XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemgoi
在电动迁移率上走了最后一英里
IFC正在支持市政当局和私营部门客户实施电力最后一英里的解决方案，从确定启用政策到开发可以扩大规模的创新飞行员项目。IFC利用其经验来提供关键建议，以扩大投资机会并动员私营部门资源。IFC还可以通过准备和范围的项目来使供应链脱碳，以使最后一英里的物流电气化。
Indigo Ear Indigo早年服务 @ 29 Dunagoil r ...
儿童权利受到尊重，因为使用敏感和温暖的互动进行了个人护理程序。，我们观察了员工通过常规与他们交谈时唱歌并与孩子们聊天。员工了解睡眠对儿童整体发展的重要性。通过对午睡和用餐时间等日常工作的敏感安排，支持儿童的情感安全和福祉。例如，工作人员意识到孩子的日常工作，但并没有坚持午睡时间：如果他们宁愿参加睡觉，以便孩子们学会认识自己的身体线索，他们会尊重孩子的选择。例行程序反映了个别儿童的需求和家庭愿望，并促进了围绕睡眠的良好习惯。
社论：妊娠糖尿病：我们在哪里，我们要去哪里？
GDM定义为在怀孕期间发生的葡萄糖不耐症，通常在妊娠中期或第三个中期被诊断出。基于最近对患病率研究的荟萃分析，欧洲GDM的当前患病率估计约为10.9％（1）。GDM的速率在全球范围内上升，部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。 国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议（IADPSG）建议作为诊断标准：禁食血浆葡萄糖（FPG）≥5.1mmol/L（92 mg/dl）；在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间，1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L（180 mg/dL）和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L（153 mg/dl）（153 mg/dl）（2）。 GDM发展的已知危险因素是肥胖，高级产妇年龄，2型糖尿病的家族史（T2DM）和多囊卵巢综合征，以及正在研究的其他危险因素（3）。 有趣的是，在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。 ，最高的肝功能指数（LFI）的四分位数与GDM的风险增加相关，优势比（OR）为1.29至3.15。 此外，在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯（TG）之间的值得注意的相互作用（P相互作用= 0.026）。 有趣的是，TG也与血管功能障碍有关，TG是一种可能的常见病理生理机制GDM的速率在全球范围内上升，部分是由肥胖和产妇年龄越来越大。国际糖尿病和妊娠研究小组有关妊娠高血糖诊断和分类的建议（IADPSG）建议作为诊断标准：禁食血浆葡萄糖（FPG）≥5.1mmol/L（92 mg/dl）；在75 g口服葡萄糖耐受性测试期间，1小时的血浆葡萄糖为≥10.0mmol/L（180 mg/dL）和/或2小时的血浆葡萄糖≥8.5mmol/L（153 mg/dl）（153 mg/dl）（2）。GDM发展的已知危险因素是肥胖，高级产妇年龄，2型糖尿病的家族史（T2DM）和多囊卵巢综合征，以及正在研究的其他危险因素（3）。有趣的是，在Hui等人的本研究主题上发表的研究中。，最高的肝功能指数（LFI）的四分位数与GDM的风险增加相关，优势比（OR）为1.29至3.15。此外，在GDM风险方面鉴定了AST/ALT水平与甘油三酸酯（TG）之间的值得注意的相互作用（P相互作用= 0.026）。有趣的是，TG也与血管功能障碍有关，TG是一种可能的常见病理生理机制
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，特别是在D
电子邮件：solaja.oludele@oouagoiwoye.edu.ng摘要 - 塑料废物污染在全球范围内构成了重大的环境挑战，尤其是在尼日利亚等发展中国家，其中有限的废物管理基础设施加剧了问题。本文研究了人工智能（AI）技术解决发展中国家塑料废物的潜力，重点是尼日利亚的情况。通过对挑战，机遇，案例研究，政策含义和建议的全面分析，本文强调了AI在废物管理中的变革性作用。挑战诸如基础设施差距，数据稀缺和道德考虑之类的挑战，以及创新，效率和可持续性的机会。发达国家和发展中国家的案例研究说明了在收集，分类，回收和污染监测中成功的AI应用程序。政策的影响强调了全面立法，基础设施和技术投资，公众意识和跨部门合作的重要性。