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本地 AI 基础设施平衡创新与安全
随着企业采用生成式人工智能 (GenAI) 来简化流程、创建内容、实现 IT 自动化和改进供应链，它们通常面临一个关键选择：在本地构建和部署人工智能模型，还是依赖公共云基础设施。尽管公共云提供了可扩展性和对各种预先训练的人工智能模型的访问，但它们可能会引发对数据安全、控制和不可预见的成本的担忧。相比之下，私有人工智能环境提供了一个可定制、安全且经济高效的框架，优先考虑数据隐私和合规性。本文概述了当前的人工智能基础设施格局，
平衡饮食对体重的影响，BMI，WHR，在肥胖的人（20 - 35年）在印多尔市（20 - 35年）工作的人
肥胖是一个重要的公共卫生问题，是导致慢性疾病的主要生活方式疾病之一，例如代谢综合征，糖尿病，心血管疾病，癌症，抑郁症和中风。因此，尽早诊断和管理肥胖对于防止这些疾病的发展至关重要。这项研究旨在评估平衡饮食在体重，BMI，WHR中的影响，对在印多尔市（Indore City）在企业部门（20 - 35年）工作的肥胖者中评估。在公司部门的50名肥胖1人中进行了一项研究。调查表已管理并收集了信息。由于高脂肪和高热量饮食，较少的体育活动以及脂肪肝，高和低BP，心血管疾病，胆固醇和2型糖尿病的发生率增加，成人的患病率正在增加。据报道，肥胖与糖尿病，胆固醇和血脂异常有关。此外，据报道，习惯更多地喝茶/咖啡的人比每天三次喝茶/咖啡的人的饮食中的微量和大量营养素的摄入量较低。 div> div>一天中的一顿饭在他们的一天中的一顿饭中少餐，可以根据他们的班次来满足早餐或午餐，但之后他们只是依靠茶 /咖啡来避免用餐时间。30天的饮食咨询后，许多人的BMI，WHR和体重会发生变化。肥胖是一种严重的非传染病，与多种危险因素相关，导致多种慢性疾病。首先，当通过访谈方法减轻体重50人中的55％的体重在95-105 kg之间的体重在95-105 kg之间，50个样本中的30％的体重在75-85 kg至85 kg至50个样本中的重量之间的体重在65-75 kg之间的体重在50千克和15％之间，分别根据30天的饮食 /饮食量变化，分别减少了30天的重量。 90-100公斤，50个样本量中的36％的体重减轻了70-80千克，50个样本量中的26％的体重降低了最高55-65千克的体重，而50个样本量中的85人的体重减少了80-90千克，高达80-90 kg高达80-90 kg，在上面的更改中相同的变化是在腰围clax囊。早期识别管理对于减少疾病的危险因素至关重要。应定期遵循适当的饮食和足够的体育锻炼，以应对这种情况。用于饮食，准时进食，吃健康的水果和蔬菜以及避免垃圾和加工食品的健康和每天30分钟的身体活动，以防止将来肥胖。关键字：腰部臀部，肥胖，微量营养素，大量营养素，饮食建议介绍：本审查论文已结构结构概述，以概述体重增加和肥胖的发展中可能的病因，以提出相关的人口养分和内容的饮食饮食/饮食范围，以促进与食物相关的饮食/饮食范围，以帮助饮食/饮食范围，以促进饮食/饮食的饮食/饮食/饮食范围，以供您使用饮食/饮食。
妇科癌症中免疫检查点抑制剂反应的代谢特征：来自通量平衡分析的见解
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.14.631240 doi：biorxiv Preprint
揭示了经颅直流刺激在增强躯干运动控制和脑血管事故幸存者平衡方面的潜力：
解锁经颅直流电流刺激（TDC）的潜力增强脑血管事故（CVA）幸存者的平衡控制和平衡一直是最近文献的焦点。这是一种非侵入性脑刺激，可用于促进CVA幸存者中神经可塑性的皮质运动兴奋性。这篇评论深入研究了最近发布的工作，从2014年到2023年，搜索了五个著名的英语研究数据库。审查了八篇文章。TDCS在刺激皮质运动兴奋性和促进CVA幸存者中的神经可塑性方面表现出了希望，但其专门针对躯干控制和BALCE的应用仍然很少。尽管如此，证据表明，CVA后平衡控制中值得注意的增强，尤其是将TDC与其他干预措施（包括功能性电刺激和平衡训练）结合起来的干预措施。本评论阐明了TDC的潜力，即独立或与常规物理疗法集成，以强化CVA幸存者之间的躯干控制。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：291-301。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.33马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：291-301。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.33
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secbnet：光学卫星图像的语义分割增强色彩平衡网络
摘要 - 地球观察卫星可以在不同的时间，气候条件和平台形式下捕获光学图像，在颜色和亮度上表现出很大的差异，在合成大面积光学卫星图像时会导致视觉体验差。相关的颜色平衡问题引起了研究人员的极大关注，但诸如缺乏研究数据和对模型参数的敏感性之类的挑战持续存在。为了解决这些问题，本文发布了一个公开开放的数据集，并提出了语义细分增强色彩平衡网络（SECBNET）。首先，为了减轻研究数据的稀缺性，我们开发了一个公共可用的遥感图像颜色平衡数据集，Zhu hai色彩平衡图像（ZHCBI），以支持相关的研究活动。第二，为了提高颜色平衡图像和目标图像之间的语义一致性，我们设计了以分割结果为指导的双分支U-NET架构，并提出了一种新颖的分割特征损失函数。最后，为了解决分段处理中块之间的接缝问题和不自然的过渡，我们引入了一个基于加权平均的后处理模块。我们对ZHCBI数据集上的现有主流颜色平衡算法进行了比较实验和分析。结果表明，与其他主流方法相比，我们所提出的方法可实现最先进的颜色平衡质量，并具有显着改善的视觉效果和更高的峰信噪比（PSNR）（23.64 dB）。
俄亥俄州州内连续护理战略计划平衡
这些无家可归者规划区域还负责满足由 ODOD 管理的州级无家可归者计划资金（通过俄亥俄州住房信托基金资助）的所有要求。这些计划包括紧急解决方案补助金计划 (ESG)、无家可归者危机应对计划 (HCRP) 和支持性住房计划 (SHP)。对于这些州计划，无家可归者规划区域和某些情况下的无家可归者服务提供者直接向 ODOD 报告。有关州资助的无家可归者计划的更多信息，请访问 http://www.development.ohio.gov/cs/cs_hshp.htm。总之，俄亥俄州 BoSCoC 无家可归者规划区域帮助无家可归者服务提供者和社区满足其联邦补助金（HUD 的 CoC 计划）和州补助金（ODOD 的 ESG、HAGP、HCRP 和 SHP）的要求。
