XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNHA
美国成年人膳食核黄素摄入量与冠心病的关系：2007-2018 年 NHANES 横断面研究
饮食在冠心病的发展和预防中起着至关重要的作用，各种饮食元素，如膳食中的 omega-3 ( 3 )、炎症指数 ( 5 )、维生素 K ( 6 )、镁 ( 7 )、L-精氨酸 ( 8 )、纤维 ( 9 )、钙 ( 10 )、维生素 D ( 10 )、维生素 A ( 11 ) 和开心果 ( 12 ) 已被科学证明与冠心病的发展有关。B 族维生素是一组水溶性维生素，对同型半胱氨酸 (Hcy) 的降解至关重要，而 Hcy 水平升高已被确认为冠心病的独立风险因素 ( 13 , 14 )。因此，B 族维生素的缺乏可能与冠心病的流行有关。然而，目前的研究大多集中在维生素 B6、维生素 B12 和叶酸与冠心病的关系上，很少有研究关注核黄素与冠心病之间的关系（15，16）。
血小板与高密度脂蛋白胆固醇比率与糖尿病和糖尿病前期风险之间的关联：2005 - 2018 年 NHANES 的最新发现
方法：本研究分析了 2005-2018 年全国健康和营养检查调查 (NHANES) 的数据。糖尿病和糖尿病前期的患病率以及 HDL-C 水平和血小板计数均来自横断面调查。PHR 通过将血小板计数除以 HDL-C 浓度计算得出，并根据既定的临床标准对糖尿病或糖尿病前期进行分类。我们使用多元逻辑回归分析来估计比值比 (OR) 和 95% CI。逻辑回归模型分为分类模型和连续模型。使用受限三次样条函数 (RCS) 和两段线性回归评估潜在的非线性关系以确定任何拐点。此外，还进行了亚组和相互作用分析以确定不同人群之间的差异。
家族短身材的单基因
到2030年，人口老化是全球问题的全球人口的一人，这是一个全球问题（Rudnicka等，2020）。生理功能的稳定下降是衰老的标志。被认为是由于分子改变或“标志”损害组织和器官功能和恢复能力的“标志”（Chakravarti等，2021;López-Otín等人，2023年）。反过来，这被认为会引起慢性病，例如代谢，心血管，肿瘤和神经退行性疾病，以及脆弱和固定的老年症状（Abbasi等，2023； 2023; Wagner等，2023; Wagner等，2023; Zhou; Zhou等人，2023; k.等。 Montégut等，2024）。一种先天的生物学过程，适应性且对治疗干预措施有反应，并存。使用各种遗传，营养和药物干预措施，科学家在过去几十年中取得了令人印象深刻的进步（Mkrtchyan等，2020； Sourada andKuglík，2020; Wang等，2022）。因此，鉴于全球人口老龄化问题的严重程度越来越严重，确定影响衰老过程和相关健康风险的生物标志物至关重要。为了揭示对老化过程的管理和延迟的新见解，本研究打算研究PA（生物衰老的关键标志）PA之间的可能关联。pa是与生物衰老有关的关键思想（Liu等，2018； Kuo等，2021）。一般而言，时间年龄（CA）和临床生物标志物以及血细胞参数用于评估PA。鉴于PA提供了比CA的身体年龄的更准确表示，研究表明PA是死亡，慢性病和身体机能下降的良好预测指标（Kuo等，2022）。遗传倾向和生活方式差的选择，例如大量吸烟，饮酒过多，慢性病和癌症，都导致PA的增加。另一方面，过着健康的生活方式，包括吃水果和蔬菜并进行中等运动可能会降低PA（Noren Hooten等，2022; Li等，2024a; Wu等，2024）。CMI作为一种新型指标引入，用于使用血脂标记和重量与高度比（WHTR）评估内脏肥胖症。whtr，一种腹部肥胖症的度量，不仅是测量腰围（WC）更有意义。已经表明，WC或体重指数（BMI）作为心血管疾病危险因素的可靠歧视因子比WHTR较少。因为BMI测量结果不能区分躯干和内脏肥胖，而解剖脂肪分布被认为很重要，因为它会产生不同的代谢效应（Chen R.等，2022; Tao et al。，2024）。然而，CMI同时考虑了甘油三酸酯（TG）和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C），它们是心血管风险和肥胖症的关键指标（Liu C.等，2022; Baratta et al。，2023; Nussbaumerova and Rosolova and Rosolova，20223; Baratta等人，2023年）。根据最近的研究，CMI高的人可能会有更多的系统性炎症（Carvalho等，2024; Xu B.等，2024）。此外，升高的CMI显着相关生存表明CMI与心血管疾病，代谢综合征和其他疾病有关，这意味着IT对连接疾病筛查的重要性（Lazzer等，2023; Miao等，2023; Sun等； Sun等，2023; Ye等，2024）。相反，定期运动与CMI的大幅度降低有关（Xue等，2024）。
