糖尿病是一个严重而广泛的健康问题,是早期死亡和严重持续性(慢性)疾病的主要原因。这是一种长期的代谢疾病,其特征是胰岛素不足引起的慢性胰岛素抵抗和高血糖。linagliptin是二肽基肽酶-4抑制剂(DPP-4抑制剂),通常被处方用于治疗II型糖尿病。但是,Linagliptin的渗透率较差,而水溶性却很少,这就是Linagliptin具有低生物利用度的原因,为29.5%。此外,需要保持稳定的血浆浓度,以有效地控制糖尿病患者血糖水平的长期控制。tdds通过完整的皮肤将药物输送到系统性循环中。这是皮下注射和口服药物输送系统的替代方法。本研究工作的主要目的是使用合适的聚合物和渗透增强剂制定Linagliptin透皮斑块,旨在通过渗透到皮肤表面来增加水溶性药物不良的生物利用度,并可以避免使用肝次要质量代谢。制作了透皮矩阵贴片并发现合适。利用盒子响应性Behnken的表面设计,提高了配方。根据实验的设计,对15种制剂进行了全面开发,并检查了折叠耐力和体外药物的释放。Linagliptin斑块的理想贴剂水平是通过使用折叠抗性和在体外药物释放的软件来确定的。与预期相一致,从15种制剂开始,在整个24小时的过程中,H5最有改进的斑块,该斑块释放了64.78%的药物。基于发现,这可以得出结论,由HPMC K100,Eudragit L100,PEG-400和Menthol制备的斑块可以有效地治疗糖尿病。
linagliptin和二甲双胍是两种抗糖尿病药物,通常用于治疗2型腹膜内治疗[1]。Linagliptin是一种二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制剂,可增加降凝素激素的水平,刺激INSU LIN分泌[2]。 二甲双胍是一种biguanide,可降低肝脏中的葡萄糖产生并提高胰岛素敏感性[3]。 已进行了临床试验,以评估Linagliptin和Linagliptin和二甲双胍在2型糖尿病患者中的结合疗法的安全性和效率[4]。 在第二阶段的研究中,发现联合疗法与单独的任何一种药物相比,联合疗法显着改善了GLYC EMIC对照,没有明显的不良事件报告[5]。 几项3期临床试验评估了Linagliptin和二甲双胍联合疗法对2型糖尿病患者的功效和安全性[6]。 在一项随机的双盲,安慰剂对照试验中,Linagliptin和二甲双胍的组合国家在降低HBA1C水平中仅比单独的药物优越,并在24周的治疗中改善了血糖控制[7]。Linagliptin是一种二肽基肽酶-4(DPP-4)抑制剂,可增加降凝素激素的水平,刺激INSU LIN分泌[2]。二甲双胍是一种biguanide,可降低肝脏中的葡萄糖产生并提高胰岛素敏感性[3]。已进行了临床试验,以评估Linagliptin和Linagliptin和二甲双胍在2型糖尿病患者中的结合疗法的安全性和效率[4]。在第二阶段的研究中,发现联合疗法与单独的任何一种药物相比,联合疗法显着改善了GLYC EMIC对照,没有明显的不良事件报告[5]。几项3期临床试验评估了Linagliptin和二甲双胍联合疗法对2型糖尿病患者的功效和安全性[6]。在一项随机的双盲,安慰剂对照试验中,Linagliptin和二甲双胍的组合国家在降低HBA1C水平中仅比单独的药物优越,并在24周的治疗中改善了血糖控制[7]。
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摘要 — 无线网络的未来发展方向是释放智慧城市应用中虚拟化和数字化服务所提供的机遇,旨在提高体验质量(QoE)并为现代城市带来多种优势。根据网络虚拟化领域的快速发展,我们预见未来的智慧城市将无处不在地部署由人工智能(AI)控制的虚拟化组件,即数字孪生(DT)范式的概念化。DT 的关键原理依赖于创建无线网络元素的整体表示,除了将与物理对象和动态相关的信息解耦为信息孪生之外,还依赖于创建无线网络元素的整体表示。然后,信息孪生将利用这些信息进行 AI 模型训练,然后进行推理和决策操作,然后将这些操作反映到物理环境中,以提高可持续性。受此启发,我们在本文中提出了将数字孪生技术融入智慧城市应用的前瞻性愿景,以及无线技术作为数字孪生技术的推动者与推动者所发挥的相互交织的作用。此外,我们勾勒出路线图,以确定数字孪生技术在 6G 智慧城市中的局限性,并为不同设计方面的进一步发展开辟新视野。
