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最初发表于：McHarg, Matthew G; Balthazor, Richard L; McReynolds, Brian J; Howe, David H; Maloney, Colin J; O'Keefe, Daniel; Bam, Rayomand
a 美国空军学院，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 b i2 与美国空军学院达成合作协议的战略服务，空间物理与大气研究中心，物理与气象学系，美国空军学院，科罗拉多州，美国 c 神经信息学研究所，苏黎世联邦理工学院，传感器组，瑞士苏黎世 d 空军理工学院，工程物理系，赖特-帕特森空军基地，俄亥俄州，美国 e 罗彻斯特理工学院，切斯特 F. 卡尔森成像科学中心，纽约州罗彻斯特，美国 f 洛斯阿拉莫斯国家实验室，空间科学与应用组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯，美国 g 西悉尼大学，国际神经形态系统中心，新南威尔士州彭里斯，澳大利亚
红葡萄酒的苹果酸乳酸发酵
SO 2 浓度乳酸菌（包括酒类酒球菌）对分子形式的 SO 2 高度敏感。因此，为避免分子 SO 2 对苹果酸乳酸菌产生潜在的致命影响，建议用于诱导 MLF 的葡萄汁/葡萄酒中不要含有任何可检测到的游离 SO 2（注意，传统的红酒 SO 2 测量方法，如曝气氧化法，往往会高估游离和分子 SO 2 浓度（Coelho 等人，2015 年，Howe 等人，2018 年））。此外，由于结合 SO 2 也可能对苹果酸乳酸菌和 MLF 有抑制作用，因此总 SO 2 浓度可作为衡量 SO 2 对特定葡萄酒 MLF 潜在影响的有用指标。作为指导，在压碎葡萄之前向葡萄中添加最多 50 mg/L 的总 SO 2 可限制对 MLF 的潜在不利影响。然而，由于其他外在（如葡萄的采摘和运输）和内在（如用于酒精发酵的酵母菌株）来源可能会积累 SO 2，因此建议在接种细菌之前准确测量总 SO 2 。总而言之，有利的 MLF 的理想总 SO 2 浓度小于 30 mg/L。根据所用的苹果酸乳酸菌菌株和其他葡萄酒参数，总 SO 2 浓度超过 40 mg/L 是不利的，可能会延迟 MLF 的开始和完成。浓度 >50-60 mg/L 可能会完全抑制 MLF。其他抑制因素除了上面提到的参数外，农药残留、高残留铜浓度和来自酵母的高含量某些中链脂肪酸也会抑制 MLF。
教学设计中的道德考虑因素通过人工智能增强：系统文学评论Billy Malone Liberty University BM
Ethical Considerations in Instructional Design Enhanced by Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review Billy Malone Liberty University bmalone8@Liberty.edu Orcid: 0009-0001-0929-0935 Abstract This systematic literature review explores the ethical considerations and challenges instructional designers face when integrating artificial intelligence (AI) into the instructional design process for adult learners.使用技术教学知识知识（TPACK）框架来研究教育环境中伦理，教学法和技术的关系，考虑到AI的增加。从同行评审的出版物，定性研究和理论论文中综合数据，研究了AI驱动的教学技术的演变和应用，遇到的道德问题以及它们如何影响成人学习者的教育经验。所确定的关键主题包括将道德标准与技术进步保持平衡，确保学习者的隐私和数据安全以及减轻AI算法中的偏见。结果突出了AI应用程序中透明度的需求，以及持续的专业增长需要成功谈判不断变化的道德环境。本评论重点介绍了文献中的重大差距，包括缺乏为AI量身定制的成人教育的全面道德框架，对AI影响的长期实证研究的稀缺性以及对教学设计师的实施策略的需求。