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引用Gitlin ES，Demetres M，Vaidyanathan A，Palmer N，Lee H，Loureiro S，Radwan E，Tuschman A，Mathad J和Chebrolu P（2024）GE
妊娠糖尿病（GDM）是葡萄糖不耐症，在怀孕期间发展，全球七分之一的孕妇中有近1个（1）。GDM的患病率与2型糖尿病（T2DM）流行病平行。GDM有助于母亲和儿童的短期和长期发病率和死亡率。除了短期并发症（例如早产，cor露P前和剖宫产）之外，具有GDM的妇女的妇女患T2DM的风险也高10倍，未来心血管事件的风险更高2倍（2，3）。同样，患有GDM的母亲出生的婴儿不仅对胎龄（LGA）具有较高的风险，这可能会导致出生并发症，而且增加了未来肥胖和葡萄糖不耐症的风险（4-6）。对GDM及其并发症的研究在很大程度上是在超重人群中进行的，但最近的研究表明，非过量人群中GDM也在增加。与T2DM相似，体重增加是GDM的主要危险因素。但是，在许多低收入和中等收入国家中，大多数T2DM患者体重不足或正常体重。BMI的T2DM南亚人中有2亿南亚和东亚人的体重不足或正常体重（7）。据推测，早期生命中的低出生体重和营养不良可能通过遗传变异而改变成年中的葡萄糖 - 胰岛素代谢，这些变异已进化而来，这些变异体现了在卡路里限制的环境中有效地利用营养，例如低 - 和中等的国家，例如低 - 和中等的国家，但也促进了T2DM（8-10）。可能存在类似的妊娠中非过量糖尿病的模式和机制，但尚未系统地研究。这很重要，因为当前的世界卫生组织（WHO）和国际糖尿病基金会指南建议饮食控制，运动和限制GDM管理的体重增加，这可能不适合患有体重不足或正常BMI的妇女（11，12）。了解GDM的非超重女性的患病率和病理生理学对于指导妇女及其子女的适当筛查，管理和随访至关重要。因此，我们对科学文献进行了范围审查，以调查非超重妇女中GDM的全球流行率和不利结果。
快速的傅里叶 - 切比雪夫方法kubo公式的真实空间模拟
Kubo公式是我们对近平衡转运现象的理解的基石。虽然从概念上优雅，但Kubo的S线性响应理论的应用在有趣的问题上的应用是由于需要准确且可扩展到一个超出一个空间维度的大晶格大小的算法。在这里，我们提出了一个一般框架来研究大型系统，该系统结合了Chebyshev扩展的光谱准确性与分隔和串扰方法的效率。我们使用混合算法来计算具有超过10个位点的2D晶格模型的两端电导和大量电导率张量。通过有效地对数十亿次Chebyshev矩中包含的微观信息进行采样，该算法能够在存在猝灭障碍的情况下准确地解决复杂系统的线性响应特性。我们的结果为未来对以前难以访问的政权进行运输现象的研究奠定了基础。
威斯康星州希博伊根港
项目要求 维护性疏浚很少需要，但目前是必要的。联邦水道内目前沉积物积压量为 847K 立方码。 整个港口和水道中部半宽内可用深度的损失超过 4 英尺。 未来的水道维护性疏浚将需要一个放置位置。需要资源进行沉积物采样、特性描述和分析以支持疏浚。 港口和河流是超级基金场地，美国环保署的下一次审查将在 2025 年进行。 美国环保署于 2013 年完成了环境疏浚，从河流和内港清除了 86K 立方码并放置在垃圾填埋场。该行动实现了外港 15 英尺和内港 11 英尺的维护深度。
如何引用本文：Sampath Kini K、Kumud Ranjan、Varagantham Anitha Avula、Mohan Shashikant Ratkanthiwar、Manohar Ramulu Kondagurle、Prince Ajaykumar Tejram Agashe、Sachin Sahebrao Zende (2024)。人工智能在增强学术图书馆信息检索系统中的作用。图书馆进步国际，44(3)，22526-22541
