1. Li, XY, Zhang, M., Xu, W., Cao, L. i. JQ, Yu, XP, Tan, JT 等人。2019 年。痴呆症的可改变风险因素:34 项前瞻性队列研究的系统评价和荟萃分析。Curr. Alzheimer Res。16:1254-68。doi:10.2174/1567205017666200103111253 2. Grönroos, P.、Raitakari, OT、Kähönen, M.、Hutri-Kähonen, N.、Marniemi, J.、Viikari, J. 等人。2007 年。载脂蛋白 E 多态性对血清脂质和脂蛋白变化的影响:从儿童期到成年期的 21 年随访研究。芬兰年轻人心血管风险研究。临床化学与实验医学 45:592-8。doi:10.1515/CCLM.2007.116 3. Rong, Y.、Chen, L.、Zhu, T.、Song, Y.、Shan, Y. u. M.、Sands, Z. 等,2013 年。消费与冠心病及中风风险:前瞻性队列研究的剂量反应荟萃分析。BMJ。346:e8539。doi:10.1136/bmj.e8539 4. Shin, JY、Xun, P.、Nakamura, Y. 和 He, K.,2013 年。鸡蛋消费与心血管疾病和糖尿病风险的关系:系统评价和荟萃分析。美国临床营养学杂志 98:146-59。 doi: 10.3945/ajcn.112.051318 5. Berger, S.、Raman, G.、Vishwanathan, R.、Jacques, PF 和 Johnson, EJ 2015。饮食胆固醇与心血管疾病:系统评价与荟萃分析。Am. J. Clin. Nutr. 102:276–94。doi: 10.3945/ajcn.114.100305 6. Salonen, JT 1988。是否需要持续进行纵向流行病学研究?库奥皮奥缺血性心脏病风险因素研究。Ann. Clin. Res. 20:46–50。
目的本情况说明书为您提供有关此投资产品的基本信息。这不是广告材料。这些信息是法律要求的,以帮助您了解产品的特点、风险、成本、可能的利润和损失,并帮助您将其与其他产品进行比较。产品BGF AI创新基金(“基金”),I2 USD(“共享类”),ISIN:LU2871779687在卢森堡授权,并由BlackRock(Luxembourg)SA(“经理”的“经理”一部分,由BlackRock Funcials,Incem incem of Menters IS级的IS SURES IS SURES IS SURES ISSURES。 f”和CSSF负责对此事实表的监督。 Du Secteur Financier作为对可转让证券的集体投资(“ UCITS”)的承诺。基金招募说明书中规定的特定情形的,基金份额持有人可以根据基金招募说明书和相关法规的要求,在合理的时间内通知基金份额持有人后,基金份额持有人可以单方面终止。案件
,但这也许不是我们应该尽力将榆树和盒子从废墟中拯救出来的主要原因。也许他们的最高价值观是情感上的。他们的美丽使它们在城市,公园,花园和街道上都非常受欢迎。从我们自己的简短角度来看,它们似乎几乎是永恒的,在夏天的过程中,它们可能消失在我们看来是因为违反了事物的秩序。,如果我们将这些死者视为统计数据中的数字,我们会犯一个错误,就像另一个被云杉演习杀死的云杉一样。名称“ Noble”描述了它的意思。大贵族是税收。每个不可替代。不想保护他们是浪费的。不一定要恰恰是因为我们制造了它们,尽管这本身就是高成本,也是因为每个人都负责巨额投资。他们在那里。我们已经花了数十年的时间和工作,以使他们周围,并向购买教会了我们爱他们。为什么我们会让投资不为之奋斗?
