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vygotsky在认真游戏中的假设
目的：基于Vygotsky的社会文化理论，讨论在心脏探索逮捕中使用严重游戏的教学基础。方法：关于LEV Vygotsky的社会文化理论的理论反射研究，用于使用教育技术，例如认真游戏，通过探索性阅读科学文献，理论和协作作者的作品。反思的综合：获得了两类讨论：社会历史文化理论和Lev Vygotsky在教学过程中的假设；以及在心脏呼吸骤停的背景下使用严重的游戏作为社会学习工具。结论：该研究允许讨论Vygotsky理论家的认知中介，仪器，符号，语言和发展区的概念，以及认真游戏的概念要素，使他们结盟，以了解教学过程是如何通过在多种护理能力中的发展中置于多种护理能力中的教育目标而发生的，以置于多种护理能力中。
引用Abbott AG，Meyers DE，Elmi-Assadzadeh G，Stukalin I，Marro A，Puloski SKT，Morris DG，Cheung Wy和Monument MJ（2024）Immun
免疫检查点抑制剂（ICI）正在彻底改变几种实体瘤恶性肿瘤的治疗局势，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。ICIS针对编程死亡1（PD-1）/PD-LIGAND 1（PD-L1）轴现在是第一线和第二线设置中转移性NSCLC的护理标准（1-9）。骨转移（BOM）在NSCLC中非常普遍，在疾病过程中，多达40％的患者患有BOM的患者（10）。boms会经常引起与骨骼有关的事件（SRE），例如棘手的骨痛，神经系统损害，高钙血症和病理性骨折，从而导致东部合作肿瘤学群体绩效状况（ECOG PS）的降低，生活质量（11-13）。此外，BOM的存在是整体生存的不良预后因素（OS）（14）。洞察力对BOM是否应对ICI等系统性疗法是否对多学科决策至关重要，并可能阻止不必要的干预。相反，可以通过放射治疗（RT）或骨科手术进行战略治疗，以防止进行性发病率，可以在战略上进行策略性治疗。越来越多的证据表明转移性疾病的解剖部位会影响对ICI的反应（15，16）。临床前和临床研究表明，器官特异性反应性的不同模式（17-28）。这可能是由于转移到不同器官的恶性细胞的肿瘤生物学差异以及肿瘤免疫微环境（TIME）固有的不同解剖组织细胞种群的变化（29 - 32）。正常骨体内平衡的改变会为肿瘤扩张带来物理空间，并诱导生长因子和细胞因子的释放，从而进一步支持肿瘤生长和免疫抑制时间（13、33）。骨骼时间内免疫抑制的机制包括细胞毒性T细胞和天然杀伤（NK）细胞的种群减少，包括调节性T细胞（Tregs）（Tregs）和髓样衍生的抑制细胞（MDSC）（MDSC）（MDSC）的抑制细胞种群增加，以及细胞因子环境有利于肿瘤生长（13、22、22、34、35、34、35、34、35）。这在很大程度上是由从骨吸收释放的组织生长因子β（TGF-b）的超生理水平驱动的（22）。初步研究已经鉴定出接受ICIS治疗的BOM的患者的临床结果较低，并且治疗反应率较低，这表明ICI在BOMS中的有效性较低（15、24、36）。在最近对1959年接受
基于云的风险和保护的潜在方面
摘要：这项研究深入研究了与云技术相关的安全问题，这危害了我们存储在云中的数据的安全性。尽管它提供了便利的功能，但云技术的广泛采用却大大增加了暴露和对安全威胁的脆弱性。尽管通常认为云技术是安全的，但它仍然包含用户必须保持警惕的固有安全风险。用户对这些风险的认识水平对于缓解潜在的安全漏洞和保护敏感信息至关重要。对云安全措施进行的充分培训和教育可以使用户有能力做出明智的决定，并采取积极的步骤来保护其数据。云环境中的安全事件可能会带来深远的后果，不仅会影响个人用户，还影响组织及其利益相关者。因此，用户需要了解新兴的安全威胁并实施最佳实践，以最大程度地减少其风险的影响。云服务提供商和用户之间的协作工作对于不断改善安全措施并适应不断发展的网络威胁是必要的。通过培养安全意识和主动风险管理的文化，我们可以更好地保护我们的数据并最大程度地利用云技术的好处。关键字：云计算，安全风险，数据存储，安全意识，网络安全。1。简介
皮肤护理营销经理墨西哥和COMEX