2022 年 3 月 7 日 大家下午好。我要感谢财政部、劳工部、司法部和白宫的合作伙伴为今天发布的报告所做的所有工作。 1 这份关于劳动力市场缺乏竞争的报告强调了企业与员工之间权力的严重不对称,并解释了这些不对称如何使企业能够歧视和剥夺员工的权力,包括通过降低工资、减少福利和延续不稳定或剥削性的工作条件。重要的是,它还确定了政府可以采取的应对这些挑战的步骤。我还要感谢今天与我们分享观点的工人,他们强调了劳动力市场的结构以及法律允许或禁止的商业行为对现实世界的影响。
(a)实验性自身免疫性心肌炎(EAM)实验设计的示意图。BALB/c小鼠在第0天和第7天,在第0天和第7天,在第0天和第7天,皮下向乳腺蛋白重链肽乳液注射 - 乳胶链肽。小鼠
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 是近年来流行的术语,最显著的原因是它们在性能和多样化应用方面的重大进步 [12]。智能助手、结果预测和搜索引擎只是构成日常生活的几个例子,未来还会有更多。尽管这种技术优势令人印象深刻,但人工智能带来的自动化却引发了不信任和恐惧,最糟糕的是取代了人类的智能和工作 [13]。为了解决这种恐惧,也为了发挥其有益的性质,研究人员致力于用人工智能来增强人类,创造出混合人工智能或混合智能 (HI) [1]。混合人工智能专注于人类和机器代理的互补技能,它们可以共同实现任何一方都无法独自实现的目标 [1]。尽管混合人工智能的研究还很年轻,需要克服许多挑战和障碍,但协作式 HI、自适应 HI、负责任的 HI 和可解释的 HI 等领域向人类展示了巨大的潜力 [1]。 HI 可能发挥作用的一个潜在领域是数据科学,该领域对服务的需求超过了合格从业者的数量 [13]。在他们的研究中,Wang 等人 [13] 发现数据科学家们有着复杂的感受,一些人担心自动化,因为它会对他们的工作产生负面影响,而另一些人则将 AI 视为有益的合作者。尽管如此,他们都认为 AI 是一个不可避免的未来,因为其最大的贡献是减少数据科学家花在数据上而不是洞察数据上的时间。透明度作为主要组成部分,可以减少人们对采用 AI 的最初恐惧和不信任,而结果的准确性和质量也发挥着重要作用。研究人员认为,AI 可以承担不同的角色:老师、合作者和数据科学家。在不消除数据科学从业者的情况下,他们的工作将从准备数据转变为用领域专业知识和决策来指导 AI。在本文中,我们希望重点关注协作式混合人工智能,其关注点在于人工智能和人类之间的互利工作协同作用。我们希望探索当人机互补技能和能力时,协作中的具体挑战和优势是什么 [1]。首先,我们定义人工智能、混合人工智能和协作式混合人工智能,并为每个术语命名示例应用程序。之后,我们先介绍典型的机器和人为因素,然后再研究它们的协作。最后,我们讨论局限性、未来研究,最后总结相关工作和一些经验教训。
摘要 已发现香叶醇和芳樟醇在体外可有效对抗食源性微生物。 然而,由于它们的疏水性,很难在水分含量高的食物中均匀分散,导致活性急剧丧失。 该研究的目的是制备香叶醇或芳樟醇纳米乳液,并研究它们在肉类模拟培养基中对抗大肠杆菌 K12、无害李斯特菌和伦登假单胞菌的效果。 琼脂扩散试验表明香叶醇和芳樟醇对所有细菌都有有效的抗菌活性。 动态光散射表明香叶醇和芳樟醇纳米乳液的平均直径分别为 68.22±2.46 和 173.59±4.15 纳米。 杀灭试验结果表明,这两种纳米乳液都能显著减少大肠杆菌和无害李斯特菌的数量,大约 3 log CFU/ml。事实证明,Ps. lundensis 对两种纳米乳剂的抵抗力更强,细菌数量减少了约 1.2 log CFU/ml。总体而言,这项研究表明,含有香叶醇或芳樟醇的纳米乳剂是一种很有前途的抗菌系统,可以改善食品保鲜和食品安全。
摘要Linagliptin是酶DPP −4的高度选择性抑制剂。它是该类别的几种药物之一,可用于治疗2型糖尿病。本评论基于PubMed搜索,临床试验和Linagliptin的个人经验。此外,根据《信息自由法》获得了Linagliptin上的美国FDA批准文件夹并进行了分析。综述了Linagliptin的药代动力学和药效学。该药物的降糖作用既作为单一疗法,又是与二甲双胍,磺酰脲,吡格列酮和胰岛素的结合。总结了Linagliptin的潜在不利影响。linagliptin是DPP -4抑制剂组的另一种选择。与其他DPP -4抑制剂不同,Linagliptin主要通过肠肝系统排出,并且可以在肾脏或肝损伤患者的情况下无需调整剂量。作为一个组,DPP −4抑制剂具有相对适度的降糖作用。DPP -4抑制剂的主要用途与其他降血糖剂(主要是二甲双胍)结合使用。他们的主要优势是低血糖的发病率低,使这些药物在老年人和患有心脏病患者等患者中受到理想。如果长期研究表明胰岛素分泌能力扩大和/或随着时间的推移与这些药物的时间降低心脏事件,则会发生更多地使用Linagliptin和其他DPP-4抑制剂。