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BCDIABETES内部安装循环
在2020-AUG-1 BCDAIBETES开始支持开源（DIY）人工胰腺系统的内部装置（AID，也称为“自动胰岛素输送”辅助工具），并使用无管的Omnipod Dash-Dash-Dash-DASH-DASH-DEXCOM G6和iPhone＆Android AID算法。这是带有手机运行Androidaps的设置的图片。尽管不是加拿大卫生批准的，但BCDIABETES认为当前版本的LOOP（Master Branch）是最佳入门级开源援助，可用于大多数具有良好家庭支持的成年人和儿童。Loop是一种保守算法，我们估计迄今为止，我们对全球35,000多名个人和1320 BCDiabetes客户的估计已安装。在BCDIABETES上，其各种口味中的环比零售辅助工具更优选，因为BC Pharmacare对Omnipod System＆Dexcom G6/7的大多数给定覆盖范围更负担得起，并且仅部分覆盖零售援助组件。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
肥胖和脂质相关指数作为国家队列研究中2型糖尿病的预测指标
1 Department of Graduate School, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 2 Student Health Center, Wannan Medical College, Wuhu, An Hui, China, 3 Department of Surgical Nursing, School of Nursing, Jinzhou Medical University, Linghe District, Jinzhou, Liaoning, China, 4 Department of Occupational and Environmental Health, Key Laboratory of Occupational Health and Safety for Coal Industry in Hebei中国北中国科学技术大学公共卫生学院，坦山，赫比，中国，5个妇产科护理，护理学院，瓦南医学院，瓦州，瓦伊，瓦伊，一个紧急护理护理系，沃南医学院，瓦纳医学院，北部医学院，北部医学院，北部医学院，北部医学院。武豪（Wuhu），华盛公司，中国，武氏8位儿科护理系，瓦南医学院，武豪学院，瓦州，瓦伊，hui，中国，9号手术护理系，护理学院，护理学院，Wannan医学院，22 Wenchang West路22 Wuhu，hui，中国
引用王
增生性糖尿病性视网膜病（PDR）是一个晚期糖尿病性视网膜病的阶段，是全球生产年龄人群中不可逆失明的主要原因（1，2）。以视网膜新血管形成为特征，导致严重的并发症，例如新生血管瘤，玻璃体出血和视网膜脱离，PDR的发病机理尚未完全阐明（3，4）。尽管影像学和管理方面最近取得了进步（5），但了解潜在的分子机制对于开发有效的疗法至关重要。氧化应激在糖尿病中显着加剧，在PDR发病机理中起关键作用（6）。它损坏了视网膜脉管系统中的线粒体结构和DNA，损害了细胞功能（7）。这种压力是新血管单位侮辱的关键因素，为PDR的核心病理生理基础。此外，由于防御机制受损，糖尿病患者更容易受到氧化应激的影响，进一步强调了氧化应激在包括PDR在内的糖尿病性视网膜病变的发育和进展中的作用，包括PDR（8）。单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）通过对各种疾病的细胞和分子维度提供详细的见解，具有明显的晚期疾病研究（9，10）。其在单个细胞水平上剖析基因表达的能力揭示了PDR的复杂细胞景观，从而区分了患病状态和健康状态（11）。Hu等人进行的研究。为使用SCRNA-SEQ在研究PDR（12）中提供了宝贵的见解。这些作者强调了SCRNA-SEQ在基因表达方面的应用，从PDR患者的纤维血管膜中鉴定细胞群，并揭示了小胶质细胞在PDR的纤维血管膜中的新作用。这些研究共同强调了Scrna-Seq在揭开
社论：妊娠糖尿病：我们在哪里，我们要去哪里？
GDM定义为在怀孕期间发生的葡萄糖不耐症，通常在妊娠中期或第三个中期被诊断出。基于最近对患病率研究的荟萃分析，欧洲GDM的当前患病率估计约为10.9％（1）。GDM的速率在全球范围内上升，部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。 国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议（IADPSG）建议作为诊断标准：禁食血浆葡萄糖（FPG）≥5.1mmol/L（92 mg/dl）；在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间，1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L（180 mg/dL）和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L（153 mg/dl）（153 mg/dl）（2）。 GDM发展的已知危险因素是肥胖，高级产妇年龄，2型糖尿病的家族史（T2DM）和多囊卵巢综合征，以及正在研究的其他危险因素（3）。 有趣的是，在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。 ，最高的肝功能指数（LFI）的四分位数与GDM的风险增加相关，优势比（OR）为1.29至3.15。 此外，在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯（TG）之间的值得注意的相互作用（P相互作用= 0.026）。 