE 的财产，未经 GE 书面明确同意不得使用、向他人披露或复制，包括但不限于不得用于任何维修、改装、备件、设计或配置变更的创造、制造、开发或衍生，或获得 FAA 或任何其他政府或监管机构的批准。如果同意全部或部分复制，则本声明和本文件每页上列出的声明应出现在任何此类全部或部分复制品中。本文件所含信息也可能受美国出口管制法的管制。禁止未经授权的出口或再出口
应对人工智能造成的就业岗位流失的策略
印度恰蒂斯加尔邦赖布尔卡林加大学 Omprakash Dewangan 计算机科学与信息技术学院助理教授，492001。摘要人工智能 (AI) 技术迅速融入各个行业，对劳动力市场构成重大挑战，可能导致大规模失业。本研究论文致力于探索全面的战略，以适应人工智能驱动的自动化所带来的不可避免的转变。本文综合了学术文献、实证研究和专家见解，研究了人工智能导致的失业的多方面影响，并提出了减轻不利影响的适应性措施，同时增强劳动力的赋权和复原力。本文首先阐明了人工智能导致的失业的潜在动态，描述了自动化破坏传统就业结构的机制。它深入探讨了导致失业的细微因素，包括技术进步、经济需要和组织动态。通过了解失业的根本原因和模式，利益相关者可以更好地制定有针对性的干预措施来应对随之而来的挑战。随后，本文仔细研究了人工智能导致的失业对劳动力的多方面影响，包括社会经济影响、心理影响和劳动力市场的结构性转变。它强调了主动适应的必要性，并强调了实施量身定制的战略以减轻对受影响个人和社区的不利影响的紧迫性。本文的核心围绕着提出和探索适应性战略，以全面适应人工智能导致的失业。这包括一种多方面的方法，包括针对新兴技能需求的再培训和技能提升计划、旨在促进平稳过渡和为失业工人提供充分支持机制的政策干预措施，以及培养创业和创新作为通往新经济机会的途径。此外，本文提倡重新评估社会对工作和价值观的看法，强调需要建立包容和公平的框架，承认各种形式的贡献，并重新定义超越传统就业范式的成功。通过研究不同行业和司法管辖区的成功案例研究和最佳实践，本文提炼出可行的见解和经验教训，为政策制定者、雇主、教育工作者和个人提供实用指导，帮助他们应对人工智能导致的就业流失的复杂局面。最后，本文强调了主动适应、协作行动、以及以人为本的方法，充分利用人工智能的变革潜力，同时在技术颠覆时代保障劳动力的福祉和韧性。关键词人工智能、工作岗位流失、劳动力韧性、适应性策略、再培训、技能提升、政策干预、创业、社会适应、技术颠覆、赋权。
由危机造成的汽车供应链中断...
这项工作的目的是在乌克兰战争造成的危机条件下分析汽车行业供应链的功能。首先，通过定义供应链的概念和重要性，确定链管理的目标以及传统和现代供应链之间的差异，从而确定了理论基础。然后，通过分析宏观经济指标，全球后果，以及对冲突中两个主要政党的影响 - 俄罗斯联邦和乌克兰，观察到乌克兰危机对整个世界经济的经济影响。最后，通过介绍当前情况，定义风险并预测该行业供应链的未来，可以在危机时期对汽车行业的供应链进行分析。
乌克兰危机造成的汽车供应链中断3
这项工作的目的是在乌克兰战争造成的危机条件下分析汽车行业供应链的功能。首先，通过定义供应链的概念和重要性，确定链管理的目标以及传统和现代供应链之间的差异，从而确定了理论基础。然后，通过分析宏观经济指标，全球后果，以及对冲突中两个主要政党的影响 - 俄罗斯联邦和乌克兰，观察到乌克兰危机对整个世界经济的经济影响。最后，通过介绍当前情况，定义风险并预测该行业供应链的未来，可以在危机时期对汽车行业的供应链进行分析。
将矿区和棕地改造成清洁能源中心
大自然保护协会 (TNC) 感谢推动“太阳采矿”方法发展的众多合作伙伴。卡特彼勒基金会和多丽丝杜克基金会提供了宝贵的资金支持。其他分享专业知识、数据、研究和现场经验的合作伙伴包括美国环境保护署 (EPA)、美国能源部 (DOE)、美国地质调查局 (USGS)、新能源经济中心 (CNEE)、日立 ABB、ICF International、落基山研究所以及亚利桑那州、伊利诺伊州、印第安纳州、肯塔基州、内华达州、北达科他州、俄亥俄州、弗吉尼亚州、西弗吉尼亚州和怀俄明州的自然资源和环境保护部门。我们深深感谢我们的社区合作伙伴和众多环境公平组织，他们正在努力确保这种方法以当地利益为中心。最后，我们受到许多公用事业和开发商的鼓舞，包括 Sun Tribe、Sol Systems、Dominion Energy、Savion、Edelen Renewables、BrightNight 和其他创新将“太阳采矿”方法付诸实践的人。
2022 年美国军事行动造成的平民伤亡年度报告
