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学习的未来：通过针对小学生的翻转课堂教学策略Seejph卷，S1
引言个性化教育的概念正在引起人们的关注，尤其是随着人工智能的兴起（AI）及其在初等教育中的应用。AI驱动的工具可以创建自适应学习环境，在该环境中量身定制课程以满足学生的个人需求。翻转的课堂模型，学生在课堂外学习新内容，并在课堂上花时间进行协作活动和应用，并通过为学生提供机会以自己的节奏为学习，从而进一步补充AI的潜力。联合使用AI和翻转教室可以重新定义小学生的学习经验。传统的教学方法通常受到一定大小的方法的限制，无论他们的个人优势和劣势如何，所有学生都可以以相同的速度学习。相比之下，支持AI的翻转教室可以进行差异化的学习。通过提供个性化资源并实时跟踪学生的进度，AI可帮助教师确定学生需要额外支持并相应地调整指导。这种方法不仅促进了学生的自主权，而且还促进了对材料的更深入的了解，从而使学习更具吸引力和有效。本评论论文旨在批判性地分析AI在增强翻转课堂教育策略中的作用。它将探讨实施AI驱动的个性化教育的好处和挑战，重点关注该模型对年轻学习者的有效性。通过检查案例研究，新兴技术和现有研究，本文试图对AI如何优化小学生的翻转课堂模型，增强教育成果并为快速变化的世界做好准备。文献回顾了过去十年中有关教育AI的文献的成倍增长。AI工具，例如智能辅导系统（ITS），个性化学习平台和学习管理系统（LMS），正在重塑学生如何与教育内容互动。AI的一个重要方面是它可以根据学生的学习需求和能力提供个性化内容的能力（Holmes等，2022）。这些系统使用数据分析来跟踪学生的进步，确定理解差距并提供有针对性的干预措施，促进更个性化的学习
个性化医学时代的胃蛋白释放肽受体成像和治疗
g天文释放肽受体（GRPR）或bombesin receptor 2是一种在几种实体瘤中过表达的膜受体，包括前列腺肿瘤，乳腺肿瘤，胃肠道基质肿瘤（GISTS），小细胞和非细胞和非细胞和非 - 小细胞肺癌，gastrino-Mas-mas-Mas-mas，结肠癌，蛋白癌，蛋白蛋白癌，蛋白蛋白蛋白酶，卵巢癌。这个目标增加了疗法的武术，因为许多光学含量的放射性药物已开始使用。Wang等人的文章。在《核医学杂志》中阐明了GIST中的GRPR成像（1）。PET/CT使用[68 GA] Ga-Nota-RM26（一种靶向GRPR靶向放射性药物），检测到16名患者的18个病理结构的GIST GIST病变中有88.9％，而[18 F] -FDG PET/CT仅检测到50％（p，0.01）。对于[68 Ga] ga- nota-rm26， suv max大大高于[18 f] -fdg（平均值，17.07 6 19.57 vs. 2.28 6 1.65; p，0.01），并且与免疫组织上的grpr不合理。作者发现GRPR PET/CT成像有助于将GIST与良性平滑肌瘤和Schwannomas区分开，基于GIST的SUV Max较高（1）。这些结果表明，以GRPR为目标的成像可能与选定患者的手术计划和治疗决策有关。然而，根据Wang等人提出的SUV最大临界值，异位胰腺与GIST更难区分。GIST是由肌肉肌的骨髓丛内的cajal间质细胞引起的间质肿瘤，典型地在胃中（60％），空肠和回肠（30％），或者，较少频率地，较少的，duododenum，duododenum，duododenum，duododeNum，colon，colon，or eypophagus。诊断时的平均年龄为60 - 65岁，没有性别偏好。GIST与在琥珀酸脱氢基因酶亚基中的一个中激活试剂盒（75％），血小板衍生的生长因子受体A（10％）或频繁突变（例如NF-1突变）或缺乏症有关。GIST通常以局部疾病的形式出现，但是复发和转移经常出现。先进的GIST通过手术和酪氨酸激酶抑制剂（例如，伊马替尼第一，苏替尼，雷莫非尼）的结合进行治疗，但患者随着时间的推移会发展出TKI耐药性。Reubi等人报道了在原发性和转移性GIST中GRPR和其他神经肽受体的高表达。 使用受体放射率，为设定基础在原发性和转移性GIST中GRPR和其他神经肽受体的高表达。使用受体放射率，为
机器人药：个性化医学的未来
摘要 - 制药业务中正在开发机器人技术，以解决全球医疗保健系统的关注。机器人药可以通过避免首次代谢来保护自己免受降解酶的影响。经常食用时，机器人药物可以改善系统性药物生物利用度，提供治疗量最佳，并且没有负面影响。使用这些配方减少了针对针的需求。结果，患者变得更加接受，针头的使用变得更加具有挑战性。蛋白质和肽口服遇到许多严重的挑战，包括毒性，费用和质量。可以通过口服剂量配方来解决与不遵守性有关的几个问题，包括不适，注射疼痛和日常活动的破坏（Singh A W. S.。胃肠道的降解环境和低吸收限制口服蛋白质药物分布，需要进行肠胃外治疗。第一个空间和动态吸收屏障是腔粘液。我们描述了Robo Cap的创建，Robo Cap是一种口服，机器人药物输送胶囊，可改善腔液混合，将药物有效载荷沉积在小肠中以改善药物的吸收，并在局部清除粘液层，以便超越此障碍物（Srinivasan SS，2022222）。
同上：当您不可用时参加会议的个性化，体现的代理
