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特征与伴随 - 促进与企业相关 -
背景。非常晚发的精神病（VLOP）与较高的痴呆率相关，但是与Lewy Bodies（DLB）发展痴呆的比例尚不清楚。我们的目的是确定患有痴呆症和DLB的VLOP的人，并表征进展的风险因素。方法。匿名数据是从具有VLOP的个体的电子记录中检索出来的。在痴呆症或通过自然语言处理应用（NLP-DLB）鉴定的DLB或DLB时，还发现了精神病后发展痴呆症的患者。人口统计学因素，国家结果量表（荣誉）的健康和指数精神病的症状被探讨为痴呆症的进展预测指标。结果。在1425例VLOP患者4。29年（平均）随访中，197（13.8％）随后接受了痴呆症的诊断。其中24.4％（n = 48）具有> 2个核心特征，而6％（n = 12）的核心特征具有NLP-DLB。在COX比例危害模型中，精神病时的年龄和认知障碍与出现痴呆症的风险增加有关。DLB在指数精神病上的视觉幻觉和2+核心特征与痴呆症的风险增加有关，而痴呆症的风险增加了2多种DLB症状，但不是全因痴呆。DLB在指数精神病上的两个或多个核心特征与事件NLP-DLB的81％特异性和67％的敏感性有关。结论。在患有痴呆症的VLOP患者中，DLB的核心特征是Common。视觉幻觉或DLB在VLOP中的两个核心特征应促使临床医生考虑DLB并支持进一步的研究。
摘要 本研究旨在探讨需求和供应特征对企业绩效的影响。本研究采用解释性研究
摘要 本研究旨在检验需求和供应特征对企业绩效的影响。本研究采用解释性研究设计。本研究采用解释性研究设计。采用目的性抽样（也称为判断、选择性或主观抽样）抽样技术，获得总样本量 252。使用的主要研究工具是从文献中采用的问卷。本研究的结论是，需求和供应特征对供应链战略有积极而显著的影响。供应链战略对企业绩效有积极而显著的影响。需求和供应特征对企业绩效有负面但不显著的影响。供应链战略积极而显著地调节需求和供应特征与企业绩效之间的关系。这项研究旨在帮助组织管理层制定最适合其需求和供应的最佳战略，以便他们能够享受规模经济。关键词：组织文化、电子采购采用、采购绩效、物有所值引用：Ofori, I., Mensah, K., S., Dadzie。 B.，E.，（2024），“需求和供应特征、供应链战略、业务绩效”，《非洲采购、物流与供应链管理学会杂志》2024，7(9)：第 60-98 页。DOI：https://dx.doi.org/10.4314/ajplscm.v7i9.3
引文 Zhou Q, Xie Q, Liu Q, Wang H, Zhang Z, Yu Z, Guo Q and Lin J (2024) DNA甲基化抑制剂不良反应特征分析：一个
骨髓增生异常综合征 (MDS) 是一组异质性慢性血液系统恶性肿瘤，其特征是骨髓造血功能受损和造血功能低下，以及进展为急性髓系白血病 (AML) 的可变风险。MDS 是由复杂的基因突变组合驱动的，导致临床表型和结果的异质性。遗传学研究已经能够识别出一组具有复发性突变的基因，这些基因是 MDS 发病机制的核心（Chiereghin 等人，2021 年）。DNA 甲基化对于印记、X 失活和多能或组织特异性基因的沉默至关重要，从而调节胚胎发育。