XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRecife
Bardet-Biedl综合征：一种诊断方法，临床进化和
电子邮件：anagmenezes11@hotmail.com摘要简介：Bardet-Biedl综合征是一种不寻常的状况，当具有常染色体隐性，遗传遗传的人时，存在。 它以视网膜营养不良，肥胖，多态度，学习和发育缺陷，肾脏异常以及性腺功能减退而闻名。 案例演示：15岁的患者V.M.T.，男性，学生，自然和居民的居民/PE居民被转交给专门的眼科服务，并提出了渐进视力丧失的投诉，起源于他的童年时期。 讨论：Bardet-Biedl综合征（BBS）的根本原因与一组对于睫毛的结构和功能所必需的蛋白质（称为基底体或细胞内转运）。 迄今为止，已经确定了22个基因在该综合征的发生中起作用。 睫毛是细胞结构分为两个类别：移动睫毛和不可移动的睫毛。 BBS被认为是影响不可动睫毛的疾病。 结论：因此，Bardet-Biedl综合征为稀有疾病的遗传和非遗传治疗管理的未来机会提供了强大的模型。 关键词：Bardet Biedl，Hereditary，Retina。 摘要简介：Bardet-Biedl综合征是一种罕见的疾病，存在于具有遗传遗传常染色体隐性基因的个体中。 众所周知，除了hypogonadis外，还表现出视网膜营养不良，肥胖，多态度，学习和发育缺陷，肾异常。 BB被认为是一种疾病，使睫毛不动。电子邮件：anagmenezes11@hotmail.com摘要简介：Bardet-Biedl综合征是一种不寻常的状况，当具有常染色体隐性，遗传遗传的人时，存在。它以视网膜营养不良，肥胖，多态度，学习和发育缺陷，肾脏异常以及性腺功能减退而闻名。案例演示：15岁的患者V.M.T.，男性，学生，自然和居民的居民/PE居民被转交给专门的眼科服务，并提出了渐进视力丧失的投诉，起源于他的童年时期。讨论：Bardet-Biedl综合征（BBS）的根本原因与一组对于睫毛的结构和功能所必需的蛋白质（称为基底体或细胞内转运）。迄今为止，已经确定了22个基因在该综合征的发生中起作用。睫毛是细胞结构分为两个类别：移动睫毛和不可移动的睫毛。BBS被认为是影响不可动睫毛的疾病。结论：因此，Bardet-Biedl综合征为稀有疾病的遗传和非遗传治疗管理的未来机会提供了强大的模型。关键词：Bardet Biedl，Hereditary，Retina。摘要简介：Bardet-Biedl综合征是一种罕见的疾病，存在于具有遗传遗传常染色体隐性基因的个体中。众所周知，除了hypogonadis外，还表现出视网膜营养不良，肥胖，多态度，学习和发育缺陷，肾异常。BB被认为是一种疾病，使睫毛不动。案例演示：15岁的患者V.M.T.，男性，学生，出生和居住在Recife/PE中，被转交给专门的眼科服务，并抱怨逐渐丧失视力，起源于他的童年。讨论：Bardet-Biedl综合征（BBS）的根本原因与一组对CILIA的结构和功能所必需的蛋白质有关，称为基底体或细胞内转运。迄今为止，已经确定了22个基因在该综合征的发生中起作用。纤毛是细胞结构分为两类：流动纤毛和固定纤毛。结论：因此，Bardet-Biedl综合征为稀有疾病的遗传和非遗传治疗管理的未来机会提供了强大的疾病模型。
航展新闻
空中客车公司在巴黎航空展的开幕日推出了更长航程的 A321XLR，结束了数月的猜测。在 MEA 中东航空公司的确认订单和 Air Lease Corp. (ALC) 的谅解备忘录的支持下，A321XLR 的航程为 4,700 海里（双舱配置，可搭载 180 至 220 名乘客），高于 A321LR 的 4,000 海里。交付定于 2023 年开始。据空客首席商务官 Christian Scherer 称，A321XLR 是 A321LR 的下一个“进化步骤”，也是 4,700 海里较窄航线的“风险最低的飞机”，目前该航段由波音 757 执飞。他发誓，与 757 相比，A321XLR 的“燃油消耗和每座位二氧化碳排放量将减少 30%”。他指出，XLR 将能够从贝鲁特直飞开普敦；从都柏林直飞累西腓或内罗毕；从日本直飞澳大利亚；从欧洲直飞北美；反之亦然。为了适应远程任务，A321XLR 的新“空域”客舱将为所有舱位提供与长途宽体飞机相同的高舒适度座椅，包括为高级乘客提供的全平躺床。A321XLR 的最大
慢性疾病和健康的生活方式
