XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembrad
Ranolazine，Ivabradine和Trimetazidine可能对大鼠糖尿病肾病的可能保护作用
摘要：背景：糖尿病的患病率在发展中和发展中的国家呈指数增长。糖尿病性肾病（DN）是全球终末期肾脏疾病（ESRD）的主要原因。研究的目的：这项工作旨在探讨雷诺嗪，伊法布拉丁和三唑胺在预防烟酰胺 - 抗蛋白酶 - 链霉亲素（NA-STZ）2型糖尿病大鼠模型中预防实验诱导的糖尿病性糖尿病肾病的发育和进展方面的潜在疗效。材料和方法：将30只大鼠分为：（第I组）正常对照组，（II组）未接受治疗的糖尿病组未接受治疗，（III组）雷诺嗪治疗的糖尿病患者接受了雷诺嗪（每天两次20 mg/kg）（每天两次20 mg/kg），（IV组）（IV组治疗的糖尿病研究小组ivabradine cote in ivabrim and iivabrad nim trim and/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/kg/治疗的糖尿病患者接受了三甲酰胺（10 mg/kg/day）。结果：雷诺嗪，伊瓦布拉丁和三翼胺引起的肾脏匀浆中的空腹血糖，肾功能参数，肾功能参数，肾脏MDA和肾iinos显着降低。血清炎症标志物（RBP）也与血管损伤基因（ET-1）一起显着降低，与糖尿病非治疗大鼠相比，CASPase-3水平和TGFB-1中M RNA的显着下降调节被下调。结论：目前的发现证实了伊瓦布拉丁，三唑嗪和雷诺嗪对由Na-STZ T2DM诱导的DN的改善影响。ivabradine显示出最佳作用，其次是三唑胺。雷诺嗪治疗组的预防作用最低。
GP首次癫痫发作途径：成人
该文件旨在支持在Herts和West Essex IC的心力衰竭和稳定心绞痛的成年人中开处方的开处方。hwe ICS批准使用的指示：建议将伊瓦布拉丁作为一种选择，以便与NICE TA267的建议一起治疗慢性心力衰竭•与纽约心脏协会（NYHA）II级至IV级稳定的慢性心力衰竭与Sinus rhythm中的Sinus Rhythm（bp and and Suniv and Sunce y Minune and y Minune）（bp）（NYHA）II级稳定慢性心力衰竭（•••••••bp）（bp）（bp）。与标准疗法结合使用，包括β受体阻滞剂治疗，血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂和醛固酮拮抗剂，或者当禁忌或不容忍β受体阻滞剂治疗时，并且左心室生眼滞留分数为35％或更少。
神经丝轻链浓度与患有特发性喉麻痹的拉布拉多猎犬的疾病状态无关
吞咽困难、反流、骨盆肢体本体感觉丧失和进行性截瘫。2,5,6 ILP 主要影响年龄较大（> 9 岁）的大型至巨型犬。6 尽管许多品种都有 ILP 的记录，但大约 70% 的病例见于拉布拉多猎犬。2,6,7 ILP 与人类的遗传性周围神经病（包括 2 型腓骨肌萎缩症 (CMT) 和远端遗传性运动神经病）有许多相同的病理生理、组织病理学和临床特征，使其成为遗传性周围神经病有希望的自发性大型动物疾病模型候选者。神经丝轻链 (NfL) 浓度可作为轴突变性的标志，在人类中是多种神经退行性疾病的潜在生物标志物。 8 NfL 是 4 个亚基之一，另外 3 个是神经丝中链、神经丝重链和 α-internexin，它们组成了形成神经元细胞骨架的杂聚物神经丝蛋白。9 所有 4 个亚基共同作用，帮助轴突直径的生长并充当轴突支架。9 已证明 NfL 稳定、可溶，并且在脑脊液和血浆中含量丰富。9,10 虽然在人体正常衰老过程中脑脊液和血液中的 NfL 会增加，但在几种人类神经退行性疾病中也发现了更高水平的 NfL。11 目前，NfL 用于辅助诊断、告知预后和监测各种人类神经退行性疾病的治疗反应。11–13 使用 NfL 跟踪疾病进展的潜力将允许进行更强有力的临床试验和治疗反应监测。 14 在狗中，可以有效测量血浆神经丝轻链 (pNfL)，并且已证明在患有影响中枢神经系统疾病的狗中会增加。15,16 目前尚不清楚 pNfL 是否对狗的任何周围神经病变具有临床实用性。本研究的目的是调查与老年对照群体相比，受 ILP 影响的拉布拉多猎犬的 pNfL 浓度是否发生了改变。第二个目的是调查研究人群中 pNfL、年龄、身高、体重和身体质量指数 (BMI) 之间的关系。我们的假设是，与由中型到大型犬组成的年龄匹配的对照群体相比，受 ILP 影响的拉布拉多猎犬的 pNfL 浓度会显著更高。我们的第二个假设是，在由老年犬组成的研究群体中，年龄、身高、体重或 BMI 与 pNfL 浓度之间没有相关性。
