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教学情境中的生成式人工智能 - 学术申诉专员
11 阿尔凯西和麦克法兰，2023；阿塔鲁里等人。 2023；基督教 2023；法郎 2023；胡赛尼、拉斯穆森和雷斯尼克 2023；吉等人。 2023；基德和比尔汉 2023； Lee、Bubeck 和 Petro 2023；莱特曼等人。 2023；刘、张、梁 2023；梅加赫德等人。 2023；梅策、莫兰丁-雷斯、罗兰-梅策和弗洛林多 2023 年； OpenAI 2023 年 3 月 27 日；波里茨 2023；韦斯和梅斯 2023 年；威瑟 2023；张，等人。 2023；赵，等人。 2023； Zhavoronkov 2023。12 Busch 2023；电子隐私信息中心 2023；Huang 2023；Hosseini 和 Horbach 2023；Lauer、Constant 和 Wernimont 2023；Meskó 和 Topol 2023；美国国立卫生研究院 2023；Schwartz 和 Rogers 2022。13 请参阅 registrar.uky.edu/ferpa 和 registrar.uky.edu/ferpa/ferpa-faculty-and-staff-faq。14 请参阅 www.research.uky.edu/office-research-integrity。15 Bender、Gebru、McMillan-Major 和 Shmitchell 2021；Brown 等人 2020；Caliskan、Bryson 和 Narayanan 2017；Hovy 和 Prabhumoye 2021； Liang, Wu, Morency 和 Salakhutdinov 2021；Najibi 2020；Nazer 等人 2023；Nicholas 和 Bhatia 2023；Schwartz 等人 2022；Small 2023 年 7 月 4 日；Whittaker 等人 2019；Zhuo, Huang, Chen 和 Xing 2023。16 Appel、Neelbauer 和 Schweidel 2023；Lucchi 2023；Saveri 和 Butterick 2023；Sobel 2018；Strowel 2023；Thorbecke 2023；Zirpoli 2023。17 Chen, Zaharia 和 Zou 2023。
通过溶瘤病毒和纳米介导的递送 e d i a靶向癌细胞 o r i g i n a l r e s e a r c h性别特异性的性能特异性影响急性CO 患者的血脂对阿托伐他汀的血清脂质反应 m e t h o d o l o g y meta-analyses证明在其包括的主要试验中如何处理丢失的数据是不一致的：一种方法学调查 β受体阻滞剂和肾素 - 血管紧张素的影响 - o r i g i n a l r e s a r c h r c h nonshrinkable可热敏水凝胶与双特异性抗PSMA/CD3 T细胞接收器结合使用，可有效针对T r e v i e w应用离散事件仿真模型用于COPD管理：系统评价 克雷伯氏菌中抗菌抗性的机制 心力衰竭患者的嗜中性粒细胞和淋巴细胞定量异常：一项回顾性研究
©2020 Hosseini等。这项工作由Dove Medical Press Limited发布和许可。本许可的完整条款可在https://www.dovepress.com/terms上获得。php并包含创意共享归因 - 非商业（无体现，v3.0）许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/）。通过访问您接受条款的工作。只要工作正确地归因于Dove Medical Press Limited，允许未经Dove Medical Press Limited的任何进一步许可就允许进行工作。 有关此工作商业使用的许可，请参阅我们条款的第4.2和第5段（https://www.dovepress.com/terms.php）。允许未经Dove Medical Press Limited的任何进一步许可就允许进行工作。有关此工作商业使用的许可，请参阅我们条款的第4.2和第5段（https://www.dovepress.com/terms.php）。
零流动性经济中的无保险失业风险和最优货币政策
∗ 我感谢 Daniel Carrol、Wouter den Haan、Brigitte Hochmuth、Roozbeh Hosseini、Monika Merz、Xavier Ragot 和三位审稿人对本文早期版本的详细评论。我还从 SED 会议、ASSA 会议、牛津-纽约联邦储备银行货币经济学会议、康斯坦茨货币理论与政策研讨会、维也纳宏观研讨会、T2M 年会、马拉喀什宏观周的与会者以及来自不同地方的研讨会参与者那里得到了有益的反馈。我感谢法国国家研究机构 (Labex Ecodec/ANR- 11-LABX-0047) 的资金支持。我没有与本文所述研究相关的物质或经济利益。† 巴黎综合理工学院和 CREST；地址：5 av. Le Chatelier, 91120 Palaiseau, France；电子邮件：edouard.challe@gmail.com。 ‡ 第一稿：2017 年 2 月。
