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整合基因组学，表观基因组学和传统智慧
在个性化医学的不断发展的景观中，将阿育吠陀原理与现代基因组科学融为一体为医疗保健带来了变革性的机会。本文探讨了普拉克里蒂（Prakriti）的概念，即阿育吠陀（Ayurveda）定义的个体的独特构成及其与遗传特征的潜在相关性。通过将阿育吠陀见解与基因组和表观基因组研究合并，我们提出了一个个性化医疗保健框架，以考虑遗传倾向和生活方式因素。该研究概述了实际方法，包括使用单核苷酸多态性（SNP）分析来识别与特定prakriti类型相关的遗传变异，以及表观遗传学在理解生活方式选择如何影响基因表达中的作用。此外，我们讨论了全基因组关联研究（GWAS）的实施，以识别可以增强针对个人需求量身定制的疾病预防和治疗策略的生物标志物。通过促进阿育吠陀从业者与基因组研究人员之间的合作，我们旨在促进对健康的整体理解，使古老的智慧与当代科学联系起来。最终，这种整合不仅丰富了个性化的医疗保健，而且为尊重遗传多样性和传统知识的创新治疗解决方案铺平了道路。
传统草药立法和监管框架：一项横断面定量研究和档案审查观点
结果：该研究的档案审查发现，埃塞俄比亚的THM立法和监管框架仍处于发展阶段，尤其是与拥有更具成熟系统的国家相比。一项横断面研究表明，大约79.7％的参与者知道当前立法中与THM相关的内容。但是，有82.3％的人报告说他们没有接受过有关THM法规的任何正规培训。对于未来的路线图，有73.8％的受访者认为政府对支持THM法规的承诺表示了承诺，尽管有51.9％的参与者注意到有限的知识和对THM实践和产品法规的认识。在质量，安全性，有效性，合理使用和存储条件方面，有49.8％的受访者将监管实施实践评为不满意。in
eDNAjoint：贝叶斯框架下传统和环境 DNA 调查数据的联合建模
描述模型整合了环境 DNA (eDNA) 检测数据和传统调查数据，以联合估计物种捕获率（参见包插图：< https://ednajoint.netlify.app/ >）。模型可以与通过传统调查方法（即诱捕、电捕鱼、目测）获得的计数数据以及通过聚合酶链反应（即 PCR 或 qPCR）从多个调查地点复制的 eDNA 检测/未检测数据一起使用。估计参数包括假阳性 eDNA 检测的概率、相对于传统调查缩放 eDNA 调查灵敏度的站点级协变量以及传统渔具类型的捕获系数。模型使用“Stan”概率编程语言通过贝叶斯框架（马尔可夫链蒙特卡罗）实现。
经过时间考验的团队的传统价值策略-BlackRock
资料来源：黑石截至12/31/24。仅出于说明目的。持有可能会改变。投资组合经理的当前过程如有更改，恕不另行通知。*GROSS/NET。费用放弃：BFA已合同同意在2026年6月30日之前放弃该基金的年度总基金运营费用的一部分。此外，BFA将从2024年10月1日至2025年3月31日的10月1日至2025年10月1日限制为基金的管理费。性能数据代表过去的性能，并不能保证未来的结果。投资回报和本金价值将随着您出售股票而随着市场条件和Maybeloterhigher的波动而波动。当前的性能可能与显示的性能有所不同。有关标准化的性能，请参阅标准化Performancechartonthelastpage。
人工智能和传统印度医学的合并
首席医学官（NFSG），MCD新德里摘要： - 人工智能（AI）和传统印度医学（TIM）融合提出了一种解决良性前列腺增生增生（BPH）的新方法。bph是涉及前列腺增生的老年男性中的常见状况，导致尿并发症并显着影响生活质量。早期检测和管理在缓解严重的健康结果方面至关重要。传统的印度医学，尤其是阿育吠陀，提供了一系列自然疗法，包括草药疗法，饮食和生活方式修改以及旨在管理BPH症状的瑜伽和冥想等整体实践。AI通过高级数据分析，预测建模和个性化医疗保健解决方案增强了TIM的功效。预测分析可以利用患者的病史和生活方式来识别，协助和敏感那些更容易发展良性前列腺增生的群体或正在接受治疗的人，从而促进早期干预。由机器学习算法提供动力的诊断工具可以分析临床症状和医学成像，以帮助准确及时诊断。此外，AI可以自定义TIM治疗以适合患者的独特健康状况，从而确保一种个性化的方法，可最大程度地提高治疗结果。连续监测和随访护理对于有效管理BPH至关重要。AI驱动的移动应用和可穿戴设备可以在实时跟踪患者症状，治疗依从性和生活方式因素。这种连续的数据收集允许对治疗计划进行动态调整，并为医疗保健提供者提供了对患者进步的可行见解。通过将AI的预测和分析能力与Tim的整体，以患者为中心的方法相结合，这种合并的方法可以增强BPH的整体管理，促进更好的健康成果并提高患者的生活质量。人工智能和蒂姆的集团符合BPH公共卫生策略的重大进步。它利用现代技术和传统实践的优势提供了一种全面，有效和个性化的医疗方法。这种协同作用鼓励BPH的敏感性和早期检测，并为可以适应其他各种健康状况的创新治疗方法铺平了道路。
