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光学量子计算机的新时代文学
世界卫生组织（WHO）的治疗2年级和3年级的脑膜瘤仍然困难和有争议。高级脑膜瘤的发病机理有望阐明以证明治疗策略。近年来已经阐明了脑膜瘤的分子生物学。高级脑膜瘤已与NF2突变和22Q缺失有关。CDKN2A/B纯合缺失和TERT启动子突变是WHO 3级男性的独立预后因素。除了22q损失，1p，14p和9q损失与高级脑膜瘤有关。富含拷贝数改变的脑膜瘤在生物学上可能具有侵入性。此外，已经根据这些分子生物学特征（包括DNA甲基化状态）提出了脑膜瘤的几种新的综合分类。新的分类可能对难治性侵袭性脑膜瘤的治疗策略具有影响，因为与常规分类相比，它们提供了更准确的预后。尽管几种全身性疗法（包括分子靶向疗法）可能有效治疗难治性侵袭性脑膜瘤，但这些药物正在测试中。脑膜瘤的全身药物治疗预计将来会开发。因此，本综述旨在讨论WHO 2和3脑膜瘤中观察到的独特的基因组改变，以及它们对高级脑膜瘤的诊断和治疗意义和全身药物疗法。
一篇文学作品
人工智能 (AI) 已在各个行业中显示出有效性，尤其是在医疗保健领域。在尼泊尔，现有研究对人工智能在医疗保健领域的技术、财务、人力资源、道德和隐私相关挑战的见解有限，而这正是我们的研究旨在填补的空白。我们的研究旨在通过进行系统的文献综述，综合关于使用人工智能的挑战和机遇的实证研究。我们保留了 2010 年至 2023 年期间在 PubMed、Google Scholar、Science Direct 和 CIHANIL 数据库中发表的 33 篇文章。大多数审查的文章表明，尼泊尔医疗保健领域在人工智能管理方面存在一些挑战，但也存在与此相关的机会，包括服务的成本效益、增加获得专业医疗服务的机会、团队合作和决策、诊断和患者监测以及远程医疗。然而，研究结果表明，人工智能在医疗保健领域的使用还面临着一些挑战，包括技术、地理、经济、道德和隐私以及人力资源相关的挑战。我们的研究结果表明，人工智能有潜力改变医疗保健，在应对这些挑战的同时，充分利用人工智能服务非常重要，尤其是在尼泊尔农村地区。
人工智能与文学
- 弗朗茨·卡夫卡，《在流放地》 安德鲁·派珀教授 办公室：Rm 484, 680 Sherbrooke 电话：514-398-4400 x094504 电子邮件：andrew.piper@mcgill.ca 办公时间：每周三下午 2 点至 3 点 课程描述 语言的自动化处理如何影响我们对文学的理解？人工智能能向我们揭示哪些关于人类创造性表达的本质？ 从机器学习实验到当代人工智能生成的文本，本课程将带您了解数据和自动化如何改变我们研究文学和创意写作的方式。 每周都会将文学理论的基础作品与文学分析的新计算方法相结合。在此过程中，我们将探讨以下基础问题：人类为什么讲故事？人物有什么用？我们如何探索文学空间？我们将使用数据科学的前沿方法，包括自然语言处理、机器学习、社交网络分析和地理信息系统。本课程将以一系列使用新的公开 AI 文本生成工具的实验作为结束。阅读材料所有阅读材料都可通过 MyCourses 或课程大纲中的链接获取每周作业第 1 周 08.31 课程介绍第 2 周 09.05 劳动节假期 09.07 从文本到数字
文学评论
糖尿病足溃疡（DFU）是糖尿病（DM）的主要并发症之一，也是全世界死亡的主要原因之一，这是由于非传染性疾病（NCDS）。开发用于早期糖尿病脚的仪器工具至关重要，因为这些发现可用于优先考虑有危险患者的临床检查。本文献综述旨在研究有关跨文化仪器工具的哲学观点，以检测出在国内和外国期刊上发表的各种研究报告中的DFU。2018年1月至2023年12月之间发表的原始研究出版物是文献搜索的重点。这项研究使用了辅助数据，该数据来自从科学直接，Cinahl，PubMed和Scopus数据库获得的17个可靠期刊出版物。PICOS框架被用来评估论文的选择性。符合纳入要求的文章将被选择：研究应显示DFU检测结果或对结果的干预的结果，并且人口应由有或没有DFU的DM患者组成，并进行早期DFU检测或干预措施的早期DFU检测或干预措施。研究可以使用任何类型的研究设计，包括描述性，横截面，观察性，准实验性，随机对照试验和混合方法，并应英文编写。本文献综述的结果表明，所有新开发的仪器工具检测DFU都测试了内容的有效性和可靠性，尤其是转化为当地语言以满足文化适用性。对于从事新DFU检测风险工具的研究人员来说，要考虑将跨文化理论包括在其DFU早期检测的评估工具中。
文献综述
摘要。本研究旨在寻找欠发达地区，尤其是印度尼西亚的技术发展与人力资源发展之间的关系。数字时代的技术发展效果确实很好，但欠发达地区的设施较少。这是一项文献综述研究。本文献综述的来源是 2019 年以后 Google Scholars 上的索引期刊和论文集。2019 年之前只有一本期刊，即 2017 年。由于人力资源匮乏，互联网接入极少，偏远地区的人力资源面临着在数字时代带来的变化中被抛在后面的威胁。本研究仅限于对偏远地区及其对数字时代现有条件的影响的总体概述。本研究可以通过对数字时代的状况及其对人力资源发展的影响提出一些看法，为政府的政策制定做出贡献。本研究还表明了欠发达地区人力资源开发的重要性。本研究也可作为未来印度尼西亚人力资源开发、数字时代和欠发达地区研究的参考。
