XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemimplications
Implications for biomedical health research
尽管生理学的季节性变化已得到充分证实，但人们对人体免疫和代谢标志物如何随季节变化知之甚少，也没有研究检查过压力→健康生物标志物关联在一年中的变化。为了研究这些问题，我们分析了来自美国中年 (MIDUS) 研究的 2118 名参与者的数据，以确定 (a) 19 种免疫和代谢标志物水平以及 (b) 感知压力与每种生物标志物之间的关联是否存在差异。全组分增强广义加性模型的结果显示，大多数生物标志物呈季节性模式，免疫蛋白通常在白天较短时达到峰值。此外，糖化血红蛋白水平从深秋到春季上升，而甘油三酯在夏季和秋季升高，高密度脂蛋白从 1 月到 12 月稳步下降。尿液皮质醇和皮质松表现出相反的模式，分别在年初和年末达到峰值。最关键的是，我们发现感知压力对 19 种健康生物标志物中的 18 种的影响因测量月份而异。在某些情况下，这些差异涉及压力与生物标志物关联的程度，但在其他情况下，则是影响的方向发生了变化。因此，不考虑生物标志物评估月份的研究可能会产生误导或不可重复的结果。
DeepSeek和市场影响
我们已经谈到了AI在三波中展开的影响：基础架构，软件应用程序和业务增长。假设DeepSeek可以按照广告宣传（即更快，更有效，更少的筹码）提供，我们认为下降成本会增加对AI工具的需求，并将AI推向更多的应用和最终市场。公司在AI“选择和铁锹”上花费的钱越少，盈利的公司将购买和部署包括主要的云公司。利基，较小的，服务不足的部门有可能在以前没有的情况下产生正投资回报率。我们还看到了在边缘加速AI的高潜力（想想智能手机，自动系统，包括移动性）。最后，期望资金从大而明显的流动（例如nvidia）是那些以前被认为落后但有可能受到AI优势的人（例如，苹果）和较小的创新竞争对手。仍然有许多未知数，包括实际训练了多少芯片。
基因组学：对教育的影响
2024年1月，基于《基因组学之外的健康报告》（Beyond Health Report），教育部（DFE）与政府科学办公室（GO-Science）共同资助，通过期货采购框架委托IPSOS UK委托英国，以了解基因组学在教育中使用的潜在未来风险和机会。政府科学办公室的《超越健康报告》（政府科学办公室，2022年）强调了两个潜在的问题要探讨。首先，与教育相关领域的基因组测试中不受管制的商业市场的潜在扩展。其次，在出生时基因组筛查的潜在使用以在获得其他数据之前确定其他教育需求；例如，确定患有与特殊教育需求和残疾相关状况的较高风险的儿童（发送）。
对泰国的政策启示
摘要背景：获得高成本抗癌药物是全球尚未解决的问题。专用药物基金既有吸引力又可行。本研究回顾了目前全球实施的专用药物基金，以了解对泰国的政策影响。方法：进行了范围界定审查，以确定目前实施抗癌药物专用基金的国家。我们搜索了 2010 年至 2021 年 5 月的电子数据库 PubMed 和 Embase，2021 年 8 月的 Google 和 Google Scholar，以及截至 2022 年 4 月的政府网站。总结并比较了所确定的国家和泰国的专用基金的结构、管理、成本控制策略和影响。结果：在 218 个国家中，香港、英国和意大利建立了专用抗癌药物基金 (CDF)，主要由其政府资助。英国和意大利的基金在年度预算限制内运作。香港依靠捐赠基金。在英国和意大利，制药公司根据风险分担协议按比例出资以弥补超支，而不需要分担成本。香港根据患者的家庭收入实施费用分摊。英国和意大利采用平行路径，利用同一个药物选择委员会来确定创新药物是属于常规药品福利计划还是专用药物基金。香港采用顺序路径，允许在做出否定决定后考虑将药物纳入专用基金。这些国家使用该基金 5-11 年，进行行政调整以确保可持续性。结论：专用药物基金是改善泰国获得不可报销的高成本药物的有效策略。建议对基金本身和资助药物进行稳健评估，以便政策制定者做出更好的决策。向其他国家学习可以提供有希望的解决方案。健康保险公司需要在提供癌症治疗和整体系统准备之间取得平衡。关键词：专用基金、高成本药物、抗癌药物、全球评论、泰国版权：© 2024 作者；由克尔曼医科大学出版。这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons 署名许可条款发布（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0），允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。引用：Luksameesate P、Nerapusee O、Patikorn C、Anantachoti P。专门用于支持患者获得癌症药物的基金的国际经验范围审查：对泰国的政策影响。Int J Health Policy Manag。2024；13：7768。doi：10.34172/ijhpm.2023.7768
