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
背景:儿童呼吸系统疾病是一个必须解决的问题,因为它对儿童的长期发育和健康有重大影响。肺结核和肺炎是儿童常常患的疾病。出现的症状之一是呼吸急促。儿童呼吸困难可能是由于分泌物积聚、无法自主排出分泌物以及咳嗽反射弱引起的。减轻呼吸困难的一种疗法是薄荷芳香疗法,薄荷中的成分会放松支气管,使呼吸更加顺畅。目的:描述在儿童气道清除功能不全的护理及薄荷芳香疗法的应用方面实施护理实践的效果。方法:本文采用的方法是定性描述,采用案例研究方法并回顾有关薄荷芳香疗法的期刊。结果:根据对3例管理患者的评估结果,3例管理患者均出现呼吸困难、无法咳嗽和发烧等症状。提出的主要护理问题是气道清除无效的主要护理问题。提供的干预措施包括通过监测呼吸模式进行气道管理、监测痰液产生以及协作提供药物和非药物治疗。提供的非药物治疗方法是进行薄荷芳香疗法,持续 3 天,每次给药时间为 15 分钟。结论:对3例患者实施薄荷芳香疗法,可以减少呼吸频率,降低辅助呼吸肌,减少痰液的产生。关键词:儿童、芳香疗法、薄荷、肺炎、肺结核 参考书目:34 (2015-2024)
6.1. 波兰波兹南市第一波 COVID-19 疫情后抗 SARS-CoV-2 抗体的流行情况。...................................................................................................................................... 25
奇异果藤蔓衰落综合征(KVD)的特征是严重的根系障碍,导致冠层不可逆地枯萎。植物通常会因第一个地上症状的出现而迅速崩溃,即使在接下来的季节也没有恢复。自2012年首次爆发以来,综合征在意大利的不同领域(意大利的不同地区)一直对奇异果产量产生负面影响。迄今为止,尚未找到一个独特的,常见的因果因素,综合征称为多因素。在本文中,我们研究了与在三种不同的地下矩阵/隔室(土壤,根际和根)中开发KVD相关的整个生物群落(真菌,细菌和Oomycetes)。采样。要解决综合征的多因素性质,并研究了非生物因素在塑造这些群落中的潜在作用,还对土壤进行了物理化学分析。这项研究调查了组成微生物组以及生物和非生物因素之间的分类群体之间的关联。营养不良被认为是塑造KVD微生物群落的驾驶事件。从这项研究中获得的结果突出了卵属植物属的作用,这主要导致了卵菌的组成,尽管它也存在于健康的基质中。与KVD相关的根际群落是由不植物过程驱动的。细菌和真菌群落都导致属的丰富度高,并且与采样位点和基质高度相关,并强调了多个位置在地理上和空间上采样的重要性。此外,对患病的根际对关联网络的分析表明,存在潜在的跨王朝竞争,这是腐生,卵形和细菌之间植物来源碳的潜在竞争。
摘要候选PEVATRON MGRO J1908 + 06,显示了超过100 tev的硬光谱,是银河平面中最特殊的射线源之一。其复杂的形态和一些可能与非常高的能量(VHE)发射区域相关的可能对应物,无法区分-Ray发射的辐射性和缓慢性。在本文中,我们说明了MGRO J1908 + 06的新的多波长分析,目的是阐明其性质及其超高能量发射的起源。我们对12个CO和13 CO分子线发射进行了分析,证明存在与源区域空间相关的密集分子云的存在。我们还分析了10 GEV和1 tev nding具有硬光谱的对应物之间的12年fermi -large区域望远镜(LAT)数据(1.6)。我们对XMM – Newton数据的重新分析使我们能够对此来源对X射线UX进行更严格的约束。我们证明,一个加速器无法解释整个多波长度数据集,无论它是加速质子还是电子,但是需要一个两区模型来解释MGRO J1908 + 06。VHE发射似乎很可能是由PSR J1907 + 0602在南部地区提供的TEV脉冲星风星云,以及北部地区的Supernova Remnant G40.5 0.5与分子云之间的相互作用。
bud ad aki,S.,Kocevakomleni®,D.,Lukinacčić,J. KožUu ul,Ž。 div>(2014)。 div>
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妊娠期糖尿病 (GDM) 是指妊娠期间新发或首次确诊的糖耐量异常。据报道,全球 12.8% 的孕妇患有 GDM,在中国 GDM 的发病率已达 14.8%,且呈上升趋势 (1)。妊娠期高血压疾病 (HDP) 是一组以妊娠期间血压升高为特征的母体疾病,包括妊娠期高血压、子痫前期和子痫。据报道,全球 HDP 的患病率为 4.6% 至 13.1% (2),在中国孕妇中约为 5% 至 10% (3)。GDM 和 HDP 均与不良出生结局的风险相关,包括新生儿出生体重、早产 (PTB)、前置胎盘、胎膜早破和胎盘早剥。 GDM 的长期并发症包括母亲和后代的肥胖、糖尿病和心血管疾病。HDP 会增加未来冠状动脉疾病和慢性肾脏疾病的风险。GDM 和 HDP 都是妊娠期最常见的并发症。近年来,GDM 和 HDP 的患病率迅速上升。同时患有这两种疾病的孕妇对临床管理提出了巨大的挑战。先前的研究表明 GDM 和 HDP 密切相关,患有 GDM 的女性患高血压和先兆子痫的风险显著增加(4)。GDM 和 HDP 共病可能会进一步增加不良出生结局的风险。然而,先前的研究大多调查了只有其中一种疾病对不良结局的影响。关于 GDM 和 HDP 共病的研究很少,它们之间的相互作用尚不清楚。单一疾病的 GDM 或 HDP 与不良结局之间的关系已经得到充分证实。 GDM 与巨大儿、先兆子痫、低体重出生儿、产伤(肩难产)、呼吸窘迫、剖宫产、新生儿重症监护病房(NICU)和胎儿死亡等不良结局相关(5,6)。HDP 增加早产、死产、小于胎龄儿(SGA)和低体重出生儿的风险(3,7)。PE 显著增加胎盘早剥的风险(8)。研究表明,对于 GDM 合并 PE 的孕妇,妊娠期体重增加过多(GWG)会更明显地增加早产和大于胎龄儿(LGA)的风险(9),并且其 PE 严重程度与 SGA 呈正相关(10),这表明 GDM HDP 的共病可能会对不良出生结局产生显著影响。另一项研究表明糖尿病合并高血压显著增加早产发生率,但该研究中的是慢性糖尿病而非妊娠期糖尿病(11)。英国的一项研究表明妊娠期糖尿病合并妊娠期高血压显著增加LGA和剖宫产的发生率
摘要当前,大多数本体论都是手动创建的,这是耗时且劳动力密集的。同时,大型语言模型(LLM)的高级功能已被证明在各个领域中有益,从而显着提高了文本处理和文本生成的效率。因此,本文着重于将LLMS用于本体学习。它使用手动本体构建方法作为促进本体学习LLM的基础。所提出的方法基于检索增强产生(RAG),并将其传递给LLM的查询基于手动本体论方法 - Lite本体论。已经对LLM的两种不同变体进行了实验,它们都以不同程度的程度证明了本体学学习的能力。这种方法显示了使用LLMS(半)自动化本体学习学习的方向的有希望的初始结果,并使没有先前领域专业知识的人的本体论施工过程更容易。最终的本体论是由域专家评估的,并根据定义的标准对其进行了排名。基于评估结果,最终的本体论可以用作基本版本,但是它需要域专家的进一步微调以确保其准确性和完整性。