国防部关于 2022 年美国军事行动相关平民伤亡的报告 本报告根据 2018 财政年度（FY）国防授权法案（NDAA）第 1057 条（公法 115-91）提交，该法案经修订并编纂为 10 USC § 113（“第 1057 条”）的注释。本报告主要提供有关 2022 年美国军事行动的信息。本报告还包含国防部先前根据第 1057 条向国会国防委员会报告的信息的更新。先前报告中提供的有关 2017-2021 年美国军事行动的一些信息已在本报告中重复，因为这些信息与 2022 年的美国军事行动相关。本报告可在 Defense.gov 上公开获取。正如 2016 年 7 月 1 日第 13732 号行政命令第 1 节《美国关于在涉及使用武力的美国行动中解决平民伤亡的打击前和打击后措施的政策》所述，以及奥斯汀部长在 2022 年 1 月 27 日的备忘录“改善平民伤害减轻和应对”中所述，保护平民与有效、高效和果断地使用武力追求美国国家利益是根本一致的。国防部减轻和应对平民伤害的努力直接反映了美国的价值观；这些努力响应了战略和道德要求。最大限度地减少平民伤亡可以进一步实现任务目标；有助于维持伙伴政府和弱势群体的支持，尤其是在反恐和反叛乱行动期间；并增强对美国国家安全至关重要的美国行动的合法性和可持续性。 2022 年 8 月 25 日，国防部发布了《平民伤害缓解和应对行动计划》（CHMR-AP），国防部长通过该计划指示国防部将实施一系列重大行动，以确保美国军方准备好在未来冲突中缓解和应对平民伤害。2023 年 12 月 21 日，国防部发布了关于 CHMR 的国防部指令。美国军方坚定地致力于限制对平民的伤害，国防部已经建立了遵守战争法的坚实基础。作为一项政策，美国军队经常根据政策标准开展行动，这些政策标准比战争法要求的对平民的保护程度更高，我们致力于继续改进我们对平民伤害缓解和应对的方法。这一承诺体现在国防部一贯努力维护和推广最佳实践，以减少平民伤害的可能性，在发生伤害时采取适当措施，并从国防部的行动中吸取教训，以进一步加强对平民的保护。 13732 号行政命令第二部分列举了国防部在武装冲突期间为保护平民而实施的一些最佳做法，并指示在当前和未来的行动中继续采取这些措施。2022 年，所有行动均按照第 13732 号行政命令第 2 节中确定的最佳做法进行。
Microsoft Word-Weber等人，人IPSC衍生的细胞移植物通过分子相互作用与中风造成的脑_v3.docx
图1：IPSC衍生的NPC的产生，中风诱导和移植。（a）左：IPSC派生的NPC的生成。右：iPSCS和NPCS（通道7）染色为Nanog和Nestin。比例尺：50UM。（b）左：NPC的神经分化。右：分化后的D26（上排）分化的NPC，对βIII-微管蛋白，S100β和DAPI染色。比例尺：50UM。（c）实验设计的示意图。（d）通过激光多普勒成像（LDI）获得的脑灌注水平。（e）右半球的相对血液灌注与中风诱导后立即记录的基线（急性）和牺牲前（43 dpi）相比。（f）中风梗塞大小的定量。左：相对于勃雷格玛（MM），针对前后（A-P）距离绘制的病变区域。右：两个治疗组的病变体积（mm 3）的箱形图。（g）描绘中风梗塞大小的3-D小鼠脑模型的示意图。比例尺：2mm。（H）使用生物发光成像进行NPC移植后细胞存活的纵向分析。（i）生物发光信号强度表示为35天的SR X10 6的每秒3个光子数量。显示的显着性水平是指天之间的比较。（J）示意图和免疫荧光表示，描绘了移植核（深蓝色）和移植物周围（浅蓝色）。hunu用于可视化移植细胞。比例尺：1mm。比例尺：2mm。（k）脑切片对hunu染色，以前到后验（A-P）顺序排列。（l）量化移植物核心和移植物周围面积。左：相对于前核（MM），绘制在前后（A-P）距离的移植面积（mm 2）。右：移植动物的平均移植体积（mm 3）的箱形图。数据显示为平均分布，其中红点表示平均值。框图表示数据的25％至75％四分位数。箱形图：图中的每个点代表一种动物。线图被绘制为平均值±SEM。使用成对的t检验（基线与中风）或未配对的t检验（车辆与NPC）评估平均差异的显着性。在E-I中，每组n = 11只小鼠；在L，每组n = 9只动物。星号表示显着性： *p <0.05。
克服人工智能对民主造成的种族危害 克服人工智能对民主造成的种族危害
虽然美国的种族多元化程度正在提高，但生成性人工智能和相关技术却有可能破坏真正的代议制民主。如果不加以控制，人工智能将加剧现有的重大挑战，例如种族两极分化、文化焦虑、反民主态度、种族选票稀释和选民压制。合成视频和音频（“深度伪造”）受到了大部分公众的关注，但这只是冰山一角。针对种族的微定位虚假信息、自动选举管理中的种族偏见、歧视性投票限制、针对种族的网络攻击以及阻碍种族正义主张的人工智能监控只是人工智能威胁民主的几个例子。不幸的是，现有法律（包括《投票权法案》）不太可能应对这些挑战。然而，如果政策制定者、活动家和技术公司立即采取行动，这些问题并非不可克服。本文主张对人工智能进行监管，以促进种族包容的民主，提出了为监管人工智能提供框架的新原则，并提供了具体的政策干预措施来说明这些原则的实施。尽管种族是影响美国投票模式的最重要人口因素，但这是第一篇全面识别人工智能对民主造成的种族危害并提出前进方向的文章。