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![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
脑啡肽酶抑制作为人类抗焦虑的新靶点——不……
亲爱的编辑，根据对临床前和临床数据的最新审查 (Repova 等人，2022)，我们讨论了几种心血管疗法中焦虑治疗的新潜力。我们在一项包括对照组的小型观察性实用试验 (Kellner 等人，2023) 中，首次提供了心脏病学上已证实的脑啡肽酶抑制剂和血管紧张素受体阻滞剂沙库巴曲/缬沙坦 (S/V) 对射血分数降低的心力衰竭 (HFrEF) 患者 (焦虑是这些患者的常见症状) 治疗一周后的急性抗焦虑作用。在 S/V 治疗下，当对心力衰竭的改善进行统计控制时，这种急性抗焦虑作用仍然存在。我们对潜在机制的先验假设是，S/V 抑制脑啡肽酶会增加血浆心房钠尿肽 (ANP)，而 ANP 在人体中具有急性抗焦虑样作用 (Wiedemann 等人，2001)。然而，在我们的研究中，S/V 一周后血浆 ANP 并未显著升高。Kobalava 等人 (2016) 使用血浆环鸟苷酸 (cGMP) 水平作为脑啡肽酶抑制的标志物，cGMP 是由 ANP 激活鸟苷酸环化酶偶联受体产生的。他们显示在 HFrEF 患者接受一周的 S/V 治疗后，cGMP 显著增加，但根据我们的数据，血浆 ANP 并未增加。然而，由于 ANP 降解迅速且测量复杂，因此是一种难以分析的物。现在我们对上述研究中血浆样本中的 cGMP 进行了测定，假设其在 S/V 治疗一周后显著增加，并进一步研究了 cGMP 变化与 S/V 抗焦虑作用的关系。
气候变化工作计划的重新定性
3使其正义过渡到低排放气候弹性的未来也是政府的优先事项。CBC指出了“将气候放在政府决策中心”的意图时，他们强调了这一点，并同意“气候变化需要政府，私营部门和社区的各个层面的决定性行动” [CBC-20-MIN-20097 Refers]。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
签署法国农业部和法国合作伙伴招聘和维护企业能力公约
法国国防总局和法国行动的共同努力有助于国防企业面对招募和组建困难的恢复力，并在某些特定的背景链中加快节奏，从而将候选人插入法国BITD 企业的就业建议的工作。
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
EasyChair 预印本如果量子力学是解决方案，......
逻辑系统与模型系摘要：本文讨论了量子力学实际上解决的问题。其观点表明，在理解问题时忽略了时间及其过程的关键环节。量子力学历史的常见解释认为离散性仅在普朗克尺度上，而在宏观尺度上则转变为连续性甚至平滑性。这种方法充满了一系列看似悖论的悖论。它表明，量子力学的当前数学形式主义仅与其表面上已知的问题部分相关。本文接受的恰恰相反：数学解决方案是绝对相关的，并作为公理基础，从中推导出真实但隐藏的问题。波粒二象性、希尔伯特空间、量子力学的概率和多世界解释、量子信息和薛定谔方程都包括在该基础中。薛定谔方程被理解为能量守恒定律对过去、现在和未来时刻的推广。由此推导出的量子力学的现实问题是：“描述任何物理变化（包括任何机械运动）中时间进程的普遍规律是什么？” 关键词：能量守恒定律；希尔伯特空间；量子力学的多世界诠释；过去、现在和未来；量子力学的概率诠释；量子信息；薛定谔方程；时间；波粒二象性
可溶性Neprilysin和糖尿病之间的关联
Neprilysin（NEP）是一种主要是膜结合的II型金属肽酶，广泛分布在体内，包括参与葡萄糖代谢的多个组织，例如肝脏，脂肪细胞和胰岛（1）。通过在疏水残基的N末端裂解灭活调节肽，NEP负责胰高血糖素（2）和胰高血糖素样肽1（GLP-1）（3）的崩溃，所有这些（3）在葡萄糖代谢中起着关键作用。这些识别的特性表明NEP在糖尿病发育中的潜在作用，该假设也得到了动物和人类研究的发现。例如，基因敲除引起的NEP缺乏效率导致胰岛B细胞质量增加，并在小鼠高脂饮食16周后葡萄糖降低（4）。临床试验发现，NEP抑制作用导致血红蛋白A1C（HBA1C）降低，糖尿病患者的胰岛素治疗较少，胰岛素治疗较少（5）（6）。现实世界的研究还发现，更好的葡萄糖控制在接受Arni治疗的心力衰竭的患者中很受欢迎，ARNI是一种双作用血管紧张素 - 受体 - 脱发蛋白抑制剂（7）。值得注意的是，接受ARNI的糖尿病患者比例很大，没有获得最佳的葡萄糖控制（8），强调了NEP和糖尿病之间不清楚的因果关系。然而，几乎没有研究循环NEP和糖尿病之间的关联。一项小型临床研究发现，与健康对照组相比，20例糖尿病患者的尿NEP显着增加（9）。另一项包括144例心力衰竭患者的研究未能观察到血浆NEP和HBA1C之间的显着关联（10）。现有的研究主要是在欧洲血统的人群中进行的，他们的风险与中国人不同。迄今为止，尚无研究检查中国人群中循环NEP与糖尿病之间的关联。因此，我们旨在检查GUSU队列中中国成年人纵向队列中血清NEP与糖尿病之间的关联。
国家援助报告T＆E-运输与环境
从纯粹的气候角度来看，在欧洲制造一些更强大和有价值的材料也可以减少其碳排放。与目前在中国生产的阴极活性材料相比，欧洲材料的碳足迹降低了12％。镍的本地来源的排放量将比当前的印度尼西亚供应低85-95％，而锂将在中国加工的澳大利亚矿石中提高50％，甚至在DLE的情况下达到负值。总体而言，如果所有电池和阴极都是在欧洲而不是从亚洲进口的，并且当地矿物的潜力得到了充分利用，那么在2030年可以节省以133块泥浆的二氧化碳排放量，可与2022年全智利或捷克共和国产生的排放相媲美。