人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面的作用 Khalil Ullah 1* , Retno Kusumastuti Hardjono 2
摘要 本文探讨了人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面可以发挥的作用。该行业面临的许多关键事实问题包括个性化、供应链优化、产品配方、营销和品牌推广——这些问题仍然是道德和私密的。所解决的概念问题与创造力与自动化之间的平衡、数据质量和偏见、跨学科协作和变革管理有关。本文旨在了解人工智能驱动的解决方案如何有助于应对这些挑战，并成为迪拜化妆品行业创新的驱动力。本文考虑了以前关于人工智能在多个业务功能中的应用的相关文献，以及将人工智能与创造力和创新联系起来的一些概念框架。在这方面，混合方法将利用问卷、访谈和案例研究来分析人工智能采用、人工智能能力、数据驱动的决策和认知增强之间的相互联系，因为它们会影响企业的创新和创造力。这项研究可能会为迪拜化妆品公司带来重要的见解；同时，它将补充现有关于新兴技术如何帮助在商业活动中注入创新的文献。
AI增强投资组合管理
这项研究的预期结果是一个多功能的AI驱动框架，可容纳不同金融市场的独特方面。通过优化资产分配，风险管理和预测分析，该框架将为投资组合经理提供基于证据的建议，以增强其投资的稳定性和绩效。The study aims to demonstrate how AI can mitigate risks associated with market volatility, liquidity issues, and regulatory constraints, leading to a more resilient and data-driven approach to portfolio management on a global scale KEYWORDS : AI integration in finance, Portfolio performance metrics, Compounded Annual Growth Rate (CAGR), Volatility reduction, Risk management with AI, BlackRock Aladdin platform, Goldman Sachs AI trading, J.P. Morgan AI asset management, Morgan Stanley AI wealth management, Emerging market fintech, Zerodha AI trading Paytm Money personalized investments, Groww AI recommendations, Betterment robo-advisory, Wealthfront tax-loss harvesting, Machine learning in finance, Investment stability, Predictive analytics in financial growth, Developed markets vs. emerging markets, AI-driven user engagement简介AI驱动的投资组合优化：增强全球金融市场的投资策略，人工智能（AI）工具纳入投资组合优化已改变了全球金融市场，创造了创新的方式来最大程度地提高回报，管理风险，管理风险并适应快速市场的变化。近年来，全球金融行业越来越利用AI驱动的策略来提高投资组合管理的精确性，效率和绩效。从数据显示，到2025年，全球在金融上的全球AI支出预计将达到470亿美元，反映了2020年至2025年的复合年增长率（CAGR）约为23％。这种增长主要是由增强的预测分析，自动交易系统以及针对各种市场类型（例如开发，新兴和边境市场）量身定制的投资策略的需求。AI驱动的投资组合管理已被证明在发达市场中特别有效，在发达市场中，高流动性和实质性数据可用性可实现复杂的建模技术。例如，算法交易，很大程度上驱动
