XiaoMi-AI文件搜索系统
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如何引用Catarino RCC，Costa VP，Da Silva SFFN，Mendes RS，Lemos BF。健康饮食与预防焦虑与抑郁症之间的关系
抽象目的：将健康的饮食与预防成人的焦虑和抑郁联系起来。方法：使用关键词“精神障碍”，“抑郁”，“焦虑”，“心理健康”，“饮食，食物和营养”，“喂养行为”和“预防”进行的系统审查。电子数据库中的所有搜索均在2023年4月22日进行，并根据PRISMA协议选择了过去五年中发表的文章。在搜索的140篇文章中，选择了一个符合纳入标准的20篇文章样本中的最终。结果：研究表明，健康饮食，尤其是地中海饮食，与成人焦虑和抑郁症的风险显着降低有关，强调了饮食与肠道微生物群在心理健康中相互作用的重要性。结论：一种具有地中海特征的更健康的饮食显示了有关预防抑郁症和减轻焦虑的良好证据，但需要进一步研究饮食概况以及抑郁症和焦虑症之间的关联。关键词：饮食地中海；焦虑;沮丧;营养状况。
OAC：ML 和 AI 功能与集成
• 乌拉圭 Oracle 用户组 (UYOUG) 联合创始人兼副总裁、教育总监（拉丁美洲 Oracle 用户社区）兼分析和数据 Oracle 用户社区董事会成员
SYKES 在英国的税收策略
对于英国税务，首席财务官将税务管理和治理委托给全球财务税务副总裁。我们聘请外部服务提供商与当地财务团队一起准备所有纳税申报表。所有申报表在提交前均由全球财务税务部门审查和批准。关键税务事项每年与审计委员会讨论一次，或根据需要更频繁地讨论。所有重大税务风险均在集团在美国提交的 10-Q 和 10K 文件中披露。当税务风险需要补救时，全球财务税务副总裁将采取行动。我们还将在必要时就税务问题寻求专业建议，以支持当地集团和团队的知识。
减轻不断变化的环境中的威胁网络研讨会 - ATIS
小组成员：Barry Dropping，Microsemi 产品线管理高级总监 Kevin Coggins，Booz Allen Hamilton 定位、导航和授时副总裁 James Platt，DHS 定位、导航和授时办公室主任
InDACON - 2025
博士Rajkamal Kushwaha 先生，HBTU 坎普尔分校助理教授。 Hemish Kapadia，副总裁，InDA 教授KK Pant 先生，InDA 副总裁兼 IIT Roorkee 主任。 Hemish Kapadia，InDA 副总裁，博士Manisha Sharma，Jt。 InDA 财务主管先生AK Adak EC 成员、InDA Dr. TL Prasad EC 成员，InDA 博士马里兰州Oayes Midda，EC 成员，InDA 博士JK Singh，EC 成员，InDA 博士Sumit Kumar Sonkar 先生，EC 成员，InDA 先生Saurabh 先生，EC 成员，InDA 先生DG Mahajan 先生，EC 成员，InDA 先生NP Sukumar，EC 成员，InDA 博士G.Arthanareeswaran, InDA (SZ) 主席博士P Muthamilselvi，尊敬的秘书，InDA（SZ）博士Sushant Upadhyaya, InDA（新西兰）主席，博士维卡斯·库马尔·桑加尔（Hon.）秘书，InDA（NZ）博士Veera M Boddu，美国环境保护署教授Ajay K. Dalai，加拿大萨斯喀彻温大学教授MK Jha，NIT Jalandhar 教授Arun Maithani，HBTU Kanpur 油漆技术系主任，教授。 Indira Nigam，HBTU Kanpur 塑料技术系主任，教授Alak Kumar Singh，HBTU 坎普尔食品技术系主任
原始研究对小鼠脑肿瘤模型中血管药代动力学参数的深度学习定量
背景：动态对比增强（DCE）MRI被广泛用于评估癌症的血管灌注和渗透性。在小动物应用中，DCE MRI图像的药代动力学（PK）参数的常规建模是复杂且耗时的。这项研究旨在开发一种深度学习方法，以完全自动化动力学参数图的产生，KTRAN（体积传输系数）和VP（血浆体积比），作为基于DCE MRI的小鼠脑肿瘤模型中常规PK建模的潜在替代PK模型。方法：使用7T MRI，在U87神经胶质瘤异种移植物中进行了DCE MRI，裸鼠在原位生长。使用经典的Tofts模型以及扩展Tofts模型生成了血管通透性KTRAN和VP图。然后将这些血管通透性图作为目标图像处理到二十四层卷积神经网络（CNN）。CNN在T 1加权DCE图像上作为源图像进行了训练，并使用平行的双途径设计以捕获多尺度特征。此外，我们对乳腺癌脑转移（BCBM）小鼠模型进行了该神经胶质瘤训练的CNN的转移研究，以评估替代性脑肿瘤网络的潜力。结果：我们的数据显示了目标PK参数图和胶质瘤的相应CNN映射之间生成的KTRAN和VP映射的良好匹配。像素像素分析揭示了肿瘤内异质性渗透性，这在CNN和PK模型之间是一致的。在BCBM的转移研究中进一步证明了深度学习方法的效用。结论：由于它直接从DCE动态图像直接从无需复杂的数学建模的DCE动态图像中快速准确地估计了血管PK参数，因此深度学习方法可以作为评估肿瘤血管通透性的有效工具，以促进小动物脑肿瘤研究。
罗伯特·H·戈达德纪念研讨会
• Jim Reuter , Associate Administrator, STMD, NASA HQ (Moderator) • Joe Anderson , VP of Operations and Business Development, Space Logistics LLC, Northrop Grumman • Elliot Carol , CEO, Lunar Resources, Inc. • Kate Kelly , Advanced Nuclear Systems Program Manager, BWXT • Kerry Timmons, Orion Systems Engineering Design & Integration Senior Manager, Lockheed Martin
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