卡拉·沃斯(Kara Voss)博士模型顾问气候与可持续发展分公司加利福尼亚州保险部尊敬的沃斯博士:我想参加Verisk Prid程序。作为一名政策分析师和经济学家,一直在研究加利福尼亚保险市场多年来,我寻求帮助促进开发和采用野火模式,以提高保险公司准确价格野火风险并为缓解措施提供适当折扣的能力。我还是由加利福尼亚保险局赞助的公共野火模型战略小组。更好地了解私营部门模型的能力将有助于委员会了解公共模式如何利用私营部门的努力以及公共模式中需要什么能力。,劳埃德·迪克森·劳埃德·迪克森(Lloyd Dixon Lloyd Dixon)高级经济学家兼肯尼斯·费恩伯格(Kenneth R. Feinberg
方法:急诊科疼痛管理针灸 (ACUITY) 由国家补充和综合健康中心资助。目标是:进行多中心可行性 RCT,检查数据收集的可行性,开发/部署手动针灸干预,并评估与 BraveNet 实践研究网络相关的 3 个急诊科的可行性/实施(障碍/促进因素)。在招募急诊科就诊的成人,若急性非紧急疼痛(例如肌肉骨骼、背部、骨盆、非心脏胸部、腹部、侧腹或头部)在 0-10 分数字评定量表上评分≥ 4,则符合条件。急诊科参与者(n = 165)将平均随机分配到针灸或常规治疗。在术前、术后和出院时间点,患者将使用数字评定量表自我评估疼痛和焦虑。将在 1 周和 4 周时评估疼痛、焦虑、ED 后阿片类药物使用情况和不良事件。将从患者的电子医疗记录中提取 ED 中阿片类药物的使用情况和出院处方。针灸接受者将在出院后约 3 周参加简短的定性访谈。ED 提供者和工作人员还将接受采访,了解他们对 ED 针灸和 ACUITY 针灸实施的一般观点/经验。
卡拉·沃斯(Kara Voss)博士模型顾问气候与可持续发展分支机构加利福尼亚州保险部尊敬的沃斯博士:我想参加Corelogic PRID程序。作为一名政策分析师和经济学家,一直在研究加利福尼亚保险市场多年来,我寻求帮助促进开发和采用野火模式,以提高保险公司准确价格野火风险并为缓解措施提供适当折扣的能力。我还是由加利福尼亚保险局赞助的公共野火模型战略小组。更好地了解私营部门模型的能力将有助于委员会了解公共模式如何利用私营部门的努力以及公共模式中需要什么能力。,劳埃德·迪克森·劳埃德·迪克森(Lloyd Dixon Lloyd Dixon)高级经济学家兼肯尼斯·费恩伯格(Kenneth R. Feinberg
2021年12月 - 2024年11月,英国爱丁堡大学爱丁堡大学研究助理。有助于创建爱丁堡权力下放指数。研究了区块链权力下放的状态,缓解远程攻击以及持有证明分类帐的可审核性。2017年11月 - 2021年8月,研究员,iohk,遥控器。进行了对列出的区块链的结算层的研究,包括Cardano中的股份委托设计,以及针对分布式分类帐的51%攻击的缓解技术。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
或健康研究人员希望努力“ Vo2max”,这是健身和健康的指标。norma115。要执行此程序需要驱逐IABOR:ATORY设备,就像Rvel1一样要求个人锻炼到最大值(I“ E”,直到由于身体疲惫而无法再继续锻炼)。这可以推迟那些不是很活跃/健康的人,以及那些可能患有III健康风险更高的人(例如,较老的不适合受试者)。由于这些原因,希望通过pr的沃尔尔(Walr):命令一个个体的\:o2max basecl,on aime easi15,且便宜地估算可以进行更easi15的属性。到此为止,研究:cher恢复了Partrcant,以执行最大Vo2max测试,但Al.QO记录了他们的“ Ag”,“ Rveigltt”和“心率”。研究人员将尺寸2.5GB的记录数据存储在BRG数据ENR.Inromnment中。保证defauit Biock大小为128 nltb,复制extol为3。计算将此数据集存储在HDFS中所需的块数量。iilustrate并解释了有关如何使用FILESS,stem api r,vhiie读取文件的方法的序列。
