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新型大米基糖尿病专用配方对...的影响
糖尿病专用肠内营养配方 (DSF) 是糖尿病患者管理的重要组成部分。在住院环境中，口服和肠内营养常常会导致高血糖，而高血糖与不良后果有关，包括死亡率增加 ( 1 )。在这种情况下使用 DSF 可以降低高血糖风险并改善血糖波动 ( 2 )。在门诊环境中，DSF 已成功用作代餐，可改善血糖、减轻体重 ( 3 ) 和缓解糖尿病 ( 4 )。对于营养不良患者，使用 DSF 可降低就诊和入院风险并减少医疗费用 ( 5 )。荟萃分析表明，由于DSF具有低血糖指数 (GI) 和血糖负荷 (GL)、较高的纤维和蛋白质含量，以及使用了健康的脂质混合物，因此可以降低餐后血糖反应、改善糖化血红蛋白和血脂状况并促进饱腹感 (6-8)。GI 表示相对于葡萄糖，对某种食物的餐后血糖反应，而 GL 代表类似的概念，但还考虑了一份此类食物中的碳水化合物含量 (9)。先前的研究还表明，DSF 对胃肠激素有直接影响，即胰高血糖素样肽-1 (GLP-1)、葡萄糖依赖性胰岛素促泌肽 (GIP)、肽YY (PYY) 和生长素释放肽 (10,11)。已知GLP-1和GIP通过刺激胰岛素分泌在调节餐后血糖方面发挥重要作用 (12)。这两种激素与 PYY 一起，也被认为是重要的饱腹感信号，而生长素释放肽则通过刺激食欲和增加食物摄入量发挥作用 (13)。尽管 DSF 有诸多好处，但在许多临床环境中，患者获得 DSF 的机会仍然有限，特别是在泰国等中低收入国家，成本和缺乏报销是重要障碍。因此，使用当地可获得的成分开发新型 DSF 可以降低成本并提高可用性，从而有可能改善患者获得 DSF 的机会。大米 (Oryza sativa L.) 是全球一半以上人口的主要主食，种植于 100 多个国家 (14)。大米含有复合碳水化合物、蛋白质和脂肪，可提供能量，是膳食纤维、γ-谷维素和植物固醇的良好来源，这些物质主要存在于
基于关税的竞争招标指南...
能源过渡并增强能源安全，因为该国主要由可再生能源（RE）驱动，从化石从化石转移到非化石燃料来源。作为打击气候变化的行动计划的一部分，印度计划到2030年拥有500 GW的非化石基于燃料的电力安装能力，因此非化石和清洁燃料的基于燃油的源占2030年安装能力的50％。但是，诸如一天中的时间，天气状况，季节性变化和地理位置等因素引起的RE的可变性给这些目标带来了挑战。可再生能源（例如太阳能，风能和河流水力）的资源不得以24x7为基础。储能系统（ESS）通过存储过多的能量并在需要时提供它来解决此问题，从而提高电网稳定性，实现峰值变化并增强可再生能源的整合。
基于多标准评估的藏族高原阿尔卑斯山草原的自适应管理
随着全球气候变化和人类活动对陆地生态系统的日益增长，了解高山草原生态系统及其影响因素的质量对于有效的生态系统管理和改善人类福祉是至关重要的。但是，基于多标准评估的高山草原的当前自适应管理计划有限。这项研究利用了77个采样点，无人机遥感和卫星遥感数据的领域研究，根据植被和土壤指示器构建高山草原质量指数，并评估生态系统的弹性和压力。评估表明，藏族高原的高山草原被分为五个区域，表明质量和压力水平的显着差异。关键发现表明，高质量的压力区占高山草甸面积的41.88％，占高山草原的31.89％，而质量改善限制区则占相应区域的21.14％和35.8％。该研究建议基于质量水平的高山草原的分级保护和恢复策略：优先考虑高质量的草原，对中等优质草原的动态监测和增强，并应用人工干预措施以及适合低品质草原的物种。这项研究强调了基于分区的自适应策略对可持续生态系统管理的重要性，并为在藏族高原的有效管理和保护高山草原提供了宝贵的见解。
基于改进的yolov8
Methods: This paper aims at the problem of target detection of Yunnan Xiaomila under complex background environment, in order to reduce the impact caused by the small color gradient changes between xiaomila and background and the unclear feature information, an improved PAE-YOLO model is proposed, which combines the EMA attention mechanism and DCNv3 deformable convolution is integrated into the YOLOv8 model, which improves the model ' s feature extraction capability and小米在复杂环境中的推理速度，并实现了轻巧的模型。首先，EMA注意机制与Yolov8网络中的C2F模块结合使用。C2F模块可以很好地从输入图像中提取本地特征，而EMA注意机制可以控制全局关系。两者相互补充，从而增强了模型的表达能力；同时，在骨干网络和头网络中，引入了DCNV3卷积模块，该模块可以根据输入特征映射自适应地调整采样位置，从而有助于针对不同尺度和轻量级网络的目标目标更强的功能捕获功能。它还使用深度摄像头来估计小米的姿势，同时分析和优化不同的遮挡情况。通过消融实验，模型比较实验和态度估计实验验证了所提出的方法的有效性。
原始发表论文的引用（记录版本）：Edlbauer，H.，Wang，J.，Crozes，T.等人（2022）。基于半导体的电子飞轮
© 作者 2022。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出了允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
基于人工智能的课程规划软件，用于支持能力提升
摘要 教学是一个复杂且需要认知的过程，也是一项非常有创造性的任务。必须精心准备一堂课才能确保有效、有目的的教学。如今，课程计划也经常使用标准软件（例如学习或内容管理系统）创建。显然，这种复杂的课程规划过程可以通过专门的软件系统来支持，这些软件系统不仅可以促进日常任务，还可以鼓励反思。本文阐述了基于人工智能技术的课程规划软件的理念和概念，以支持基于能力的学习。通过该软件，教师应该能够轻松直观地生成个性化的学习内容，而不会失去教学自由。通过各种用户场景，展示和解释了该软件的可能性。最后，本文旨在提高人们对此类智能学习环境的认识，以及它们如何实现终身教育链中学习内容的自动化开发。
基于生成式 AI 的活动和作业的样本...
“我在一个我打算作为教学机会的作业中使用了 [ChatGPT]。我让学生编写带注释的参考书目，并严格说明样式和格式。然后我让他们提示 ChatGPT 做同样的事情，然后像他们认为我会给他们评分一样严格地给 ChatGPT 评分。我给了他们我将在人工生成的作业中使用的评分标准。效果非常好！他们真的把 ChatGPT 当作了重中之重。他们都使用图书馆数据库来检查资源是否存在（大多数情况下不存在），并使用《芝加哥格式手册》来检查风格是否正确（通常不正确）。他们都观察到它对于编写语法句子非常有用，但这还不够。我真的很高兴。”
