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糖尿病和身体：从眼睛到脚
•陈年/发酵奶酪，例如帕尔玛干酪，蓝纹奶酪，布里等。避免任何其他硬，蓝色或臭奶酪。•酒精，尤其是啤酒和葡萄酒。•人造色素和调味料•鳄梨•某些水果：猕猴桃，菠萝，木瓜，草莓，百香果，李子和香蕉。•某些坚果 - 花生，核桃，腰果。•某些调味料 - 五香粉，茴香，肉桂，辣椒粉，丁香，咖喱粉，辣椒，味精，肉豆蔻，辣椒粉。•巧克力•柑橘 - 柠檬，酸橙，葡萄柚，橙色。•干果•茄子•鸡蛋，尤其是生蛋白。•发酵食品，例如泡菜，酸菜，豆e，酸奶，开菲尔，酸味等。•鱼，尤其是罐装。
2023 BTO同行评审 - Channing Street Copper Company的其他Lab，Inc。 - be-be-nate：在需求边缘建造储能
•新的研究发现了用天然气烹饪的健康危害。•240V 50A的接线是电气化的主要障碍，尤其是使用100A服务。•适度的电池可在现有电路上启用高性能感应灶具和烤箱。•该解决方案特别适合多户住房单元，这在历史上很难电气化。
从社会工作角度看新冠疫苗接种
• 截至 2022 年 2 月 23 日，美国有超过 930,000 人死于 COVID-19 • 尽管有安全有效的疫苗可用，并且奥密克戎变种激增的势头有所减弱，但 COVID-19 仍在继续传播，尤其是在某些亚群/社区中 • 92% 的县：社区传播水平高 • 疫苗接种和加强针至关重要，尤其是在口罩要求放宽的情况下
经济与商业杂志，第1卷。 11号2022年7月1日P -ISSN
在线食品服务交付平台对于改善增长旅程并为烹饪企业主创造更多好处至关重要。他们还有其他挑战，可以为各种不同的细分市场，尤其是MSME（微型，中小型企业）提供正确的解决方案。MSME在数字素养方面有局限性。在这项研究中，作者通过对ShopeeFood的业务策略进行量化框架研究，通过定量研究来使用AFI框架（分析，配方和实施），通过向受访者分发问卷，并在注册和使用在线食品服务平台方面发现烹饪业务所有者或商人的困难和优势。结果表明，在线食品交付系统平台Shopeefood为了为商人创造好处，尤其是MSME来帮助他们的业务增长，但仍然需要改进，尤其是对商家旅程，尤其是MSME。可以通过产品改进，营销扩展和品牌增强来解决商户旅程的策略，尤其是MSME。产品改进将为商家提供更好的旅程，以注册平台并使用该应用程序。关键字：在线食品交付，AFI框架，商人旅程，商业，策略。
阿尔巴赫尔 IA。脑腐烂。 Ann Bioethics Clin App 2025, 8(1)
儿童在成年之前所经历的大脑衰退是一个值得研究的现象，特别是当我们看到以暴力、欺凌、过度紧张、睡眠中无端尖叫、孤独时过度哭泣为特征的行为和动作时，此外，当一个人暴露在一阵冷风中时，他的头部，特别是后脑勺会感到疼痛……所有这些都让我们敲响警钟，让我们保护自己和我们的孩子，不要把注意力集中在手机和智能平板电脑上，不要把大部分时间花在观看适当和不适当的音频和电影剪辑上，特别是在许多捏造的剪辑传播之后，这些剪辑欺骗了我们孩子的思想，使他们误以为各种形式的越轨行为很重要。
2020–2030 年战略
要应对到 2050 年可持续养活 100 亿人口的挑战，就需要从根本上改善土壤和植物营养。全球人口增长将推动粮食需求大幅增加，而气候变化已经加速了影响粮食生产的风险，尤其是在较贫穷的地区。要满足这一挑战，就需要对农业系统进行重大变革，尤其是提高养分利用效率
BMS国际化战略2022-2030
关于本文档；读者的指导使用本文档本文档构成了行为，管理和社会科学学院的国际化战略（以后缩写为BMS）。它旨在提出一个战略框架，即BMS希望在哪里进行国际化，直到2030年以节奏为单位，并基于国际维度1。许多行动是可能的，国际化本身并不是“新的”，但是该策略有助于为我们的教职员工提供国际化的方向和优先级。国际化也是一个大学范围的过程，并且存在UT范围和BMS教师战略之间的重叠目标。这种BMS策略强调了BMS教师想要优先考虑的位置。教师，教师和大学一级可以在此过程中相互加强，但是明确的优先事项对于在此方面的富有成效的合作至关重要。策略将遵循实施计划，从战略目的到可操作的目标的翻译将发生。该实施计划将伴随着监视工具，并与本文档中讨论的各种过程和域的利益相关者和所有者进行密切合作。读者指南本文档由五个主要组件组成，提供背景和结果，然后是主要战略框架，以及一些附录以及其他信息。首先，与UT级策略的关系以及与以前的策略的关系提出了一些背景（第4页）。这在过程描述（第6页）中进行了描述。然后，将提出和支撑该国际化战略的预期结果（第5和6页），以清楚我们希望在未来几年中取得的目标。为了制定战略方向，选择了一种彻底和自下而上的方法，结合了不同的观点并在组织中创造支持。使用四个支柱和一个基础的战略框架描述了该策略的方向，优先事项和目标（第8页），这是本文档的主体，概述了未来几年的目标，并为以后的实施计划提供了基础。The document concludes with several appendices, containing definitions of used terms (page 20) in this document, a list of connected initiatives and stakeholders (page 21) , which will be especially relevant when making the translation to the implementation phase, and overviews of the UT's International strategic partners (page 22) , partners coordinated by BMS (page 22) , and an overview of current BMS double and joint degree programmes (page 24) .