解决这些差距对于增强AI增强成人教育的质量和完整性至关重要。通过专注于教育者，技术人员和政策制定者之间更强大的道德框架和协调的努力，该评论旨在提高AI增强成人学习的质量和完整性。关键字：人工智能，道德，道德考虑，教学技术简介将AI纳入教育实践有可能改变教学设计，尤其是对于具有独特经验和需求的成人学习者（Nguyen等，2023; Souli et al。，2024）。随着AI在教育环境中变得更加嵌入，必须研究教学设计师在这种不断变化的环境中面临的道德考虑和挑战（Chan，2023； Dagman＆de Licht，2024）。本系统文献综述的目的是研究围绕AI驱动的教学技术及其对成人学习者教育经验的影响的道德考虑因素。该分析将在技术教学知识（TPACK）框架中进行（Mishra＆Koehler，2006； Koehler等，2013）。鉴于它们的不同背景和独特的学习要求，必须考虑将AI集成到成人学习者的教学设计过程时（Chan＆Hu，2023）。本评论综合了来自各种来源的数据，例如理论论文，经过同行评审的文章和定性研究，以对AI在教学设计中的整合进行详尽的分析。该研究确定了几个重要的主题，强调了平衡技术进步和道德标准的关键需求。本研究中涵盖的相关问题包括由AI提供支持的教学工具的进步和使用，教学设计师经历的道德挑战以及对成人教育的更广泛后果（Holmes等，2023; Mouta等，2023）。此余额对于保护学生隐私和数据安全，解决潜在算法偏见以及确保学习者和教育者在决策方面至关重要（Ferrara，2024; Karan＆Angadi，2023; Mhlambi＆Tiribelli，2023年）。正是这种精致的平衡将为AI在教学设计中的负责任和道德融合铺平道路。审查强调了透明度在AI应用中的重要性以及教学设计师有效地协商与AI涉及的道德困难的重要性（Nguyen等，2023; Holmes等，2023）。此外，它强调了在整个设计和实施过程中包括道德考虑因素的价值，以确保AI在教育中的公平和负责任的部署（Chan，2023）。鉴于成人学习者的独特经验和需求，开发针对该人群量身定制的全面道德框架至关重要（Nguyen等，2023）。文献缺乏对AI对成人学习者的长期影响，多样化的文化和社会经济背景和实际实施的实证研究
FATU MALOSI-学生的信息
Fonotaga将于2024年11月18日星期一至11月22日（星期五）开始。Fatu Malosi Fonotaga将位于奥克兰的Waipapa Taumata Rau和Vaughan Park。在Fonotaga之后，学生将与主管和社区导师一起开始为期8周的实习。该计划将从2024年12月23日星期一到1月10日（星期五）中断圣诞节/新年期。学生将聚集在一起介绍他们的发现，并在2025年2月3日至4日互相庆祝他们的成功以及更广泛的心脏健康和社区。div>
糖尿病和老年性白内障患者的人晶状体上皮细胞中丙二醛和总抗氧化能力（TAC）的研究
背景：氧化应激是一种条件，使生产和消除活性氧（ROS）之间的平衡受到干扰。ROS会对包括DNA在内的各种生物分子造成损害。DNA损伤会损害细胞的功能和存活，并可能有助于白内障的发展。几项实验研究表明，氧化应激通过诱导透镜细胞中的DNA损伤参与白内障的形成。ROS是通过葡萄糖自氧化以及非酶蛋白糖基化在糖尿病组织中产生的。ROS被认为在糖尿病个体的微血管问题的发展中起着重要作用。目标：衡量糖尿病和非糖尿病性白内障患者的总抗氧化能力和丙二醛（MDA）的水平及其之间的比较。
治疗性糖糖的功效对血糖和血浆丙二醛（MDA）水平2型糖尿病的水平Mellitus pa
1 Politeknik Kesehatan Padang，Jalan Pondok Kopi，Nanggalo，Padang 2 Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh，Jalan Raya Negara Street，Kototuo，Kota *kota *kota *rinahasniyati4343@gmail.com摘要。2型糖尿病（DM）中高血糖的长期状况将导致葡萄糖自动氧化，这会增加活性氧胁迫。改善肠道菌群的组成与益生菌和益生菌概念的DM患者的宿主细胞之间的平衡是降低持续炎症风险的一种疗法。