引用出版版本（APA）：Sun，C.，Major，L.，Moustafa，N.，Daltry，R.，Obradovic，L。，＆Friedberg，A。（2024）。不同的
摘要：数字个性化表现出了增强学习的潜力。但是，关于不同内容个性化算法对早期算术和识字结果的比较影响的证据有限，尤其是在低收入和中等收入国家（LMIC）。本文报告了通过6479肯尼亚学前学习者使用的数字个性化学习工具进行了三个星期的A/B/C测试。实施了两种个性化算法（最大化学习者参与或分数），而专家策划的序列则被用作对照。1509班的学习者在这三个分区中随机分配。在三个指标中比较了算术和识字中的学习：总结性评估，课程进度和形成性评估。结果显示，在总结性评估中分区之间没有差异。不同的分区倾向于以不同的节奏通过数字课程进行。在形成性评估得分中发现了分区之间的显着差异，每种算法方法的影响根据不同的学习链而变化。发现有助于更深入地了解不同算法如何影响LMIC背景下的主要教育，这对设计针对特定的学习内容和学习者资料量身定制的个性化学习方法的影响。
corlanor®（ivabradine）
•患者必须诊断出稳定的症状性慢性心力衰竭（例如NYHA II，III或IV心力衰竭）； •左心室射血分数的记录小于或等于35％； •患者必须处于鼻窦节律，静息心率大于或等于每分钟70次； •血压的记录大于或等于90/50 mmHg； •对先前治疗，不耐受或禁忌症的文献记录至少一种β-释放剂（例如卡维丝醇，美托洛尔或Bisoprolol）。儿科患者（6个月至18岁以下）：
过敏反应和Ace- ...
过敏反应是一种潜在的威胁生命的多系统过敏反应，对生物触发器，从而从肥大细胞和粒细胞中释放出有效的炎症性介体，并在任何组合中包括皮肤，肺，肺，心脏或胃肠道中至少包括两个器官系统中的症状。一个例外是深度低血压作为孤立的症状。过敏反应有两种类型：免疫学和非免疫学。免疫过敏症将开始启动。如果未经治疗，可能会发生冲击（深度低血压）或窒息（气道阻塞）死亡。非免疫学途径可以在许多方面启动。一种异物可以直接与肥大细胞和嗜碱性粒细胞的受体结合，从而导致脱粒。可以通过过敏毒素C3A和C5A的释放，随后募集肥大细胞和嗜碱性粒细胞，可以通过释放过敏毒素C3A和C5A进行免疫复合激活。最后，高摩尔对比剂会导致血细胞裂解，酶释放和补体激活，从而导致过敏反应（过敏反应）症状。在本报告中，我们强调了在肥大细胞依赖性过敏反应中募集铁丁蛋白形成的级联反应，这是严重低血压或气道妥协的潜在介体（哮喘，喉咙，喉咙水肿）。我们还考虑由于血管紧张素转化酶的抑制作用而导致内源性心动激肽代谢率降低，这不仅导致喉水肿瘤，而且导致舌头肿胀，并带有分泌物的吸入。
无尿细胞的DNA多仪检测MRD并预测膀胱癌患者的存活
作者分支机构：密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院急诊医学系（Devgun）；马里兰州银泉（Silver Spring）（张，伯克哈特）的药物评估与研究中心；科罗拉多大学医学院Aurora（布伦特）医学系；美国医学毒理学学院，亚利桑那州凤凰城（Wax，Meyn，Campleman，Abston，Aldy）；德克萨斯大学西南医学中心的急诊医学系，达拉斯（Wax，Aldy）。
COVID-19 疫苗的长期有效性、瑞德西韦后的心动过缓、COVID-19 知识空白和研究重点
o 患有代谢性疾病的 COVID-19 患者的肺部恢复情况 此处 o 2022 年北京的 SARS-CoV-2 变体 此处和评论 此处 o Omicron BA.2.75.2、BA.4.6 和 BQ.1.1 对中和抗体的耐药性 此处 o 怀孕期间的母体 mRNA 疫苗接种和婴儿的 Delta 或 Omicron 感染或住院情况 此处和相关社论 此处 o 5 岁以下儿童接种 Comirnaty（辉瑞）疫苗 此处 o 维生素 D3 和硫醇状态与 COVID-19 结果之间的关联 此处 o 在科罗拉多州，尼玛瑞韦-利托那韦对抗 Omicron 变体（包括 BA.4 和 BA.5）的实际应用 此处相关评论 此处 o 服用口服抗病毒药物的住院 COVID-19 患者的病毒负担反弹 此处和此处 o 塞尔维亚儿童 SARS-CoV-2 再感染的发生率、风险和严重程度 此处 o 鉴定此处显示瑞德西韦给药后心动过缓的发生率 o 6 个月时 COVID-19 住院患者的症状、残疾和财务轨迹 o COVID-19 限制期间患者安全和临终时医院就诊情况 o 洛杉矶的“检测治疗”护理服务模式 o 自接种疫苗以来，12 岁儿童的 COVID-19 发病率和死亡率 • 评论：
使用机器激励措施衡量人工智能代理对人类的信任 Tim Johnson 博士 1 * 和 Nick Obradovich 博士 2
