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比较碳足迹：可重用的可重用
与埃克塞特大学和Bunzl餐饮用品（英国）一起进行了生命周期分析（LCA），比较了最畅销的一次性杯子和容器与可重复使用的杯子。关键发现将支持您了解哪些因素会影响包装的碳足迹并为您的情况选择正确的解决方案。
vonoprazan vs质子泵抑制剂：比较...
1,2,3,4 Nandkumar Shinde药学学院，Vaijapur摘要： - 质子泵抑制剂药物是胃食管反流疾病（GERD）的标准治疗方法，是世界上最常见的疾病之一。 尽管如此，约有40％的患者以一种或另一种方式抱怨对这种治疗的抵抗力。 最近，Vonoprazan获得了治疗GERD的批准。 由于VPZ在临床前研究中没有受到pH变化的影响，因此在体外和体内环境中，它的效率是PPI的1.2-2倍。 证明VPZ比PPI经济得多。 根据文章的发现，VPZ比PPI更有效，安全和经济，用于治疗反流疾病并消除幽门螺杆菌。 因此，应在这些条件下使用 vonoraprazan代替传统的PPI。 vonoprazan和其他钾肥酸阻滞剂（P-cabs）是一种新的多样的药物，可以竞争地阻止胃H+/K+ ATPase的钾结合位点，有可能围绕质子 - 泵抑制剂的缺点。 在许多研究中评估了Vonoprazan对质子泵抑制剂（PPI）对治疗酸相关疾病的有效性。结果，P型出租车表现出与PPI相同的迹象：1,2,3,4 Nandkumar Shinde药学学院，Vaijapur摘要： - 质子泵抑制剂药物是胃食管反流疾病（GERD）的标准治疗方法，是世界上最常见的疾病之一。尽管如此，约有40％的患者以一种或另一种方式抱怨对这种治疗的抵抗力。最近，Vonoprazan获得了治疗GERD的批准。由于VPZ在临床前研究中没有受到pH变化的影响，因此在体外和体内环境中，它的效率是PPI的1.2-2倍。证明VPZ比PPI经济得多。根据文章的发现，VPZ比PPI更有效，安全和经济，用于治疗反流疾病并消除幽门螺杆菌。vonoraprazan代替传统的PPI。vonoprazan和其他钾肥酸阻滞剂（P-cabs）是一种新的多样的药物，可以竞争地阻止胃H+/K+ ATPase的钾结合位点，有可能围绕质子 - 泵抑制剂的缺点。在许多研究中评估了Vonoprazan对质子泵抑制剂（PPI）对治疗酸相关疾病的有效性。结果，P型出租车表现出与PPI相同的迹象：
情绪稳定器与用于管理注意力的兴奋剂
这个学术项目是由医师助理研究和学术通讯部的医师助理研究带给您的。已被授权的学术公共管理员纳入医师助理学术项目论文。有关更多信息，请联系und.commons@library.und.edu。
事实与谬误：反疫苗讨论再起
在人们对疫苗的安全性和有效性达成压倒性共识之后，许多科学家无法理解反对者可能持有的恐惧、担忧和论点。本文从社会经济、历史和哲学角度讨论和评估了对疫苗犹豫不决的个体。它还分析了常见的争论模式以及这些论点可能对犹豫不决的个体产生的心理影响。讨论还探讨了反疫苗情绪为何上升，以及科学界和医学界成员如何需要更有条理地传达关键论点。如果要维持疫苗接种率和群体免疫，这一点尤为重要。仅仅基于事实和科学赢得争论已不再足够，科学家和医生必须专注于向那些心存疑虑和恐惧的人传达信息和情感层面的信心和保证。
阅读与筛选：Alpha 一代的发展
这篇论文 - 开放获取版由里吉斯大学学生出版物（位于里吉斯大学电子出版物）免费提供给您，供您开放获取。它已被里吉斯大学电子出版物授权管理员接受，并被收录在里吉斯大学学生出版物（综合合集）中。如需更多信息，请联系 epublications@regis.edu。
α阻滞剂与5-α还原酶的心血管结局... 医学量身定制的食物不安全和2型糖尿病的餐食：食品方案作为糖尿病药物（FAME-D）试验 基于区块链的零信任供应链安全性与深入强化学习集成了库存优化 发展低血糖风险评分以识别高... 对患者的试验观察研究报告了虚拟综合医学组访问中长期共vid患者的结果指标 全国出生缺陷预防研究参与者的阻塞性心脏缺陷的基因组范围的关联研究 制造传感网络物理化的计算设计管道 种族/族裔少数族裔造血细胞移植后体积和生存的趋势 严重而持久的神经性厌食症 使用CRISPR和小分子来实现基因表达的剂量依赖性激活，这些分子募集了内源性染色质机械 开发外围限制的5-HT2B部分激动剂用于治疗肺动脉高压
