对浸润产品的需求不断上升,这使谷胱甘肽是一种具有抗氧化特性和黑色素发生调节作用的三肽,将其作为对常规剂的潜在更安全的替代品的重点。此叙述性评论旨在评估口服,局部和静脉注射谷胱甘肽在皮肤亮化疗法中的功效和安全性。口服给药显示出明显但可变的黑色素水平降低,副作用有限。局部配方可提供优质黑色素的减少和皮肤质地改善,但可持续性变化。静脉注射谷胱甘肽虽然具有快速作用,但与严重的安全问题有关,例如过敏反应和肝毒性,由于缺乏标准化的剂量方案而进一步加剧了。当前的证据支持谷胱甘肽作为脱位剂的潜力,但强调了对严格的大规模临床试验的需求,以建立长期安全性,最佳剂量和标准化应用。在获得此类数据之前,临床医生和消费者应谨慎行事,以确保安全有效的皮肤病学实践,尤其是在静脉内使用。
胰高血糖素样肽 1 (GLP-1) 激动剂和葡萄糖依赖性胰岛素促泌多肽/GLP-1(双)受体激动剂 (RA) 等高效抗肥胖和糖尿病药物已开启了治疗这些全球范围内日益增多的常见病的新时代。然而,GLP-1/双 RA 药物的快速使用势必会压垮本已负担过重的医疗保健提供者队伍和医疗保健系统,从而抑制其潜在的巨大益处。仅依靠现有系统和资源来应对即将到来的 GLP-1/双 RA 使用量增长是不够的。生成人工智能 (GenAI) 有可能抵消与管理这些药物类型的患者相关的临床和行政需求。尽早采用 GenAI 来促进这些 GLP-1/双 RA 的管理有可能改善健康结果,同时减少随之而来的工作量。迫切需要研究和开发努力来开发GenAI肥胖药物管理工具,并通过鼓励将其纳入医疗保健系统来确保其可及性和使用。
胸部X射线。尿液分析(24小时尿液收集)。头发测试(用于长期暴露)血液检查(全血细胞计数和代谢面板)。心电图。确认暴露于无机汞的最准确方法是尿液测试。第一个早晨的空隙与24小时的收集相关性高达85%,这是最准确的测试。肾功能测试,包括尿液分析,肌酐,面包,尿液微球蛋白和微藻尿症,应在尿液汞水平升高的个体中进行。血液汞水平不是无机汞暴露的准确指标。血液中的总汞通常小于6 µg/l。如上所述,应进行尿液汞水平升高的尿液测试。但是,在汞尿液水平> 5 µg/g肌酐的患者中,应每隔几个月重复一次尿液汞测试,以确认水平在下降,直到尿液水平低于5 µg/g肌酐。
摘要 - 基于注意力的变压器的广泛采用和显着的计算资源成本,例如,视觉传输者和大型语言模型,驱动了对有效的硬件加速器的需求。尽管通常使用了电子加速器,但由于其高能量效率和超快速处理速度,人们对将光子学作为替代技术越来越兴趣。光子加速器已经证明了卷积神经网络(CNN)工作负载的有希望的结果,这些工作主要依赖重量 - 静态线性操作。但是,在有效地支持基于注意力的变压器体系结构方面,它们会遇到挑战,从而提出了有关光子学对高级机器学习任务的适用性的问题。主要障碍在于其不具体率在处理变压器固有的独特工作负载,即动态和全范围张量乘法。在这项工作中,我们提出了闪电转换器,第一个光功率,高性能和能量良好的光子变压器加速器。为了克服现有的光子张量核心设计的基本限制,我们引入了一种新型的动态动态光子张量核心DPTC,由基于干扰的光学矢量点发动机组成,支持高度平行,动态和全范围二元组乘积。此外,我们设计了一个专用的加速器,该加速器将我们的新型光子计算核与光子互连集成在一起,用于核心数据间广播,完全释放了光学功能。全面的评估表明,闪电转变器成就> 2。6×能量和> 12×延迟降低,并且与电子变压器加速器相比,能量成本最低,能量延迟产品低2至3个数量级,同时维持数字可靠的精度。我们的工作强调了光子学对于有效的硬件加速器的巨大潜力,尤其是用于高级机器学习工作负载,例如诸如变形金刚的大型语言模型(LLM)。我们的实施可在https://github.com/zhuhanqing/lightening-transformer上获得。
摘要 增加可再生电力供应面临的一个关键挑战是不可调度的可再生能源与电力需求峰值之间的时间不匹配。此外,电气化程度的提高加上发电脱碳,可能会增加需求峰值的规模。这可能会迫使人们投资于碳密集型峰值发电或资本密集型存储容量以及额外的输配电网络容量,而这些容量可能会大大未得到充分利用。虽然人们已经投入了大量精力来测试一系列需求响应干预措施以减少或转移消费,但很少有人关注某些电器通过提高能源效率永久减少峰值需求的能力。在本文中,我们使用已发布的未来节能照明吸收模型以及从一组住宅样本中测得的多年照明需求数据来模拟“一切如常”的照明率的潜在功率(MW)和能源(MWh)减少量。