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验，彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题，限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理和深度学习）在克服这些挑战方面的变革性作用，从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手，图书馆现在可以提供量身定制的信息体验，从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外，本文还讨论了道德考虑因素，包括数据隐私、人工智能偏见和透明度，强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势，本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力，并提出继续研究的方向。总体而言，人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素，促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词：人工智能；信息检索系统；学术图书馆；用户体验；机器学习；数据隐私。
每周沟通函
自2017年3月起，法国一直在北约波罗的海国家部署增强型前沿存在（eFP）系统。此次部署是加强联盟东翼防御态势的一部分。 LYNX 任务是法国对 eFP 的贡献，由一个联合战术小组 (SGTIA) 组成，部署在爱沙尼亚，该多国营的框架国是英国。俄罗斯入侵乌克兰后，共和国总统通过调整容量供应，加强了法国对eFP系统的贡献。自那时起，该团由近 300 名士兵组成，仍然受北约 eFP 授权，并隶属于塔帕的英国战斗群。这个由两个国家组成的新战斗群仍由爱沙尼亚第一旅指挥。 SGTIA 配备了最新一代车辆，通过其联合兵种特性提供了显著的附加值。此次任务与 CIL 的部署相结合，体现了法国军队对北约东翼的长期承诺。
每周沟通函
自2017年3月起，法国一直在北约波罗的海国家部署增强型前沿存在（eFP）系统。此次部署是加强联盟东翼防御态势的一部分。 LYNX 任务是法国对 eFP 的贡献，由一个联合战术小组 (SGTIA) 组成，部署在爱沙尼亚，该多国营的框架国是英国。俄罗斯入侵乌克兰后，共和国总统通过调整容量供应，加强了法国对eFP系统的贡献。自那时起，该团由近 300 名士兵组成，仍然受北约 eFP 授权，并隶属于塔帕的英国战斗群。这个由两个国家组成的新战斗群仍由爱沙尼亚第一旅指挥。 SGTIA 配备了最新一代车辆，通过其联合兵种特性提供了显著的附加值。此次任务与 CIL 的部署相结合，体现了法国军队对北约东翼的长期承诺。
Diris，Tim W.和Stober，Sebastian，生成AI模型的版权和培训 - 技术和法律基础知识（2024年9月4日）
（b）对文本和数据挖掘的例外的历史解释证实了技术和概念的观点：立法者在制定2019 DSM指令时，并没有预见到创造性AI模型的技术发展及其破坏性的社会经济效应。专门为语义信息分析而设计的文本和数据挖掘例外。因此，它不能扩展到生成AI模型的综合语法提取功能。考虑到自2019年以来情况发生了多大变化的程度，以及关于技术现实的实质性分析和辩论的仍然存在，也很难想象，《 AI法案》的律师明确的意图可以追溯地在2019年DSM Dissmitive中为文本和数据挖掘例外造成过度扩展的范围。
每周通讯信
自 2017 年 3 月起，法国一直参与北约波罗的海国家所谓的增强型前沿存在 (eFP) 系统。此次部署是在乌克兰战争持续期间加强北约在东翼的威慑和防御态势的一部分，并体现了北约的可靠性和凝聚力。LYNX 任务是法国对 eFP 的贡献，由一个联合战术小组 (SGTIA) 组成，部署在爱沙尼亚，该多国营的框架国是英国。在 2022 年 2 月 24 日俄罗斯入侵乌克兰期间，共和国总统通过调整法国的容量报价，加强了法国对 eFP 系统的贡献。自那时起，该团由近 300 名士兵组成，仍然在北约 eFP 授权之下，并隶属于塔帕的英国战斗群。这个由两个国家组成的新战斗群在丹麦特遣队离开后仍由第一爱沙尼亚旅指挥。2023 年 3 月，法国加强了驻军，并为其特遣队配备了 18 辆 Griffon 多用途装甲车。此外，还组建了一支AMX-10 RC轻型装甲车排。2023 年 5 月，由 4 辆凯撒组成的射击组被部署到爱沙尼亚，为爱沙尼亚的多国营提供了显著的附加价值。