想象一下，能够将个性化的体现代理发送到您无法参加的会议上。本文探讨了同上的想法，即视觉上类似于一个人，听起来像他们，对它们具有知识并可以在会议中代表他们的特工。本文报告了两项实证研究的结果：1）焦点小组会议，有六组（n = 24）和2）OZ（WOZ）的研究，并从一家大型技术公司内招募了10组（n = 39）。焦点小组会议的结果提供了有关适合同上的上下文以及围绕社会可接受性和表示风险的问题的见解。焦点组结果还提供了有关同上视觉设计特征的反馈。在WOZ研究中，团队与两个不同的体现代理人参加会议：同上和代表（一种与缺席的人相似的代理人）。这项研究的见解表明，这些体现的代理人在会议上可能产生的影响，并强调同上特别表明了唤起存在和信任的感觉以及为决策做出提供信息的希望。这些结果还突出了与关系动态有关的问题，例如维持社会礼节，管理自己的专业声誉和维护问责制。总的来说，我们的调查提供了早期的证据，表明同上当用户无法在场时代表他们可能是有益的，但还概述了许多需要仔细考虑以成功实现这一愿景的因素。
脂式尿液的次级机械操纵是否增强了脂肪移植物的血管生成潜力？系统评价
在9501名招募的患者中的结果，这四组的基线特征是可比的（平均年龄，60岁；女性为47％[n = 4351]； 16％黑[n = 1517]； 49％西班牙裔[n = 4564]）。在12个月时，通用提醒的平均比例为62.0％，行为轻推为62.3％，行为轻推 +聊天机器人为63.0％，通常的护理为60.6％（p = .06）。与通常的护理相比，覆盖天数的平均比例为2.2个百分比（95％CI，0.3-4.2; p = .02），通用提醒较高，2.0个百分点（95％CI，0.1-3.9; P = .04; P = .04; p = .04;行为nudge和2.3％nudge sigh for for 2.3％，crandy for for Chand + 95％，0.4-4.4-4.2; p = 0.4-4-4.2; p =。多次比较校正后，它们都没有统计学意义。研究组之间的临床事件没有差异。
北非的Permedina个个性化医学
从该地区的情况分析和PM准备水平评估开始，佩迈纳在每个国家启动了三个有关精确肿瘤学的试点项目，并在年轻研究人员和临床医生的能力建设和培训方面进行了重要的活动。欧洲组织一直是基因组学和个性化治疗方面知识和技能转移的重要参与者，而非洲研究人员则使合作伙伴关系的新基因组数据有价值，这些数据对于改善欧洲居住在欧洲的非洲移民的治疗方面有价值。交流和跨文化互动促进了开放的思想和培养不同的观点，这些是在任何给定领域中推进科学知识的必要价值，最特别地是在健康方面。
患者和临床医生对全膝关节置换术后个性化康复的“类似人的我”工具的看法：一项定性访谈研究
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预印版本的版权持有人于2024年12月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.23.23297404 doi：medrxiv preprint
预测性，预防性，个性化和参与医学作为精度的模型
摘要： - 牙周疾病是影响牙齿支撑组织的慢性炎症性疾病，在成年人中最常见。传统的牙周护理方法通常依靠反应措施，解决症状而不是基本原因。预测性，预防性，个性化和参与性（P4）精度牙周护理的范式是通过医学建模的。本文探讨了P4原理预测工具（例如生物标志物，预防策略，个性化治疗计划和参与性患者参与）如何应对牙周健康挑战。人工智能和先进的诊断患者结局和成本效益护理的整合。关键字： - 精确医学，预测，预防性，个性化，参与式（P4）医学。
Natalia Díaz-Rodríguez、Galena Pisoni。通过可解释的人工智能实现可访问的文化遗产。PATCH 2020 - 第 11 届个性化访问文化遗产研讨会，2020 年 7 月，意大利热那亚/虚拟。hal-02864501
值得信赖的人工智能道德准则倡导更具包容性的人工智能技术。可解释人工智能 (XAI) 旨在使最先进的不透明模型更加透明，并捍卫以合理解释为基础的人工智能结果，即以非技术用户为目标的解释。XAI 和负责任的人工智能原则捍卫了这样一个事实，即受众专业知识应该包括在可解释人工智能系统的评估中。然而，人工智能尚未覆盖所有公众和受众，其中一些可能最需要它。文化遗产是可访问性没有受到最新人工智能进展太大影响的领域的一个例子。我们建议将少数民族作为最新 XAI 技术的特殊用户和评估者。为了定义协作和改善用户体验的催化场景，我们提出了一些挑战和研究问题，这些挑战和问题尚未由可能参与这种协同作用的最新 AI 模型解决。
使用组织病理学图像进行个性化医学
大肠癌（CRC）的精确及时诊断对于增强患者预后至关重要。组织样品的组织病理学检查仍然是CRC诊断的金色标准，但这是一种耗时且主观的方法，倾向于观察到观察者间的变异性。本研究探讨了使用组织病理学图像对CRC自动分类的深度学习的使用，尤其是重新结构。我们的研究重点是评估不同的RESNET模型（RESNET-18，RESNET-34，RESNET-50），以提取相关的可见特征。此外，我们使用Grad-CAM热图来了解模型的重点领域，从而确保与已建立的诊断标准保持一致。为了解决有限的数据可用性，我们检查了数据增强技术以提高模型的适应性。我们的分析表明，RESNET-34在模型复杂性和性能之间达到平衡，表明总体，TOP-2和TOP-3精度分类的91.10％，99.11％和100.00％的精度分别超过了较浅的（Resnet-118）和更深的（Resnet-50）模型。这表明在捕获CRC图像的特征方面，模拟深度是实用的。我们的发现对于开发CRC的可解释的AI辅助诊断工具具有重要意义，并有可能提高病理学家的效率和准确性。这种方法旨在自动化图像分析，提供对模型决策的见解，并最终提高Oncol-Ogy的诊断一致性和患者护理。