XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdl
Lincolnshire Wolds目的地管理计划
成立了林肯郡林肯郡的新目的地管理组织（DL），成立于2022年，正在与合作伙伴合作，以发展该县的游客经济。目的地林肯郡是以私营部门结果为中心的倡议。dl在全县工作，以使旅游报价保持一致，并专门为沃尔德提供了竞选活动。dl目前正在访问英格兰的认证，以成为当地访客企业合作伙伴关系（LVEP）。DL作为LVEP，DL和达到全国认可的地位，将为林肯郡游客经济提供与公共和私营部门合作的强大领导。dl与其他LVEP一起将在政府和国家机构之间进行促进，并确保林肯郡是积极且有价值的促进者，以升级和更广泛的经济。LVEP将为地方当局旅游机构和较小的旅游伙伴关系提供支持。
人工智能、机器学习和深度学习在高级机器人中的应用，综述
近年来，人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 彻底改变了先进机器人领域。AI、ML 和 DL 正在改变先进机器人领域，使机器人更加智能、高效，能够适应复杂的任务和环境。AI、ML 和 DL 在先进机器人中的一些应用包括自主导航、对象识别和操作、自然语言处理和预测性维护。这些技术还用于开发协作机器人 (cobots)，可以与人类一起工作并适应不断变化的环境和任务。AI、ML 和 DL 可用于先进的交通系统，以便为乘客和交通公司提供安全、高效和便利。此外，AI、ML 和 DL 在制造装配机器人的发展中发挥着关键作用，使它们能够更高效、更安全、更智能地工作。此外，它们在航空管理中有着广泛的应用，帮助航空公司提高效率、降低成本和提高客户满意度。此外，AI、ML 和 DL 可以帮助出租车公司为客户提供更好、更高效、更安全的服务。该研究概述了先进机器人系统中 AI、ML 和 DL 的最新发展，并讨论了系统在机器人改造中的各种应用。还建议进一步研究 AI、ML 和 DL 在先进机器人系统中的应用，以填补现有研究和已发表论文之间的空白。通过回顾 AI、ML 和 DL 在先进机器人系统中的应用，可以研究和修改先进机器人在各种应用中的性能，以提高先进机器人行业的生产力。
不透明度和深度学习困境的两个维度
在本文中，我将通过争论以下三个论文来对这个问题提供细微的回答：（i）对深度学习（DL）模型（适当地解释）在特定意义上具有重要意义，它使他们与许多（尽管并非全部）传统科学模型（包括计算机模拟（CSS））区分开来。（ii）XAI涉及两种不同种类的黑盒子，或不透明度，而减少一个则不必有助于减少另一个。这些可能被视为DL不透明度问题的两个维度 - 我将在下面进行确切的概念。（iii）这种不透明度和工具性的独特组合意味着我们通常不能期望了解数据成功的数据（决定性模式）的基本机制（决定性模式），并通过DL算法完全认可和预测。3特别是，当共同满足某些条件时，DL很有可能允许新发现，科学家将很难理解。本文的主要目标是从科学的观点哲学中，对DL革命或不断变化的科学的主张是有道理的。建立（i） - （iii）需要一些概念上的努力。首先，我将区分DNN是模型的三种感觉（2.1），并区分适合我的目的的含义。随后（Sects。2.3和2.4），然后我将确定相关的工具意识，以及为什么它使DL模型不言自明。在教派中。4，然后我将展示DNNS的工具性和不透明度如何导致发现与解释之间前所未有的差距。第3节将定义概念，并主张存在，并为DL的不透明度提供了两个维度；这意味着DNN是不透明的，而CSS的（知名）不透明度无法降低。，与DL在处理大数据方面的前所未有的成功一起，我称之为DL困境。
pembrolizumab诱导的低钠血症。案例报告
一名63岁的女性出现在急诊室，恶心，呕吐和口服较差的摄入量2周。这些症状在演示前3天加强了。她正在接受卵巢癌的积极治疗，并完成了4个pembrolizumab和贝伐单抗的周期。入院实验室值在113 mmol/L（正常136 E 145）的血清钠值中值得注意，一个月前的基线为135 mmol/L，氯化物76 mmol/l（正常98 E 107）（正常98 E 107），po-to-to-to-to-to-to-po-to-to-to-to-to-to-th.7 mmol/l（正常3.5 E 5.1），Gluc/lucose Level/f lucose Level/d.6 i8 mg/dl（M.Dl（MMG/dl）dl（MMG/dl（M. dl（M.）dl（MMG/dl（M.） 1.0）。血清渗透压为238 MOSM/kg（正常275 E 295）。家庭药物包括维生素B12，维生素D和mirvetuximab-soravtansine in-Jections，其中最后一种是6周。她否认酒精摄入量，但在不吃太多食物的情况下接受了饮用水。
人工智能，机器学习和深度...