文学评论
摘要：描述有关牙科中益生菌用途和应用的科学文献。在PubMed和Scopus数据库中进行了无日期限制的电子搜索。使用以下关键词来研究文章，并研究了其特征，目标和方法：“益生菌”，“ S。mutans”，“口腔健康”，“生物膜”等。在本文献综述中，选择了10项研究，研究了牙周和正畸治疗中某些菌株的益生菌作用，例如乳酸杆菌和双歧杆菌。这些研究证明了它们在不同类型的演讲中的功效，例如，在婴儿，年轻人和老年人等不同类型的人群中。最后，这些研究的很大一部分决定了生物膜还原。基于研究文章，诸如乳酸杆菌和双歧杆菌等菌株在不同人群中短期和长期内的细菌斑块（例如葡萄链球菌）中显示出积极的影响。涉及益生菌在牙科中的应用有大量的研究。但是，有必要对其他类型的细菌和不同的车辆进行研究，以更准确地确定哪些物种有助于维持口腔健康。
文献的统计评估
医学领域的人工智能已成为一个越来越重要的话题，也是医学领域的主要方向之一，尤其在放射学领域。尽管一些医生对此表示担忧和怀疑，但人工智能在医学领域的应用正在整个卫生部门中日益广泛，全球多个医学协会已经详细描述了人工智能的好处。鉴于这些积极的趋势，医护人员在不久的将来可能会越来越多地使用人工智能 [4] 。近年来，北美放射学会 (RSNA) 一直主导有关放射学人工智能的报告。人工智能在放射学中的可靠性和接受度正在提高，自 2015 年以来，该领域的研究出版速度尤为加快 [5] 。放射学占医学“大数据”使用量的近 90%。近年来，关于人工智能在医学中的地位进行了大量讨论，特别关注大数据管理、算法评估和法医问题。美国食品药品管理局 (FDA) 已经批准了几种人工智能算法，以造福患者和医生，其他一些组织也纷纷效仿 FDA 的做法。如果这些算法在特定任务上表现良好，那么它们不太可能被人类超越。
系统的文献综述
人工智能 (AI) 等技术的进步为帮助教师和学生解决和提高教学和学习表现提供了机会。本综述的目的是通过为各级教育的学生提供关于数学教学和学习中人工智能的完整概述来增加对话。使用既定的、强大的指南进行了系统文献综述 (SLR)。我们遵循系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目。我们在 ScienceDirect、Scopus、Springer Link、ProQuest 和 EBSCO Host 中搜索了 2017 年至 2021 年期间发表的 20 项人工智能研究。SLR 的结果表明，在所研究的样本中，数学教育中使用的人工智能方法是通过机器人、系统、工具、可教代理、自主代理和综合方法。然后，可以表明收集到的大多数研究都是在美国和墨西哥进行的。分析表明，大多数审查的研究都采用了定量研究方法。数学教育中人工智能的主题类型分为优点和缺点、概念理解、因素、作用、想法建议、策略和有效性。
牙周文献综述
本书是多年来不断审查精选期刊文献的集体成果，这些文献涉及牙周病学的各个方面——从基础组织学到诊断、治疗和支持疗法。本版是美国牙周病学会首次出版，基于德克萨斯州圣安东尼奥威尔福德霍尔美国空军医疗中心牙周病学空军住院医师计划教职员工过去 14 年来开发的材料。搜索和评估文献是该培训计划的重要组成部分，并且与许多机构一样，最终生成了一份供住院医师、教职员工和空军牙科官员使用的文档。这些“文献综述”传统上不向更广泛的读者开放。随着现在出版的期刊数量迅速增加，而审查时间有限，开发一个信息资源来总结关键文章并提供给整个牙周社区似乎是切实可行的。当空军计划最初提供其“牙周经典文献主题概述文本”作为此类出版物的基础时，学院董事会同意 AAP 可以通过承担出版该材料的责任来提供有价值的服务。第一版是由学院的一个特设委员会根据 1993 年版的空军材料开发的。学院文本的未来版本将在编辑委员会的指导下准备。委员会保留了原始材料的基本结构和大纲，并通过对较新的期刊文章进行广泛和批判性的评论对其进行了补充。我们的目标是仅选择那些被认为对牙周病学实践产生重大影响的文章，并为读者提供大量可用信息的概述。本委员会的意图不是编写教科书或全面的文献综述。这不仅是不可能的，而且会有效地否定该文件的实用性。需要更深入的主题信息的读者可以使用广泛的参考列表作为进一步研究的基础。如果没有他们的支持、合作和对卓越的个人承诺，这篇评论文章就不可能完成。作为委员会主席，我谨向威尔福德霍尔美国空军医疗中心牙周病住院医师和教职员工表示诚挚的个人谢意和专业认可，他们慷慨地提供了主要文件，没有这些文件，我们就不可能完成这项复杂的任务。特别感谢我的委员会同事，加州大学洛杉矶分校的 Fermin Carranza 博士、路易斯维尔大学的 Connie Drisko 博士、密苏里大学堪萨斯城分校的 John Rapley 博士和西北大学的 Peter Robinson 博士以及他们的住院医师和教职员工，感谢他们在这个项目上投入了大量的时间和精力。