总是寻求盈利的增长，并为拥有类别定义可持续的商业模式。通过POS增长的品牌的强大取向，不一定仅通过ATL支持。应大大降低产品成本和/或找到增加毛利率的方法。
杰克·哈珀（Jack Harper）在遗忘电影中的性格分析由约瑟夫·科辛斯基（Joseph Kosinski）执导
文学是将思想表达为美丽单词的工具之一。人们可以使用文学来识别他人的个性。这项研究的目的是在约瑟夫·科辛斯基（Joseph Kosinski）执导的《遗忘》电影中描述杰克·哈珀（Jack Harper）的性格。这项研究使用基于Sigmund Freud的心理分析理论的描述性定性研究。弗洛伊德将个性的结构分为三个是ID，自我和超级巨人的部分。本研究中的收集数据使用文档和分析数据使用内容分析。研究人员发现杰克·哈珀（Jack Harper）的性格是ID，EGO和Superego。出现了。他的好奇心很强烈。这是因为他发现了一些新的和不同的东西。杰克·哈珀（Jack Harper）的自我知道事实和欲望与众不同时，他出现了。他还考虑了周围的其他人，这表明了他的超级行动。
引文 Sendilraj V、Pilcher W、Choi D、Bhasin A、Bhadada A、Bhadadaa SK 和 Bhasin M (2024) DFUCare：糖尿病足溃疡深度学习平台
糖尿病足溃疡 (DFU) 是影响糖尿病患者的一种严重并发症，超过一半的 DFU 都有感染风险。在这些感染中，约 20% 需要截肢 (1、2)。这是一个值得关注的重要问题，因为因 DFU 而截肢的患者的死亡率很高，预计超过一半的患者会在五年内死亡 (3)。此外，治疗和管理 DFU 及其并发症的经济负担超过了五大癌症，仅在美国，每年的费用就超过 110 亿美元 (4)。随着糖尿病 (DM) 患病率的持续上升，DFU 预计将成为全球卫生系统的更大负担，并且可能是最昂贵的糖尿病并发症之一 (5)。尽管在确定 DFU 治疗的新疗法方面取得了显着进步，但对 DFU 的根本病因和管理的早期诊断仍然具有挑战性。 DFU 愈合受损是一种复杂的发病机制，由多种因素引起，包括糖尿病足部感染、伤口缺血、免疫系统衰竭和血糖控制不佳（6-8）。DFU 管理需要在多个时间点评估感染和缺血情况以便更好地管理，但由于其侵入性，目前这种方法受到限制。由于农村地区无法接触到 DFU 伤口中心和临床专家，这个问题更加严重。因此，临床对用于分析伤口感染和缺血检测的非侵入性工具的需求尚未得到满足，这两个关键因素是伤口愈合受损。近年来，深度学习算法在疾病的检测和诊断方面表现出巨大的潜力，特别是在医学成像、放射学和病理学方面（9-11）。这导致了深度学习图像分析作为一种辅助工具的出现，它支持临床医生进行决策，提高疾病诊断和治疗的效率和准确性（12）。深度学习在糖尿病足溃疡的分类和定位方面也显示出了良好的效果。它在缺血和感染分类方面取得了很高的准确率，分别为 87.5% 至 95.4% 和 73% 至 93.5%（13-16）。此外，研究人员在糖尿病足溃疡定位方面也取得了重大进展，平均精度 (mAP) 值在 0.5782 至 0.6940 之间，F1 分数在 0.6612 至 0.7434 之间（17、18）。尽管取得了这些进展，但其中许多工具仍处于开发的早期阶段，缺乏预测感染、缺血和其他对糖尿病足溃疡伤口管理至关重要的身体特征的自动分析能力。此外，目前的伤口分析平台依赖于专有硬件附件，例如热扫描仪（例如 Pod Metrics 的 SmartMat）、使用结构光或激光的 3D 扫描仪（例如 Ekare.ai 的 Insight 3D 和 Swift Medical 的 Ray 1），和光学相干断层扫描 (OCT) 用于可视化和量化与糖尿病足溃疡形成相关的微血管结构 ( 19 , 20 )。这些专门附件的需求可能会限制普通人群获得糖尿病足溃疡治疗的机会。为了解决这些限制，开发一种非侵入性和自动化的工具至关重要，即使在资源有限的地区，也可以全面分析伤口组织。本研究旨在
欧盟针对 TIBSOVO (Ivosidenib) 的风险管理计划
目前：急性髓系白血病 Ivosidenib 与阿扎胞苷联合使用，用于治疗新诊断的急性髓系白血病 (AML) 成人患者，该患者携带 IDH1 R132 突变，不适合接受标准诱导化疗。 胆管癌 Ivosidenib 单药治疗用于治疗局部晚期或转移性胆管癌成人患者，该患者携带 IDH1 R132 突变，之前至少接受过一线全身治疗。
