2型糖尿病(T2DM)的越来越多的患病率是由久坐的生活方式和不健康饮食引起的全球健康问题。超出血糖控制,T2DM会影响多个器官系统,从而导致各种并发症。传统上与心血管和微血管并发症有关,但新兴证据表明对肺部健康有显着影响。肺血管功能障碍和纤维化,其特征是在T2DM的个体中越来越认识到血管张力的改变和过度的细胞外基质沉积。T2DM的发作通常是糖尿病前期的,这是一种与糖尿病增加和心血管疾病风险有关的中等高血糖状态。本评论探讨了T2DM,肺血管功能障碍和肺纤维化之间的关系,重点是与糖尿病前期的潜在联系。肺血管功能,包括一氧化氮(NO),前列环蛋白(PGI2),内皮素-1(ET-1),血栓烷A2(TXA2)和血栓形成蛋白-1(THBS1)的作用,在T2DM和Prediaia的背景下进行了讨论。将T2DM与肺纤维化联系起来的机制,例如氧化应激,失调的固定信号传导和慢性炎症。突出显示了糖尿病前期对肺部健康的影响,包括内皮功能障碍,氧化应激和失调的血管活性介质。早期检测和糖尿病阶段的干预可能会减少与T2DM相关的呼吸并发症,从而强调针对血糖调节和血管健康的管理策略的重要性。需要进行更多研究T2DM和糖尿病前期肺并发症的机制。
本研究考察了 IFRS 9 在银行信贷风险管理和资本储备配置方面的有效性。研究调查了新冠疫情和地缘政治不稳定等重大事件对风险管理战略的影响。该研究利用单因子 Vasicek 模型模拟抵押贷款组合的表现,并纳入了 IFRS 9 拨备。进行了回溯测试和预测练习,以评估模型的预测性能。研究结果强调了 IFRS 9 严格的资产配置要求以及基于证据的参数选择的必要性。该研究承认在不可预见的经济冲击期间拨备金额可能出现短缺,但强调了过剩资本积累提供的潜在缓冲。
根据此指导和时间范围预期,本文将有助于委员会指导公用事业公司为未来高 DER 实现电网现代化,并帮助委员会考虑一系列配电系统运营商的角色和职责,以确定最能快速发展电网能力和运营的 DSO 模型,以整合更高水平的 DER,实现该州 100% 清洁能源的目标。高 DER 程序的大部分范围旨在短期内进行更改,以改善配电规划和运营,从而实现 DER 的社会和费率价值最大化。本文通过对长期结构和运营变化的研究来补充这些短期努力。未来电网研究的一些结果可以为电网规划和运营的短期变化提供信息,但其中大部分必然侧重于长期变化。
从http://journals.lww.com/epidem下载bhdmf5ephkav1zeoum1tqfn4a+kjlhezgbsiho4xmi0hcywcx1 awnyqp/ilqrhd3i3d0odryi7tvsfl4cf3vc1y0abggqzxdtwnfkzbytws = on 06/12/2023
致谢:我们感谢战略教授在评估商业模式方面的帮助。我们感谢Sen Chai,Vivianna Fang He,Isabel Fernandez-Mateo和Dan Sands。我们还要感谢AI和战略联盟,德鲁伊24,HBS Idea-X,Mad Conference,Oxford Human-Algorithm互动研讨会,战略科学会议和Sumantra Ghoshal会议的会议。所有作者都同样贡献。
随着生成模型的发展,生成图像的评估变得越来越重要。先前的方法测量参考文献和从训练有素的VI-SION模型产生的图像之间的距离。在本文中,我们对表示图像周围的表示空间与输入空间之间的关系进行了广泛的影响。我们首先提出了与图像中不自然元素存在有关的两项措施:复杂性,这表明表示空间的非线性和脆弱性是与对抗性输入变化的轻易变化相关的脆弱性。基于这些,我们为评估称为异常评分的图像生成模式(AS)进行了新的指标。此外,我们提出了可以有效地评估生成的图像的AS-I(单个图像的异常得分)。实验性依据证明了所提出的方法的有效性。
方法:通过采用统一的GWA摘要数据,涵盖了GWAS目录中的731个免疫特征(从GCST0001391到GCST0002121的登录编号),我们的分析集中于淋巴细胞群的流动量仪,鉴定3,757 sardinians,以识别3,757 sardinians,以识别3,757 sardinians,以识别3,757 Sardinians,以识别3,757 Sardinians。此外,我们从精神病基因组学联盟中获得了总结GWAS统计数据,以评估ADHD的遗传预测。采用ADHD2019的研究(2019年GWAS ADHD数据集的20,183例病例和35,191例对照)和ADHD2022(38,691例病例和275,986例对照,来自2022 GWAS ADHD Dataset)。通过检查全基因组关联信号,我们使用全面的ADHD2022数据集中确定了循环免疫细胞和ADHD之间共享遗传方差。我们主要利用了孟德尔随机研究和敏感性评估中的反向差异加权(IVW)和加权中值方法来评估多样性和多效性。
存在强化学习之类的应用,例如医学,其中政策需要被人类“解释”。用户研究表明,某些政策类可能比其他政策类更容易解释。但是,进行人类的政策解释性研究是昂贵的。此外,没有明确的解释性定义,即没有明确的指标来解释性,因此主张取决于所选的定义。我们解决了通过人类解释性的经验评估政策的问题。尽管缺乏明确的定义,但研究人员对“模拟性”的概念达成了共识:政策解释性应与人类如何理解所给出的政策行动有关。为了推进可解释的强化学习研究,我们为评估政策解释性做出了新的方法。这种新方法依赖于代理来进行模拟性,我们用来对政策解释性进行大规模的经验评估。我们使用模仿学习来通过将专家神经网络提炼为小程序来计算基线政策。然后,我们表明,使用我们的方法来评估基准解释性会导致与用户研究相似的结论。我们表明,提高可解释性并不一定会降低表现,有时会增加它们。我们还表明,没有政策类别可以更好地跨越各个任务的可解释性和绩效进行交易,这使得研究人员有必要拥有比较政策可解释性的方法。