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ayahuasca在焦虑症中的治疗用途
地址：巴西Goiás，Goiânia：shameajessica@gmail.com摘要概括性焦虑症的特征是具有大量症状的精神病疾病，在受影响的个体的生活质量质量中的发病率和障碍程度很大。在各种身体和心理状况下暗示为治疗性的自然起源的精神活性物质的新兴研究和讨论中，其潜力提高了普遍焦虑症患者的生活质量。本研究由系统文献综述组成。在这种情况下，根据峰值策略进行了研究问题，并遵循PRISMA流程图。使用了虚拟健康库（BVS），PubMed，Cochrane图书馆，Burry，Web of Science和Scopus。在应用过滤器，标题阅读和摘要以及最后的整体阅读后，有7个研究被认为是符合条件的。研究表明，使用Ayahuasca有利于心理健康和参与者的生活，焦虑症状有了显着改善。但是，应该考虑额外的药理学变量，例如人格和经验发生的社会/人际环境。值得注意的是，这些自然起源物质的研究和使用应受到科学证据和谨慎的渗透，因为它们的理解包括正在进行的活动和相关风险。关键词：ayahuasca，焦虑症，生活质量，药物治疗。抽象的普遍焦虑症的特征是一种具有广泛症状的精神病疾病，导致其在受影响个体的生活质量中的发病率和障碍程度。在新兴的研究和讨论有关自然起源的精神活性物质的讨论中，例如Ayahuasca，被视为针对各种身体和心理状况的一种疗法，它们有可能提高普遍焦虑症患者生活质量的潜力。本研究由系统文献综述组成。在这种情况下，根据PICO策略创建了研究问题，并遵循了Prisma流程图的步骤。使用了虚拟健康库（VHL），PubMed，Cochrane库，Embase，Web of Science和Scopus数据库。应用过滤器后，阅读标题和摘要，最后，全面阅读了7个研究，被认为是符合条件的。研究表明，使用Ayahuasca有利于参与者的心理健康和生活，并有显着改善焦虑症状。但是，必须考虑额外的药理学变量，例如人格和体验发生的社会/人际环境。值得注意的是
Ayvens和Byd符号备忘录的理解备忘录，以支持欧洲的能源转变
BYD是一家跨国高科技公司，致力于利用技术创新来改善生活。BYD成立于1995年，是一家可充电电池制造商，现在拥有各种各样的业务范围，涵盖了汽车，铁路运输，新能源和电子产品，中国，美国，加拿大，日本，巴西，匈牙利，匈牙利和印度拥有30多个工业公园。从能源产生和存储到其应用，Byd致力于提供零排放能源解决方案，以减少全球对化石燃料的依赖。其新的能源车辆足迹现在涵盖了6个大洲，超过70个国家和地区以及400多个城市。在香港和深圳证券交易所中列出，该公司众所周知是一家《财富》全球500企业，为追求更绿色的世界提供创新。关于比德欧洲
埃塞俄比亚西北部阿耶胡流域小农户应对气候变化影响的适应策略选择的决定因素
适应气候变化对于埃塞俄比亚等发展中国家的可持续生计至关重要，因为雨养农业是这些国家的经济支柱。本研究旨在评估不同农业生态区的本土和引进的适应措施及其决定因素。我们使用结构化和半结构化问卷从 338 个农户收集数据。加权平均指数 (WAI) 用于确定不同农业生态区农户采用的最重要的适应方法，而问题对抗指数 (PCI) 则评估阻碍这些策略实施的障碍。多项逻辑模型 (MNL) 用于调查影响农民选择适应策略的因素。结果表明，最受欢迎的本土适应策略是种植当地作物品种 (WAI = 2.22)、作物多样化 (WAI = 2.15) 和调整种植日期 (WAI = 2.14)。引入的适应策略包括使用无机肥料（WAI = 2.64）、应用改良作物品种（WAI = 2.41）以及使用杀虫剂和除草剂（WAI = 2.24）。PCI 结果显示，适应气候变化的主要障碍是农场规模有限（PCI = 694）、缺乏气候信息（PCI = 641）、土壤质量差（PCI = 639）、缺乏灌溉设施（PCI = 623）和投入成本高（PCI = 610）。logit 模型确定了影响农民对适应措施偏好的几个重要因素，例如作物歉收、信贷可用性、反复干旱、气候变化感知、农业生态位置和家庭收入。该研究强调了了解影响农民适应策略的当地因素以增强他们对气候变化的适应能力的重要性。
使用正规化多重卷积神经网络（RMCNN）的服装图像分类模型 * 1 Shuwa Ayongo，1 Muhammad Abdullahi，1 Nustap