心血管疾病和糖尿病之间共享途径涉及的分子过程 对治疗和预防的影响 对氨基酸水平和认知di 的影响 DNA基本三重态中的短距离电荷传输 精确肿瘤学是年龄的：设计最佳... 通过波长分辨中子成像揭示电池电解质中温度的影响 一种预防妊娠糖尿病史的亚洲妇女预防2型糖尿病的整体方法：可行性研究和飞行员随机对照试验 血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂 - 与肌细胞收缩和心室隔隔发育有关的基因突变，法洛>非伴有四方四边形 呼吸基因治疗的进展
摘要：在世界范围内，糖尿病，抑郁症和焦虑症状已广泛认可为公共健康问题。最近的研究揭示了糖尿病与这两种心理健康状况之间的相互影响的关系，其中每种疾病都会影响其他疾病的过程和结果。营养的作用在预防和治疗抑郁症，焦虑和糖尿病方面起着关键作用。进行了彻底的文献综述，以调查焦虑，抑郁和糖尿病之间的相互影响，包括它们对每种疾病的发育和严重程度的影响。此外，还评估了营养对处于抑郁症，焦虑症，糖尿病和相关并发症的预防和管理的影响。我们的发现表明，诸如抑郁症和焦虑之类的精神障碍会增加患2型糖尿病的风险，并与血糖控制较差，糖尿病相关并发症增加以及更高的死亡率有关。相反，糖尿病也与增加抑郁症和焦虑的风险增加有关。有助于这两种情况之间合并症的生物学，心理和社会因素是复杂而多方面的。因此，对两种疾病的管理的综合方法对于改善患者预后和减轻疾病的整体负担至关重要。应利用营养干预措施来降低焦虑和抑郁症患者患糖尿病的风险，并改善糖尿病患者的心理健康。
对碳实体的影响
使用CO 2注入增强的石油回收（EOR）是有希望的，经济和环境益处是一种积极的气候变化方法。然而，CO 2注射的较低扫描效率仍然是一个挑战。CO 2 -FOAM注射已被提议作为一种补救措施，但其对特定储层的实验室筛查是昂贵且耗时的。在这项研究中，使用机器学习模型来预测CO 2-FOAM洪水期间的石油回收因子（ORF）。四个模型，包括通用回归神经网络（GRNN），具有Levenberg - Marquardt优化（CFNN-LM），具有贝叶斯正则化（CFNN-BR）（CFNN-BR）的级联向前神经网络的级联向前神经网络以及基于实验数据的实验数据，以贝叶斯正则化（CFNN-BR）（CFNN-BR）（CFNN-BR）（CFNN-BR）和极端梯度提升（XGBoost）。结果表明，GRNN模型的表现优于其他模型，总体平均绝对误差为0.059，R 2为0.9999。使用威廉姆斯图对GRNN Model的适用性域进行了验证，并对CO 2 -FOAM洪水项目进行了不确定性分析。这项研究的新颖性在于开发一种基于机器学习的方法，该方法在CO 2-FOAM实验中对ORF进行了准确且具有成本效益的预测。这种方法具有显着减少CO 2 -FOAM注入所需的筛查成本和时间的po态，从而使其成为更可行的碳利用和EOR策略。
人工智能的监管含义...
模型和算法 模型是流程的简化表示，重点关注建模者感兴趣的关键特征。例如，银行可能希望预测借款人拖欠贷款的可能性，或者保险公司可能希望预测保单持有人提出索赔的可能性。这可以通过将一段时间内对结果（借款人违约或不违约，或保单持有人索赔或不索赔）的观察与被认为影响结果的变量联系起来来实现。例如，贷款违约可能被认为取决于借款人的收入、就业和年龄等变量。模型参数（例如模型变量的权重）决定了每个变量如何影响建模结果。可以使用各种算法来估计模型参数的值，这些算法基于模型输入的“训练”数据集（例如，贷款违约/不违约的数据和影响违约的变量）将预测误差降至最低。算法对结果（因变量，例如贷款违约或保险索赔）与解释变量之间关系进行建模的能力因用于模型估计的算法而异。例如，线性回归假设解释变量与结果之间存在线性关系。或者，人工神经网络可以对模型变量和结果之间的几乎任何函数关系进行建模，包括复杂和非线性关系。在最后一步中，可以将估计的模型应用于解释变量的新数据以预测结果。
对模仿、创新和……的影响
模块化作为管理复杂性和设计灵活的组织和技术系统的一种手段，正受到越来越多的关注（Baldwin & Clark，2000；Ethiraj & Levinthal，2004；Thomke & Reinertsen，1998）。人们对模块化组织和产品的兴趣源于了解企业如何在动态环境中更好地竞争的需求（Eisenhardt & Martin，2000；Levinthal，1997；Teece、Pisano & Shuen，1997）。持续的技术变革、变化无常的客户和竞争格局的频繁变化是许多行业的特点（D'Aveni，1994），无论动荡程度与过去相比如何（McNamara & Vaaler，2003），我们都需要了解企业如何在这些环境中取得成功。频繁的变化挑战了战略管理的两个核心概念：持续的竞争优势和独特的能力。如果市场不断变化，企业如何希望建立维持竞争优势的资源和能力？此外，可靠的组织行动需要目标和能力的稳定性（Hannan & Freeman，1984）。如果管理者无法辨别他们的企业应该致力于哪些活动，应该避免哪些活动——也就是说，什么样的活动可以避免？