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抗的药理背景和临床问题...
摘要 自2000年起，日本开始使用快速抗原检测试剂盒和抗流感药物对流感进行早期诊断和治疗，临床上主要使用的药物有神经氨酸酶抑制剂奥司他韦、扎那米韦、拉尼米韦、帕拉米韦以及帽子依赖型核酸内切酶抑制剂巴洛沙韦玛波西酯。神经氨酸酶抑制剂的抗病毒治疗已实施多年，尤其是在日本，可缩短发热期、减少并发症。神经氨酸酶抑制剂虽然结构相似，但药理学背景差异很大，临床疗效也各有不同。巴洛沙韦玛波西酯因其抑制机制，比神经氨酸酶抑制剂能迅速降低病毒载量。但巴洛沙韦酯与奥司他韦给药后症状持续时间相似，且在接受巴洛沙韦酯治疗的儿童患者中，20%– 30%检测到药物敏感性降低的变异株。目前，多种新型抗流感药物正在进行临床试验。这些药物首次上市时，必须明确流感病毒的特性和药物的药理背景，然后才能在临床上将其用于患者。
负责任的人工智能背景介绍
这就是我们发起这项倡议以制定人道主义行动中负责任的人工智能方法的原因。让我强调指导这项工作的三个关键原则：首先，我们致力于比例性和实用性。我们的目标不是创建一个过于复杂而束之高阁的框架。相反，我们希望制定一种人道主义行为者可以实施的方法——这种方法可以增强而不是阻碍他们有效提供援助的能力。但也要注意，有些工具可能会改变生活，我们应该相信它们不会造成伤害。其次，我们认识到我们不应该重新发明轮子。负责任的人工智能的重要工作已经在各个领域开展——从医疗保健到公共部门。我们希望在这些现有基础上再接再厉，调整和应用相关方法以适应人道主义环境。这不仅可以确保成本效益，还可以让我们从行之有效的实践和经验教训中受益。第三，也许最重要的是，这个框架必须合作开发。我们需要整个人道主义生态系统的见解——从大型国际组织到当地非政府组织，从技术提供商到受影响社区本身。只有通过这种广泛的视角，我们才能制定真正相关且有效的指导。征集提案列出了这项工作可能采取的步骤。它们旨在说明问题，毫无疑问，你们所有人都会对我们如何开展这项工作有自己的看法。
16岁年轻人从代表性不足的背景中发展到STEM
在我们的第一个方面，我们回顾了有关英格兰STEM教育发展的现有文献以及16年以后的STEM参与驱动力。我们确定了参与的三个关键驱动力 - 途径，先前的资格和偏好 - 构成“三个P”模型。发现这三个驱动因素会通过学生特征在进展率上产生差异。我们在整个报告中关注性别，种族和社会经济劣势的差异。事先达成通常是最大的驱动因素，特别是对于低社会经济地位学生而言。性别差异也许是最好的理解，特别是由组成主题，生命和“硬”科学之间的进展方式有所不同。我们还强调了学校的专业教师短缺，这是先前成就结果和偏好的潜在驱动力。
SRG/EROSITA扩散软X射线背景
上下文。SRG/EROSITA全套调查（ERASSS）结合了完整的天空覆盖范围的优点和电荷夫妇设备提供的能量分辨率，并提供了迄今为止漫射软X射线背景（SXRB）的最整体和最详细的视图。当太阳能电荷交换排放最小，提供SXRB的最清晰的视图时，第一个ERASS（ERASS1）以太阳能最小值完成。目标。我们旨在从西部银半球中SXRB的每个组成部分中提取空间和光谱信息，重点是局部热气泡（LHB）。方法。，我们通过将天空分为相等的信号到噪声箱，从西部银半球的几乎所有方向提取并分析了Erass1光谱。我们将所有垃圾箱装有已知背景成分的固定光谱模板。结果。我们发现LHB的温度在高纬度（| b |> 30°）处表现出南北二分法，南方更热，平均温度为Kt = 121。8±0。6 eV，北部为kt = 100。8±0。5 eV。 在低纬度时，LHB温度向银河平面，尤其是朝向内星系升高。 LHB发射度量（EM LHB）朝着银河杆近似增强。 EM LHB图显示了与局部灰尘柱密度的清晰抗相关性。 特别是，我们发现尘埃腔隧道充满了热等离子体，可能形成更广泛的热星介质网络。 这可能表明LHB向高银河纬度开放。5 eV。在低纬度时，LHB温度向银河平面，尤其是朝向内星系升高。LHB发射度量（EM LHB）朝着银河杆近似增强。EM LHB图显示了与局部灰尘柱密度的清晰抗相关性。特别是，我们发现尘埃腔隧道充满了热等离子体，可能形成更广泛的热星介质网络。这可能表明LHB向高银河纬度开放。假设恒定密度，我们还通过EM LHB构建了三维LHB模型。LHB的平均热压为P热 / K = 10 100 + 1200 - 1500 cm-3 K，值低于典型的超新星残留物和风吹出的气泡。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
帕金森氏病认知下降的遗传背景
