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人民！我非常喜欢与所有年龄和背景的患者进行互动。我认为我的工作使每个患者都具有知识，洞察力并希望在任何年龄段改善健康状况的能力。虽然我无疑是临床专注的，但我也喜欢在人类层面分享故事和经验，以与我所服务的人联系并建立相互信任。
引用：Perez FP、Morisaki J、Kanakri H、Rizkalla M。电磁场刺激疗法治疗阿尔茨海默病。Neurol Curr Res. 2024;3(1):1
阿尔茨海默病 (AD) 是全球最常见的神经退行性痴呆症。AD 是一种多因素疾病，会导致记忆力和功能逐渐下降，而毒性 β-淀粉样蛋白 (Aβ) 是 AD 病理学中的关键因素。2022 年，650 万美国人患有 AD，给美国造成了 3210 亿美元的损失。AD 治疗的标准护理包括乙酰胆碱酯酶抑制剂 (AchEI)、NMDA 受体拮抗剂和单克隆抗体 (mAb)。然而，这些方法要么：1) 无法改善认知，2) 无法改变疾病进展，3) 治疗靶点数量有限，4) 容易引起严重的副作用（mAb 导致脑肿胀、微出血，AchEI 导致心动过缓和晕厥），5) 无法有效穿过血脑屏障，6) 缺乏对衰老过程对疾病影响的了解。
可持续供应链管理和组织绩效：学者和从业人员的感知Euphemia Ifunanya Mbamalu 1，Nwosu Kana
摘要目的：这项研究的主要目的是检查可持续供应链管理的联系以及尼日利亚阿南布拉州AWKA的学者和从业人员的组织绩效看法。研究方法：使用来自AWKA地区的122名受访者的问卷收集数据。使用描述性，相关性和回归分析分析数据以检验假设。结果：线性回归表明，协作和弹性的直流成分与OP呈正相关，后者不是显着的。局限性：这项研究受122名学者和从业者的样本量的限制，以及对SSCM和OP Nexus的限制。此样本量可能影响了我们结果的普遍性。本研究并未解决TBL的其他维度，例如组织，社会和环境问题。贡献：这项研究的分析结果有助于知识体系，使从业者能够组织和实施可持续的供应链工作，并监控和评估这些举措如何影响尼日利亚企业的运作。关键词：供应链管理，可持续供应链管理（SSCM），组织绩效如何引用：Mbamalu，E。I.，Chike，N。K.，Oguanobi，C。A.可持续的供应链管理和组织绩效：学者和从业者的感知。管理与组织研究年鉴，5（1），13-30。1。引言消费者，公众，媒体和非政府组织的可持续性意识不断提高，导致了管理实践中可持续的商业原则的叛乱（Gong，Gao，Koh，Koh，Sutcliffe和Cullen，2019; M. Jia，Stevenson，Stevenson和Hendry，＆Hendry，2023; Rehman Khan＆Yu，2023; Rehman Khan＆Yu，20221）。对文明必不可少的生物多样性和生态系统服务的大规模人为侵蚀与人类活动有关。对栖息地丧失，大气污染，自然资源耗竭和气候变化的担忧只是宏，中索和微观政策水平的少数关注点。根据世界可持续发展委员会的预测（WBCSD，2008年），如果未经检查，自然资源的使用将达到2040年地球生物容量的170％。根据世界环境与发展委员会[WCED]，可持续性被定义为“满足当代的需求，而不损害子孙后代满足其自身需求的能力”（McChesney，1991年）。可持续性问题也与全球供应链有关（Sharma，Luthra，Joshi，＆
出租车司机事件金泽京吾大司......
我们感谢 Daisuke Adachi、Fernando Aragon、Krishna Pendakur、Kevin Schnepel、Kensuke Teshima、Shintaro Yamaguchi、Hongliang Zhang 以及 AASLE、一桥大学、莫纳什大学、NBER 日本项目会议、日本大学、大阪大学和西蒙弗雷泽大学的研讨会参与者提供的出色评论和建议。本文中使用的数据由开发 AI 应用程序的一家匿名科技公司提供。我们没有得到该公司的资金支持或任何其他利益冲突。这项研究由日本科学技术振兴机构 (JPMJRX18H3) 资助。金泽：kanazawa-kyogo@g.ecc.u-tokyo.ac.jp，川口：kawaguchi@eu-tokyo.ac.jp，重冈：hitoshi_shigeoka@sfu.ca，渡边：yasutora.watanabe@gmail.com 本文表达的观点为作者的观点，不一定反映美国国家经济研究局的观点。
价值链培训计划作者：Kanar Dizyee电子邮件
构建定性和定量SD模型交付方法 - PPT和类练习模块2.1-设置场景（1 - 1.5小时）模块2.2-系统动力学简介（1 HR）模块2.3-动态复杂系统的常见行为（1 - 2 HRS）模块2.4-延迟和非层次和非层次和非层次和非层次模型（1-2 HRENEARITY（1-2 HRE）模型（1 - 2 HR） process-validation-communication-why modelling (1 hr) Module 2.6 - case studies (1 – 2 hrs) Module 2.7 - Introduction to Group Model Building Module 3 – application and use of tools (1 – 2 days) : The purpose of this module is to familiarize participants to application of system dynamics approaches (supply chain management, focusing on livestock modelling using the iThink/Stella software.该模块还旨在向参与者展示如何使用和运行我们的SD值链工具。目标
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
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