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引文 Zhang YY, Yang XY and Wan Q (2025) 血浆动脉粥样硬化指数与 2 型糖尿病并发症的关系：横断面研究
众所周知，2型糖尿病是一种因胰岛素相对或绝对缺乏而导致血糖升高的严重慢性疾病，被认为是内分泌代谢紊乱的重要组成部分（1,2）。国际糖尿病联盟（IDF）发布的《2021年糖尿病图谱》显示，到2030年糖尿病患者数量将达到6.43亿，预计到2045年将上升到惊人的7.83亿，全球与糖尿病相关的医疗保健支出可能超过1.05万亿美元（3,4）。2021年全球疾病负担研究表明，截至2021年，糖尿病已成为个人死亡和残疾的第八大风险因素（5）。事实上，大量研究糖尿病相关死亡原因的研究表明，大多数 2 型糖尿病患者至少患有一种合并症全身并发症，包括神经病变、肾病、视网膜病变，尤其是心血管损害，这是糖尿病患者死亡的主要原因（6、7）。研究表明，越来越多的 2 型糖尿病患者在年轻时（40 岁以下）被诊断出来，导致预期寿命缩短和寿命损失年数增加（8）。因此，美国糖尿病协会在其糖尿病护理标准中一直强调实施适当策略对预防和延缓糖尿病相关多系统并发症的重要性（9）。虽然葡萄糖代谢和脂质代谢是相对独立的代谢途径，但它们通过肾素-血管紧张素-醛固酮系统、线粒体功能、氧化应激和炎症反应错综复杂地相互联系。这些被破坏的分子和细胞机制共同导致了糖尿病和动脉粥样硬化的发展（10）。随着全球代谢性心血管疾病负担的不断加重，越来越多的研究强调，需要采取关键的预防和治疗干预措施，以减轻代谢因素对心血管健康的影响（11）。周围神经病变是糖尿病患者中最常见、最复杂、最严重的并发症之一，显著增加了溃疡、非创伤性截肢和足部感染的风险，可能导致长期残疾，并给 2 型糖尿病患者带来巨大的经济和心理负担（12）。此外，一项在亚洲人群中进行的观察性研究显示，2 型糖尿病患者中 2 型糖尿病肾病（DKD）的患病率高达
人工智能如何改变中欧的媒体和新闻业 一项关于捷克共和国新闻编辑室使用人工智能的研究，Hung
就像在任何选举中一样，媒体在影响人们的投票偏好、政客的行为以及政党之间的权力动态方面发挥着至关重要的作用。在过去十年中，技术进步从根本上改变了政治沟通。社交媒体的兴起为政治参与者提供了众多选择，可以直接与选民沟通，影响他们的意见并与选民互动。虽然互联网在很大程度上使政治辩论民主化，但它也为那些试图通过虚假信息、操纵技术和宣传来操纵意见和辩论的邪恶参与者打开了大门。媒体继续受到这些变化的影响，其商业模式受到科技公司力量的破坏，其受众转向其他信息来源。尽管如此，新闻业仍然在传播组合中发挥着重要作用。
创伤和脑科学：改变我们的工作方式......
