抑郁症是全球范围内普遍存在的情感障碍,根据世界卫生组织统计,全球约有3.22亿人患有抑郁症,占全球人口的4.4%,位列全球第三大疾病,预计到2030年将成为第二大疾病,带来巨大的社会经济负担(Malhi and Mann,2018)。抑郁症具有复发率高、自杀率高、患者社会功能障碍严重的特点,严重者甚至出现幻觉、暴力行为和自杀倾向,对自身和他人均构成严重威胁(Health Quality Ontario,2017;Copeland et al.,2021)。此外,抑郁症常与糖尿病、高血压、癌症等严重慢性疾病共存,加重症状,妨碍治疗(Cui et al.,2024)。目前,抑郁症的主要治疗方法包括心理咨询和药物治疗( Hillhouse and Porter,2015 )。虽然心理治疗被广泛应用,但它存在各种缺点,例如缺乏标准化协议、长期随访有限以及样本量限制。通常使用的药物包括三环类抗抑郁药 (TCA)、选择性血清素再摄取抑制剂 (SSRI) 和单胺氧化酶抑制剂 (MAOI)( Cleare 等,2015;Lane,2015;Purgato 等,2015 )。然而,这些药物通常会引起嗜睡、心脏 QT 间期延长和性功能障碍等副作用。此外,大约三分之一的难治性抑郁症患者对这些药物的反应不佳。缺乏经过验证的临床试验阻碍了对抑郁症发病机制的全面了解,因此有必要开发新的抗抑郁治疗方法。
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技术进步,城市化,高能源需求和减轻碳足迹的全球需求,导致采用了创新的绿色技术进行能源生产。绿色技术与传统网格的集成为您带来了巨大的好处。这种合并可能会由于间歇性可再生能源生产和非线性能耗模式而带来功率不匹配的困境,这可能会影响整个系统的可靠性和运营效率。有效的能源管理系统(EMS)对于处理与可再生能源生产和负载需求相关的不确定性至关重要,同时选择分布式能源发电源的运行。本最先进的评论介绍了基于人工智能的解决方案,以改善EMS,重点介绍发电源的最佳调度,预测负载和可再生能源生产以及基于多代理的分散控制。审查的发现,高级元启发式算法可以克服捕获本地Optima和过早融合的挑战,因此,现在它们被广泛采用并有效地用于调度问题。为了减轻可再生能源产生和负载需求的不确定性,长期的短期记忆和卷积神经网络可以管理可再生和负载数据集的时空特征,并预测结果高度准确。基于多代理的系统为复杂问题提供了分布式控制,这些问题在计算上便宜,并且优于集中式方法。观察到高级元启发式优化技术和混合机器学习和深度学习模型的使用增加,以进行优化和预测应用。先进的元启发式算法是文献中的一个很好的补充,它们仍处于新兴阶段,并且可以进一步提高其性能。本综述还提出了互连的微网格之间的分散和集中式EMS的能量共享机制。使用先进的预测和元启发式算法可以潜在地处理可再生能源生产和负载需求的随机性质。
多层片剂结合了两种或多种活性药物成分,以提高治疗效果或实现特定的药物释放曲线。在多层片剂中,可以结合两种或多种活性药物成分,其中一层或一种药物可用于立即释放,而另一层药物可用于持续释放药物,即一层是负荷剂量,另一层可以是维持剂量。多层片剂可以帮助克服药物相互作用和与扩散控制基质装置相关的非线性缺点,提供更大的表面积并增加药物随时间的释放速率。这篇评论文章讨论了多层片剂制备所涉及的不同技术以及对多层片剂的研究。
尽管可再生能源在全球范围内的采用速度加快,但在实现雄心勃勃的部署目标方面仍然存在重大挑战。本文分析了可再生能源生态系统中的瓶颈,并通过研究贸易、创新、并购、就业和技能方面的数据探讨了潜在的政策解决方案。分析揭示了三个关键发现:首先,可再生能源生态系统涵盖电力生产以外的多个领域,机械、计算机和电子以及科学和技术活动在创新活动和创造就业机会中发挥着核心作用。其次,资本货物和关键原材料的供应链集中度正在提高,从而产生了对主要供应国的依赖。第三,虽然创新通过开发尖端制造能力和材料替代品提供了解决这些依赖关系的途径,但可再生技术的专利活动正在减少。此外,该行业在工程和技术行业等关键领域面临潜在的技能短缺。研究结果表明,成功部署可再生能源需要协调的政策方法来解决创新支持、供应链弹性和劳动力发展问题。