它也是维持分化细胞中染色体稳定性和通过抑制转座子和重复元件的插入来防止突变所必需的。因此，这些表观遗传标记的无法维持和异常的DNA甲基化模式的建立与某些蛋白质的低表达或过表达有关，最终导致各种病理（Gros et al.，2012）。因此，DNA甲基化抑制剂可以有效治疗MDS。目前临床上应用最广泛的甲基化抑制剂是阿扎胞苷（AZA）和地西他滨（DAC）（Sekeres and Taylor，2022）。研究表明，阿扎胞苷和地西他滨在MDS等慢性血液系统恶性肿瘤的治疗中起着非常重要的作用。关于其作用机制，学术界存在多种假说，其中“DNA甲基转移酶活性受到抑制，导致抑癌基因低甲基化和抑癌基因表达上调”的观点被广泛认可。事实上，DNA甲基化抑制剂往往作用于全基因组水平，其整体影响不仅包括引起抑癌基因去甲基化、上调抑癌基因表达，从而发挥治疗作用，还可能包括诱导致癌基因去甲基化，从而导致致癌基因上调，产生致病作用。因此，在MDS的治疗中，DNA甲基化抑制剂治疗的潜在“先天不足”在于，在去甲基化抑癌基因的同时，也上调了致癌基因的表达，不仅能治疗疾病，还带有极高的致病风险（Liu et al.，2022）。根据现有资料，DNA甲基化抑制剂在骨髓增生异常综合征和急性髓系白血病患者中的疗效也远低于临床预期，部分患者对该类药物无反应，少数患者在DNA甲基化抑制剂治疗失败后平均生存期不足半年，而致癌基因的上调可能是重要原因，这表明去甲基化治疗的适用人群有限，临床需要开展更有针对性的群体治疗。更重要的是，虽然两者都已被批准用于临床治疗，但目前比较两者引起的不良反应的异同点的研究较少。本研究检索到美国食品药品监督管理局（FDA）批准的两种治疗MDS的去甲基化药物：阿扎胞苷和地西他滨。这两种治疗药物表现出相似的疗效特征。截至2020年7月31日，根据使用马尔可夫链蒙特卡洛方法对网络进行荟萃分析
技术介导的任务中的方法论特征...
摘要在过去的二十年中，基于任务的语言教学（TBLT）之间的协同关系，指导第二语言获取以及计算机辅助的语言学习已经增加了兴趣。技术介导的TBLT通过将技术的使用与基于任务的方法进行第二语言（L2）学习目的结合了这三个研究领域。自从该框架的出现以来，实证研究越来越多地探索了将任务与技术介导的设置合并，以实现L2学习和教学目的。迄今为止，我们了解了技术介导的TBLT研究的方法论特征，我们进行了系统的搜索，并审查了2000年至2022年之间在同行评审的期刊和书籍章节中发表的254项技术介导的TBLT研究。这些研究被编码为方法论特征，研究焦点和技术类型。我们进一步研究了技术在任务绩效中的作用，以确定其在创建真实任务中的有效性。研究结果表明，技术介导的TBLT研究研究了相当有限的环境，学习者群体和语言特征的范围，而很少关注评估任务成果的质量。使用的技术类型偏向于计算机介导的通信。结果还表明，研究检查了各种相互作用的特征，大多数人都报告了定量和定性数据。此外，将技术集成到任务设计中，以创建有意义的语言使用上下文。基于这些发现，我们分享了未来技术介导的TBLT研究的建议。
![通过[18F] FDOPA和[...](/simg/f/f321ed38ad294cf7697a6bb51c79b8cc162d82b9.webp)
通过[18F] FDOPA和[...
