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分析人工智能工具对学生学习习惯和学业成绩的影响
摘要 — 本研究探讨了人工智能工具在提高学生学习能力方面的有效性，特别是在改善学习习惯、时间管理和反馈机制方面。研究重点关注人工智能工具如何支持个性化学习、自适应测试调整以及提供实时课堂分析。学生反馈表明，这些功能得到了强烈支持，研究发现，学习时间显著减少，同时 GPA 有所提高，这表明学业成绩良好。尽管有这些好处，但也存在过度依赖人工智能和难以将人工智能与传统教学方法相结合等挑战，这强调了人工智能工具需要补充传统教育策略，而不是取代它们。数据是通过李克特量表调查和后续访谈收集的，提供了定量和定性的见解。分析涉及描述性统计，以总结人口统计数据、人工智能使用模式和感知有效性，以及推断性统计（T 检验、方差分析）以检查人口因素对人工智能采用的影响。回归分析确定了人工智能采用的预测因素，并按主题分析了定性反应，以了解学生对人工智能在教育领域未来的看法。这种混合方法提供了人工智能在教育中的作用的全面视角，并强调了隐私、透明度和不断改进人工智能功能以最大限度地发挥其教育效益的重要性。关键词——教育中的人工智能、个性化学习、学习习惯、自适应学习路径、实时反馈
黎巴嫩2型糖尿病患者的饮食知识和饮食习惯
对黎巴嫩2型糖尿病（T2D）患者的饮食知识（DK）和饮食习惯（EHS）知之甚少。因此，这项研究的目的是用T2D评估人群的DK和EH，并确定其相关因素。使用雪球采样技术进行了351例T2D患者的横断面调查。te调查使用了英国糖尿病和饮食问卷和饮食知识问卷来评估参与者的EH，包括某些食物的消费频率以及他们对食物组和食物选择的知识。较高的DK指数表明知识更好，但较高的EH指数表明健康的EH较少。独立的样本T检验和Mann -Whitney检验用于二分法变量，ANOVA和KRUSKAL -WALLIS检验用于多态变量。相关分析测试了两个连续变量之间的关联。使用两个多个线性回归模型来识别与DK和EH相关的因素。总体而言，有67％的参与者具有良好或足够的DK，大约25％和75％的参与者具有健康和健康的EH。在过去的三个月中，更好的知识与职业，BMI，合并症的存在和HBA1C测试显着相关。更高的家庭收入，体育锻炼，糖尿病的家族史，从家人或朋友接受药物管理方面的帮助以及更高的DK水平是与更健康的EH相关的因素。需要针对患者及其家人的营养教育和宣传运动，以赋予具有足够DK和技能的患者的能力，以促进采用健康的EH。
阅读习惯和11年级学生的阅读理解之间的定量研究
这项研究涉及洛伦佐·S·萨尔特托（Lorenzo S. Sarmiento Sr.该研究的主要目标是根据其各自的指标，阅读习惯和阅读理解的显着关系以及阅读习惯的域之间的显着关系，评估阅读习惯和阅读理解的水平，从而显着影响阅读理解。此外，这项研究利用了定量相关设计，在洛伦佐·S·S·萨尔米托（Lorenzo S.Sarmiento Sr.平均加权平均值，Pearson R和多元回归分析是本研究中使用的统计工具。结果表明，在阅读动机上，阅读动机的阅读习惯很高，阅读频率和时间分配为高，并且在11年级学生中的材料高。同样，结果也导致了高水平的阅读理解，其指标是工作记忆的高，词汇量很高，较高的知识和高知识。此外，在阅读动机，阅读频率和时间分配以及材料方面，结果还强调了阅读习惯对阅读习惯对阅读理解的高度影响。此外，阅读习惯和阅读理解之间存在中等相关性和显着的关系。学生所感知的三个阅读习惯领域。但是，两个领域仅影响阅读理解和材料是唯一对阅读理解产生重大影响的唯一领域。
审查宿主定向的免疫疗法和针对利什曼病的候选药物
神经认知能力下降是当今医学中最重要的可怕问题之一。痴呆发病机理的机制是复杂且多因素的，尤其是在阿尔茨海默氏病（AD）的情况下。一个无可辩驳的但无法解释的因素是AD的性别差异，其中妇女受到疾病的速度和严重程度的AD影响不成比例的影响。检查多方面的促成原因以及可改变的危险因素（例如饮食）中的独特性别动态，可能会深入了解这种差异的存在和前进的潜在路径。这篇简短的叙述性综述的目的是总结当前饮食习惯中性别差异的文献，以及它们如何与有助于AD发病机理的神经炎症状态有关。因此，将讨论饮食，荷尔蒙和炎症之间的相互作用，以及潜在的干预措施以提供护理实践。
横断面研究印度人口健康生活方式习惯的遵守和障碍
每年有数百万的人受到各种非传染性疾病的目标，例如癌症，糖尿病，高血压，心血管疾病和呼吸系统疾病。这会影响全球发病率和死亡率。饮食是影响一部分的标准之一。身体上的不活动反映了另一个。可以通过健康的营养和定期运动来实现健康的促进，这将为防止非传染性疾病奠定基础。要避免或预后检测非传染性疾病，理解由各种障碍引起的依从性必须是首要任务。对生活方式的依靠和障碍将有助于我们促进可能对指导青春期，成年和衰老有用的健康策略。健康的生活方式支持健康促进和疾病预防，这对于诸如癌症等慢性疾病的非传染性疾病具有成本效益。本研究的目的是监测，评估和确定在地区综合医院的患者中健康生活方式习惯的遵守和障碍。