利益冲突披露：拉图尔博士报告说，在提交的工作之外收到了Target RWE和Amgen，Inc的咨询费。佩特博士报告说，在研究过程中，国家老化研究所和国家前进的转化科学中心获得了赠款。Stürmer博士报告说，在北卡罗来纳州北卡罗来纳州迁移和临床科学研究所的比较有效性研究总监，北卡罗来纳大学（UNC UNC）临床和转化科学奖的北卡罗来纳州翻译和临床科学研究所的比较有效性研究总监中，已提交的工作和工资支持以外收到股票。来自制药公司（Novo Nordisk）的Boehringer Ingelheim，Astellas和Sarepta），以及来自Nancy A. Dreyer博士对流行病学系的慷慨贡献，UNC在Chapel Hill。Stürmer博士报告说，在诺华，罗氏和诺沃斯诺迪斯特拥有股票。 Jonsson博士报告称，通过与Abbvie，Astellas，Boehringer Ingelheim，GSK，GSK，GSK，Sarepta，Sarepta，Sarepta，Theeda和UCB Bioscience和UCB Biocter委员会成员的临时委员GSK发票并付给了UNC Chapel Hill，以及Epidivian的流行病学和临床顾问委员会成员。 Jensen博士报告说，为α-1肾上腺素能受体激动剂疗法发布了11,213,514 B2的专利。 没有其他披露报告。Stürmer博士报告说，在诺华，罗氏和诺沃斯诺迪斯特拥有股票。Jonsson博士报告称，通过与Abbvie，Astellas，Boehringer Ingelheim，GSK，GSK，GSK，Sarepta，Sarepta，Sarepta，Theeda和UCB Bioscience和UCB Biocter委员会成员的临时委员GSK发票并付给了UNC Chapel Hill，以及Epidivian的流行病学和临床顾问委员会成员。Jensen博士报告说，为α-1肾上腺素能受体激动剂疗法发布了11,213,514 B2的专利。没有其他披露报告。
诊断与糖尿病脚患者的血运重建
糖尿病脚并发症是糖尿病的普遍和严重的后果，通常需要复杂的临床决策。在这些决定中，糖尿病脚患者的截肢和血运重建之间的选择构成了明显的临床困境。本文对糖尿病足病人的流行病学，意义，定义，风险因素，并发症和管理方案进行了全面综述。讨论评估了影响这两种干预措施之间选择的因素，并探讨了它们各自的结果。最终，这篇评论强调了多学科方法，以患者为中心的护理以及共同决策在解决这一充满挑战的临床方案时的重要性。
传统与AI驱动方法的比较研究
本研究论文探讨了增强学习（RL）与数据分析的整合，并将其与传统方法进行对比。随着数据分析师在整个行业的决策过程中的作用变得越来越重要，因此对更复杂的工具和方法的需求已经增长。强化学习是机器学习的一部分，为通过试用和错误学习最佳策略来增强决策的有前途的途径。本文研究了强化学习的理论基础，其在数据分析中的应用，并将其有效性与传统方法进行了比较。我们通过讨论RL在数据分析中的未来含义以及进一步研究的潜力来得出结论。
通过随机控制对扩散模型进行微调：...
积累的证据支持我们的管道论文中的解释：减少人造的气溶胶增加了地球的能量不平衡，并加速了过去十年的全球变暖。气候灵敏度和气溶胶强迫，物理上独立的数量是由联合国IPCC气候评估绑定在一起的，这些评估依赖于全球气候模型（GCM），并且无法测量气溶胶强迫的气候。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。 保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。 所需的动作和时间尺度是不确定的。 对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。 需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。 ，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。IPCC对气候灵敏度和气溶胶的最佳估计迫使既低估现实。保护全球海岸线和全球气候模式 - 世界人类的适应性 - 可能至少需要部分逆转全球变暖。所需的动作和时间尺度是不确定的。对于当今的年轻人来说，一个光明的未来仍然是可能的，但是它的成就受到了明确的（一厢情愿）政策的阻碍，这些政策并未现实地说明全球能源需求和新兴经济体的愿望。需要一种以GCM为主导的气候科学观点的选择。，如果我们保持沉默或温柔，我们将承担沉重的负担。
符号与亚符号 AI 方法：朋友还是敌人？
符号和亚符号代表人工智能 (AI) 的两个主要分支。人工智能领域在 20 世纪 50 年代取得了巨大进步并确立了地位，在此之前，McCulloch 和 Pittes 做出了一些最著名和开创性的工作，他们在 1943 年建立了神经网络 (NN) 的基础，而 Turing 的工作则在 20 世纪 50 年代引入了机器智能测试，即图灵测试。自发明以来，该领域的发展经历了起起伏伏，俗称人工智能季节，其特点是“夏季”和“冬季”。这些起伏的具体时期尚不清楚，但是，我们根据维基百科和 Henry Kautz 在 AAAI 2020 上的演讲 1“第三个 AI 夏天”采用了中间惯例。我们在图 1 中展示了这些发展的时间表。第一个 AI 夏天，也称为黄金时代，始于 AI 诞生几年后，它基于对解决问题和推理的乐观态度。直到 20 世纪 80 年代，主导范式都是符号 AI。这时，亚符号 AI 开始占据主导地位并受到关注，直到最近几年。两种不同方法之间存在长期而未解决的争论。然而，不同人工智能领域之间的这场较量即将结束，因为我们目前正在经历第三次人工智能之夏，其中主导浪潮是