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通过肝...
肝脏轴轴在维持家禽的健康和生产力方面起着核心作用。此外，肝脏轴是消化，代谢，免疫和排毒的关键调节剂。肠道具有多样的菌群，是营养吸收和免疫调节的主要部位，而肝脏代谢营养素，排毒物质，并充当针对从肠道转移的病原体的前线防御。该相互联系的系统中的破坏，包括肠道营养不良或肝脏炎症，可能导致免疫力受损并降低生产率。这次迷你审查探讨了旨在优化肝脏轴以增强家禽性能的综合营养和免疫学策略。营养干预措施，例如使用霉菌素，维生素，氨基酸，微量营养素，益生菌，益生元和合成生物，已经证明了它们支持肝脏和肠道健康的潜力。饮食成分，例如植物添加剂，纤维和脂肪酸，进一步有助于免疫调节和全身健康。免疫学方法，例如β-葡聚糖和OVO刺激，包括先进的遗传技术在内，分子方法为改善疾病耐药性和器官功能提供了其他途径。尽管取得了显着进步，但挑战包括抗生素抗性，环境压力源和实施成本持续存在。诸如宏基因组学，代谢组学和精确育种等新兴技术提供了创新的解决方案，以增强肝脏相互作用。这篇评论强调了了解肝脏轴轴的最新进步，并呼吁制定改善可持续家禽生产的整体策略。未来的研究应整合这些方法，以提高家禽行业的弹性，生产力和可持续性。
使用API驱动的云集成增强零售供应链
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2989-3005，文章ID：IJRCAIT_08_01_216在线可在https://iaeme.com/home.com/home/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2347-5099 Impact Factiation（基于Google）：14.56（基于Google）（14.56） 0497-2547; doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_216©iaeme Publication
增强超高分子量块共聚物链迁移率的策略，以访问大时尺寸（> 100 nm）
Cian Cummins，Alberto Alvarez-Fernandez，Ahmed Bentaleb，Georges Hadziioannou，Virginie Pon-Sinet等。Langmuir，2020，36（46），pp.13872-13880。10.1021/acs.langmuir.0c02261。hal-03033202
可持续供应链管理：增强环境和
随着组织努力将其运营与环境和社会责任保持一致的组织，可持续供应链管理（SSCM）的概念已越来越多。本文探讨了SSCM在增强供应链中的可持续性方面的关键作用，重点是最大程度地减少环境影响，促进道德劳动实践并促进负责任的采购。随着企业面临越来越多的压力以以环境和社会负责的方式运作，SSCM成为实现这些目标的战略框架。通过对最佳实践，案例研究和新兴趋势的分析，这项研究试图阐明SSCM的发展，其对企业的影响以及它为促进全球供应链可持续发展所拥有的未来前景。
精算科学中的机器学习：增强保险风险管理的预测模型
3哥伦比亚商学院5伊利诺伊理工学院摘要 - 如前所述，就保险公司之间的评估和风险管理而言，ML已成为精算实践的重要工具。通过改进预测模型，精算师可以更好地预测风险，设定适当的价格并做出更好的承保决策。传统的精算实践涉及依赖历史信息和统计公式，但是，当代和大数据需要更好的解决方案。决策树，深度学习的神经网和集成技术，旨在分析大量结构化和非结构化数据的趋势和相关性，这些数据可能很难使用其他技术找到。精算科学中的机器学习涉及在索赔预测，欺诈检测，客户细分和损失建模中使用复杂算法。来自社交媒体，IoT设备和远程信息处理的实时数据具有在馈送ML模型时提供更准确和及时的分析和预测的潜力；这可以提高保险业务和客户满意度的效率（Varney，2019年）。此外，随着使用ML的使用，精算师具有更新模型的能力，并随着时间的流逝而变化的数据和趋势进行必要的更改。尽管如此，精算科学中ML的整合带来了一些挑战。数据质量，模型可解释性以及如何向用户呈现结果。精算的未来在这方面，虽然精算师可以利用复杂算法来开发风险评估的预测模型，但他们还需要确保此类模型是透明的，并遵守设定的法规。因此，本文旨在在精算工作的背景下讨论机器学习方法的机会和局限性，并进一步发展保险风险。
格拉斯哥形象和提高成绩的药物诊所 (...