摘要简介:阿尔茨海默氏症和帕金森等神经退行性疾病,由于其令人衰弱的进展,对全球公共卫生来说是一个重大挑战。最近的证据表明,肠道微生物组在调节脑稳态和通过肠道脑轴的发病机理中起着至关重要的作用,从而影响了神经炎症,代谢和免疫学过程。方法论:本研究根据PubMed,Google Scholar和Scielo等科学进行了书目审查,涵盖了2015年至2024年的出版物。纳入标准的重点是对微生物组和神经退行性疾病之间关系的研究,而无关的文章和没有主要数据的修订则被排除在外。的结果和讨论:发现表明肠道营养不良与血脑屏障的全身性炎症和损害有关,有利于病理蛋白在阿尔茨海默氏病中的β-淀粉样蛋白(例如β-淀粉样蛋白)的沉积,帕克森氏症中的α-淀粉样蛋白。降低了神经活性代谢产物的产生,例如短链脂肪酸,会损害神经保护作用,并可以加速神经变性。微生物群调节干预措施,例如益生菌,益生元和粪便菌群移植,在减少神经发作和改善这些疾病的症状方面显示出治疗潜力。最终考虑:得出结论,肠道微生物瘤调节可能代表了预防和治疗神经退行性疾病的有希望的策略。但是,需要更多的研究来阐明特定机制并建立基于证据的临床指南。关键字:肠脑轴,全身炎症,肠道微生物组,神经退行性,微生物群疗法。
[Glaser,B.,Haumaier,L.,Guggenberger,G。和Zech,W。(2001)。Terra Preta现象:潮湿热带地区可持续农业的模型。naturWissenschaften 88,37-41。]
在世界上的公共交通转型中发挥了领导作用,其愿景是“在未来的流动性中领先一步”,Karsan在其主要目标市场中继续增长。与该公司最大的市场之一罗马尼亚签署了一项新的交付协议,Karsan将向Constanța市提供22辆出生的Electric E-ATA 1200万公共汽车,该城市对Türkiye非常重要,2025年。说他们将第一辆电动汽车出口到罗马尼亚,卡尔森首席执行官OkanBaş说:“因此,罗马尼亚对我们特别重要。截至今天,这个数字将在罗马尼亚的短时间内迅速增加,在那里我们与285辆汽车一起服务,几乎翻了一番。通过这项协议,我们与ConstanțA签署了罗马尼亚和Türkiye之间友好关系的最重要符号之一,我们的其他最近赢得了招标协议的交付,我们预计我们在今年年底之前在该国的电动汽车总数将达到525个单位。我们与罗马尼亚分销商AAR(Anadolu Automobile ROM)的强大合作在这一成功中占有很大份额。我们的目标是到2025年将最大的电力公共交通舰队在罗马尼亚拥有最大的电力舰队,我们继续在这条路上取得了长足的进步。
通过在课堂上整合人工智能(AI)和学习分析来改善学生的成功,尤其是在在线和高等教育环境中的努力。本文提供了有关使用AI驱动方法预测和提高学生绩效的当前研究的广泛概述。这项综合了几项研究结果的研究探讨了如何使用学生互动数据(例如参与论坛,测验和协作工具)创建学习成果预测模型。的发现表明,利用各种基于交互的特征可以导致预测准确性高达75%,从而突出了这些方法的潜力,以提高对在线学习动态的理解。此外,对随机森林和逻辑回归等机器学习算法的比较研究表明了它们如何预测学生的毅力和表现。有了预测性建模,可以尽早确定高危学生,从而更加集中的干预措施来促进高等教育环境中的学术成就。审查还讨论了更多的一般性后果,例如通过在课堂上使用AI带来的道德困境和教学困难。AI在教育中的应用正在增长,因为它可以提供量身定制的学习经验,简化行政职责并提高学生绩效。但是,担心数据隐私,算法偏见以及AI技术的公平应用突出了谨慎实施技术和持续评估的必要性。本评论文章提倡平衡策略,该策略最大程度地降低了风险并最大程度地提高教育环境中的收益,同时强调了人工智能和学习分析在增强学生绩效方面的变革潜力。