摘要：人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）近年来彻底改变了高级机器人技术领域。AI，ML和DL正在改变高级机器人技术的领域，使机器人更聪明，高效且适应复杂的任务和环境。AI，ML和DL在高级机器人技术中的某些应用包括自主导航，对象识别和操纵，自然语言处理和预测性维护。这些技术也用于开发可以与人类一起工作并适应不断变化的环境和任务的协作机器人（配件）。AI，ML和DL可用于高级运输系统，以便为乘客和运输公司提供安全，效率和便利性。此外，AI，ML和DL在制造装配机器人的发展中发挥了关键作用，使它们能够更有效，安全，聪明地工作。此外，它们在航空管理中具有广泛的应用，帮助航空公司提高效率，降低成本并提高客户满意度。此外，AI，ML和DL可以帮助出租车公司，以便为客户提供更好，更高效和更安全的服务。该研究概述了高级机器人系统中AI，ML和DL中当前发展的概述，并讨论了该系统在机器人修改中的各种应用。还建议了有关AI，ML和DL在高级机器人系统中应用的进一步研究工作，以填补现有研究和已发表论文之间的空白。通过审查AI，ML和DL在高级机器人系统中的应用，可以调查和修改各种应用中高级机器人的性能，以提高高级机器人行业的生产率。
医学教育深度学习的研究
简介：在这个进步时代，人们对在医学上的深度学习（DL）进行了兴趣。但是，人们不愿意使用深度学习，尤其是在医学教育者中。在本研究中检查了先前研究的局限性，以及在医学教育中使用DL及其对教育质量的潜在影响的程度。我们有兴趣讨论DL的前景，并确定我们是否可以从医学教育中受益。方法：用于系统审查和荟萃分析（PRISMA）协议的首选报告项目来管理此审查程序。仔细搜索了六个数据库以获取相关研究。我们的搜索根据我们的标准从数据库中确定了981篇文章。过滤重复的文章后，系统综述中包括11项研究。结果：结果表明，由于提供个性化的援助和反馈，DL应用程序吸引了研究人员在医学和教育技术中的关注。此外，大多数研究集中在教授医学生如何利用课堂上的DL应用程序，并且所有研究都试图提高医学生在实际应用中使用DL工具的熟练程度。医学学习环境中的深度学习组成部分有两个部分 - 在教育环境中，诸如语音识别或视频内容分析，用于影响学生的学习以及在医学环境中，将诊断深度学习应用于预防。它们的整合可以在医学教育中更好地工作。结论：医学教育使用DL来改善学生的教育。dl是一种强大的工具，在出色的结果方面已经变得更加著名。此外，在医学教育中使用DL可能会继续作为辩论的研究领域和著名的课堂策略。
糖尿病持续时间，胆固醇水平和患有2型糖尿病患者心血管疾病的风险
方法：使用韩国国家健康保险服务队列数据库，我们确定了2 359 243受试者，患有2型糖尿病，2015年至2016年≥20岁。基线脂质水平和糖尿病持续时间进行了评估，并随访至2020年12月（平均随访，3。9年）。受试者根据糖尿病的持续时间进行分类（新的，<5年，5-9岁或≥10岁）。我们以低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）<70 mg/dL分析了新发作的糖尿病组作为参考组。使用针对潜在混杂因素调整的COX比例危害模型估算了心肌梗塞（MI）和缺血性中风（IS）的95％顺式（IS）。结果：在随访期间，确定了45 883例MI和53538例IS病例。在新发作糖尿病组中，在LDL-C≥160mg/dL时，MI的风险开始增加，在糖尿病持续时间<5年的组中，在LDL-C≥130mg/dl时，MI的风险在LDL-C≥160mg/dL中增加。在糖尿病持续时间为5至9年的受试者中，LDL-C水平为100-129 mg/dl，130-159 mg/dL和≥160mg/dl的受试者与MI的风险显着相关（HR [95％CI] 1.13 [1.04-1.22]，1.28 [1.17.117 [1.17-1.17-1.17]，1.1.17.1.17.1.1.17.1.1.17.1.1.1.17.1.1.17.1.1.17 n [1.17]，1.1.1.1.1.1.1.1.17.1.1.1.1.1.17 eft>。 分别）。即使在LDL-C 70-99 mg/dL种群中，糖尿病持续时间≥10岁的MI风险也增加了16％（HR [95％CI] 1.16 [1.08-1.25]）。
对于电子废物回收工作者
* 根据美国职业安全与健康管理局 (OSHA) 的规定，一般行业工人的血铅含量 (BLL) 不得超过 60µg/dL，建筑行业工人的血铅含量不得超过 50µg/dL。然而，美国疾病控制与预防中心 (CDC) 指出，血铅含量低至 5µg/dL 就会导致铅中毒。
安全，药代动力学和抗肿瘤活性发现，从1B期，开放标签，剂量降低和扩张研究研究RAF二聚体INH
数据截止日期：2023年1月20日。dlt，剂量限制毒性； SAE，严重的不利事件； TEAE，治疗效果不良事件。进行了14天的介入，如下所示：DL 3B（M 3 mg QD + L 10 mg QD），DL 3C（M 2 mg BID + L 10 mg QD），DL 4B（M 2 mg BID + L 10 mg QD）和DL 4C（M 3 mg BID BID BID BID + L 10 mg QD）。b研究者认为这些导致死亡的茶与研究治疗无关。