帕金森氏病（PD）是一种复杂的疾病，受多种遗传危险因素影响。在病理和临床上，PD表现中存在显着的异质性。影响患者的一些最常见和最重要的症状是认知障碍和痴呆症。然而，尚不清楚认知方差异的遗传和生物学基础，包括PD中痴呆症的发展，尚不清楚。了解基因在认知结果中的作用对于有效的患者咨询和治疗至关重要。对家族性PD的研究发现了20多个可能引起该疾病的基因。负责PD家族病例的识别基因是LRRK2，PARK7，PINK1，PRKN或SNCA基因，尽管可能还有其他基因也有助于。此外，其中一些基因也可能在以前被认为是零星的病例中起作用。目前，许多描述的基因增加了PD认知能力下降的风险，每个基因的外渗水平都不同。本综述的目的是确定导致认知差异的相关遗传因素。我们讨论可能影响认知的基因以及建立明确的遗传诊断和预后评估的挑战。本文旨在证明PD认知遗传背景的复杂性，并介绍不同类型的基因型变化类型，这些变化可以通过各种神经生物学机制影响认知。
2025 年必修和推荐背景科目
无需具备相关学科背景（甚至语言背景），即可开始攻读所有艺术/人文 (BA) 专业（从人类学到旅游、语言和文化）。如果学生在学校喜欢英语、历史、古典文学、媒体研究和戏剧等科目，我们鼓励他们考虑所有艺术专业作为学习选择。音乐表演专业的学生应具备音乐背景，并需要参加试镜。
根据背景葡萄糖疗法的糖尿病和心力衰竭患者的糖尿病和心力衰竭患者的影响，并降低或保存
1医学系，医学部，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院杨氏医院和妇女医院； 2哥本哈根大学医院心脏病学系 - 丹麦哥本哈根Herlev and Gentofte； 3丹麦哥本哈根大学卫生与医学科学学院生物医学科学系转化心脏病学和务实随机试验中心； 4美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院内分泌，糖尿病和高血压部医学系，杨百翰和妇女医院；耶鲁大学医学院纽黑文市耶鲁大学医学院的内分泌学部分5； 6 BHF格拉斯哥心血管研究中心，英国格拉斯哥大学心血管和代谢健康学院； 7荷兰鹿特丹心脏病学系心血管研究所的Erasmus MC； 8美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心； 9美国密苏里州堪萨斯城圣卢克的中美洲心脏研究所； 1 0美国密苏里州密苏里 - 堪萨斯城，美国密苏里州； 11新加坡新加坡杜克大学新加坡国家心脏中心新加坡； 1 2阿根廷Córdoba的NacionaldeCórdoba大学； 1 3美国芝加哥西北大学Feinberg医学院； 1 4阿斯利康，哥德堡，瑞典1医学系，医学部，美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院杨氏医院和妇女医院； 2哥本哈根大学医院心脏病学系 - 丹麦哥本哈根Herlev and Gentofte； 3丹麦哥本哈根大学卫生与医学科学学院生物医学科学系转化心脏病学和务实随机试验中心； 4美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院内分泌，糖尿病和高血压部医学系，杨百翰和妇女医院；耶鲁大学医学院纽黑文市耶鲁大学医学院的内分泌学部分5； 6 BHF格拉斯哥心血管研究中心，英国格拉斯哥大学心血管和代谢健康学院； 7荷兰鹿特丹心脏病学系心血管研究所的Erasmus MC； 8美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心； 9美国密苏里州堪萨斯城圣卢克的中美洲心脏研究所； 1 0美国密苏里州密苏里 - 堪萨斯城，美国密苏里州； 11新加坡新加坡杜克大学新加坡国家心脏中心新加坡； 1 2阿根廷Córdoba的NacionaldeCórdoba大学； 1 3美国芝加哥西北大学Feinberg医学院； 1 4阿斯利康，哥德堡，瑞典
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[2024年5月28日] GDC解开和WSIS背景
‘We [...] declare our common desire and commitment to build a people-centred, inclusive and development- oriented Information Society, where everyone can create, access, utilize and share information and knowledge, enabling individuals, communities and peoples to achieve their full potential in promoting their sustainable development and improving their quality of life, premised on the purposes and principles of the Charter of the United Nations and respecting fully and upholding the Universal Declaration of Human Rights'.