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交换学生的申请说明到北京大学
注释：（1）您有责任在填写学习计划之前测试中文熟练程度。您可以在http://mooc.pku.edu.cn/mooc/上在线尝试PKU MOOC课程，并测试您是否有资格参加中文课程。（2）在学期开始时将没有中文安排测试。对于那些在中文学院学习中文的人，语言类别的分配将取决于您到达前的在线自我评估以及到达PKU时面对面的面试。（3）特殊课程的英语教授课程（MBA，国际关系硕士，公共政策硕士，法学学士学位，法律学院，Yenching Academy等）不向大学范围内的交流学生开放。PKU健康科学中心的医学课程也不开放。
（进化）变革之风：
这种二分法的问题和有害性在于，原核生物最初在细胞学上被定义为负面的。换句话说，原核生物缺乏真核细胞的这种或那种特征：甚至油滴或凝聚层都符合这种负面定义。原核生物-真核生物二分法的任何优点在于它有助于理解真核生物，而真核生物可能是通过“原核”阶段进化而来的。随着重复（作为教义问答），原核生物-真核生物二分法只会让微生物学家轻易接受他们对原核生物之间关系几乎一无所知的事实；他们甚至对这一事实——当今最大的挑战之一——感到迟钝，即他们丝毫不了解原核生物和真核生物之间的关系。细菌之间的关系问题归结为“如果它不是真核生物，而是原核生物”，而要了解原核生物，我们只需确定大肠杆菌与真核生物有何不同。这并不是对创造性思维的邀请，也不是统一的生物学原理。这种真核生物-原核生物二分法是原核微生物学与真核微生物学之间的一道障碍。这种对微生物学的短视观点不仅未能认识到微生物关系问题的重要性，而且未能认识到今天难以解决的问题明天可能并非如此。自 20 世纪 50 年代以来，分子序列就被用于确定进化关系，而 Zuckerkandl 和 Pauling 的开创性文章“分子作为进化历史的记录”在 1965 年最令人信服地阐述了这一观点（36）。然而，记录表明，微生物学——最需要的生物科学——实际上对这些方法的意义和潜力视而不见。然而，在 20 世纪 70 年代末，情况发生了巨大变化。rRNA 序列已被证明是原核生物系统发育的关键（例如 8）。尽管原核生物在细胞和生理水平上没有提供可靠的系统发育排序特征，但它们的 rRNA 足以做到这一点。到 20 世纪 80 年代初，随着基于 rRNA 的原核生物系统发育开始出现，微生物学家开始（尽管非常缓慢地）重新意识到了解微生物系统发育的重要性。将所有原核生物视为同一种类的愚蠢做法，在古细菌（最初称为古细菌）的发现中得到了戏剧性的揭示。古细菌是一类完全出乎意料的原核生物，如果真要说有什么不同的话，那就是它与真核生物（真核生物）的关系比与其他原核生物（真正的）细菌（11、13、32、34）的关系更密切。即便如此，真核生物的力量——
引文 Liu J, Fu Q, Su R, Liu R, Wu S, Li K, Wu J 和 Zhang N (2024) 非传统脂质参数与 2 型糖尿病风险的关系
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 是代谢综合征在肝脏的一种表现，其病理特征是肝脏脂肪异常大量积聚，不包括饮酒和病毒性肝炎等其他病因。在过去的几十年中，NAFLD 已迅速成为最常见的肝脏疾病，影响到世界约三分之一的人口，是肝脏相关疾病高发病率和高死亡率的主要原因，给患者带来了严重的健康问题和经济负担 ( 1 )。2 型糖尿病 (T2DM) 是一种以高血糖、高胰岛素血症和胰岛素抵抗 (IR) 为特征的代谢性疾病，影响着全球数亿人，NAFLD 与 T2DM 之间的关联已得到充分证实 ( 2 , 3 )。一项对501 022名个体进行中位随访期为5年的荟萃分析显示，NAFLD可导致罹患2型糖尿病的风险增加约2.2倍（4）。Kanwalet等的研究显示，合并2型糖尿病的NAFLD患者罹患肝细胞癌或肝硬化的风险是非糖尿病患者的2倍以上（5）。在临床诊断2型糖尿病之前，很大一部分患者存在空腹血糖或糖耐量受损，即所谓的糖尿病前期，而这种状态也被认为与NAFLD密切相关（6），有进展为2型糖尿病的潜力（7）。因此，NAFLD患者早期糖代谢管理在临床上尤为重要，但目前尚无合适指标能有效揭示NAFLD患者的糖代谢，研发一种便捷的预测异常糖代谢生物代谢物的指标已势在必行。脂质代谢异常是 NAFLD 与糖代谢异常之间的纽带，而 NAFLD 与脂质异常密切相关（8），表现为甘油三酯 (TG) 水平升高和高密度脂蛋白胆固醇 (HDL-C) 水平降低。此外，NAFLD 患者的总胆固醇 (TC) 代谢发生显著改变，表现为胆固醇合成增加和吸收减少（9），胆固醇过量积聚会导致胰腺 b 细胞
博伊德：改变孙子兵法的战斗机飞行员
这是一部关于一位迷人军官的传记，也是所有飞行员的必读书籍。它将吸引各种各样的兴趣。机组人员和未来的战斗机飞行员将喜欢阅读极具竞争力的“40 秒博伊德”的书籍，他在内利斯战斗机武器学校保持了在 40 秒内击败所有对手的惊人记录。具有技术偏见的读者会喜欢博伊德，他是一名研究飞行员，开发并记录了第一本美国空军战斗机战术手册，然后是空中机动理论（违背了他的指挥系统的明确意愿），并将他的想法提交给美国空军规划人员，使 F-16 等战斗机获得空中优势。那些研究领导力的人会发现博伊德是一名狂热的特立独行者，他要求并得到了他精心挑选的助手的坚定忠诚和承诺。最后，天马行空的思想家们会欣赏博伊德这位富有远见的人，他研究战略和战争，提出了一种制胜理论，这种理论帮助改变了我们对空中力量使用的看法，推动了美国海军陆战队的机动战理论，并且仍然在推进商业大师们的竞争理念。
Re：提交计划更改的提交14 - 重新分区C10