（隐式）细节中的魔鬼
多年来，黑洞已被证明是更好地理解推定的量子重力理论（QG）的原理的主要来源之一。尤其是，霍金的《黑洞辐射鹰》（1976）的计算以及围绕黑洞信息悖论（BHIP）和页面时间悖论（PTP）的辩论的随后发展在阐明他们对我们对物理学的深入影响的影响方面发挥了关键作用。虽然黑洞是研究曲线时期和半经典重力中有关量子场理论的许多技术问题的理想操场，但它们作为催化剂的催化剂起着更为关键的作用，可以更好地了解QG。为了表现出色，霍金认为bhip表明QG必须是非自然的鹰（1976），而AMPS认为，它表明在Horizon Almheiri等人的地平线上违反了等效原则。（2013）。哲学家并没有忽略黑洞概念研究的重要性。这种类型的作品是华莱士（2020）和Belot等。（1999）。然而，这两个文献都涉及BHIP和PTP的变化，这些变化围绕着Hawking的最初想法，即黑洞物理可能是非一般的（以及避免这种结论的方法）。纤毛悖论，也称为Almheiri等人的缩写的缩写。（2013），扮演着核心角色。（2019）; Penington（2019）; Almheiri等。（2020，？）似乎至关重要的是这种策略。Nevertheless, most contemporary high-energy physicists are not usually concerned with the unitarity of black hole physics (which especially among string theorists is taken to follow from the AdS/CFT duality Maldacena ( 1999 ); Ammon and Erdmenger ( 2015 ), where unitarity is a standard feature of the boundary CFT), but rather with the struc- ture of the interior of the black hole.我们作为物理学哲学家的目标是研究弯曲悖论的概念基础，并探索如何放弃对时空结构的隐含假设，我们称之为时空的独特性，可以解决它。尤其是，我们通过查看具体的物理示例，即有关卷曲壁式悖论帕帕多迪玛斯和Raju（2013年）的最新讨论（2013年）的最新讨论； Maldacena和Susskind（2013）； Papadodimas和Raju（2016）; Hayden and Penington（2019）； Almheiri等。当然，我们没有声称我们的讨论以任何方式详尽地解决了陷入困境的悖论。1我们也在本文中，与适当的定义和理解黑洞有关的各种哲学问题
社论：放射学癌症诊断的人工智能应用
癌症仍然是对人类生命的最显着威胁之一，早期发现特别具有挑战性。放射学成像是识别癌症的主要工具，但早期的迹象通常是微妙的，导致可能遗漏的可治疗癌症（1）。人工智能（AI）具有巨大的承诺，是帮助放射科医生进行癌症检测的强大工具（2）。AI算法在癌症识别，分割和评估中表现出了令人印象深刻的能力（3，4）。然而，这些算法的不透明性质（通常称为其“黑盒”特征）引起了人们对它们的可解释性和临床预测的验证能力的担忧（5）。需要解决一些新出现的挑战，以有效地将AI整合到癌症检测中。在数据策划期间，公开可用的数据集通常受到扫描仪技术和成像协议中的小规模，不完整的标签或可变性的限制，这限制了其适用性（6）。在开发阶段，AI算法在很大程度上取决于专家放射科医生的手动注释，并且当应用于来自不同医院或协议的数据时，其性能可能会下降（7）。此外，当前的AI模型在处理部分或嘈杂标签，管理长尾数据分布以及适应持续学习（8）等问题上遇到了困难（8）。），头颈肿瘤分割（Zhang和Ray），乳腺癌亚型分类（Sun等）和风险因素识别（Dianati-Nasab等人。）和直肠癌生存风险预测（SHU为了增强AI作为可靠和用户友好的工具的临床采用，有必要开发可以与放射科医生协同工作的AI系统，并将人类专业知识和AI的优势结合起来，以改善癌症检测和患者的结果（9）。This Research Topic has curated articles on the applications of AI models, especially the machine learning models of Random Forest (RF), Neural Networks (NN), Bootstrap Aggregating Classi fi cation and Regression Trees (Bagged CART), Extreme Gradient Boosting Tree (XGBoost), and elastic net, and deep learning models of convolutional neural network (CNN), U-Net, ResNet, and multi-head attention fusion,对于脑肿瘤分割的任务（Luque等人），偶然发现了乳房质量分类（Ma等人