Originals Received: 02/23/2024 ACCEPTance for Publication: 03/15/2024 Angra Zulma Costa de Souza in Medicine Institution: Faculty of Medical Sciences (FCM) Address: BR-230 km 9, Amazonia Park, Cabedelo-PB, Zip Code: 58106-402 E-mail: angra.zulma@gmail.com Lima Cavalcante Graduated in Pharmacy Institution: Maurício de Nassau University Center (Uninassau) Address: Caruaru, BR 104, km 68, 1215, Agamenon Magalhães, Caruaru-PE, ZIP Code: 55000-000 E-mail: Brendhadamielle@gmail.com Francisca Moraes da Silva Residence in Family and Community: Hospital Onofre Lopes/Company （EBSERH）地址：AV。 NiloPeçanha，620，Petrópolis，Natal -RN，邮政编码：59012-300 e -mail：francisca.moraes@ebserh.gov.br leoni lioni lioni lioni lioni lioni lioni lioni de souza de souza das cliian das cliian das cliiandasclínicnicof pernic of pernic of pernic of pernic of pernic of pernic of pernic of。 （UFPE -ebserh）地址：AV。 Moraes Rego教授，1235年，大学城，Recife-PE，邮政编码：50670-901电子邮件：leoni.souza@ebserh.gov.gov.brOriginals Received: 02/23/2024 ACCEPTance for Publication: 03/15/2024 Angra Zulma Costa de Souza in Medicine Institution: Faculty of Medical Sciences (FCM) Address: BR-230 km 9, Amazonia Park, Cabedelo-PB, Zip Code: 58106-402 E-mail: angra.zulma@gmail.com Lima Cavalcante Graduated in Pharmacy Institution: Maurício de Nassau University Center (Uninassau) Address: Caruaru, BR 104, km 68, 1215, Agamenon Magalhães, Caruaru-PE, ZIP Code: 55000-000 E-mail: Brendhadamielle@gmail.com Francisca Moraes da Silva Residence in Family and Community: Hospital Onofre Lopes/Company （EBSERH）地址：AV。NiloPeçanha，620，Petrópolis，Natal -RN，邮政编码：59012-300 e -mail：francisca.moraes@ebserh.gov.br leoni lioni lioni lioni lioni lioni lioni lioni de souza de souza das cliian das cliian das cliiandasclínicnicof pernic of pernic of pernic of pernic of pernic of pernic of pernic of。 （UFPE -ebserh）地址：AV。Moraes Rego教授，1235年，大学城，Recife-PE，邮政编码：50670-901电子邮件：leoni.souza@ebserh.gov.gov.brMoraes Rego教授，1235年，大学城，Recife-PE，邮政编码：50670-901电子邮件：leoni.souza@ebserh.gov.gov.br
使用量子机器学习检测困倦...
Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。 脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。 虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。 变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。 本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。 QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。 1。Lavinia Maria Mendes Araújo A, Plínio Márcio da Silva Ramos A, Isis Didier Lins A, Caio Bezerra Souto Maior AB, Rafael Chaves Souto Araújo C, Andre Juan Ferreira Martins de Moraes D, Asly Alexandre Canabarro D, Márcio José das Chagas Moura A, Enrique López Drogatt and the Center for Risk for For For For Risk For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For For the Center for Risk For For For For For For the Center for Risk for For Modeling, Department of Industrial Engineering, Federal University of Pernambuco，Recife，巴西B技术中心，Pernambuco联邦大学，Caruaru，Caruaru，巴西C国际物理研究所，Rio Grande University of Rio Grande University of Brazil d Do isis.lins@ufpe.br, caio.maior@ufpe.br, andre.jfmdm@gmail.com, askery@gmail.com, rafael.csa82@gmail.com, marcio.cmoura@ufpe.br, eald@g.edu Human Relianity is INCREASINGLY IMPORTANT IN ACCIDENT PREVENTION, AND MONITORING BIOLOGICAL PARAMETERS CAN HELP Detect Patterns Indicating Behaviors That May Lead发生事故。脑电图（EEG）日期已用于识别油气行业机器操作员疲劳的主要原因。虽然经典的机器学习方法（如多层珀普隆（MLP））已与脑电图数据一起使用，但量子计算在有效地解决复杂问题方面表现出了有望。变化量子算法是应用于数据训练的经典结构的量子概念的一个例子。本研究旨在将操作员嗜睡量子机器学习（QML）模型分类。QML模型经过各种量子电路层，旋转和纠缠门训练。1。EEG信号已进行预处理，以提取相关特征，例如Higuchi分形维度，复杂性和迁移率以及统计特征。结果将与经典MLP模型进行比较。这项工作有助于探索QML嗜睡的背景，在文献中尚未对此进行广泛研究。它是QML模型适合此类数据的概念证明，并且随着量子计算的不断发展，可以进一步改进。关键字：脑电图。量子机学习。嗜睡检测。诊断。变异量子算法。简介量子力学提出了一种用于解决计算问题的新范式，有时比经典方法具有显着优势，例如在质量分解或量子系统模拟中（Maior等，2023）。在这项研究中，我们通过变异量子算法（VQA）利用量子机学习（QML）来分析一个实际问题 - 使用现实世界脑电图（EEG）时间序列数据检测嗜睡。我们在此扩展的摘要中分析了ULG多模式嗜睡数据库（也称为Drozy）的主题8（Massoz等，2016）。从脑电图数据中准确检测嗜睡对于确保行业和关键过程的安全至关重要。疲劳的工人可以在工作场所构成重大风险，尤其是在涉及危险行动的行业和
2022 年 6 月 6 日 - 人工智能请求摘要 - ...
1. AI8090 请求提供 IBRD/IDA 国家资格信息的历史记录 2. AI8092 请求提供论文中使用的数据：COVID-19 对苏丹家庭的社会经济影响 3. AI8088 请求提供 CABA 洪水风险管理援助计划（BIRF 8628/IBRD-0）的文件 4. AI8086 请求提供 1980 年代和 1990 年代智利、巴西和哥伦比亚的发展和稳定政策的信息 5. AI8083 请求提供参与项目 P168402 和 P165276 的顾问的信息 6. AI8082 请求提供 1990 年至 2020 年刚果民主共和国消费者价格指数、收入指数的信息 7. AI8080 请求提供项目 P160309 的项目评估文件（PAD） 8. AI8079 请求提供太阳能水泵 9. AI8077 请求提供物流绩效指数 (LPI) 数据 10. AI8076 请求提供报告 # 8247 BR - 巴西国家银行系统的困境：分析和改革建议 11. AI8075 请求提供有关 1944 年布雷顿森林会议的信息 12. AI8074 请求提供有关蒙古援助团的文件 13. AI8071 请求提供有关与累西腓市政厅达成的协议的信息（用于购买教师笔记本的财政资源） 14. AI8066 请求提供 1977 年玻利维亚国家文件 15. AI8067 请求提供论文中使用的原始数据 所有的教育都去哪儿了？作者：Pritchett、Lant Hayward 16. AI8060 请求获取非洲金融共同体法郎（CFA 法郎）的历史记录 17. AI8059 请求获取 Mervyn Weiner 接受世界银行口述历史项目采访的音频文件 18. AI8053 请求获取 2020 年物流绩效指数 (LPI) 数据 19. AI8051 请求获取有关赞比亚权力下放支持计划 (P178492) 的信息 20. AI8054 报告技术问题 21. AI8049 请求获取有关通胀对国际复兴开发银行和国际开发协会承诺影响的数据 22. AI8048 请求获取有关世界发展指标的数据
通过双能 X 射线评估身体成分...