基于大脑 sMRI、rs-fMRI 和 EEG 的自闭症谱系障碍诊断的机器学习算法的准确性：三项系统评价和荟萃分析的方案
I. Amir Valizadeh 1，医学博士，thisisamirv@gmail.com，ORCID II。 Mana Moassefi 1，医学博士，Moassefi@gmail.com，ORCID III。 Amin Nakhostin-Ansari 2，医学博士，a-nansari@alumnus.tums.ac.ir，ORCID IV。 Iman Menbari Oskoie 2，医学博士，imanmenbary@gmail.com，ORCID V. Soheil Heidari Some'eh 2,3，医学博士，S-heidari@student.tums.ac.ir，ORCID VI。 Faezeh Aghajani 2,3，医学博士，faezehaghajani.fa@gmail.com，ORCID VII。 Mehrnush Torbati 4，医学博士，M.storbati@yahoo.com，ORCID VIII。 Zahra Maleki Ghorbani 2,3，医学博士，Malmandi25@gmail.com，ORCID IX。 Reyhaneh Aghajani 2,3，医学博士，Reyhaneh.aghajani1376@gmail.com，ORCID X. Seyed Hossein Hosseini Asl 2,3，医学博士，hoseinihocein@gmail.com，ORCID XI。 Alireza Mirzamohammadi 2,3，医学博士，alireza.mirzamohamadi@shahed.ac.ir，ORCID XII。 Mohammad Ghafouri 2，医学博士，mohammadghafouri1372@gmail.com，ORCID XIII。 Shahriar Faghani 5,6，医学博士，Shahriar.faghani@gmail.com，ORCID XIV。 Amir Hossein Memari 2 ，医学博士，Mehranamir@yahoo.com ，ORCID
大学地址...
我们在当地和沃卢西亚县担任经济引擎。立法者通过基础设施项目认识到这所大学的价值，例如改善道路和我们研究公园附近的塞拉斯特拉塞拉山脉的建设。Embry-Riddle已从该州获得了大量的筹款请求。这包括我们新的CICI和Brown Aerospace技术中心的2500万美元匹配资金。为了帮助佛罗里达高中学生为与STEM相关的职业做好准备，该州已在Gaetz Aerospace Institute投资了几年。资金也用于变革性设施，例如我们的Eagle Flight Research Center，Micaplex，Wind Tunnel和Drone Cage以及重要的设备。我们非常感谢霍西尼主席与立法者谈论该机构对佛罗里达州经济的价值。
乳腺癌肿瘤中的内质网应激和肿瘤相关化疗药物耐药机制
1. 引言 在所有恶性肿瘤中，乳腺癌是全球女性癌症死亡的主要原因之一，根据 2018 年世界卫生组织癌症病例数据，全球报告了 1810 万新发病例和 960 万癌症相关死亡病例。乳腺癌发病率差异很大，从 27/10 6（非洲和中东亚）到 85-94/10 6（北美、澳大利亚和西欧）（Sancho-Garnier and Colonna，2019 年）。大多数乳腺癌发生在由连接小叶和乳头的导管过度增生组成的乳腺组织中。在不断受到各种致癌风险因素的刺激后，它们会转化为局限性肿瘤甚至转移性癌（Hosseini et al.，2019 年）。通常，对于远端器官播散的晚期乳腺癌患者，治疗策略通常由于不良后果而被认为无法挽救。乳腺癌是一种异质性疾病，根据分子亚型，治疗方法也有所不同。分子属性包括 HER22 的激活
糖尿病诊断
Sadeghian M，Asadi M，Rahmani S，Akhavan Zanjani M，Sadeghi O，Hosseini SA等。循环维生素D和妊娠糖尿病的风险：系统评价和剂量反应荟萃分析。内分泌。2020; 24; 70（1）：36–47。sun X，Yang L，Pan J，Yang H，Wu Y，Chen Z，Chen X，Mu L.初潮的年龄和妊娠糖尿病的风险：系统评价和元分析。内分泌。2018; 61（2）：204-209。 doi：10.1007/s12020-018-1581-9。 EPUB 2018 3月20日。 PMID：29556913。 Xu Y-H，Shi L，Bao Y-P，Chen S-J，Shi J，Zhang R-L等。 怀孕期间睡眠持续时间与妊娠糖尿病之间的关联：元分析。 睡眠医学。 2018; 52：67–74。 Zhu B，Shi C，Park CG，ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病：系统评价和荟萃分析。 睡眠医学。 2020; 67：47-552018; 61（2）：204-209。 doi：10.1007/s12020-018-1581-9。EPUB 2018 3月20日。PMID：29556913。Xu Y-H，Shi L，Bao Y-P，Chen S-J，Shi J，Zhang R-L等。