解锁传统植物的抗病毒潜力
图1：不同药物来源的各种化合物的比较对接得分。该图突出了源自传统药用植物和对照的化合物的结合效率（kcal/mol的对接得分），表明它们是抗病毒药的潜力。较低的对接得分代表更强的结合亲和力，具有诸如甘油丁素，amarogentin和withaferin a的化合物表现出了异常相互作用。颜色编码类别有助于源的视觉分化。
AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
虚拟现实高强度间隔训练与医学生的传统高强度电路训练相比：飞行员CROS
背景：本研究评估了虚拟现实（VR）高强度间隔训练（HIIT）拳击协议的有效性与传统的高强度电路训练（HICT）在改善30位健康医学生中的运动动机，参与度和生理反应方面相比。目的：目的是比较VR HIIT协议，该协议涉及使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验以及传统的12个运动HICT。方法：总共有30名医学生，同时使用了VR HIIT，使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验，并进行了传统的12个运动HICT。指标包括运动前后的心率（HR）和血液乳酸水平，以及感知的劳累和情境动机量表。结果：VR HIIT显示平均HR明显更高（平均161，SD 15 vs平均144，SD 11 bpm; d = 1.5; p <.001），峰值HR（平均182，SD 15，SD 15 vs平均176，SD 11 bpm; d = 0.8; d = 0.8; p = .001）和平均per per per per per per efertien（平均值2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vsd; 4 = .03）。运动后乳酸水平较高（平均8.8，SD 4.5 vs平均10.6，SD 3.0 mmol/L; d = 0.6; p = .006）。内在动机和其他心理措施没有明显的差异，除了较低的疲劳（d = 0.5; p = .02）。结论：VR HIIT在保持内在动机的同时显着增强了生理参数，使其成为传统HICT的可行替代品。然而，这项研究的短期性质是一个限制，未来的研究应探讨VR运动在多样化和临床人群中的长期参与和治疗影响。
建议引用：Krzywdzinski, Martin；Butollo, Florian (2022)：将经验知识与人工智能相结合。传统机械制造公司的数字化转型，管理评论 (mrev) - 社会经济研究，ISSN 1861-9908，Nomos，巴登-巴登，第 33 卷，Iss。2，第 161-184 页，https://doi.org/10.5771/0935-9915-2022-2-161
工业 4.0 技术的发展为制造企业的数字化转型创造了空间，这些企业的业务模式越来越依赖于软件和基于数据的服务。虽然一些研究强调制造业别无选择，只能遵循这种转型，但对于企业如何实际管理这种转型，我们知之甚少。本文以一家领先的机械工程公司为例，分析该公司如何组织新数字技术的开发，以及如何改变其组织结构和实践。它基于 22 次访谈和对公司文件的分析。该分析借鉴了双元理论，并扩展到动态过程分析。它表明，数字化转型以支持跨职能合作的结构和实践的发展以及新技能形成方法的创造为前提。开发了与制造企业数字化转型相关的组织变革模型，包括概念验证阶段、部分开发阶段和组织转型阶段。
基于政策优化的近端策略优化学习方法，用于DC-DC提升转换器控制：对传统CON>的比较评估
本文提出了与传统控制方法进行比较的DC-DC Boost Converter Control的基于DC-DC Boost Converter Control的基于近端策略优化（PPO）的强化学习方法。使用MATLAB Simulink共模拟对PPO算法的性能进行了评估，结果表明，实现短期结算时间和稳定性的最有效方法是将PPO算法与基于增强学习的控制方法相结合。模拟结果表明，基于RL的控制方法具有PPO算法提供了超过传统控制方法的步骤响应特征，从而增强了DC-DC增强转换器的控制。这项研究还强调了增强学习方法的固有能力，以增强增强转换器控制的性能。