有趣的是，TG也与血管功能障碍有关，TG是一种可能的常见病理生理机制GDM的速率在全球范围内上升，部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议（IADPSG）建议作为诊断标准：禁食血浆葡萄糖（FPG）≥5.1mmol/L（92 mg/dl）；在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间，1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L（180 mg/dL）和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L（153 mg/dl）（153 mg/dl）（2）。GDM发展的已知危险因素是肥胖，高级产妇年龄，2型糖尿病的家族史（T2DM）和多囊卵巢综合征，以及正在研究的其他危险因素（3）。有趣的是，在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。，最高的肝功能指数（LFI）的四分位数与GDM的风险增加相关，优势比（OR）为1.29至3.15。此外，在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯（TG）之间的值得注意的相互作用（P相互作用= 0.026）。有趣的是，TG也与血管功能障碍有关，TG是一种可能的常见病理生理机制
肠道菌群与淋巴瘤之间的因果关系：两样本的孟德尔随机研究
结果：我们发现了38个潜在的因果关系，将肠道微生物组中的遗传易感性与淋巴瘤的发育联系起来。一些更明显的结果如下：coprobacter属（OR = 0.619，95％CI 0.438 - 0.873，p = 0.006）表现出对霍奇金淋巴瘤（HL）的潜在保护作用。属属（OR = 0.473，95％CI 0.278 - 0.807，p = 0.006）是弥漫性大B细胞淋巴瘤的保护因素。reminococcaceae属（OR = 0.541，95％CI 0.341 - 0.857，p = 0.009）具有针对卵泡淋巴瘤的暗示性保护作用。lachnospireceaeucg001（OR = 0.354，95％CI 0.198 - 0.631，p = 0.0004）显示出针对T/NK细胞淋巴瘤的保护性。Q检验表明缺乏异质性，MR-EGGER检验没有显示出显着的水平多层。此外，保留的分析未能识别出对整体结果产生重大影响的任何SNP。
用随机尿液 ACR 检测 2 型糖尿病患者糖尿病肾病的发生率及其相关危险因素
摘要 目的：利用随机尿液 ACR 比值确定 2 型糖尿病患者的糖尿病肾病发病率并确定其相关危险因素。 研究设计：描述性横断面研究。 研究地点和持续时间：本研究于 2023 年 2 月 1 日至 2023 年 7 月 31 日在巴基斯坦白沙瓦穆罕默德教学医院 (MTH) 医学部进行。 方法：共调查了 150 名 2 型糖尿病患者。样本量是使用 WHO 样本量计算器计算的，使用一项参考研究，2 型糖尿病患者糖尿病肾病的患病率为 10.8%；置信区间 = 95%，误差幅度为 5%。 结果：标准差 ± 5.146，平均年龄为 49 岁。有 87 名（58%）女性和 63 名（42%）男性。对 150 名受试者的随机尿液 ACR 进行了分析。其中，47 名（31%）患有微量白蛋白尿（少于 300 mg/m），28 名患者（19%）患有大量白蛋白尿（超过 300 mg/m），而 6 名（4%）患有终末期肾病，GFR < 30 ml/m -1.73 m2。对 150 名受试者进行了一项研究以确定糖尿病肾病的状况。其中，81 名（54%）患有糖尿病肾病，69 名（46%）没有。结论：使用随机尿液 ACR 比率，我们的研究表明 46% 的 2 型糖尿病患者患有糖尿病肾病。糖尿病病程 5-10 年的患者的发病率为 24%，糖尿病病程 11-15 年的患者发病率为 26%。糖尿病病程16至20年的患者发病率为50%。总之，糖尿病病程越长，患糖尿病肾病的风险就越大。
强直性脊柱炎对糖尿病的危害：孟德尔随机化分析的新证据
方法：为了推断 AS 与各种糖尿病相关特征（包括 1 型糖尿病 (T1DM)、T2DM、血糖水平、空腹血糖、糖化血红蛋白和空腹胰岛素）之间的因果关系，我们采用了孟德尔随机化 (MR) 分析。我们从 IEU OpenGWAS 数据库、GWAS 目录和 FinnGen 数据库中获取了暴露和结果变量的 GWAS 汇总数据。为了综合 MR 分析的结果，我们应用了使用固定或随机效应模型的荟萃分析技术。为了识别和排除与结果表现出水平多效性的工具变异 (IV)，我们使用了 MR-PRESSO 方法。使用 MR-Egger 方法以及 Q 和 I^2 检验进行敏感性分析，以确保我们的研究结果的稳健性。
SHORT 综合征引起的非典型糖尿病：一例病例报告
身材矮小、关节过伸、低眼压、Rieger 异常和牙齿萌出延迟 (SHORT) 综合征是一种罕见的原发性常染色体显性遗传病，主要由磷酸肌醇 3-激酶调节亚基 1 (PIK3R1) 基因的致病性功能丧失变异引起。我们报告了一例患有 SHORT 综合征的中国成年女性患者的病例，该患者携带 PIK3R1 基因变异 (c.1945C > T)，在 9 年内出现糖代谢异常和严重的餐后胰岛素抵抗。虽然目前尚无针对 SHORT 综合征患者胰岛素抵抗的既定治疗指南，但我们实施了综合治疗计划，包括生活方式干预、二甲双胍和伏格列波糖控制血糖。经过 6 个月的持续观察，患者的血糖水平和胰岛素抵抗显着改善。该案例研究为未来的治疗策略提供了有用的见解。
Moveit和Moveit Pro之间的功能比较
Moveit Pro是一个开发人员平台和SDK，其中包含许多用于机器人ARM运动计划，控制，抓握和计算机视觉的高级算法。Moveit Pro可以更快，更可靠地运送生产。MoveIt是ROS生态系统中Moveit Pro最初建立的原始开源框架。