基于在中国（2023年版）诊断和治疗高尿素相关疾病的跨学科专家共识的发现（2023年），据报道，华人在中国的流行率为13.3％，使其成为该国第二大最流行的代谢障碍（1，2）。已经发现血清尿酸水平升高与痛风，高血压，冠心病和代谢综合征的其他成分的发展有关，从而对患者和社会产生了巨大的经济负担（3）。当前，别嘌呤醇和Febosostat经常用于临床治疗中，以降低尿酸水平。然而，延长这些药物的给药可能会导致不良影响，包括肝和肾功能障碍（4）。越来越多的证据表明，多糖具有增强有害细菌增殖，恢复肠道菌群平衡并促进尿酸排泄的潜在活性（5，6）。此外，多糖具有无毒的副作用和高稳定性。因此，开发多糖资源以安全有效地调节尿酸代谢已成为中国现代食品行业的重点。
2 型糖尿病真菌感染特点
背景：与健康状况良好的人相比，2 型糖尿病患者的免疫系统较弱，更容易受到病毒、细菌和真菌感染。目的：本研究旨在研究 2 型糖尿病 (DM) 患者真菌感染的特点。方法：本研究为叙述性综述，使用 PubMed 电子图书馆对全球文献进行全面检索。对符合纳入标准的期刊进行进一步审查，并以叙述的形式进行解读。真菌感染包括泌尿生殖系统真菌感染、口腔真菌感染、侵袭性真菌疾病和糖尿病足溃疡真菌感染。一些研究发现，使用钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT2) 抑制剂可能与真菌感染有关。此外，研究还讨论了糖尿病患者真菌感染的类型，以及它们与 SGLT2 抑制剂使用的关系。此外，一项研究考察了 IL-23R 多态性与真菌感染之间的关联。结论：2 型糖尿病患者易患多种疾病，包括真菌感染。除了免疫功能低下的情况外，2 型糖尿病患者还容易受到真菌感染，这是因为服用 SGLT2 抑制剂药物和 IL-23R 基因多态性的影响等因素。
早期摄取斯堪的纳维亚半岛2型糖尿病的Semaglutide和丹麦发起人的特征：基于寄存器的药物利用率研究
1。PottegårdA，Andersen JH，SøndergaardJ，Thomsen RW，VilsbøllT。降糖药物使用的变化：丹麦全国研究。糖尿病OBES METAB。 2023; 25（4）：1002-1010。 doi：10.1111/dom。 14947 2。 Jermendy G，Kiss Z，Rokszin G等。 根据基于寄存器的分析，2015年至2020年全国范围内匈牙利2型糖尿病患者的抗炎性治疗模式。 Med Kaunas Lith。 2022; 58（10）：1382。 doi：10.3390/ Medicina58101382 3。 div> Furu K，Wettermark B，Andersen M，Martikainen JE，Almarsdottir AB，SørensenHT。 北欧国家作为药物ePidemio-osical研究的队列。 基本的临床药物毒素。 2010; 106（2）：86-94。 doi：10.1111/j.1742-7843.2009.00494.x 4。 世界卫生组织合作的药物统计方法中心，ATC分类指南和DDD任务2021。 2020。 5。 Schmidt M，Schmidt SAJ，Sandegaard JL，Ehrenstein V，Pedersen L，SørensenHT。 丹麦国家患者登记处：综述，数据质量和研究潜力的综述。 临床流行病。 2015; 7：449-490。DOI：10.2147/CLEP.S91125 6。 Arendt JFH，Hansen AT，Ladefoged SA，SørensenHT，Pedersen L，Adelborg K.临床流行病学中的现有数据源：丹麦的实验室信息系统数据库。 临床流行病。 2020; 12：469-475。 doi：10.2147/clep.S245060 7。 Sorli C，Harashima S，Tsoukas GM等。 柳叶刀糖尿病内分泌。 AhrénB，Masmiquel L，Kumar H等。糖尿病OBES METAB。2023; 25（4）：1002-1010。 doi：10.1111/dom。14947 2。Jermendy G，Kiss Z，Rokszin G等。根据基于寄存器的分析，2015年至2020年全国范围内匈牙利2型糖尿病患者的抗炎性治疗模式。Med Kaunas Lith。2022; 58（10）：1382。 doi：10.3390/ Medicina58101382 3。 div>Furu K，Wettermark B，Andersen M，Martikainen JE，Almarsdottir AB，SørensenHT。北欧国家作为药物ePidemio-osical研究的队列。基本的临床药物毒素。2010; 106（2）：86-94。 doi：10.1111/j.1742-7843.2009.00494.x 4。世界卫生组织合作的药物统计方法中心，ATC分类指南和DDD任务2021。2020。5。