怀孕期间睡眠持续时间与妊娠糖尿病之间的关联：元分析。睡眠医学。2018; 52：67–74。 Zhu B，Shi C，Park CG，ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病：系统评价和荟萃分析。 睡眠医学。 2020; 67：47-552018; 52：67–74。Zhu B，Shi C，Park CG，ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病：系统评价和荟萃分析。 睡眠医学。 2020; 67：47-55Zhu B，Shi C，Park CG，ReutrakulS。孕妇的睡眠质量和妊娠糖尿病：系统评价和荟萃分析。睡眠医学。2020; 67：47-55
通过葡萄糖从葡萄糖中的单核苷酸的生物合成通过枯草芽孢杆菌的新途径
β-六氨基胺单核苷酸（β -NMN）是一种生物活性物质，在人体中具有必不可少的功能。nmn可以转换为烟酰胺腺嘌呤二核苷酸（NAD +），这是一种参与NAD依赖性信号转导的辅酶，并充当代谢氧化还原反应的电子载体。当NAD +不足时，补充额外的NMN可以增加体内的NAD +含量以预防帕金森氏病（Lu等，2014； Martin等，2017），调节代谢，减少凋亡，并保持氧化还原状态（Alano等，2004）。此外，补充NMN可以防止DNA损伤和活性氧的积累（ROS）（Tarantini等，2019）。此外，NMN发挥神经保护作用并改善了认知和行为功能（Li等，2017； Johnson等，2018; Hosseini等，2019; Miao等，2020）。Recent studies have reported that NMN supplementation exerts therapeutic effects on chronic inflammation and retinal damage, promotes melanogenesis ( Chen et al., 2020; Liu et al., 2021; Lin et al., 2021b; Brito et al., 2022 ), and helps prevent skin photoaging, glaucoma, and cisplatin-induced ototoxicity ( Katayoshi et al., 2021; Petriti等人，2021年；
VVC RPR的性能改进和修改...
JTC1/SC29/WG2 N42，2021年1月。[4]请求用于计算机视频编码的建议，ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 2 N191，APR.2022。[5]请求有关机器视频编码的证据，ISO/IEC JTC 1/SC29/WG2 N215，Jul。2022。[6]机器视频编码的用例和要求，N00190，ISO/IEC JTC1/SC29/WG2，APR.2022。[7] B. Bross，Y。Wang，Y。Ye，S。Liu，J。Chen，G。J。Sullivan和J. R. Ohm，多功能视频编码（VVC）标准的概述及其应用程序，IEEE Trans。视频技术的电路和系统，31，3736-3764，2021。[8] K. Andersson，J.Ström，R。Yu，P。Wennersten和W. Ahmad，基于GOP的RPR编码器控制，JVET-AB0080，ITU-T SG SG 16 WP 3和ISO/IEC/IEC JTC JTC JTC 1/SC 29的联合视频Exterts Team（JVET）[9] S. Liu，H。Zhang和C. Rosewarne，《机器视频编码的常见测试条件》，N311，ISO/IEC JTC1/SC29/WG4，2月2023年2月。[10] H. Choi，E。Hosseini，S。RanjbarAlvar，R。Cohen和I.Bajić，
脑肿瘤大数据的度上分类 - UTS的作品
Manikandan Ramachandran 1，Rizwan Patan 2，Ambeshwar Kumar 3，Soheil Hosseini 4，Amir H. Gandomi 5抽象机器学习算法，例如支持向量机（SVM），已广泛用于检测大数据环境中的脑肿瘤。但是，由于发现涉及的复杂性很高，因此SVM分类器不适合大型数据集。因此，在这项研究中，使用SVM引入MapReduce模型来处理大规模数据并处理此问题。在本文中，引入了一个称为相互信息的MAPREDUCE和最小四边形分类（MIMR-MQC）的框架，用于脑肿瘤检测，以应对与大数据分类相关的挑战。在这里，使用MIMR进行预处理，该过程消除了脑肿瘤数据集中有害和冗余属性。使用大数据集检测脑肿瘤，该技术可降低计算复杂性和时间。然后，使用Lagrange乘数和径向基核函数创建最小四边形支持向量机模型，以提高分类过程的效率。MIMR-MQC框架已在美国中央脑肿瘤注册中心（CBTRUS）上进行了验证。结果表明，与现有模型相比，提出的模型分别将计算复杂性和检测时间分别降低了37％和27％，从而观察到了较高检测准确性的21％。与最先进的机器学习技术进行了比较，MIMR-MQC框架在脑肿瘤检测时间和由于数据分布更好而导致的准确性方面表现更好。