在遥感出现之前,土壤场映射是可用的未知数,这是一种昂贵,耗时的方法,结果不准确。另一方面,遥感提供了一种空间和时间方法,允许跟踪历史记录,这是信息信息中没有土地监控的信息。在文献中,我们可以观察到,通过遥控感(例如:i)[Mcullough等人,都有巨大的努力来监测鹰表面的动力学。2013]分析了Sat'Elisis modi的图像,分辨率为250米,用于在2000年至2011年期间远程监测美国缅因州湖泊的图像; ii)[Feyisa等。2014]在存在各种类型的环境标题的情况下,提高了敬畏(自动化水的伸出指数),以提高预防性精度;和,iii)[Fisher等。2016]根据标准化数据提出的过程方法,使用优化的阈值在大记录中对水进行自动分类。
PD中的症状修饰符。DP病理生理学涉及多巴胺能神经回路功能障碍,这导致运动症状。当前的DP药物干预对左旋多巴具有最有效的治疗方法,但抗糖尿病是通过疾病之间的相互作用而利用的。这项研究分析了DM和DP之间的相关性,重点介绍了2013年至2024年之间发表的文章中的胰岛素抵抗,这利用了这种关系。流行病学研究表明,DM增加了开发PD的风险并加速其进展,从而损害了运动和认知功能。探索的病理生理联系包括淀粉样蛋白蛋白聚集,胰岛素抵抗,线粒体功能障碍,慢性炎症和肠道菌群营养不良。此外,抗糖尿病药物有可能在PD治疗中重复使用。关键字:Lewy身体,β-淀粉样蛋白,LPG-1,抗糖尿病,神经变性。
1 Juiz de Fora -UFJF的法学课程兼职教授。里约热内卢州立大学的法学博士学位-Uerj。getúliovargas Foundation-fgv-rio的主人。UFJF法律学院的研究小组公司,发展与责任(EDRESP)的协调员。律师。电子邮件:caroline.ufjf@gmail.com。 2在Juiz de Fora -UFJF的联邦大学法律毕业。 UFJF法律学院的研究小组公司的研究人员,发展与责任(EDRESP)。 电子邮件:silopes310@gmail.com。电子邮件:caroline.ufjf@gmail.com。2在Juiz de Fora -UFJF的联邦大学法律毕业。 UFJF法律学院的研究小组公司的研究人员,发展与责任(EDRESP)。 电子邮件:silopes310@gmail.com。2在Juiz de Fora -UFJF的联邦大学法律毕业。UFJF法律学院的研究小组公司的研究人员,发展与责任(EDRESP)。电子邮件:silopes310@gmail.com。电子邮件:silopes310@gmail.com。
牙周疾病是人类中最普遍的慢性疾病之一。 div>随着全球数据,2010年,晚期牙周炎是第六种最普遍的病理学,影响了全世界的7.43亿人(11.2%),并且在1990年至2010年之间没有相关的患病率变化[8]。 div>根据2005年最完整的调查,在西班牙收集的流行病学数据表明,在35 - 44年之间的成年人中,只有14.8%的牙龈只有14.8%的牙龈,有59.8%的牙龈炎和25.4%的牙周炎。 div>,在65 - 74年的人们中,只有10.3%的人会拥有健康的牙龈;其余的将患有某种类型的牙周疾病(51.6%的肝炎炎和38%的牙周炎)。 div>这些数据通过在西班牙进行的更广泛的口服CO的流行病学流行病学研究得到了强烈的证实,其中38.4%(95%IC [36.4; 40,5])对牙周遗迹需求的患者进行了观察到的患者,从45年中观察到了严重的患者[10]。 div>
摘要:该研究旨在确定在教育中使用人工智能(AI)与算法偏见的风险之间的二重性。研究被插入定性和系统文献综述,并具有书目测量支持。数据收集发生在Scopus,科学和科学底座中,并在末尾选择了16篇分析和解释的文章。提出的假设是,教育中的算法偏见可能会损害教育过程的公平和有效性。偏见是从算法的编码到自动处理的,这可能会影响学生的绩效并扩大不平等。建议的缓解措施包括算法的培训和实施阶段的护理,算法维修实践的发展,平台监督以及对公平可靠的技术的需求。回答假设,得出的结论是,AI在教育中的有效性取决于对算法的持续和包容性培训以及其用户对算法偏见风险的认识,因此可以完善系统以防止对社会不公正的生殖。建议采用道德和协作的方法,以确保AI有助于更公平的教育。学生与人工智能之间的互动可以对收到的反馈产生重大反思,因为他们需要能够确定结果是否可靠,更新且不偏见,因为AI可能需要时间将新的培训数据纳入算法。
