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深度学习捕获了上毒在多因素疾病中的影响
慢性疾病被定义为长期存在的疾病，通常持续3个月以上，通常被认为是无法治愈的。这些疾病的特征是高患病率，发病率，死亡率和残疾（1）。根据世界卫生组织的说法，慢性疾病每年占4100万人的死亡，占全球所有死亡的近74％，患有心血管疾病，癌症，慢性呼吸道疾病和糖尿病，造成约3,330万人死亡（2）。此外，慢性疾病的社会经济负担很大，包括直接医疗费用和间接成本，例如生产力损失，护理费用以及由于过早死亡而造成的经济损失。在美国的一项研究发现，与慢性疾病有关的直接医疗费用占医疗保健总支出的86％（3）。随着慢性疾病的发生率不断上升，其经济影响越来越重要，尤其是对于低收入和中等收入的国家和地区，进一步加剧了其经济负担。总而言之，慢性疾病不仅对个人健康构成威胁，而且对全球医疗负担和经济压力在内也有广泛的不利影响。因此，迫切需要采取全面和系统的措施来减轻他们施加的不断升级的负担。
妊娠期糖尿病：文献综述
摘要妊娠期糖尿病（GDM）是怀孕期间发生的一种疾病，其特征是高血糖水平，由于其患病率高而被视为公共卫生问题。该疾病是妊娠期常见的代谢功能障碍，可对母亲和婴儿产生重大影响。本文旨在对所研究病理的生理学、诊断、缓解因素和治疗方面的当前医学文献进行扫描。使用 Google Scholar、Scopus 和 Web of Science 索引器作为搜索引擎来选择文章，关键词为“妊娠期糖尿病、糖尿病、怀孕、孕妇血糖”。总之，妊娠期糖尿病 (GDM) 是怀孕期间的一个重要疾病，由于其对母亲和婴儿都有潜在风险，需要适当的关注和护理。关键词：“妊娠期糖尿病、糖尿病、怀孕、孕妇、葡萄糖”。
人工智能在 K-12 科学教育中的教学整合：十年文献计量映射和系统文献综述（2013-2023）
人工智能 (AI) 技术继续革新各个领域，包括将其融入教育，特别是在 K-12 科学教育中，这显然具有重要意义。本文介绍了一项文献计量分析和系统评价，研究了人工智能技术在 K-12 科学教育中的融入。共分析了 20 项研究，包括 2013 年至 2023 年期间发表的期刊文章和会议论文集，这些研究来源于 Scopus 数据库，以确定领先的期刊、有影响力的论文和作者以及按县分类的贡献。研究表明，人工智能技术，包括机器人技术、聊天机器人、机器学习、自动评分 - 反馈和神经网络，明显提高了学习成果，提高了学生参与度，并促进了科学课堂的个性化教育。此外，该评论还确定了多种方法论和教学策略，包括实践学习、混合学习模式、基于探究的方法和基于反馈的学习，作为将人工智能融入科学课堂的实用手段。此外，主要发现强调了专业发展、基础设施投资和道德准则的重要性，以支持在科学教育中公平实施人工智能。这项研究还提倡未来的研究调查长期影响、道德考虑和定性见解，以充分了解人工智能在增强 K-12 科学教育方面的潜力。
TRM 2025附件XII imementas和建议的参考书目证明...
主题：生物学第一部分 - 生物化学，细胞生物学和活生生，pH和缓冲。氨基酸，蛋白质和蛋白质组学。酶。生物能学。糖酵解。发酵。糖酮发生。糖原的合成和降解。克雷布斯周期。呼吸链和氧化磷酸化。脂质代谢。氨基酸代谢。整合和代谢调节。起源，原核生物和真核细胞的成分和一般特征。化学成分：化学物质维持稳态的功能重要性。动物和植物细胞：组织，代谢，功能以及细胞结构与细胞器之间的相互作用。细胞繁殖：有丝分裂和减数分裂。一般特征。各种生物：五个王国的分类系统，分类类别，物种概念和命名法规则。主要群体的一般特征：病毒，莫奈托，原生物，真菌，植物学和动物II部分 - 组织学，解剖学以及动物以及植物生理学结构和功能概念。组织的胚胎起源。生物的内部和外部解剖学。人类解剖学。生物的比较解剖学。动物和植物组织的主要类型，特征和功能。器官和系统。呼吸和气态交流。循环：气体和养分的运输。营养：营养，消化和吸收；疾病故障。排泄。支持和运动系统。整合机制：神经和内分泌；神经生物学：神经解剖学，神经化学和神经生理学。对环境刺激的反应。繁殖：无性和性。防御系统：细胞和体液免疫机制。先天和获得的免疫力。疫苗，单克隆抗体和免疫诊断。第三部分 - 分子生物学，遗传学和进化基本概念：术语，交叉和概率。mendelism and Neomendelism：单声道和二元主义，polylia，基因相互作用和性遗传。染色体异常。多倍肌，非整倍体，多态性和行为遗传学。细胞遗传学基本原理：遗传密码，基因和染色体。基因工程的概念：克隆，聚合酶链反应（PCR），CRISPR技术，转基因生物，分子诊断和基因治疗。主要理论和进化过程的证据。进化机制。遗传变异性的来源：突变和基因重组。统一漂移，地理障碍，杂交，表观遗传学，自然和人工选择。基因组，转录瘤，基因比对，分子进化。
采购概况 汉堡工业大学图书馆 (TUB)
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卒中后上肢功能障碍研究趋势与热点：文献计量与可视化分析