如今,大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时,使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明,称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前,“52 方法”(结合日期和评估因素的加权)被应用于瑞典北部大部分纸浆木材(Ölund & Selin,1999)。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性,其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积,可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用,包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式,即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成,每层包含一定数量的“神经元”(节点),每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中,这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样,是根据训练数据有效地建立预测模型。
背景:人工智能和机器人技术的发展正在迅速发展,而人工智能和护理中的机器人技术仍处于早期阶段。机器人技术可以补充护士的工作,并为更安全和以人为中心的护理做出贡献。人工智能促进了对重要参数以及其他护理活动的监视,这有助于给护士更多的时间进行其他护理任务。人工智能可能会改变医疗保健中使用的同理心,同情和信任的方式。护士应意识到自己的态度和知识,因为它们会影响有关护理和治疗的决策。目的:这项文学研究的目的是研究护士对护理工作中人工智能和机器人技术的看法。方法:文献研究基于具有定量方法的十二篇文章。使用的数据库是PubMed和Cinahl。质量审查是根据SBU的评论模板进行的。根据Popenoe等人进行了分析。数据分析的原则。结果:结果分为四个主题:态度,知识和教育,功能和特征和后果。护士对使用机器人进行了测试后,他们的态度变得更加积极,而具有更多技术知识和高等教育的护士对护理的益处更为积极。研究参与者认为,人工智能和机器人技术既有正面和负面的功能和后果。结论:护士对AI和RT的看法受到教育后的积极影响以及他们何时必须测试这些功能。扩展知识和教育可以帮助确保护士的护理工作遵循技术发展和以人为中心的安全护理
摘要 本文献研究的目的是描绘出 CRISPR/Cas 在基因工程中的应用方式、使用该方法所带来的机遇和风险,以及我们作为未来高中生物教师如何努力确保我们的学生获得对基因改造后果的尊重和理解。 CRISPR/Cas(成簇的规律间隔的短回文重复序列/CRISPR 相关)是在许多细菌和古细菌中发现的天然存在的适应性免疫防御系统。防御系统将一段外来核酸整合到特定的 CRISPR 基因座中。整合的序列在那里起到记忆的作用,使生物体对相同核苷酸序列的入侵具有免疫力。这是通过防御系统分解已识别的入侵核酸来实现的。 CRISPR/Cas 系统,尤其是 CRISPR/Cas9,如今可应用于各种生物的基因改造。 CRISPR/Cas 系统中自然存在的各种具有核酸酶活性的蛋白质可用于基因工程,在生物体基因组的特定位点造成双链断裂。双链断裂允许在裂解位点处进一步修饰核酸。尽管 CRISPR/Cas 技术在多个领域产生了巨大影响,但基因工程仍然存在很大的不确定性。人类、动物和植物生命的变化将对未来带来什么后果?因此,学校应向学生提供有关 CRISPR/Cas 的知识,并鼓励他们讨论基因工程的积极影响和风险所涉及的伦理困境。这可以让我们做出明智和深思熟虑的决定,决定现在和将来如何使用 CRISPR/Cas 来造福人类、动物和自然。
语言语言:用于评估的英语表格该课程是通过家庭任务单独或组中的家庭任务以及在考试厅单独进行的。如果在相同的考试元素中被拒绝两次的学生希望改变审查员以获取下一个考试机会,则必须以书面形式提交该请求,并批准,如果没有特殊原因,则必须获得批准(HF第6章,第22章)。如果课程停止或经历了重大变化,则必须保证至少三年的考试(包括定期考试)至少一年,但是在课程停止/更改后的两年后。关于实习和VFU,相应的适用,但仅限于额外检查。该课程的等级是经过良好批准的一项(5),经过批准的(4),批准(3)和失败(U)。为了在课程中获得批准,必须批准作业和考试。整个课程的评级由书面考试确定。课程评估该课程是通过教师和学生代表之间的课程和课程的会议来评估课程的。此外,还将匿名问卷用于书面信息。评估结果用于通过显示可以添加,改进,更改或删除的部分来改善课程。其他课程是用Chalmers收集的。课程文献将在课程开始前的8周之前出版。该课程替换了课程DIT250,7.5个学分。本课程不能包括在包含DIT250的程度中。它也不可能是基于包括250的另一个程度的学位的一部分。