比感谢单页。最先读取但最后写入;个人的,甚至是亲密的,在旨在中立和科学的记忆中;两者都与所提出的工作没有正式联系,但与他们的进展却有着密切的联系。独特但重要,因为事实上,如果没有众多无价的支持者,本文将永远不会问世,这几行文字将试图向他们致敬。本论文工作是在 Télécom ParisTech 的 IT 和网络部门完成的,是我在 EDF 研发部门的工程研究员的一部分。首先,我要感谢我在 EDF 的历任层级经理,他们允许我踏上这次冒险之旅,并信任我来执行我的任务和这项研究。我特别想到了 Vincent Gayrard、Eric Lorentz 和 Françoise Waeckel,后来 David Bateman 和 Olivier Morvant 也加入了他们的行列。我还要感谢 I2D 小组的同事(包括安全团队,即Pascaux、Fr´ed´erics、Alia...) 感谢他们的支持,尤其是他们对我“波动”的可用性的耐心,特别是在写这篇记忆的过程中。我还要向“另一边”的某些同事(即security)感谢他们对开展这项工作的兴趣和支持。其中,我特别感谢吉尔·德勒兹(Gilles Deleuze)让我关注安全与保障之间的相互作用问题,以及马克·布伊苏(Marc Bouissou)向我介绍并在他们最理论的方面给予我支持。事实上,如果没有后者的人性和教学品质,他的技术掌握和可用性(有多少加班时间和 Skype 讨论?)这篇论文肯定会有另一个面貌......和另一个持续时间。把他列为我的评审团成员也是一种荣幸。此外,我还要感谢我在 T´el´ecom ParisTech 的管理层,即 Michel Riguidel,感谢他对我的信任,感谢 Claude Chaudet 的细心监督、建议、鼓励和建设性校对。这三年能够依靠克劳德,真是一个很好的机会。感谢我的姻亲在撰写这本回忆录的关键阶段所给予的慷慨和宝贵的后勤支持。` 请注意,他们还允许我会见 Infres 部门的许多其他成员,以及行政人员、教师研究员和博士生,我向他们致敬和感谢:他们知道如何让我留在他们的实验室,当然是间歇性的、愉快的和丰富的。最后,我想特别提及图书馆团队,他们经常因我的书目需求而提出请求,并且总是快速响应他们的请求。此外,我还要向我的评审团表示最诚挚的谢意,特别是向 Eric Totel 和 Nouredine Hadjsaid 作为报告员所做的认真分析。我还要感谢这部作品的审查员:如果我已经能够表达关于马克、克劳德和米歇尔·里吉德尔的意见,我还要对维罗尼克·德莱巴雷 (Véronique Delebarre) 表示热烈的感谢,感谢她为我提供的信息。研究,并衷心感谢恩里科·齐奥(Enrico Zio)让我有幸与一位学者一起担任评审团主席庄严、幽默和相关性的混合体。最后,如果没有我的朋友和家人提供的平衡和支持(以及在完全不同的层面上,Pepperidge Farm 饼干),这三年激动人心的时光可能不会有同样的味道。感谢 Guillaume 和 Marco 以各自的方式关注并分享了这项工作的进展;还要感谢 Benoˆıt 激发了我完成这篇论文的想法,并从那时起一直鼓励我。感谢我的叔叔吉恩对语言干预(以及他的非洲谚语)的赞赏。最后,感谢我的兄弟和我的父母对这个项目的坚定支持。我对Aurélie保留最后的、最深切的感谢,她在这篇论文期间“耐心地”陪伴了我,同时知道如何带我进入许多其他的冒险,能够很好地正确看待这些活动...... 分区>
低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)升高是ASCVD发展和进展的根本致病因素。 3,4 先前的研究表明,低 LDL-C 水平的个体 ASCVD 发病率低于高 LDL-C 水平的个体。 5-7 LDL 由几种大小和密度不同的颗粒子类组成,包括大浮力 (lb) 颗粒以及中密和小密 (sd) LDL。 8 然而,与其他亚型相比,sdLDL 可能是跨不同 LDL 亚型的 ASCVD 风险的更好的生物标志物。 9,10 据报道,sdLDL 与多种疾病有关,包括代谢紊乱、肥胖和 2 型糖尿病,并被认为是冠心病的危险因素。 11-13 因此,测量 sdLDL-C 水平对于监测 ASCVD 风险具有重要意义。测量 sdLDL-C 的传统方法依赖于复杂的超速离心或梯度凝胶电泳。 14 测量所需的特殊设备和较长的测定时间限制了 sdLDL 测量的临床应用。桑普森等人开发了一个基于标准脂质组结果估算 sdLDL-C 的新方程,其判定系数为 0.745。 15 但其配方仅在美国人群中建立,其在其他人群中的适应性和估计效果仍不清楚。
10 月 28 日星期五,武装部队部长塞巴斯蒂安·勒科尔努与意大利新任国防部长吉多·克罗塞托进行了交谈。此次首次交流是我们祝贺 Guido Crosetto 先生最近获得任命并讨论我们共同的优先事项的机会。两位部长强调了法国和意大利之间关系的质量和稳固性,两国在安全和防务方面面临着相同的欧洲和地中海问题。在俄罗斯入侵乌克兰的背景下,两国部长希望深化法意工业合作,特别是在军备和地对空防御领域。
标题:ECC =身体状况得分;年龄1 = 2-7岁;年龄2 =超过7岁; Normocersterolemia = 154.1- 268.4mg/dl;高胆固醇血症:高于268.4mg; Normotrigceridemia = 16.81-96.01mg/dl;高甘油三酸酯血症:高于96.01mg/dl;脂肪质量1 = 30-45%的体内脂肪;脂肪质量2 =高于45%的体内脂肪。