由于目前尚无具有临床疗效的药物,因此寻找针对 COVID-19 的有效药物仍然迫在眉睫。近年来,寻找已获批准或正在研究的药物的新用途(即药物再利用)变得越来越流行。我们在此提出了一种基于知识图谱 (KG) 嵌入的 COVID-19 药物再利用新方法。我们的方法在以 COVID-19 为中心的 KG 中学习实体和关系的“集成嵌入”,以便获得图元素的更好的潜在表示。随后,集成 KG 嵌入用于训练深度神经网络以发现 COVID-19 的潜在药物。与相关研究相比,我们在排名靠前的预测中检索到了更多试验中药物,从而对试验外药物的预测更有信心。据我们所知,这是第一次使用分子对接来评估使用 KG 嵌入进行药物再利用获得的预测。我们表明福辛普利是 SARS-CoV-2 nsp13 靶标的潜在配体。我们还通过从 KG 中提取的规则以及 KG 衍生的解释路径来解释我们的预测。分子评估和解释路径为我们的结果带来了可靠性,并构成了评估基于 KG 的药物再利用的新的互补且可重复使用的方法。
新的或更新的 EPAR 文件(EC 决定延长适应症后 2 周) 药品概述 产品信息 所有授权介绍的列表 公开评估报告 程序步骤文件 更新的风险管理计划 孤儿药维持/撤回评估报告(针对孤儿药)(EC 决定延长适应症后 2 周) 临床研究报告(EC 决定后约 2 个月) CHMP 的负面意见
ISSN 1330-3651(印刷版),ISSN 1848-6339(在线版) https://doi.org/10.17559/TV-20240123001285 原创科学论文 基于多媒体数据分析和人工智能的智能体育教学跟踪系统 徐嘉辉*,齐大陆,刘爽 摘要:近年来,体育环境已经意识到身体和心理特征的重要性。体育工作人员、运动员和教练员已经表明,新的理论和治疗方法可用于增强心理。个人社会生活中的基本需求是城市公共体育。本文在均等化公共服务的基础上,提供了均等化公共体育的城市设施。国家一致的规则可以提供城市公共体育产品和服务,这些产品和服务对公民来说是基本的,考虑到他们的生计和娱乐需求。本文提出利用语义多层次结构方程模型(SMSEM)来评估城市公共体育服务的运动心理需求,目的是紧密围绕群众的体育需求,提高政府城市公共体育服务供给的质量和效率,推动城市体育休闲城市建设,让更多人享受城市公共体育,保障人民群众的基本体育权利。积极心理学的成长具有广泛的理论和应用领域,丰富了新的体育心理学理论和应用。心理监测与体育锻炼的关系最密切的是竞技体育领域。心理指导正朝着系统化、专业化的方向发展。在未来的应用中,从体育心理学中获得的成果更具适用性。关键词:人工智能;多媒体数据分析;语义;运动心理;城市公共体育1引言运动员的运动表现由心理、身体和社会因素来评价[1]。教练员认为,通过提高运动员的心理能力可以提高运动员的运动成绩[2]。心理干预对游泳、足球、垒球、滑冰、高尔夫和网球等多项运动的运动员表现有积极影响 [3]。高水平表现研究比较了不同的运动员,报告了成功运动员的理想心理特征,包括:焦虑的自我调节、高度集中、高度自信、焦虑控制、积极的运动关注和决心以及参与度 [4]。研究表明,运动员具有获得成功的敏锐心理能力 [5]。心理因素的相似性,多维结构和运动员表现的提高与心理技能和心理韧性密切相关[6],即“自然或既定的心理优势”。一般来说,体育运动的多项要求都要求运动员比对手表现得更好。要比对手更加稳定、一致和有控制力[7]。这些运动员除了发展心理韧性外,还采用了心理技能来保持这种心理韧性[8]。运动员可以学习特定技能如何改善心理稳定性的发展和维持[9]。体育心理学家已经启动了与体育运动有关的心理能力的心理测量特性,这些特性已经确定并测量了运动员的心理状态,以方便进一步咨询[10]。此外,问卷还测量了特定领域的因素,例如焦虑和PSIS(运动心理技能清单)团队因素、ACSI-28(运动应对技能量表-28)、APSI(运动心理技能清单)应对技能以及在绩效策略测试中的表现改进[11]。对运动员的心理支持主要包括以下几个方面:
简介:COVID-19的流行病的控制集中在针对SARS-COV-2的疫苗开发上。所有发达的疫苗都报告了安全性和功效,导致预防感染及其后果,尽管证据质量取决于所考虑的疫苗。已使用不同的方法设计进行评估,这可能会影响我们对这些干预措施影响的理解。冠状动脉瘤是一种灭活的疫苗,在包括临床试验和观察性研究在内的各种研究中都对其进行了评估。鉴于这些差异,我们的目标是探索已发表的信息以回答以下问题:在不同的研究中如何评估冠状管的功效/有效性和安全性?这是为了确定在理解其效果方面要解决的潜在差距和挑战。