这项研究旨在检查局部功能性食品的治疗性糖尿病功能性饮料的功效，这是血糖水平和血浆丙二醛（MDA）2型DM患者水平的功效。本研究使用了“前测试前的控制设计”。研究对象是46例2型DM患者，分为两组：干预和对照组。通过目的抽样技术选择了研究样本。干预是通过给出200毫升酸奶的班孔胶带酮酮Hitam进行了两个星期来进行的。mea，统计检验使用了独立的t检验。结果表明，在约贝坦治疗前后，样品在平均血糖水平上没有差异。对照组的血糖水平为4.9±39.3，干预组的血糖水平为-14.1±52.1。然而，样品在Yobetam治疗前后显示出平均MDA水平的差异。对照组的平均MDA水平为0.16±0.39，干预组的MDA水平为0.46±0.37。功能性饮料预计将是口服疗法的替代品。关键词：血糖；丙二醛;糖尿病1。引言全世界2型糖尿病（2型DM）的增加病例被认为是令人震惊的，尤其是在老年人群中[1]。印度尼西亚2型DM患者的患病率估计从2010年的690万人增加到2030年的1200万人[2]，[3]。美国糖尿病协会报告说，90-95％的糖尿病病例是2型糖尿病，其特征是胰岛素抵抗导致高血糖[4]。长期长期疾病长期会导致葡萄糖自氧化或非酶蛋白糖基化反应，从而增加活性氧化合物（ROS）[5]，[6]。明显发展代谢性疾病的特定环境因素之一是肠道菌群的组成。患有糖尿病和肥胖症患者的特征是肠道屏障的变化，导致肠道菌群与宿主细胞之间的共生关系破坏[7]，[8]。通过改善
HTI-2患者提供者付款人API Webinar_508.pdf
在加入Manatt之前，Eboné是NYC Health + Hospitals/Harlem的首席执行官，在那里她领导了提高收入绩效的倡议，增强患者经验指标，将患者再入再入再入院率提高10％，并消除了4000万美元的预算赤字。认可了这些成就，多年来，她和医院都获得了多个奖项和认可。为了进一步使哈林医院现代化，她还重新设计并重组了系统，以进一步提高变更管理策略，并倡导内部文化转型，以帮助其成为一个高可负责的组织。此外，Eboné领导了公共卫生系统对Covid-19的反应，指导前，内部和covid-19-19，住院，门诊和急诊室COVID-19与患者相关的患者护理。
mRNA 疫苗先驱 Robert Malone 博士加入 Unity 项目，担任首席医疗和监管官
mRNA 疫苗先驱 Robert Malone 博士加入 Unity 项目，担任首席医疗和监管官
推荐引用 推荐引用 Asatiani, Aleksandre；马洛，佩卡； Nagbøl，佩·拉德伯格；彭蒂宁，埃斯科；林塔-卡希拉，塔帕尼；和 Salovaara, Antti (2020)“解释黑盒人工智能系统行为的挑战”，MIS 执行季刊：第 1 卷。 19：一号。 4、第 7 条。可参见：https://aisel.aisnet.org/misqe/vol19/iss4/7
人工智能代理的最后一个要素是其运行的环境。环境决定了传入数据的来源和有效性，代理通过其输出影响环境（例如，对公司未来的风险评估可能会影响公司的行为）。这种反馈循环在“强化学习”中尤为重要，在强化学习中，人工智能代理通过反复试验从与环境的交互中学习，并因表现良好而获得奖励。如果将人工智能代理部署在不同的环境中，它不太可能正常运行（例如，经过训练以识别业务风险的系统在非业务环境中可能表现不佳）。因此，人工智能代理的不当行为可能是由于它部署在未经训练的环境中而导致的。
德克萨斯州普莱诺 - 达拉斯 -.:: Malouf & Nockels ::.
Malouf & Nockels LLP 达拉斯，德克萨斯州 执行合伙人，2011 年 7 月 B 至今 诉讼 Stephen F. Malouf, P.C. 律师事务所 达拉斯，德克萨斯州 律师，2006 年 7 月 B 2011 年 6 月 诉讼 Stephen F. Malouf, P.C. 律师事务所 达拉斯，德克萨斯州 法律助理，2005 年 7 月 B 2006 年 7 月 诉讼 美国破产法院，德克萨斯州北区 达拉斯，德克萨斯州 实习生，2005 年夏季 法官实习生 Barbara J. Houser Akin, Gump, Strauss, Hauer & Feld, LLP 达拉斯，德克萨斯州 夏季助理，2005 年 5 月 B 2005 年 7 月 诉讼和财务重组（提供助理职位） 教育