肾病综合征研究网络，以增强ACTION3美国第3阶段试验招募
是肾小球疾病精确医学的领导网络。Neptune在过去16年中来自32个参与地点的1100多名参与者。Neptune的总体目标是将综合，长期的临床和分子数据归类为一种资源，以更好地理解包括FSG在内的肾病综合征复杂性。Neptune匹配的精密医学平台旨在根据其疾病生物标志物概况将患者与最佳匹配临床试验联系起来。与Dimerix一起加入Neptune Match Precision试验网络，Neptune将帮助识别满足包含/排除标准的美国FSG的患者，可能会受益于具有DMX-200的作用机制，例如DMX-200，并将这些患者转介到最近的动作3临床试验地点，如果他们希望参与。Dimerix现在还将有机会与Neptune合作，使用FSG患者的综合海王星知识网络共同解决关键的研究问题。
水文中的视觉建模：使用FlexPlot，线性建模和
有效的洪水管理依赖于准确的预测。视觉建模技术在水文和水资源管理中起着至关重要的作用。这项研究分析了水文区域的数据8。所采用的分析flexPlot，线性建模，混合建模和广义线性建模。结果为水文模式和趋势提供了宝贵的见解。FlexPlot可视化揭示了Kastina与响应变量之间的显着正相关关系。线性建模将Kastina（β= 0.464，p <0.01）和GUSA（β= 0.552，p <0.01）鉴定为显着的预测因子，而Goroyo则没有显着效果。混合建模证实了这些发现，Kastina（估计= 0.267，p <0.01）和GUSA（估计= 0.272，p <0.01）表现出显着的正相关关系。广义线性建模支持这些结果，Kastina（估计= 0.274，p <0.01）和GUSA（估算= 0.313，p <0.01）显示出显着的积极作用。模型比较证实了Kastina和Gusa的重要性。回归分析产生了重大结果，从而提供了对变量之间关系的见解。这些发现表明Kastina和Gusa是重要的预测因子，导致响应变量的变化。结果为工程应用提供了宝贵的见解，强调了在预测模型中考虑这些变量的重要性。
增强了Java岛上的FMD控制
印度尼西亚奶业的快速扩张提出了许多挑战，包括奶牛的可用性（本地生产或进口），提供住房，足够的营养，有效的育种管理以及对动物健康高风险的管理。人们认识到，良好的动物健康是生产性奶牛的基本要求，并且提供有效的动物健康必须消除或减轻压力源，例如由贫穷的饲养造成的压力，包括不适当的住房，营养和育种。特有疾病和寄生虫还必须很好地降低牛健康和牛奶生产的风险。需要一种整体动物健康方法。要解决的另一个问题是，提供必要数量的牛奶还需要对牛奶供应链的有效管理：考虑卫生，温度控制和巴氏杀菌的储存，收集，运输和加工。
需求响应和可中断负荷计划的监管加强
本文件中的信息可能会发生变化，不应视为对任何人的建议。本文件不以任何方式约束能源市场管理局对任何事项授予任何批准或官方许可，包括但不限于授予任何豁免或任何豁免条款。能源市场管理局保留在不事先通知的情况下更改其政策和/或修改本文件中任何信息的权利。如果个人对本文件中的信息可能如何影响他们或其商业活动存在疑问，建议他们寻求独立的法律建议或他们认为适当的任何其他专业建议。能源市场管理局对任何人因使用或依赖本文件中的任何信息而直接或间接造成的任何后果（财务或其他）或任何损害或损失不承担任何责任。
医疗补助的人工智能驱动创新：增强可及性、成本效益和人口健康管理
美国医疗补助计划 (Medicaid) 正面临严峻挑战，包括医疗成本快速上涨、医疗服务可及性不均衡以及满足多样化人口健康需求的挑战。本文探讨了人工智能 (AI) 在重塑医疗补助计划 (Medicaid) 方面的变革潜力，旨在简化运营流程、改善患者治疗效果并降低成本。我们深入探讨了人工智能在预测分析、护理协调、欺诈检测和个性化医疗方面的关键作用。通过利用先进数据模型的洞见，并应对医疗补助计划特有的挑战，我们提出了以公平医疗和改善公共卫生成果为优先的人工智能驱动解决方案。本研究强调了将人工智能融入医疗补助计划的紧迫性，这不仅是为了提高运营效率，也是为了为所有受益人创建一个更便捷、更公平的医疗保健体系。