摘要 – 背景：脂肪、肌肉和骨骼是能够影响代谢特征和心血管风险的内分泌器官。将这些成分联系起来对于制定超重患者的早期干预策略非常重要。目的：本研究旨在评估体重成分对减肥手术术前代谢特征和心血管风险的影响。方法：对 2018 年至 2019 年期间在巴西累西腓市一所大学医院接受减肥手术的患者进行了横断面研究。使用双能 X 射线吸收仪测定身体成分。使用 Framingham 风险评分评估心血管风险。收集了人体测量、临床和生活方式特征的数据。使用医院实验室的标准方法测定脂质谱（总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇和甘油三酯）、血糖和维生素 D。结果：共分析了 60 名患者，其中 86.7% 患有合并症，33.3% 患有中度/高度心血管风险，71.4% 患有维生素 D 不足/缺乏。较低的瘦体重（调整后的 PR 3.24；95%CI 1.19–5.77）与肥胖严重程度独立相关。体重指数和腰围与瘦体重呈负相关（r=-0.52；p<0.01）/r=-0.36；p<0.01）。瘦体重与脂肪量（r=-0.26；p<0.05）、躯干脂肪（r=-0.29；p<0.05）、空腹血糖（r=-0.26；p<0.05）和骨矿物质密度（r=-0.26；p<0.05）呈负相关。总共有 84.2% 的躯干脂肪较少的人心血管风险较低 (p=0.05)。然而，缺乏身体活动 (调整后的 PR 2.14；95%CI 1.19–5.54) 和酒精依赖风险 (调整后的 PR 2.41；95%CI 1.76–4.15) 是唯一与心血管风险独立相关的变量。结论：躯干脂肪较少的肥胖患者在减肥手术术前心血管风险较低。然而，体重的其他组成部分也与心血管风险无关。标题：肥胖。减肥手术。身体成分。心脏病风险因素。
使用 BEAMnrc 设计 50kVp 接触式 X 射线治疗装置的平坦化滤波器
利用 MCNP 计算非均匀体模内电子束的剂量分布并通过实验测量进行验证。 Hassan Ali Nedaie，伊朗德黑兰医科大学癌症研究所 使用 NPL 网格上的 DOSRZnrc 计算英国主要标准治疗级电子束热量计的间隙校正 Mark Bailey，英国泰丁顿国家物理实验室 辐照小组建模工作组 - 蒙特卡罗代码审查 Mark Bailey（辐照小组秘书），英国泰丁顿国家物理实验室 使用 BEAMnrc 设计 50kVp 接触式 X 射线治疗装置的平坦滤波器 Gareth M. Baugh，英国考文垂大学医院阿登癌症中心 验证 PENELOPE 蒙特卡罗代码以计算异质体模中的吸收剂量 Léone Blazy，CEA-Saclay，法国亨利贝克勒尔国家实验室 使用不同版本 MC 代码对低能锗探测器进行蒙特卡罗校准的结果 PENELOPE Robert Brettner-Messler，FJ Maringer，奥地利维也纳联邦计量测量局 Geant4 作为质子束中 Al2O3：C 发光响应的轨迹相互作用模型的传输代码 S. Greilich，Risø 国家实验室，DK-4000 罗斯基勒，丹麦 探测器死层厚度对探测器效率的影响 Mario Kedhi，阿尔巴尼亚地拉那核物理研究所 探测器效率和巧合求和 c 的计算
胰腺发育和糖尿病中的 ONECUT1 调控非编码区域
Sarah Merz, 1 Vale´ rie Sene´ e, 2,16 Anne Philippi, 2,16 Franz Oswald, 3 Mina Shaigan, 4 Marita F € uhrer, 5 Cosima Drewes, 6 Chantal Allgoëwer, 1 Rupert O llinger, 7 Martin Heni, 8,9 Anne Boland, 10 Jean-Franc¸ ois Deleuze, 10 Franziska Birkhofer、1 Eduardo G. Gusmao、11 Martin Wagner、3 Meike Hohwieler、1 Markus Breunig、1 Roland Rad、7 Reiner Siebert、6 David Alexander Christian Messerer、5,12 Ivan G. Costa、4 Fernando Alvarez、13 Ce´cile Julier、2,17、* 亚历山大克莱格， 1,14,15,17,* 和 Sandra Heller 1,17,18,* 1 德国乌尔姆大学医院分子肿瘤学和干细胞生物学研究所 2 法国巴黎大学城、科钦研究所、INSERM U1016、CNRS UMR 8104 3 德国乌尔姆大学医院内科 1 系 4 德国亚琛工业大学医学院计算基因组学研究所 5 德国乌尔姆红十字输血服务中心巴登-西乌腾贝格-黑森州和乌尔姆大学医院临床输血医学和免疫遗传学研究所 6 