1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。 必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。 早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。 但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。 研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。 但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。 这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。 我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。 在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。 与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。 这是一个1 ZARIA AHMADU BELLO大学计算机科学系2计算机科学系，联邦教育学院，Zaria *通讯作者电子邮件地址：shuwajunior@gmail.com摘要在过去几十年中，机器逐渐接管了人类的日常活动，例如在线购物和服装。必须开发人工智能技术，以帮助人们相应地检测和对服装设计进行分类。早期解决服装图像分类问题的努力需要仔细选择和从服装图像数据集中提取某些功能，以使数据集的功能高度表示。但是，这些方法在定义和捕获广泛的图像特征方面很难。研究表明，卷积神经网络（CNN）模型可以比传统的机器学习（ML）方法更好地解决图像分类问题。但是，他们面临着诸如过度拟合，高参数调整，嘈杂数据和培训数据不足之类的问题。这项工作解决了过度拟合的问题，该问题降低了服装图像分类模型的分类/概括性能。我们提出了四（4）个CNN模型，其中将称为辍学的正则化方法添加到每个层以处理过度的问题。在四个模型中以最佳结果作为拟议模型采用了最佳结果。与使用相同数据集和最先进的建筑设计训练的其他模型记录的结果相比，准确性提高了1.77％。这是一个关键字：正规化，神经网络，分类，人工智能，计算机视觉，过度拟合，辍学的介绍在过去几十年中，机器正在逐渐接管人类的日常活动，例如在线购物和衣服操纵。在线购物和衣服操纵需要某些功能，例如颜色，设计和衣服的形状，以便能够相应地识别和分组它们。必须开发人工智能技术，可以适当地检测和对服装设计进行分类，以使机器执行在线购买的任务，并帮助他们有效地决定人类的衣服类型。这可以帮助用户更好地了解产品，并吸引来自不同位置的更多客户，从而提高销售额。对客户的口味，文化和社会经济地位的更深入了解也可以通过这种信息来帮助（Henrique等，2021）。服装时装设计的分类属于称为图像分类的计算机视觉中更广泛的群体。将对象分类为各种类别的任务可以被视为人类简单的任务，但对于机器来说是复杂的。
eNOS表达在狗的小脑中自然感染了犬ltes虫
摘要基于人类的生态足迹越过世界的承载能力，并威胁了子孙后代的生命。制定政策并创造机会减少生态足迹的负面影响。生态足迹的范围比其他环境变量更大，并且是文献中少数研究的概念。在这项研究中，使用Stipypath模型的生态足迹的概念有助于解释人类的活动和环境关系，并试图分析人类在Türkiye的积极和负面影响。在Türkiye中，已经检查了GDP，人口，能源使用，绿色技术专利与生态足迹和生态足迹之间的关系，这是1973 - 2021年之间的人均关系。分析结果表明，变量之间存在长期且具有统计学意义的关系。根据发现，人均GDP增加了人口和能源的生态足迹，绿色技术和出口减少。考虑到Türkiye最近通过签署了《巴黎协定》并开始实施欧洲绿色共识的标准，从而签署了巴黎协定，因此可以看出，对环境政策的需求正在增加。也有可能欧洲绿色共识有助于减少Türkiye的生态缺陷。关键字：生态足迹，Stirpal模型，生物能力凝胶代码：Q56，Q57，F64根据从研究中获得的发现，可以说，为了减少Türkiye的生态足迹，有必要提高消费者的环境意识，确保能源效率，并使用环境敏感性和出口中的绿色技术。
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及工程与应用科学学院A
