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世界领先的技术和专业知识共同优化康复
使用机器人技术可以在传统的一对一理疗课程中以无法实现的方式实现安全有效的实践。它减少了许多手支持治疗的需求，从而可以进行更有效的治疗方法。参数可以通过计算机技术准确地调节，从而实现一致的治疗进展。
A-3177-22A-3178-22-唐维尔·坎贝尔（Donville Campbell）等庄园VS. Woodcliff Health＆Amp康复中心等。 L-7744-21，卑尔根县和全州合并
被告人和医学博士Birinder Kaur，被告人响应者。_____________________________ Argued January 18, 2024 – Decided June 26, 2024 Before Judges Accurso, Gummer and Walcott- Henderson.在新泽西州高等法院的中间命令中上诉，法律部，卑尔根县，案卷号L-7744-21。Ryan Alan Notarangelo争论了上诉人Birinder Kaur，M.D。在A-3177-22中以及A-3178-22中的被告（Dughi，Hewit＆Domalewski，律师；律师的Rachel Melissa Schwartz；律师Ryan Alan Notarangelo，律师和简介）。萨尔瓦托·克里斯托弗·马蒂诺（Christopher Martino）在A-3178-22中争论了上诉人伍德克利夫健康与康复中心的原因，并在A-3177-22的被告（刘易斯·布里斯博斯·比斯巴斯·比斯巴斯·比斯巴斯·比斯巴斯·比斯巴斯·史密斯和史密斯，律师，律师，律师；简介）。亚历山德拉·洛普雷特（Alexandra Loprete）通过遗产的执行人Dwayne Campbell（Fredson Statmore Bitterman，LLC，律师；律师的Alexandra Loprete，律师和内裤）来辩护。安东尼·科卡（Anthony Cocca）争论了新泽西州法庭上的新泽西州国防协会（Cocca＆Cutinello，
医疗政策 - 认知康复
描述/背景认知康复是一种治疗方法，旨在改善中枢神经系统侮辱后的认知功能。它包括一种治疗方法的组装，该方法可以重新培训或减轻由于注意力，视觉处理，语言，记忆，推理，解决问题和执行功能而引起的问题。认知康复由旨在加强或重新建立先前学到的行为模式或为神经系统受损的新补偿机制的任务组成。认知康复可以由医师，心理学家或身体，职业或言语治疗师进行。必须将认知康复与职业疗法区分开（CPT代码97535-97537）；职业疗法描述了针对特定环境的康复（例如，家庭或工作）。相比之下，认知康复由旨在发展记忆，语言和推理技能的任务组成，然后可以将其应用于特定环境，如职业治疗代码所述。感觉综合疗法可以被认为是认知康复的组成部分。但是，在另一项政策中分别考虑了感官整合疗法。认知康复服务必须由合格的许可专业人员提供，并且必须由主持人开处方作为书面护理计划的一部分。此外，必须有改进的潜力（基于受害者的功能），并且患者必须能够积极参与该计划。积极参与需要足够的认知功能来理解和参与该计划，以及足够的语言表达和理解（即参与者不应严重失语）。仅在证明功能的客观改善时，才认为正在进行的服务才被认为是必要的。仅在证明功能的客观改善时，才认为正在进行的服务才被认为是必要的。
评估TNF-α，Apelin和visfatin在伊拉克新诊断的2型糖尿病患者样本中
摘要：2型糖尿病，以前称为“非胰岛素依赖性糖尿病”或“成人发作糖尿病”，占所有糖尿病的90-95％。这种类型涉及患有相对（而不是绝对）胰岛素缺乏症并患有外周胰岛素抵抗的人。本研究旨在通过评估肿瘤坏死因子α，apelin和visfatin水平来检测巴格达省新诊断的两型糖尿病性梅洛蒂斯患者的血清标记。在当前的研究中，（140）参与者被招募并分组为：患者组（70例新诊断为T2DM的患者，以及（70个显然是健康的对照组）。在当前的研究中，年龄和性别匹配的健康个体。结果表明，通过使用ELISA技术来估计TNF-α，Apelin和visfatin的血清水平。此外，T2DM患者中TNF-α，Apelin和visfatin的平均血清水平为366.08±76.99 pg/ml，96.61±46.61±46.62 pg/ml和9.59±3.62ng/ml，比健康的主题更高，该主题（175.86）（175.86） 15.67±1.74 pg/ml和2.15±0.33ng/ml，具有非常显着的差异（p <0.0001）。因此，可以将TNF-α，粘蛋白和阿位蛋白用于诊断生物标志物，并作为预测离子和预防DM并发症的有用工具。
人工智能进入公共话语：哈贝马斯对大型语言模型道德地位的评估
PAOLO MONTI 米兰比可卡大学 人类科学培训部 “Riccardo Massa” paolo.monti@unimib.it 摘要 大型语言模型 (LLM) 是一种生成性人工智能系统，能够根据以提示或问题形式提供的主题和风格输入生成原始文本。将这些系统的输出引入人类的话语实践提出了前所未有的道德和政治问题。本文基于哈贝马斯的交往行为理论，分析了这些系统的道德地位及其与人类对话者的互动。分析探讨了哈贝马斯对人类思维与计算机类似性的探究，以及对语言社区中非典型参与者（如转基因对象和动物）的地位的探究。主要结论是，法学硕士似乎有资格成为最初参与话语实践的作者，但确实只表现出结构上衍生的交际能力，不符合交际主体的地位。从这个意义上讲，虽然人工智能书写系统在公共话语和审议中的贡献可以支持演讲者社区内的相互理解过程，但参与开发、使用和传播这些系统的人类参与者对披露人工智能作者身份以及验证和裁定有效性主张负有集体责任。关键词 大型语言模型、尤尔根·哈贝马斯、道德地位、责任、公共话语
