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系统基因不一致是由广泛的...
摘要。系统基因组学使我们能够通过时间和估计这些信号的系统发育网络的进化过程的历史信号。来自全基因组数据的见解进一步使我们能够从基因组杂交，渗入和祖先多态性中指出对系统发育信号的贡献。在这里，我们关注这些过程如何导致响尾蛇（Crotalus and Sistrurus属）之间的系统发育不一致，该群体基于多种分子数据集和分析方法存在许多相互矛盾的系统发育假设。我们使用从几乎所有已知物种中采样的转录组产生的基因组数据来解决响尾蛇系统发育的不稳定性。这些基因组数据，通过基于联合和网络的方法进行分析，揭示了许多快速物种形成的实例，在这些实例中，各个基因树与物种树相冲突。此外，响尾蛇的进化历史主要由不完整的物种和频繁的杂交主导，这两者都可能影响了过去对系统发育的解释。我们提出了一个新的框架，其中只能根据全基因组数据和基于网络的分析方法才能理解该组的进化关系。我们的数据表明，像在响尾蛇中看到的那样，网络辐射只能在系统基础环境中才能理解，在我们尝试了解其他快速辐射物种中进化史的尝试中，需要采取类似的方法。[异常区域; crotalinae;多样化;剖宫产；渗入；系统基因学；重组。]
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妊娠糖尿病由微生物群
抽象的客观妊娠糖尿病（GDM）是一种疾病，其中通常在妊娠中期或第三学期，在怀孕期间诊断出没有糖尿病的女性被诊断出患有葡萄糖不耐症。早期诊断，以及对妊娠三个月的病理生理学的更好理解，可能有效地降低发生率以及相关的短期和长期病态。设计我们在GDM诊断之前，全面介绍了肠道微生物组，代谢组，炎症细胞因子，营养和394名妇女的临床记录。然后，我们构建了一个模型，该模型可以在通常被诊断出GDM数周之前预测GDM发作。此外，我们使用来自三个独特的同类孕妇的孕妇的头三个月样本的粪便菌群移植（FMT）证明了微生物组在疾病中的作用。结果，我们发现后来患有GDM，粪便短链脂肪酸和微生物组改变的女性促炎细胞因子水平升高。我们接下来证实，使用FMT实验，在GDM诊断前10周以上，前三个月，与GDM相关的微生物组成的差异驱动了炎症和胰岛素抵抗。按照这些观察结果，我们使用机器学习方法来预测基于头三年，微生物和炎症标记的GDM，其精度很高。结论GDM发作可以在怀孕的头三个月中确定，比目前所接受的早期。潜在的GDM标记，包括微生物群，可以作为早期诊断和治疗干预的靶标，从而导致预防。此外，肠道微生物组似乎在炎症引起的GDM发病机理中起作用，白介素6是发病机理的潜在促进者。
白皮书 艺术驱动创新
我们提出了一种在价值创造和责任框架内识别和发展创新的方法。我们首先确定了当前实践中创新的主要问题，这种实践在结构上是不负责任的，因为它往往在设计上具有分裂性和退化性。为了解决这个问题，我们提出了一个新的创意生成框架，其中社会价值、经济价值和创新突破构成了我们工作的边界。我们提出了分析在这些边界内创作的艺术作品的想法，将其作为负责任创新的灵感、洞察力和创意生成的来源。在它们的交汇处，存在着巨大的潜力，可以创造价值并为经济增长的分布式和再生模式的进步做出贡献。通过引导好奇心，我们可以激发艺术驱动的创新。
亲爱的申请人，卢尔德由...