Ayse Koyun是环境科学与工程系的博士后科学家以及哈佛大学的工程与应用科学学院。她拥有维也纳技术大学技术化学（材料科学）的医生学位。在她的博士学位期间，AYSE专注于使用原子力显微镜进行材料表征，并研究了建筑材料的老化。作为哈佛大学的博士后科学家，她的研究现在以了解气候和人类健康的气溶胶的影响（悬挂在空中的微小颗粒）的影响。她探讨了诸如构造之类的活动如何产生这些粒子以及它们如何影响吸气者的福祉。在哈佛大学，Ayse采用了一种称为电动力悬浮的尖端技术，以悬浮在空中中的气溶胶颗粒，从而使她能够研究它们在经历各种条件时如何发展，例如光暴露和湿度变化。她检查了来自不同来源的颗粒，从燃烧植物产生的烟雾到特定的化合物。通过阐明这些悬浮的颗粒，她观察到它们的反应和转化，阐明了气溶胶在环境中的行为及其对气候的潜在影响。除了在哈佛大学的工作外，AYSE还为SABER（平流层气溶胶过程，预算和辐射效应）任务做出了贡献，这是一项扩展的空中科学测量计划，研究了上层对流层和下层平流层（UTLS）的运输，化学，微物理和辐射特性。利用NASA WB-57高海拔研究飞机，Ayse有助于表征任务期间收集的微型气溶胶。SABER部署提供了对气溶胶尺寸分布，成分和辐射特性的广泛详细测量，以及不同区域和季节中相关的微量气体。这些观察结果对于提高全球模型准确模拟平流层气溶胶加载变化的辐射，动力学和化学影响的能力至关重要。ayse的总体目标是提供有关气溶胶颗粒对我们世界的起源，转化和影响的关键见解。通过为气候模型的发展做出贡献，并制定了减轻气溶胶的不利影响的战略，她的目标是对气候研究和公共卫生产生有意义的影响。最终，她在实验室和Saber任务中收集的实验数据有助于完善全球化学气候模型，从而弥合了科学发现和大规模模拟之间的差距。
肿瘤学 - Ayvakit事先授权政策
类别1的基本治疗选择。指南指出，PDGFRA基因中的大多数突变与对伊马替尼的反应有关，但显着的PDGFRA D842V突变。ayvakit（对于对伊马替尼不敏感的PDGFRA外显子18突变，包括D842V突变）被列为新辅助治疗的首选方案，用于具有明显发病率的可切除GIST（2A类）。Ayvakit被列为未经批准疗法失败后的另一种选择。批准的疗法是伊马替尼和ayvakit（用于PDGFRA突变）作为一线疗法； Sunitinib或Qinlock®（Ripretinib片剂）[适用于二线舒尼替尼的患者]；或sprycel®（dasatinib片；对于对伊马替尼不敏感的PDGFRA外显子18突变[包括PDGFRA D842V突变]）作为第二线治疗； Stivarga®（雷莫非尼片）作为三线治疗；和Qinlock作为第四线治疗。•与嗜酸性粒细胞和酪氨酸激酶基因融合的髓样/淋巴样肿瘤：NCCN指南（版本1.2024-2024-2023，2023年12月21日）建议ayvakit用于治疗髓样/淋巴样的髓样性肿瘤，用嗜酸性粒细胞和fip1l1：发现对伊马替尼有抵抗力（类别2a）。4如果确定了这种突变，则首选具有Ayvakit的临床试验（如果有），而不是使用非标签。5 P Olicy S Tatement建议事先授权，以进行艾瓦基特的处方福利覆盖范围。在下面指出的持续时间内提供了所有批准。•全身性乳腺吞作用：NCCN指南（版本3.2024 - 2024年4月24日），如果患者的血小板≥50x 10 9 /l为单一的ayvakit，则作为“首选”治疗积极的全身性乳腺胶结病，与症状性乳腺癌，无关系的全身性乳腺癌和整形乳腺囊泡相关的伴随性乳腺癌的治疗，相关的血液学肿瘤（2A类）。
强力霉素和阿育吠陀草药的比较分析靶向转移性乳腺癌：一种硅胶方法
背景：乳腺癌细胞转移到包括肺，肝脏，淋巴结，脑等的远处部位，这显着影响了患病个体中的总体生存结果和远处的无转移生存率。进行了几项临床前和临床研究，以确定剧烈抑制剂的效力，但它们广泛恶化了患者的生活质量。因此，迫切需要探索有效的自然疗法，以抵抗转移性乳腺癌。方法：筛选了文献中记录的阿育吠陀药物植物，以筛选其针对乳腺癌的能力，并评估其各自的活性部分对MMP9发挥抑制作用。使用分子对接，MD模拟，ADMET和MM-PBSA确定植物化学物质的效率，并与合成类似物（即强力霉素。结果：在1000种植物化学物质中，有12个具有最高结合的属性（BA）甚至超过9.0 kcal/mol，与表现出的BAS相比，其比强度高的Ba均高于7.3 kcal/mol。与37£30£37Å，53英镑45英镑相比，Viscosalactone在LYS104，ASP185，MET338，LEU39，LEU39，ASN38展出了最高的绑定现场。在MD模拟过程中，粘酵母-MMP9复合物在20 ns中保持稳定，并且观察到动力学，静电和势能比doxycycline更好。此外，从withania somnifera获得的viscosa-lactone认为是lipinski的规则5。结论：从W. somnifera获得的粘毛酮可以充当有前途的候选药物，以抵抗转移性乳腺癌。
艾尔郡农村和岛屿野心（ARIA）基金Main ...
•技术研究或可行性研究，以促进未来的项目，其中研究的结果/目的地被充分确定/指定。培训。ARIA专注于技能发展，因此培训很重要。培训应特别针对ARIA基金/上市的苏格兰政府优先事项（第6节），而不是主要/中级/第三级教育计划的一部分。•事件成本。•市场研究/专业支持/营销支持。•促销活动的成本，例如：提高/促进服务的意识（例如：能源意识/主动旅行/自行车租赁设施）。•员工费用 - 薪资/国民保险（NI）/申请中所述项目的员工的养老金费用。这可以存在或新员工。