结果：本研究共纳入来自 1,897 家机构、354 种期刊、53 个国家或地区的 1,938 篇文章，论文数量逐年增加，美国是该领域研究最多的国家，西北大学论文数量居各机构之首。《神经康复与神经修复》杂志是该领域的重要刊物，主要作者为 Catherine E. Lang。被引最多的参考文献多集中在评估工具的信度和效度、疗法的 RCT、系统评价和荟萃分析等方面。干预措施主要包括三类相关的高频词组，即智能康复、物理因素治疗和职业治疗，关键词分析显示，干预措施主要包括三类相关的高频词组：智能康复、物理因素治疗和职业治疗。目前的研究重点包括随机临床试验、神经康复和机器人辅助治疗。
儿童肥胖与肠道微生物群之间的研究趋势：文献分析（2002-2023）
儿童肥胖率的全球激增引起了人们对个别儿童的健康成果和强大卫生系统的紧迫性的广泛关注（Thitling等，2024； Aslantas等，2024）。儿童肥胖是一个严重的健康问题，困扰着全球5-19岁的儿童和青少年（Tian等，2024）。这种疾病与非传染性疾病的增强风险和过早表现密切相关，包括2型糖尿病（La Grasta Sabolic等，2024），这是一系列癌症，例如结直肠癌和乳腺癌（例如结直肠癌和乳腺癌）（Weihrauchlauchblüher等人，2019年的easeas and ease et。儿童肥胖症不仅具有负面的社会心理影响，而且会影响饮食习惯和睡眠习惯，从而降低了生活质量（NEJM，2024）。这种情况通常一直持续到成年，增加了各种非传染性疾病（NCD）的风险（Guaresti等，2024）。鉴于儿童肥胖可以预测成人肥胖，因此尽早解决此问题以减轻当前和未来的伤害（Ajala等，2017）。儿童肥胖的病因是多方面的，受家庭动态（包括家庭动力学（Ding等，2024），遗传易感性（Chodick等，2024）和环境元素，例如睡眠模式，饮食选择，饮食选择，身体活动水平以及社会经济水平（Richter Ercorantic State）（Richter Etter等），包括家庭动力学（Ding等，2024），遗传易感性（Chodick等人，2024年）。
“人工智能与法学教育的关系：文献计量分析”
本研究旨在探究过去的研究趋势，并确定人工智能与法学教育交叉领域未来的关键方向。研究数据来自 Scopus 数据库，包括 1999 年至 2024 年间的 68 篇选定文献。研究方法涉及使用 VOSviewer 软件进行文献计量分析。研究结果显示，尽管人工智能与法学教育的研究仍然有限，但各国已开展了相关研究，主要集中在五个研究方向，包括：（1）通过教育技术和现代法律学习系统改进高校技术教育体系；（2）人工智能和算法在法律领域的应用；（3）将计算理论和电子学习技术应用于法学教育；（4）法学教育与法律知识；（5）法律培训领域的数字化转型。根据研究结果，还提出了该主题的五个未来研究方向，包括：（1）人工智能在分析和预测法律趋势中的应用；（2）人工智能在个性化法律学习体验中的应用；（3）人工智能与法律职业道德； (4)开发支持法律教学和研究的人工智能工具；(5)将人工智能融入法学教育的在线学习系统。
在过去的二十年中（2001- 2022年）对自闭症儿童的务实障碍的研究：热点和边界 - 基于Citespace Bibliementric分析
务实的障碍已成为自闭症儿童语言发展的关键方面，并在过去二十年中获得了极大的学术关注。这项研究利用文献计量方法对源自科学数据库的文献进行了详尽的分析。利用Citespace软件，我们构建了一个知识图，以剖析与自闭症儿童务实障碍有关的研究中的学术热点。这使我们能够描述该研究领域的进化轨迹，分析现行研究维度并预测潜在的未来维度。我们的发现表明，在过去的二十年中，该领域的研究热点主要集中于评估和诊断自闭症儿童，干预策略和心理理论的实用障碍。自闭症儿童务实障碍的研究范围已逐渐扩大和加深。研究已经从对自闭症的最初描述和解释发展为探索高功能，学龄儿童的心理理论。当前的重点是检查这些孩子所拥有的特定技能。
如何组合ML和MCDM技术：扩展的书目分析
机器学习（ML）和多标准决策（MCDM）是最近在许多不同领域中广泛使用的流行方法。由于这两种方法的使用越来越多，因此需要在该领域进行文献分析。在这项研究中，在2000年1月至2024年4月之间从科学网络（WOS）和Scopus数据库中检索的1189个出版物进行了一项扩展的作者分析分析。在最初的文献计量分析中，作为通用部分，使用Vosviewer程序使数据有意义。尤其是根据年的年份以及与关键字分析相关的关系进行的分析。此外，还确定了最常用的关键字，并确定了趋势的方向。在最初的文献计量分析期间，分析了308个出版物，从WOS数据库中检索了297个出版物，并从Scopus中检索了11个出版物。这项研究通过建立新的模型和类别作为文献计量分析的扩展部分，将自己与现有文献区分开来。使用这些模型和类别，我们试图回答有关研究人员如何一起使用ML和MCDM以及这些方法正在发展的方向的问题。在这种情况下，分析了不同研究领域中模型和类别的分布及其多年来的变化。本研究为研究人员提供了整合ML和MCDM技术时各种组合可能性的全面观点。