a）在Swayne Road沿线的住宅物业没有声学评估。Swayne Road需要进行两次潜在的道路升级，这是一个较小的通道链接，可确保重型车辆不能使用道路和部分农村工业道路升级，这将允许轻型和中型重型车辆。这表明Swayne Road沿线的特性将看到交通动向的增加并经历不利的噪声效应。此外，AEE第5.3节概述了PC14在Swayne Road沿线噪声水平的规则。但是，作为PC14的一部分，没有提供噪声规则。此外，没有考虑与新服务，公用事业和公路开发的潜在噪音，振动和交通效应，从而允许土地开发。由于现场的大小和构造的阶段，预计这些构造效应的持续时间相对较长。值得注意的是，要为土地提供服务，还需要获得进一步的同意，但是PC14应为后续资源同意申请设定明确的期望。
Wenli Zhang，博士 - 常春藤商学院
● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Networks and Multimodal Data Fusion, University of Arizona, 2024 ● Predicting Consultation Success in Online Health Platforms Using Dynamic Knowledge Graphs and Multimodal Data Fusion, Summer Workshop on AI for Business (SWAIB), Shanghai, China, 2024 ● Achieving Equitable Access to Medical Laboratory Tests through Optimal Sparse Decision Tree, IISE Annual Conference & EXPO，加拿大蒙特利尔，2024●使用多模式和多通道多通道的多渠道综合语音术数据，IISE年度会议和博览会，加拿大蒙特利尔，2024年，患者辍学的预测：一种多模式的动态知识和文本矿业，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Science，IC Science，IC Scorial，IC Scorial，IC Sciencal，Arona social IC， Real-Time Signals with Wavelet-Transform-based Convolutional Neural Network, in: Proceedings of the 54 th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Hawaii, USA, 2023 ● Depression Detection in Social Media Using Time-and-knowledge-aware LSTM and Depression Diagnosis-related Entity Extraction, FoRMLA - Front Range of Machine Learning Alliance Seminar Series, University of Colorado, 2022 ● ICU Mortality预测：我们可以做得更好吗？一个基于机器学习和随机信号分析技术的新模型，爱荷华州立大学，2021●域●领域适应从大型社交媒体数据集中提取信号的域名，爱荷华州立大学，2018年，对哮喘的风险因素的全面分析：基于机器学习和机器学习和大型异构数据源的疾病，及其在jossection和sysport of Systems of Systems的疾病和分析的信息， Management, UT Dallas, 2018 ● A Machine Learning Approach for Understanding Population-Level Health Effects of E-Cigarettes, Conference on Health IT and Analytics (CHITA), 2017 ● Are Electronic Nicotine Delivery Systems (ENDS) a Safe Substitute for Cigarettes Among Asthma Patients: A Social Media Based Analysis, INFORMS Annual Meeting, Houston, Texas, USA, 2017 ● Domain Adaptation for Signal Extraction from Large Social Media Datasets, the INFORMS Conference on Information Systems and Technology (CIST), Houston, Texas, USA, 2017 ● Are Electronic Cigarettes a Safer Substitute for Cigarettes for Asthma Patients, Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), Seoul, South Korea, 2017 ● A Comprehensive Analysis of Risk Factors for Asthma: Based on Machine Learning and Large Heterogeneous Data Sources, Iowa State University, 2017 ● Extracting Signals from Social Media for Chronic Disease监视，国际数字健康会议（DigitalHealth'16），蒙特利尔，加拿大魁北克，2016年●社交媒体上有关电子烟的关键对话趋势和模式，信息会议，田纳西州纳什维尔，田纳西州，2016年，2016年