Schmidt M，Schmidt SAJ，Sandegaard JL，Ehrenstein V，Pedersen L，SørensenHT。丹麦国家患者登记处：综述，数据质量和研究潜力的综述。临床流行病。2015; 7：449-490。DOI：10.2147/CLEP.S91125 6。 Arendt JFH，Hansen AT，Ladefoged SA，SørensenHT，Pedersen L，Adelborg K.临床流行病学中的现有数据源：丹麦的实验室信息系统数据库。 临床流行病。 2020; 12：469-475。 doi：10.2147/clep.S245060 7。 Sorli C，Harashima S，Tsoukas GM等。 柳叶刀糖尿病内分泌。 AhrénB，Masmiquel L，Kumar H等。2015; 7：449-490。DOI：10.2147/CLEP.S91125 6。Arendt JFH，Hansen AT，Ladefoged SA，SørensenHT，Pedersen L，Adelborg K.临床流行病学中的现有数据源：丹麦的实验室信息系统数据库。临床流行病。2020; 12：469-475。 doi：10.2147/clep.S245060 7。Sorli C，Harashima S，Tsoukas GM等。柳叶刀糖尿病内分泌。AhrénB，Masmiquel L，Kumar H等。AhrénB，Masmiquel L，Kumar H等。在2型糖尿病患者中，曾经每周的半卢宾单药治疗与安慰剂的疗效和安全性（持续1）：双盲，随机，安慰剂对照，平行组，跨国公司，多中心3A期试验。2017; 5（4）：251-260。 doi：10.1016/s2213-8587（17）30013-x 8。 在2型糖尿病患者（持续2）患者中，每周一次的半紫鲁肽与每天一次的sitagliptin的功效和安全性（每天）的效果和安全性是对2型糖尿病（持续2）的患者的功效和安全性。 lancet糖尿病内分泌。 2017; 5（5）：341-354。 doi：10.1016/s2213-8587（17）30092-x 9。 Han Sh，Safeek R，Ockerman K等。 公共利益对使用胰高血糖素样肽1激动剂（Ozempic）进行美容减肥：Google趋势分析。 Aesthet Surg j。 2023; 44：SJAD211。 doi：10。 1093/asj/sjad2112017; 5（4）：251-260。 doi：10.1016/s2213-8587（17）30013-x 8。在2型糖尿病患者（持续2）患者中，每周一次的半紫鲁肽与每天一次的sitagliptin的功效和安全性（每天）的效果和安全性是对2型糖尿病（持续2）的患者的功效和安全性。lancet糖尿病内分泌。2017; 5（5）：341-354。 doi：10.1016/s2213-8587（17）30092-x 9。 Han Sh，Safeek R，Ockerman K等。 公共利益对使用胰高血糖素样肽1激动剂（Ozempic）进行美容减肥：Google趋势分析。 Aesthet Surg j。 2023; 44：SJAD211。 doi：10。 1093/asj/sjad2112017; 5（5）：341-354。 doi：10.1016/s2213-8587（17）30092-x 9。Han Sh，Safeek R，Ockerman K等。 公共利益对使用胰高血糖素样肽1激动剂（Ozempic）进行美容减肥：Google趋势分析。 Aesthet Surg j。 2023; 44：SJAD211。 doi：10。 1093/asj/sjad211Han Sh，Safeek R，Ockerman K等。公共利益对使用胰高血糖素样肽1激动剂（Ozempic）进行美容减肥：Google趋势分析。Aesthet Surg j。2023; 44：SJAD211。doi：10。1093/asj/sjad211
![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
关于直接功能特征的实验评估...
抽象的热存储是储存过多热量的重要设备，尤其是对于水加热系统。目前的工作提出了一项初步研究，以最大限度地利用光伏储存，作为充电储热材料的主要来源。评估表明该概念是可行的，可以使用加热元件将光伏的输出功率直接转换为热量。功率比相当高（高达38.6％），导致热吸收材料（水）的最高温度增加到43.2°C。使用合适的相过渡材料的最终评估表明，稳定相行为对于最大化材料的温度曲线至关重要。它是使用稳定的甲状腺癌酸来实现的，该酸在54.2°C的温度下显示出瞬态相变，从而减少了在放电阶段平均温度速率0.54°C/min的热量损失的可能性。这一发现证明了所提出的概念是适用的，同时可以进行进一步的改进，以调整实际系统的光伏和储罐布置的合适功率输出。尽管如此，结果预计将加速将光伏的利用作为可靠的太阳可再生技术。