建议包括扩展的生产者责任政策，垃圾填埋场，教育运动和国际合作。发展中国家AI驱动的塑料废物减少的未来取决于技术进步，协作伙伴关系，投资增加，支持性政策和监管框架。通过利用AI技术和集体行动的力量，发展中国家可以解决塑料废物危机，促进环境可持续性，并为所有人提供更清洁，更绿色的未来。关键字 - 减少塑料废物，AI技术，发展中国家，废物管理，环境可持续性doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38 [如何引用本文：Solaja，O。M.（2024）。释放了人工智能的力量：革命性的塑料废物管理为发展中国家的可持续发展。废物技术，12（1），28-38 doi：http：//dx.doi.org/10.14710/wastech.12.1.28-38]简介
评估接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发病率和阶段：回顾性研究
摘要目的：本研究旨在回顾性评估接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发病率和阶段。方法：评估了土耳其三级大学医院的成人造血干细胞移植诊所在2014年至2019年期间住院的102例患者记录。通过对患者记录的回顾性评估收集数据。根据患者造血干细胞移植诊所住院期间患者记录中包括的口腔毒性量表制定的记录。在基线和第5、10、15和30天分析了来自记录的口腔粘膜炎数据）。 结果：102例患者中有96.1％（n = 98）；只有10.7％的级3级，而2.7％的4级。 口腔粘膜炎的发育时间为8.28±0.32天，恢复时间为14.25±0.78天。 确定吸烟，诊断，移植类型和预备方案影响了口腔粘膜炎的愈合过程。 结论：在我们的研究中，接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发生率与文献中报道的发现相似，但在我们的研究中，3级和4级口服粘膜炎的比例较低。 关键字：造血干细胞移植，护理，口服粘膜炎在基线和第5、10、15和30天分析了来自记录的口腔粘膜炎数据）。结果：102例患者中有96.1％（n = 98）；只有10.7％的级3级，而2.7％的4级。口腔粘膜炎的发育时间为8.28±0.32天，恢复时间为14.25±0.78天。确定吸烟，诊断，移植类型和预备方案影响了口腔粘膜炎的愈合过程。结论：在我们的研究中，接受造血干细胞移植的患者口腔粘膜炎的发生率与文献中报道的发现相似，但在我们的研究中，3级和4级口服粘膜炎的比例较低。关键字：造血干细胞移植，护理，口服粘膜炎
怀疑真菌病真菌：皮肤科医生和病理学家的噩梦
方法这项研究得到了卫生科学大学伦理委员会的批准（批准号：2021.11.251，日期：2021年12月20日）。从所有临时患者中获得书面知情同意。由皮肤科部门组成，并在2020年6月至2021年8月之间由皮肤科部门进行了总共254例患者及其皮肤活检。从医院记录和病理报告中明显地收集了临床和病理数据。从医院记录中获得了患者信息，包括年龄，性别，活检位置和前临床诊断。Preliminary clinical diagnoses were grouped as follows: group 1 (erythematous scaly patch, papule and plaque, tumor, erythro- derma), group 2 (petechiae, purpura), group 3 (pigmentation dis- order), group 4 (follicular involvement), and group 5 (other, such as alopecia, atrophy/poikiloderma, nonspecified病变）。在患者表现出多种临床模式的情况下，他们被视为“单个”或“多个”临床表现。由于某些患者有多次临床表现，因此1例患者可能会超过1组。在初步临床诊断中诊断为MF的患者根据诊断顺序分为组：“第一”，“第二”，“第三”或“第四及以上”。
雷特综合征科学会议：超越基因治疗。正在进行的临床试验和新疗法的开发雷特综合征：其他治疗方法
- 人们对基因治疗试验的结果特别感兴趣，因为这些结果看起来很有希望。但研究不能止步于此或只集中于此一条路线，还有许多问题需要解决而且需要的时间很长。继续并行探索不同的治疗方法至关重要。 AIRett 决定组织这次科学
Higuchi Satoshi（OrcID ID：0000-0002-7914-8256）指导的指导医疗治疗，正在接受经导管的EDGE-EDGE-EDGE-EDGE维修
