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基于人类因素 - 量化 - 基于OHFAM-and-...
摘要。发生人为因素分析模型是根据人为因素分析和分类系统（HFAC）以及中国民航的实际操作条件和特征来开发中国民航模型，以增强安全信息的分类，分析和利用。此外，要生成一个可以在航空事件分析中提供定量分析支持的模型，建立了基于OHFAM和贝叶斯网络的人为因素分析模型。通过用CH得分功能梳理爬山搜索方法构建的模型是一个贝叶斯网络，它使用三层节点来表示人为因素和事件之间的因果关系。人为因素对航空事件的特定影响程度由模型的条件概率参数表示。它在航空事件分析和推论中很有用。
药物依从性和相关因素的水平
背景：2型糖尿病（T2DM）是极大地影响菲律宾家庭的主要慢性病之一。药物不遵守是为患有这种情况的个体实现最佳治疗结果的重大挑战。目的：这项研究确定了药物依从性的水平，并探讨了在宿雾南方医学中心（CSMC）家庭医学门诊诊所的T2DM患者不存在的相关因素。方法：从8月至2023年10月，在CSMC家庭医学门诊诊所进行了一项横断面研究。采用了一份自我管理的问卷，分为三个不遵守领域。的含义，频率和百分比用于分析依从性，社会人口统计学和临床因素的水平。逻辑回归分析用于确定因素与药物不遵守的关联。结果：共有69名参与者。总体而言，部分遵守T2DM药物。在与成本相关的不遵循（CRNA）结构域中，部分依从性（39.1％）存在很高的患病率。的因素显示出非依从性不足增加的因素包括年龄（AOR 1.363，95％CI 0.345-5.386），女性（AOR 1.544，95％CI 0.386-6.176），低收入（AOR 1.05，95％CI 0.352-3.135％），1.135％的频率（AOR 1.05％） CI 0.44-4.664），T2DM的持续时间不到10年（AOR 1.99，95％CI 0.46-8.637）。结论：对糖尿病药物的依从性可能会受到药物成本和财务状况的影响，这反映在总体部分依从性，CRNA领域中部分依从性的高度流行以及不遵守低收入与低收入的优势增加。应该进行更多的研究，以调查对糖尿病药物（例如糖尿病知识，患者的自我效能感和医疗保健提供者沟通）不遵守的其他可能因素。
与大豆种子重量相关的转录因子
栽培大豆 ( Glycine max (L.) Merrill ) 是由野生大豆 ( Glycine soja ) 驯化而来，其种子比野生大豆更重，含油量更高。在本研究中，我们利用全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定了一个与 SW 相关的新型候选基因。连续三年通过 GWAS 分析检测到候选基因 GmWRI14-like。通过构建过表达 GmWRI14-like 基因的转基因大豆和 gmwri14-like 大豆突变体，我们发现 GmWRI14-like 的过表达增加了 SW 和增加了总脂肪酸含量。然后我们利用 RNA-seq 和 qRT-PCR 鉴定了 GmWRI14-like 直接或间接调控的靶基因。过表达GmWRI14-like的转基因大豆比非转基因大豆株系表现出GmCYP78A50和GmCYP78A69的积累增加。有趣的是，我们还利用酵母双杂交和双分子荧光互补技术发现GmWRI14-like蛋白可以与GmCYP78A69/GmCYP78A50相互作用。我们的研究结果不仅揭示了栽培大豆SW的遗传结构，而且为改良大豆SW和含油量奠定了理论基础。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
心肌和心律不齐的纤维化变化代表系统性硬化症（SSC）的致命并发症，但是基本机制仍然难以捉摸。小鼠过度表达转录因子FOSL-2（FOSL-2 TG）代表SSC的动物模型。Fosl-2 tg mice showed interstitial cardiac fi brosis, disorganized connexin-43/40 in intercalated discs and deregulated expression of genes controlling conduction system, and developed higher heart rate (HR), prolonged QT intervals, arrhythmias with prevalence of premature ventricular contractions, ventricular tachycardias, II-degree atrio-ventricular blocks并降低了人力资源变异性。用异丙肾上腺素FOSL-2 TG小鼠刺激后，HR反应受损。与FOSL-2 TG相比，免疫dim dim rag2 - / - fosl-2 tg小鼠受到增强的心肌纤维化和ECG异常的保护。转录组学分析表明，FOSL-2-ERVERSESS是造成心脏纤维细胞的纤维性特征的原因，而FOSL-2 TG小鼠中的炎症成分激活了它们的纤维性和心律失常的作用表型。在人类心脏纤维细胞中，FOSL-2超过表达增强了肌纤维细胞的签名，在proinmotal或pro粘连刺激下。这些结果表明，在免疫性条件下，转录因子FOSL-2夸大了肌纤维纤维肌，心律不齐和对压力的异常反应。