如需了解更多信息，请联系格拉斯哥成瘾服务中心的 John Campbell 或 Jen Kelly（0141 276 6600）。在完成类固醇周期后，将为患者提供激素和 BBV 测试。可提供咨询，讨论以下内容：1) 了解产品/标签内容 2) 了解注射器标记 3) PIEDS 的无菌制备 4) 更安全的注射建议和演示 5) 风险、危害和并发症 6) PIED 使用的替代方案 - 饮食和运动建议 7) 提供血液检测选项。
利用神经特征增强任务 fMRI 个体差异研究
本研究由 K99AA030808 (DAAB) 和 R01DA54750 (RB) 资助。其他资助包括：AJG (DGE-213989)、SEP (F31AA029934)、ASH (K01AA030083)、RB (R21AA027827、U01DA055367)。本研究的数据由青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究提供，该研究由美国国立卫生研究院和其他联邦合作伙伴颁发的 U01DA041022、U01DA041025、U01DA041028、U01DA041048、U01DA041089、U01DA041093、U01DA041106、U01DA041117、U01DA041120、U01DA041134、U01DA041148、U01DA041156、U01DA041174、U24DA041123 和 U24DA041147 奖项资助 (https://abcdstudy.org/federal-partners.html)。参与站点列表和研究调查员的完整列表可在 https://abcdstudy.org/consortium_members/ 上找到。ABCD 联盟调查员设计并实施了这项研究和/或提供了数据，但不一定参与了本报告的分析或撰写。本稿件反映的是作者的观点，可能不反映 NIH 或 ABCD 联盟调查员的意见或观点。
引用：Bhatkar P.B. （2025）通过生成AI增强银行安全性的弹性姿势：预测，主动和自适应策略，
引用：Bhatkar P.B.（2025）通过生成AI增强银行安全性中的弹性姿势：预测性，主动和自适应策略，《欧洲计算机科学和信息技术杂志》，第13（2），43-50页，摘要：这项研究探讨了生成人工智能在增强银行安全性弹性方面产生人工智能的变革潜力。通过结合定量模拟和定性评估的混合方法方法，我们演示了生成性AI模型如何显着改善脆弱性检测，事件响应时间和业务连续性计划。我们的发现表明漏洞检测提高了30％，恢复时间减少了45％，这表明AI驱动的方法代表了银行安全框架的范式转移。该研究为实施生成的AI解决方案提供了一个全面的框架，同时应对实践挑战和道德考虑。关键字：生成AI，银行安全，弹性，脆弱性检测，预测分析，自适应策略
下一代激酶抑制剂：克服抗药性和增强临床结果
4。Braun，T。P.，Eide，C。A.＆Druker，B。J。对BCR-ABL1靶向疗法的反应和抗性。癌细胞卷。37 530–542预印本在https://doi.org/10.1016/j.ccell.2020.03.006（2020）。5。Cheng，H。C.，Qi，R。Z.，Paudel，H。＆Zhu，H。J. 蛋白激酶和磷酸酶的调节和功能。 酶研究卷。 2011预印本在https://doi.org/10.4061/2011/794089（2011）。 6。 Bhullar，K。S.等。 以激酶为目标的癌症疗法：进步，挑战和未来的方向。 分子癌卷。 17预印本在https://doi.org/10.1186/s12943-018-0804-2（2018）。 7。 Grant，S。K.治疗蛋白激酶抑制剂。 细胞和分子生命科学卷。 66 1163–1177预印本在https://doi.org/10.1007/s00018-008-8539-7（2009）。 8。 Geraldes，P。＆King，G。L.蛋白激酶C同工型的激活及其对糖尿病并发症的影响。 循环研究卷。 106 1319–1331预印本https://doi.org/10.1161/circresaha.110.217117（2010）。 9。 Silnitsky，S.，Rubin，S。J. 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使用增强和混合现实的子宫内膜癌中的哨兵淋巴结活检
前哨淋巴结活检提供了子宫内膜癌中全淋巴结清扫术的侵入性替代方案，从而减少并发症，同时保持诊断准确性。此病例报告强调了一名34岁的妇女接受机器人辅助手术的子宫内膜癌的妇女的整合和增强现实（AR）的整合。术前成像结合了单光子发射计算机断层扫描和计算机断层扫描确定的前哨淋巴结，使用混合现实（MR）技术可视化。这种方法使手术团队能够准确地了解淋巴结与周围临界结构之间的三维空间关系。全息投影在手术过程中提供了精确的指导，改善了淋巴结识别并最大程度地减少了侵入性。未检测到淋巴结转移，但是由于腹膜中肿瘤播种，证实了国际妇科和妇产科联合会（FIGO）的诊断。患者接受了成功的辅助化疗，未观察到复发。本报告证明了全息图和AR增强空间意识和手术精度的重要潜力。这些技术代表了患有妇科癌症患者的哨兵淋巴结活检的有希望的进步，这有助于降低手术侵入性和减轻外科医生的压力。