1. 威拉姆特大学阿特金森管理学院，900 State Street，塞勒姆，俄勒冈州，美国 97301 2. 再生项目，旧金山，加利福尼亚州 94104 *通信地址：tjohnson@willamette.edu 摘要。科学家和哲学家一直在争论人类是否可以信任先进的人工智能 (AI) 代理尊重人类的最大利益。但反过来呢？先进的 AI 代理会信任人类吗？衡量 AI 代理对人类的信任具有挑战性，因为——没有不诚实的代价——此类代理可能会对它们对人类的信任做出错误的回应。在这里，我们提出了一种激励机器决策的方法，而无需改变 AI 代理的底层算法或目标导向。在两个独立的实验中，我们随后在 AI 代理（来自 OpenAI 的大型语言模型 (LLM)）和人类实验者（作者 TJ）之间的数百场信任游戏中使用此方法。在我们的第一个实验中，我们发现人工智能代理在面对实际激励时决定信任人类的比例高于做出假设决策时。我们的第二个实验通过自动化游戏和同质化问题措辞复制并扩展了这些发现。我们再次观察到人工智能代理在面对真实激励时具有更高的信任率。在这两个实验中，人工智能代理的信任决策似乎与赌注的大小无关。此外，为了解决人工智能代理的信任决策反映出对不确定性的偏好的可能性，实验包括两种条件，向人工智能代理提供非社交决策任务，提供选择确定或不确定选项的机会；在这些条件下，人工智能代理始终选择确定选项。我们的实验表明，迄今为止最先进的人工智能语言模型之一会根据激励改变其社交行为，并在受到激励时表现出与对人类对话者的信任一致的行为。关键词：人工智能；信任游戏；激励；机器行为；自然语言处理；实验经济学；行为经济学；博弈论 引言 人类是否应该相信先进的人工智能会尊重人类的最大利益？人工智能会表现出这样的信任吗？这些问题以及相关的协调问题 [1] 主导了关于人类如何适应先进人工智能的热门讨论 [2, 3]，并促使研究人员将对人工智能的信任究竟意味着什么正式化 [4]。然而，在这场对话的背景下，存在着一个类似的问题：先进的人工智能代理信任人类吗？也就是说，抛开信任的内部或心理表征问题，先进的人工智能代理的行为是否表现出对人类的信任？毕竟，当代理缺乏信息、在正式机构之外运作或拥有诡计机会时，相互信任可以促进社会和经济交流 [5-7]，因此，人工智能对人类的信任成为人类与人工智能代理交互环境中的关键关注点。然而，衡量人工智能代理对人类的信任是一项挑战，因为代理可能会对其对人类的信任做出错误的回应，而不存在与不诚实相关的成本。因此，我们设计了一种激励机器决策的方法，即通过为人工智能代理的服务提供代币（即不修改内部人工智能算法或目标导向），然后，我们在 OpenAI 的 GPT-3.5 模型开发的高级人工智能代理 text-davinci-003（以下简称 Davinci）和人类实验者（作者之一，TJ）之间的数百场信任游戏中使用这种方法。我们的工作建立在经济学研究的基础上，该研究表明，与假设的激励相比，真实的激励会改变人类的行为 [8]，引发更准确的信念 [9]，并促进对行为和态度的衡量，否则这些行为和态度可能会被各种反应偏见 [10] 所掩盖，包括社会期望偏见 [11]。事实上，这样的观察促使实验经济学家致力于为实验参与者提供诚实描述的、真实的激励[12]。
美国太空军 - 布拉德利·沃克上校
此前，他曾领导发射企业理事会下属的发射系统部门，该部门由 75 名成员组成，横跨三个部门，负责美国太空部队最大的采购项目，该项目耗资 460 亿美元，旨在开发、生产、集成和维持国家安全太空发射运载能力。沃克上校以优异成绩毕业于西点军校，并于 1997 年入伍。他的职业生涯涉及美国空军、美国太空部队、电子系统中心、空间系统司令部和国家侦察局等多个采购和卫星运营职位。教育经历 1997 年获得心理学文学学士学位，西点军校，南卡罗来纳州查尔斯顿 1999 年获得工商管理硕士（金融学），圣玛丽大学，德克萨斯州圣安东尼奥 2002 年获得中队军官学校（函授），阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2003 年获得中队军官学校（驻校），阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2010 年获得空军指挥参谋学院（驻校），阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2010 年获得军事艺术与科学理学硕士学位，空军指挥参谋学院，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2013 年获得空军战争学院（函授），阿拉巴马州麦克斯韦空军基地 2019 年获得国防采办大学项目经理课程