epcoritamab用于治疗2或更多全身性治疗后的复发或难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤
3.1在这次评估时，在2种或更多全身性治疗后，最近发生了一些重复或难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的治疗途径的变化。polatuzumab vedotin与利妥昔单抗，环磷酰胺，阿霉素和泼尼松龙（polatuzumab r-CHP）结合使用，用于未处理的DLBCL（NICE TECHENSE TRECHISAL DLBCL（NICE TECHNECTION RESSIONAL INDERAISAL GUIDENCE 874）。因此，它在治疗途径中的早期使用增加了，这可能会导致在治疗的后期治疗阶段，使用Bendamustine Plus Rituximab（Polatuzumab-BR； Nice Technology Technology Inderagance 649）使用Polatuzumab Vedotin（Polatuzumab-BR； Nice Technology Inderage Guidance 649）。此外，Axabtagene Ciololeucel，一种嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法，在两种或更多治疗后使用（NICE Technology Technology Insellage Guidance 872），在癌症药物基金（CDF）中可用，在一线化学疗法
碳存储潜力和影响因素...
红树林种植园是热带和亚热带海岸可持续管理以捕获和存储大气碳的基本方法。但是，尚不清楚种植红树林的碳积累潜力与天然红树林的碳积累潜力是否一样多。此外，尚不清楚树种，森林时代和流体动力学条件对碳储存的影响。这项研究调查了广东省Huidong县Kaozhouyang种植的红树林的碳储能和影响因素。植被碳库存是通过研究领域调查收集的社区参数计算得出的，生态系统碳库存是通过植被和沉积物的总和来计算的。结果表明，红树林的种植园显着增加了植被和土壤的碳库存（植被碳库存= 9.9645.06 t c/ha；土壤碳库存= 70.37-110.64 t c/ha），与非蔬菜泥浆相比（63.73 t c/ha）。然而，种植地点的生态系统碳储备仍低于天然avicennia码头（282.86 t c/ha），其显着差异主要反映在土壤碳库存上（p <0.05）。进一步的结果表明，碳积累受森林时代，树种和潮汐水平的影响。植被生物量/碳储备随着森林年龄的增长而逐渐增加（p <0.05），但是对于土壤碳储备而言，差异并不重要，这表明在红树林恢复的早期，碳积累主要集中在植被上。此外，合适的栖息地条件（陆路）和快速增长的物种（sonneratia apetala）对碳的积累更有利用。我们的结果表明，红树林种植园可以在植被和土壤中实现碳储存和隔离，从而通过合适的物种选择和管理来增加碳汇。
Greencore Factory - 投资媒体发布 - 最终版
关于 SNRG SNRG 正在加速英国住宅和工业及商业项目的脱碳和电气化。接下来还有更多公告。SNRG 通过其智能电网实现这一目标，智能电网是一种基于地点的电力系统，利用太阳能光伏、电池存储和智能编程，提供可靠、更便宜的电力供应，并连接到电动汽车充电器和热泵等资产。当所有这些元素被控制和协调在一起时，开发商可以节省前期成本，居住者可以节省账单，地球可以节省碳排放。SNRG 智能电网克服了开发商、房屋建筑商和企业面临的主要障碍，为前期成本、电网限制和短期租赁提供了即时解决方案。请在 oursnrg.com/explainer 上阅读有关 SNRG 创新工作的更多详细信息
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
攀登：爱尔兰的饲料危机的多因素原因和
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