遗传确定的饮食习惯和阿尔茨海默氏病的风险：孟德尔随机研究
结果：我们的研究评估了涉及500,000多名欧洲血统参与者的231种饮食习惯与10,520例AD病例之间的因果关系。只有油性鱼类的摄入量在FDR校正后与AD具有显着的保护性因果关系（RAW P值= 1.28e -4，FDR P-值= 0.011，OR = 0.60，95％CI：0.47-0.78）。此外，六种饮食习惯可能会影响AD风险，并且在平均每月摄入其他酒精饮料的平均摄入量（原始P-值= 0.024，FDR P-值= 0.574，或= 0.57，95％，95％CI：0.35-0.93）和茶（0.35-0.93）和茶（raw p -vale）（原始p -value）= 0.57 = 0.57， 0.78，95％CI：0.603–1.00）。相反，在平均每周香槟加白葡萄酒摄入量（原始p-值= 0.006，FDR P-值= 0.243，OR = 2.96，95％CI：1.37–6.38），丹麦Pastry的摄入量，原始P -Value = 0.036，fdr pdr pdr = 0.57，观察到了有害的因果关系。 95％CI：1.19–149.69）和甜甜圈摄入量（RAW P-值= 0.039，FDR P-值= 0.574，OR = 7.41，95％CI：1.11–49.57）。此外，山羊奶酪摄入表型的保护作用仅在IVW方法中才具有统计学意义（RAW P值<0.05）。
评估西班牙偏头痛的个体的饮食习惯：探索性观察性横断面试验研究
摘要：背景/目标：已提出饮食习惯是偏头痛的潜在治疗方法；然而，缺乏支持公司建议的科学证据。具体来说，尚未研究居住在西班牙偏头痛的饮食习惯。因此，本研究旨在评估其饮食模式，并根据偏头痛发作的频率或与偏头痛相关的残疾程度来研究这些习惯如何变化。方法：对西班牙诊断为偏头痛的260名（18-64岁）进行了探索性，观察性，横断面试验研究。饮食，生活方式和偏头痛特征的数据是通过在线问卷收集的，该问卷包括食物频率问卷，并询问有关饮食，生活方式以及与偏头痛有关的不同方面的看法。使用Kruskal – Wallis检验分析统计差异，然后使用JASP进行DUNN的事后检验。恢复：植物性食品的消费低于Aesan的建议。在不同的Mi-Graine攻击频率或与偏头痛相关的残疾水平的食物食物消耗方面没有观察到差异。慢性偏头痛组和严重的残疾人组都表现出一些被认为是偏头痛触发因素（例如巧克力，腌制奶酪，腌制肉和含酒精饮料）的食物的差异。此外，患有偏头痛的人的咖啡因比患有慢性偏头痛的人多得多。因此，必须进一步研究饮食在偏头痛管理中的作用。结论：尚不清楚避免饮食偏头痛触发因素是受某些食物化合物的生物学作用还是受饮食感知和毫无根据的信念影响的驱动。
机器人还是自动班车？城市代表和旅行习惯在法国明天的模式选择中的作用
1我们假设个人不会想到共享机器人的特殊情况（从乘车共享的意义上），因为在启动问卷时，法国的这种形式的流动性（常规合并出租车）并不是很好。2 2014年SAE国际分类（2016年修订）列出了以下自治级别：（L0）手动驾驶； （L1）横向（例如，泳道系统）或纵向（例如高级巡航控制）控制是自动化的，并且驾驶员必须始终注意道路； （L2）自动化的侧面和纵向控制（例如特斯拉），驾驶员必须始终注意道路； （L3）L2 +驱动程序
基于NHANES 2009-2018美国糖尿病患病率从人口学特征、体质指标和生活习惯分析
结果：过去十年，美国糖尿病患病率一直在小幅上升，且与观察到的年龄、性别和种族差异一致且强劲。与白人相比，黑人和墨西哥裔美国人患糖尿病的可能性都更大（P<0.001）：黑人为 14.6%（CI，13.6% 至 15.6%），白人为 10.6%（CI，9.9% 至 11.3%），墨西哥裔美国人为 13.5%（CI，11.9% 至 15.2%）。糖尿病患病率随着年龄增长而增加，男性在 60 多岁左右达到峰值，女性在 70 多岁左右达到峰值。糖尿病患者的整体平均腿长和 TCHOL 低于非糖尿病患者（分别为 1.07 cm、18.67 mg/dL），而糖尿病患者的平均 BMI 高于非糖尿病患者（4.27 kg/cm2）。糖尿病对白人参与者的 TCHOL 下降的影响最大（23.6 mg/dL），对黑人参与者的影响较小（9.67 mg/dL），对墨西哥裔美国人的影响最小（8.25 mg/dL）。值得注意的是，吸烟对白人的 DM 百分比增量影响很大（0.2%），对黑人和墨西哥裔美国人的影响很小。
放大后诊断：模仿医生阅读习惯的多标签分类模型来诊断脑部疾病
图 1：有些疾病很容易误诊，这需要观察和考虑相邻的图像。在这张 CT 扫描中，我们需要观察相邻的图像来区分出血点或钙化。如果不放大图像，很容易忽略硬膜下出血。