24 财年人力资源在职采购专业人员 (HR ISPP) 推荐委员会结果 1. 祝贺以下申请人入选 24 财年 HR ISPP 推荐委员会。 入选: PS1 Abdul-Razak Amadu PS1 Carlos Calvo PS1 Gran Gil Gonzalez YNC Keenan Johnson PS2 Skyler Kim PSC Jonathan Mortimer NCC Kevin Negron Figueroa RS1 Rashida Robe NC1 Jason Williams 候补: PSC Joshua Borromeo PSC Lauren Diaz Veguilla RSCS Youdline Adam RS1 Tommie Davis 2. 59 名合格申请人提交了极具竞争力的薪酬方案,但只获得了 9 个名额。 未被选中的申请人只要符合资格要求,就鼓励他们在下一届委员会上重新申请。 3. 入选人员需持续表现出色,同时至少有 18 个月的担任指挥部薪酬和人事管理员 (CPPA)、指挥部职业顾问 (CCC) 或招聘人员的工作经验,这可以通过 CO 的认可、评估报告、面试和 PRIMS PFA 结果摘要来证明。4. 小组成员评估了申请的各个方面,包括教育、经验和表现,以评估成功的潜力并客观地选择最优秀、最合格的申请人。未来的机会将基于社区要求,并且必须有配额
储能系统可解决当前供需间歇性问题,从而提高能源效率。在众多可用技术中,热化学储能前景十分广阔。在这项工作中,我们首次通过实验研究了感应加热作为将电力系统与热能技术直接耦合的方法。该系统还允许在快速多重吸附 - 解吸循环控制中进行多种测量。在定制装置中实现 CaCl 2 -NH 3 加合物的吸附和解吸循环。铁丝和废红泥被研究作为潜在的感应材料。使用差示扫描量热法、热重法、扫描电子显微镜和比表面积对材料在 1、2 和 1000 次循环后的性能进行评估。废红泥表现出良好的感应潜力。在所有情况下,1000 次循环后均未观察到材料降解。与使用铁丝加热的样品相比,使用废弃红泥加热的样品具有更高的最大吸收容量(0.304 对 0.154 g NH3 /g CaCl2 )和解吸焓(716 对 460 KJ/ kg CaCl2 )。这被发现与含有红泥的样品的平均比表面积有关,该比表面积几乎是铁样品的两倍。我们希望这里提出的概念可以促进感应加热方向的研究,同时为废弃红泥产生新的利用途径。
这是一项回顾性横断面研究。在2019年7月至2021年3月在吉南大学第一家医院的减肥手术期间,在减肥手术期间接受了腹部MRI扫描的463例肥胖患者的临床记录。排除了278例患有不完整成像数据的患者[没有回声不对称和最小二乘估计定量(理想IQ)序列的脂肪和脂肪的迭代分解],包括185名肥胖患者(全部> 18年)具有完整的成像数据。根据美国糖尿病协会的标准,对正常葡萄糖耐量(NGT),前糖尿病和T2D进行了诊断(18)。本研究中包括的糖尿病患者包括未经治疗的新发作患者以及接受医学治疗的患者2 - 4年。对于受过医学治疗的患者,患有糖化血红蛋白(HBA1C)水平等于或小于7%的患者被视为控制良好的T2D患者,而其他HBA1C水平超过7%的患者被认为是控制不善的T2D患者(19,20)。所有参与者都是中国人和汉族。年龄超过50岁或患有慢性或急性病毒性肝炎(乙型肝炎,B或C),胰腺疾病,图像质量不足或不完整的临床数据集以及BMI超过50 kg/m
不断发展的业务发展和最新的人工智能 (AI) 使不同的业务实践通过创建新的协作方式的能力得到增强。这种不断发展的技术有助于提供品牌服务,甚至提供一些与客户和员工的新类型的企业互动。AI 数字化同时强调企业专注于现有战略,并定期和尽早寻求新的市场机会。而业务创新框架内的数字技术研究正引起越来越多的关注,并且数据隐私可以通过区块链技术来维护。因此,本文提出了基于人工智能和区块链技术 (BI-AIBT) 的业务创新,以增强业务实践并保持不同客户之间的安全交互。定性经验数据的收集由来自两个不同业务部门的少数主要受访者组成。通过开展和探索数字化对价值开发、提案和业务获取的影响之间的差异和相似性,对 BI-AIBT 进行了评估。此外,组织能力和员工技能互动问题可以通过 BT 得到改善。实验结果表明,数字化转型通常被视为必不可少的,并能改善业务创新战略。提出的数值结果 BI-AIBT 提高了需求预测率(97.1%)、产品质量率(98.3%)、业务发展率(98.9%)、客户行为分析率(96.3%)和客户满意度率(97.2%)。
摘要:本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明,数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分,表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出,并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明,学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现,学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此,学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词:人工智能;移动学习;谷歌应用;技术。引用方式:Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究,11 (1),121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18