Higuchi Satoshi (Orcid ID: 0000-0002-7914-8256) Guideline-directed medical treatment in patients undergoing transcatheter edge-to-edge repair for secondary mitral regurgitation Satoshi Higuchi, MD, PhD, 1 Mathias Orban, MD, 1,2 Marianna Adamo, MD 3 , Cristina Giannini, MD 4 , Bruno Melica，医学博士5，妮可·卡拉姆（Melica），医学博士Nicole Karam，医学博士6，医学博士7 Daniel Kalbacher，医学博士，8,9 Benedikt Koell，MD，8 Lukas，Stolz，Stolz，Stolz，MD 1，Daniel Braun，MD，MD，MHBA 1,2 1,2迈克尔·诺斯（Michael Neuss） Ferreira，医学博士5，医学博士Holger Thiele，医学博士13号，马里兰州Stephan Baldus 13号，Ralph Stephan von Bardeleben，MD，MD 11，MD，1,2 STEFFEN MASSBERG，1,2 Stephan Windecker，医学博士，医学博士，MD，7 Philipp Lurz，7 Philipp Lurz，MD，Phd，Phd，Phd，Phd，13 Anna Sonia petronio，raham，Mden fornam lindef byann linden linden ,， 15，Marco Metra，MD 3，JörgHausleiter，MD 1,2，*； EUROSMR调查人员
人工智能将改变...
临床内分泌学领域以及医疗保健，正面临着新技术的变革性变化，尤其是人工智能（AI）。AI有望大大改善我们筛选，诊断，治疗，监测和教练患者的方式（1，2）。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快，更可靠，因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路（3，4）。AI是涵盖机器学习（ML）的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的，标记的数据集上进行训练，并迭代地增强，以获得对看不见的数据进行准确预测的能力（5）。深度学习（DL）是ML的一个子集，使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络（ANN）。ANN由互连层组成，这些图层通过最小化误差（6）来传递信息并优化预测。一旦受过培训，ANN可以处理庞大而复杂的数据集，以执行预测，分类，甚至更高级的应用程序等任务，例如大型语言模型（LLMS），计算机视觉和多媒体生成，从文本输入（7-9）中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此，大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解，另一方面，缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此，医疗保健提供者必须熟悉这项新技术，但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
2510 亿美元药品销售专利到期后如何利用专利悬崖以及不同药品定价方法的分析
印度政府化学和化肥部药品部 (DoP) 已委托 Biovantis Healthcare Private Limited (Biovantis) 编写本报告，该报告以 Biovantis 的独立研究和分析为基础。保留所有权利。本报告和相关工作的所有版权均归药品部 (DoP) 和 Biovantis Healthcare Private Limited 所有。本报告利用了一手和二手数据以及从各种来源获取的信息，例如文章（同行评审和一般）和对顶尖专家的访谈。专家和关键意见领袖表达的观点仅代表个人观点，不应代表他们所从事专业工作的组织。本报告仅供参考。尽管在编写本报告的过程中已尽应尽的义务确保信息准确无误，符合 Biovantis 和 DoP 的知识和信念，但报告内容无论如何都不能理解为专业建议的替代品。 Biovantis 和 DoP 既不推荐也不认可本报告中提及的任何特定产品或服务，也不对因依赖本报告而做出的决策结果承担任何责任。对于因用户依赖或接受本报告任何部分的指导而导致的任何行为或疏忽而产生的任何直接或间接损失，Biovantis 和 DoP 均不承担任何责任。