德国乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所 7 慕尼黑工业大学医学院转化癌症研究中心和医学 II 系分子肿瘤学和功能基因组学研究所德国 8 德国乌尔姆大学医院内科 1 系内分泌和糖尿病学分部 9 德国乌尔姆大学医院诊断实验室医学系临床化学和病理生物化学研究所 10 法国埃夫里巴黎萨克雷大学、CEA、法国国家人类基因组研究中心 (CNRGH) 11 巴西累西腓伯南布哥联邦大学信息学中心 12 德国乌尔姆大学医院输血医学研究所 13 加拿大魁北克省蒙特利尔市 CHU Sainte-Justine 胃肠病学、肝病学和营养学分部 14 德国乌尔姆大学医院内科 1 系跨学科胰腺病学分部 15 德国乌尔姆大学核心设施类器官 16 这些作者贡献相同 17 这些作者贡献相同 18 主要联系人*通讯地址：cecile.julier@inserm.fr (CJ)、alexander.kleger@uni-ulm.de (AK)、sandra.heller@uni-ulm.de (SH) https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.114853
人工智能在神经病学中的应用
1 毕业于北里奥格兰德州纳塔尔省波蒂瓜尔大学医学专业。 ORCID：0009-0008-6979-1732。电子邮件：gabicalbuquerque@gmail.com; 2 毕业于伯南布哥州累西腓市伯南布哥大学医学专业。 ORCID：0009-0006-0149-2010。电子邮件：emmanuela.vasconcelos@upe.br; 3 毕业于米纳斯吉拉斯州韦斯帕夏诺健康与人类生态学院医学专业。 ORCID：0000-0003-2847-8340。电子邮件：filipe.marques74@hotmail.com; 4 毕业于米纳斯吉拉斯州韦斯帕夏诺健康与人类生态学院医学专业。 ORCID：0000-0002-9991-478X。电子邮件：amandamoreiralima22017@gmail.com； 5 毕业于帕拉伊巴州卡哈泽拉斯圣玛丽亚学院医学专业。 ORCID：0000-0002-9948-0555。电子邮件：gabrielarodrigues2112@gmail.com； 6 毕业于帕拉伊巴州卡哈泽拉斯圣玛丽亚大学中心医学专业。 ORCID：0000-0003-4487-4407。电子邮件：anabeatrizsjp14@gmail.com 7 毕业于帕拉伊巴州卡哈泽拉斯圣玛丽亚大学中心医学专业。 ORCID：0000-0002-3735-5687。电子邮件：paloma9731@outlook.com； 8 毕业于里约热内卢瓦加斯总统城 Estácio de Sá 大学医学专业。 ORCID：0009-0008-1848-584X。电子邮件：drfilippocarletti@gmail.com。摘要 - 人工智能 (AI) 由约翰·麦卡锡于 1956 年提出，代表了第四次工业革命，改变了日常生活的方方面面。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，由 Arthur Samuel 于 1959 年创建，它使用算法和神经网络来识别数据中的模式。深度学习 (DL) 是 ML 的一种专业化，它使用卷积神经网络模拟大脑处理，尤其是在图像和视频分析方面。在医疗保健领域，人工智能有助于分析医疗数据和诊断神经系统疾病，其中机器学习技术在识别阿尔茨海默病、精神分裂症等疾病方面取得了进展。该研究旨在调查人工智能技术如何影响神经系统疾病的诊断和监测。重点关注智能手表等可穿戴设备在检测震颤和神经系统异常以及个性化治疗方面的有效性。它还探讨了移动应用程序在药物依从性和疾病筛查中的作用，旨在提高诊断效率和临床结果。本研究是一项定性、探索性和描述性的书目评论，旨在探讨人工智能在神经病学临床实践中的应用。该研究是在 SciELO 和 PubMed 数据库中进行的，搜索词为“人工智能 (AI)”和“神经病学”。其中包括过去十年内以葡萄牙语发表的原创免费文章。该研究排除了不完整、重复的作品以及不符合拟议标准的作品。分析于2024年8月完成。可穿戴技术和人工智能的进步彻底改变了神经系统疾病的诊断和监测，随着智能手表和平板电脑的使用而脱颖而出。苹果的 SDS 等设备和机器学习算法能够高精度地检测和分析震颤，有利于帕金森病和癫痫等疾病的诊断。移动应用程序和电子问卷对这些设备进行了补充，为患者提供了更全面的评估。人工智能与神经影像学的结合以及利用传感器进行持续监测也显著提高了诊断的准确性和治疗的个性化。然而，需要解决算法复杂性和数据保护等挑战，以优化这些技术的有效性。关键词：连续监测；卫生技术；临床疗效；心脏参数；成本效益。