XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemfication
儿童急性髓细胞白血病：生物学、风险的最新进展...
引言急性髓系白血病 (AML) 在儿童中相对罕见，但却导致高昂的死亡率。尽管过去几十年来 AML 儿童的治疗效果有所改善，但总体生存率仍然接近 70% [1–3]。在很大程度上得益于国际合作努力，儿童 AML 的治疗方法已趋于一致，即对一部分患者进行四到五个周期的阿糖胞苷和蒽环类药物骨髓抑制化疗，随后进行造血干细胞移植 (HSCT)。合作努力还使得根据临床特征和分子分析对风险分层进行细化成为可能。在本综述中，我们将讨论对儿童 AML 风险分层的新见解，并回顾推动当前疗法和即将开展的临床试验的文献。
人力资源在莫桑比克的糖尿病和高血压管理方面挑战
在国家，地区和医疗机构水平的26次计划进行了26次面试。分析的域启用了三个主题的识别和描述。首先，莫桑比克的大多数健康培训课程都针对传染病。因此，医护人员认为他们需要巩固和扩大与NCD相关的知识，或者可以访问与NCD相关的服务培训，以提高其管理NCD患者的能力。第二，诊断设备，工具，用品和相关药物的可用性不佳被确定为适当的NCD护理和管理的障碍。最后，不支持NCD的融资反映了经理和医疗保健提供者所感受到的优先级较低。
神经系统的系统识别：如果我们做对了，我们会知道吗？
人工神经网络被提议作为大脑各个部分的模型。这些网络与生物神经元的记录进行比较，重现神经反应的良好性能被认为支持该模型的有效性。一个关键问题是这种系统识别方法能告诉我们多少有关大脑计算的信息。它是否能验证一种模型架构优于另一种？我们评估了最常用的比较技术，如线性编码模型和中心核对齐，通过用已知的真实模型替换大脑记录来正确识别模型。系统识别性能变化很大；它还在很大程度上取决于独立于真实架构的因素，如刺激图像。此外，我们展示了使用功能相似性分数来识别更高级架构主题的局限性。
自动需求冲击对通货膨胀，积累和
几位作者开发了不同的论点，基于对总需求产生负面冲击可能会对产出水平（这种效果称为滞后）产生持续的影响。在某些情况下，只要GDP低于正常情况，阳性的总需求冲击也可能会产生持续的影响。我们提供了有关滞后文献的实质性分类。我们还提出了一个模型，其中永久（和正）需求冲击对产出水平和对通货膨胀的临时影响具有永久影响。最后，我们从经验上分析了自动需求冲击对1970q1-2021q4期间美国经济中失业，容量利用，通货膨胀，资本（生产能力）和劳动参与率的影响。我们的结果表明，即使在布雷顿木工后的时代，美国经济也极为灵活，即使在美好时期，人们也会产生积极的需求冲击。
探索人工智能作为通用用途......
人工智能 (AI) 通常被定义为具有深远经济和社会影响的下一代通用技术 (GPT)。我们研究了四种专利 AI 分类方法在多大程度上重现了 GPT 类特征：(1) 内在增长、(2) 普遍性和 (3) 创新互补性。通过研究 1990 年至 2019 年的美国专利，我们发现四种方法（关键词、科学引文、WIPO 和 USPTO 方法）在将所有专利的 3-17% 归类为 AI 方面有所不同。尽管基于关键词的方法识别出的 AI 专利集最小，但其内在增长和普遍性最强。WIPO 和科学方法产生的每个 GPT 特征都不太明显，而专利数量最多的 USPTO 集产生的特征最弱。这四种方法之间缺乏重叠和异质性，强调了对人工智能创新政策的评估可能对分类方法的选择很敏感。
来自人工智能专利和文献计量数据的全球证据
在本文中，我们分析了人工智能 (AI) 领域的技术创新与宏观经济生产力之间的关系。我们将最近发布的与 AI 相关的专利和出版物数据嵌入到生产力增长的增强模型中，我们对 OECD 国家进行了估算，并将其与包括非 OECD 国家在内的扩展样本进行了比较。我们的估计为现代生产力悖论提供了证据。我们表明，人工智能技术的发展仍然是一种小众创新现象，在官方记录的生产力增长过程中的作用微乎其微。这一普遍结果，即人工智能与登记的宏观经济生产力增长之间缺乏很强的关系，对于国家样本的变化、我们量化劳动生产率和技术（包括人工智能存量）的方式、经验模型（控制变量）的规范和估计方法的变化都很稳健。
船体裂纹阻止系统研究
调查了船舶工程师、造船厂和监管机构，以确定目前和预期的船体方法。调查的结果是，开发了裂纹止裂器分类系统。该分类用于协助系统调查，旨在确定最有吸引力的实际船体裂纹止裂方案。除了描述分类系统外，报告中还给出了示例计算，定量显示了在快速移动裂纹的路径上施加各种机械止裂装置的效果。还提供了有关止裂快速断裂和疲劳所需的理论概念和材料特性的大量背景材料。总之，报告中描述的工作可以作为为船舶设计师制定指南的第一步，在预计结构扰动传播的情况下，以止裂不稳定裂纹
通过游戏化进行临床解剖学：一次学习之旅
解剖学是一门对视觉要求很高的学科，使用传统的教学方法往往很难理解抽象概念。1,2 使用多媒体资源（如动画、三维模型和智能手机应用程序）可以弥补这一限制，学习者可以在易于理解的动画或三维环境中直观地看到复杂的解剖结构。3,4,5 虽然这些多媒体资源无疑是信息丰富的，但它们的效率受到不同程度的用户交互性的限制，而且往往很单调。为了克服这些交互性问题，游戏化的概念通常应用于教育环境中。韦氏词典将“游戏化”定义为在活动中添加游戏或类似游戏的元素以鼓励参与的过程。游戏化已经成为一种潜在的替代教学法，6,7 因为它利用了人们对竞争和成就的自然渴望。
Aishwarya Singh博士
通过开发微生物或纳米生物催化剂，从农业养成物中合成稀有糖（D-催化糖，D-talose，L-核糖和L-核糖）的5年研究经验。在筛选，鉴定和保存细菌培养物，分子克隆，蛋白质表达，蛋白质纯化，纳米材料的功能化以及酶在纳米育量和基于金属的构建体上的固定化方面的专业知识。有关HPLC，UPLC，HPAEC，SEM，FTIR，TGA，BET，亲和色谱，凝胶elletrophoresis，Kjeldhal蛋白分析仪和紫外分光光表的技术知识。kowledege，例如GraphPad Prism，Minitab统计和其他蛋白质建模工具，例如Gromacs数据分析。寻求在组织中的入门级职位，以学习新技能，并利用我以前的研究经验来为组织的增长和尊重做出贡献。