修订：2024年2月，亲爱的申请人，卢尔德（Lourdes）由同情心驱动，致力于为所有人提供个性化护理，尤其是最需要帮助的人。为我们的患者提供经济援助是我们的使命和特权。财政援助仅用于紧急情况和其他医学上的护理。感谢您信任我们照顾您和您的家人满足您的所有医疗保健需求。我们正在发送这封信和所附的财政援助申请，因为我们收到了您的要求。如果您不要求此问题，请忽略。请完成所有页面，包括签名和日期，然后再返回。如果您在过去六个月内完成了申请，并获得了经济援助的批准，请通知我们。您可能不需要完成新的应用程序。我们不会考虑先前六个月大的申请。
2009 年教授打入桩学院
刚刚参加完在犹他州洛根市犹他州立大学举办的第五届 PDCA 教授打入桩学院 (PDPI)。PDPI 取得了巨大成功，有 26 位教授参加了此次课程，他们代表的大学来自阿拉斯加州费尔班克斯到加拿大安大略省滑铁卢、加利福尼亚州弗雷斯诺到纽约州波茨坦、密歇根州安娜堡到佛罗里达州博卡拉顿、爱尔兰都柏林到路易斯安那州巴斯顿以及其间各个地方。PDPI 是一个伟大的 PDCA 成功案例，为全国顶尖的工程学教授提供了专业知识，向 5,000 多名工程学学生讲授打入桩的优势。毫无疑问，这个项目是评判所有“教老师”项目的标准。PDCA 成员应该为这个项目以及你们每个人为它的成功所做的贡献感到自豪。我要求所有 PDCA 成员每天花五分钟时间联系一位参加过 PDPI 的教授，或者，如果你愿意，联系一位你选择的大学的教授，询问你是否可以做些什么来向他们介绍打桩的世界。一个建议是邀请学生到工作现场观看打桩过程，演示锤子如何与起重机和引线一起工作，或者如何制造桩。学生就像教授一样，会记住这样的经历，并希望将他们学到的东西付诸实践，或者他们可能希望在继续学习时学到更多。如果工程专业的学生正在学习深基础，PDCA 成员应该尽其所能促进打桩教育。如果有必要，请亲自教学，并始终教导老师。2009 年 7 月 10 日，北卡罗来纳大学夏洛特分校教授兼 PDPI 演讲者 Brian Anderson 将带领他的工程专业学生前往查尔斯顿，在那里，PDCA 南卡罗来纳分会将举办一个项目，向他们传授更多关于打桩的知识。首先，Palmetto Pile Driving 和 Parker Marine 将向他们展示他们的预应力桩场，介绍混凝土桩的制造；S&ME 将进行锥形穿透仪测试；然后，学生们将前往施工现场，Pile Drivers Inc. 将在那里打入 105 英尺 x 12 英寸的预应力混凝土桩。整个
人工智能驱动的神经康复训练框架
摘要：康复治疗认知障碍是医疗诊所面临的挑战之一，这种障碍可能发生在脑损伤、痴呆和衰老导致的正常认知衰退之后。目前的认知康复治疗已被证明是解决这一问题最有效的方法。然而，a) 它并不适合每个患者，b) 成本高，c) 它通常在临床环境中实施。任务生成器 (TG) 是一个用于生成认知训练任务的免费工具。但是，TG 并非旨在适应和监控患者的认知进展。因此，我们在 BRaNT 项目中提出通过信念修正和机器学习技术、游戏化和远程监控功能增强 TG，使医疗专业人员能够在家中提供长期个性化的认知康复治疗。BRaNT 是一项跨学科的努力，旨在解决当前实践的科学局限性，并为卫生系统的可持续性提供解决方案，并有助于改善患者的生活质量。本文提出了 BRaNT 的 AI-Rehab 框架，解释了在数据不足的情况下的分析挑战，并提出了一种一旦有足够数据就可能适用的替代 AI 解决方案。
高等教育中的人工智能驱动创新
摘要 人工智能及其在高等教育中的应用正在迅速增长。它在机构的学习、教学和其他管理工作中提供了许多优势。本文探讨了人工智能在高等教育中的新趋势、挑战以及可能的解决方案。本研究探讨了人工智能在高等教育中整合的主要突破、障碍和未来可能性。我们分析了人工智能对个性化教育、自适应辅导系统和学术支持的影响。该研究强调了人工智能在增强教育过程、提高机构效力以及让学生为迅速变化的就业环境做好准备方面的作用。它还解决了重大障碍，如标准化、平等问题以及对可靠人工智能系统的需求。本研究考察了许多人工智能应用，例如 MOOC、自适应学习途径和基于物联网的教育系统，为人工智能在未来高等教育中的变革潜力提供了见解。关键词：人工智能、教育、应用、学习。