摘要语言学习发生在孩子生命的第一年,并与孩子的周围环境互动。今天,对语言能力的要求很高,例如多样化的词汇和良好的语言理解。先前的研究表明,与具有典型听力能力的同龄人相比,具有人工耳蜗(CI)的儿童经常会经历延迟的语言发展。这项研究的目的是以人才的数量以及成人词的数量以及词汇发展的数量以及对CI学龄前儿童的语言理解的形式来描述家庭中的语言环境。该研究包括12名儿童,其中包括6个与CI的儿童,他们是在Karolinska大学医院的听证植入部分招募的。用瑞典评估交流开发库存(SECDI)的父母形式评估了词汇,并使用发育快照的父母形式评估了语言理解。使用语言环境分析(Lena)软件分析了语言环境。在结果中,有迹象表明,在生命的第一年,患有CI的儿童的语音语言发展延迟,此后随着时间的流逝发展成为年龄在同等年龄的词汇和语言理解与2至4岁年龄相对应的语言理解。描述性分析还表明,与具有典型听力的儿童相比,CI的儿童以成人单词数量和成人单词数量和摄取数量的形式更需要更多语言的语言环境。在语言环境,词汇和语言理解的组中观察到个体变化。这些变化可以与可听见的屏幕时间,有意义的语音(儿童附近的语音)和干预类型相关联。这项研究的结果表明,一些CI的儿童的口语环境与日常生活中的正常儿童相似。随着时间的流逝,有三分之二的CI孩子达到了同等年龄的词汇,而有CI的两个孩子之一获得了年龄等效的语言理解。但是,为了概括这些结果,需要对较大选择组进行更多相似的研究。关键字:词汇,语言理解,语言环境,语言环境分析(LENA),耳蜗植入物(CI)
•显示出基于供应链中数字化的可能性开发业务模型的能力。估值和方法•批判性地分析和评估供应链中数字化的机会和困难。课程的内容包括正在进行的数字化中的基本概念和概念,这些概念和概念在当今各个级别都影响和改变供应链。该课程具有两个重点,部分是生产力(内部),部分是针对客户(外部)的价值创造的。讨论的主题是智能数字解决方案,工具和技术,需求分析和实施方面以及决策和结果后续行动。基于这些主题,在创建竞争性供应链中进一步处理了数字化的机会和挑战,以及这如何与业务模型和业务系统的发展联系起来。课程的实施教学是以讲座,嘉宾讲座,研讨会,讲习班和指导的形式进行的。除非存在特殊原因,否则必须参加嘉宾讲座,研讨会和研讨会。为强制性要素提供补偿或替代时间,他没有自己的不当行为,例如事故,突然疾病或类似事件,无法实施强制性元素。这也适用于由于作为学生代表的信任任务而错过教学的学生。课程结束后的一年内,在相同的课程内容中至少提供了两个其他测试用例。此后,将向学生提供进一步的测试案例,但根据当前的教学大纲。等级课程考试将检查课程如下:•个人笔试(3个高等教育学分)•成对与研讨会成对的书面作业(3个高等教育学分)•与课程有关的个人任务(1.5个高等教育学分),提供了三个测试案例;普通测试,重新测试和收集测试。如果与没有残疾的学生相比,有持久残疾的学生需要提供同等检查的替代方法,那么在与大学咨询后,审查员可以在相关学生的替代考试表上做出决定。本课程的示例/扭矩可以在文档末尾的附录中找到。
联系人 Mattias Nyman 摘要 全球变暖是当前影响全世界的问题。航空业约占全球排放量的 3%,需要采取措施,通过新技术和替代航空燃料来减少排放,引导该行业实现可持续发展。如今,乘客有机会通过气候补偿来抵消飞行中的排放量。本研究的目的是调查航空和气候补偿行业未来可能如何发展,以及航空业公司如何应用这些知识来影响航空业的可持续发展。借助这些知识,气候补偿替代方案必须能够适应未来的新条件。这项研究的实证数据包括对航空和气候补偿行业的利益相关者以及政治家的采访。行业报告和文献综述与经验数据以及行业动态、网络创新和情景分析等理论相结合,得出了行业未来可能的情景。此外,还得出结论以及对航空公司价格比较网站的管理影响和建议。这项研究的结论是发展现有网络并建立新的网络,以分享航空业内许多不同利益相关者的知识,并利用他们的能力提出立法改革建议,并为航空业未来的可持续解决方案做好准备。网络还应利用其集体力量游说做出决策,推动更可持续的航空业向前发展。这些网络拥有的广泛专业知识可用于向客户提供有关气候补偿好处的知识,并提高他们对航班气候补偿的兴趣。有关气候补偿的营销和信息需要透明,以便客户了解其对气候的影响。生物燃料和电气化航班是未来更有可能实现的可持续解决方案,因为目前生物燃料的价格非常高,而电气化航班还远未准备好取代当今的喷气式飞机。因此,气候补偿是当今减少净排放的最佳选择。