摘要#1875257 Sarah B Kingan 1、Guilherme De Sena Brandine 1、Jocelyne Bruand 1、Jeff Zhou 1、Valeriya Gaysinskaya 1、Janet Aiyedun 1、Julian Rocha 1、Duncan Kilburn 1、Egor Dolzhenko 1、Zoi Kontogeorgiou 2、Anita Szabo 3, Christina Zarouchlioti 3, Robert Thaenert 4, Pilar Alvarez Jerez 5, Kimberley Billingsley 5, Sonia Lameiras 6, Sylvain Baulande 6, Alice Davidson 3, Georgios Koutsis 7, Georgia Karadima 2, Stéphanie Tomé 8, Michael A Eberle 1 1. Pacific Biosciences (PacBio),门洛帕克,美国、2. 雅典国立卡波迪斯特里安大学,第一神经病学系,希腊雅典,3. 伦敦大学学院,眼科研究所,英国,4. Quest Diagnostics,马尔伯勒,美国,5. 美国国立卫生研究院,阿尔茨海默病和相关痴呆症中心,国家老龄化研究所,贝塞斯达,美国,6. 居里研究所,PSL 研究大学,ICGex 下一代测序平台,法国巴黎,7. 雅典国立卡波迪斯特里安大学,神经遗传学科,第一神经病学系,Eginition 医院,医学院,希腊雅典 8. 索邦大学,法国国家健康与医学研究院,肌肉学研究所,肌肉学研究中心,法国巴黎
戴尔和 H2O.ai 认证的集成解决方案通过提供 AI 驱动的洞察力来提高企业效率,从而减少手动工作量并加快决策速度。借助 H2O.ai,客户能够构建、微调并利用正确的专有或开源高级 AI 模型来应对业务挑战。这种灵活性为客户提供了更准确的预测和分析,从而改善了业务成果。戴尔和 H2O.ai 的解决方案具有可扩展性和灵活性,可满足从 AI 用例探索到 AI 推理的一系列业务需求,并通过自动化和流程优化实现显着的成本节省。戴尔行业领先的产品和 NVIDIA 等技术合作伙伴生态系统提供高性能计算资源,以高效运行 AI 模型,从而更快地提供结果。戴尔和 H2O.ai 的解决方案支持无代码和低代码平台,不需要专门的 AI 工程专业知识。戴尔和 H2O.ai 强大的安全措施可在整个 AI 过程中保护敏感数据,确保符合行业标准。
yutian728@sina.com(X.Z.); txchenwei@sina.com(W.C.); yaohuaz@hotmail.com(y.z。); huss@fuwaihospital.org(s.h.); byf10784@rjh.com.cn(F.B.); fengxue@fuwaihospital.org(x.f.)收到:2024年8月7日;接受:2024年9月11日;在线发布:2024年9月12日; https://doi.org/10.59717/j.xinn-med.2024.100090©2024作者。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。引用:Xiao N.,ding Y.,Cui B.等,(2024)。导航肥胖症:对流行病学,病理生理,并发症和管理策略的全面综述。创新医学2(3):100090。肥胖是一种日益增长的全球健康危机,是由遗传,生物学,环境,行为,社会文化和经济因素的复杂相互作用驱动的。这项全面的综述封装了流行病学,病理生理机制和无数的健康并发症,例如心血管疾病(CVD),癌症,神经系统失败,呼吸疾病,呼吸疾病,消化道疾病,移动性障碍和心理压力。肥胖的病因是多方面的,涉及遗传易感性,环境影响,行为倾向和社会经济元素。肥胖的病理生理基础包括能量代谢的多方面方面,包括对食欲,葡萄糖,脂质和氨基酸代谢的调节。本综述还解决了肥胖在各种疾病中看似矛盾的作用,从而对这些现象提供了见解。肥胖的管理是多管齐下的,包括生活方式的修改,药理学干预措施和代谢手术。生活方式的改变是基本的,但是分子技术,数字技术,可穿戴设备和人工智能的进步正在为个人治疗和早期干预打开新的途径。药理治疗和代谢手术是有效的,但应明智地针对个体患者的需求量身定制。本综述强调了肥胖管理多个方法的重要性,旨在遏制不断升级的趋势并增强未来的干预措施和治疗方法。最终目标是综合当前的证据和创新策略,以有效地对抗肥胖。
物理学位为毕业生打开了广阔的职业选择之门。AP毕业生服务于社会的重要职位,为香港的发展作出了重大贡献。 科技相关:数据科学家、人工智能软件工程师、系统架构师、系统分析员、分析程序员、IT顾问 行业相关:技术顾问、工程师、系统开发人员 医疗服务相关:医学物理学家、实验室经理、量化研究员 研究及开发相关:研究员、材料工程师、研发工程师、科学/技术官员 金融服务相关:量化研究员、数据科学家、量化开发人员 教育相关:教师、讲师、教学助理 毕业生亦可选择继续深造,在本地或海外大学攻读研究生课程。 校友分享
•不错的计划,以修改2024/25的当前HST标准,以更明确地反映出架构的HST愿景。这将包括每个标准的合格陈述,以提高透明度并提供更清晰的指导。目的是确保决策是明智的且争议性的较小,而不会改变通过HST路线接受的疗法数量。