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Instagram上的香烟产品推广
社交媒体上的抽象背景电子烟促进与美国青年的电子烟使用快速增长相吻合，尤其是随着Juul Pod蒸发器使用的增加。我们检查了Instagram上的商业与Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-jultighte诉讼，以识别用于针对电子烟的连续性用户的营销吸引力；我们绘制了对现有理论营销框架的呼吁，以更好地了解行业策略。方法基于主题标签的关键字规则用于从Instagram应用程序界面收集与JUUL相关的帖子，2018年3月1日至13日。帖子被归类为商业或非商业。使用机器学习方法，关键字算法和人类编码的组合来表征商业帖子中的消息主题。结果关键字过滤器捕获了50 817个相关帖子和41％的商业。在商业职位中，有91％的人包含招聘/基于审判的上诉（例如，可燃的烟草戒烟；产品采样；赠品），有71％的特征是加强/成瘾 - 相关的上诉（例如，忠诚度计划）。没有任何商业信息包含电子烟与戒烟相关的上诉，不到25％的人提到退出可燃烟草作为招聘上诉。结论Instagram帖子以电子烟相关的营销为特色，可以增加对鼓励电子烟试验的有说服力信息的接触，并在易感青年中尤其使用。需要更强有力的法规来防止年轻的社交媒体用户接触社交媒体营销。
具有前向和向后隐私
摘要。动态可搜索的对称加密（DSSE）允许用户将其数据安全外包给云服务器，同时实现有效的搜索和更新。DSSE构造的可验证性属性确保用户不接受恶意服务器的搜索不正确，而故障耐受性的属性也可以保证构造功能正常，即使在客户端的错误查询中，构造功能也正确（例如，将关键字添加到文档中多次添加关键字，从未添加过从未添加过的文档中的关键字）。很少有关于具有易于可验证的DSSE方案的研究，这些方案获得了远期隐私，并且现有的构造都没有实现向后隐私。在本文中，我们旨在设计一种有效的容忍度可验证的DSSE方案，该方案既可以提供向前私有和向后隐私。首先，我们提出了一种称为FVS1的基本耐故障可验证的DSSE方案，该方案可通过更新模式（BPUP）实现向前的隐私和更强的向后隐私。但是，该方案的搜索操作的通信复杂性为O（u），其中u是搜索关键字的更新总数。为了解决此问题，我们提出了以前的DSSE方案的有效变体，称为FVS2，该方案在搜索查询中以O（M + U'）的优化通信复杂性实现了相同的功能。此处m是结果集的大小，u'是在关键字上进行了先前搜索之后查询关键字上进行的更新操作的数量。此改进是以其他信息泄漏为代价的，但它可以确保构造通过链接模式（BPLP）实现向后隐私。
德克萨斯州的人工智能（DIR）.pdf
上下文搜索和检索：人工智能可以超越关键字匹配，了解分析师搜索查询的上下文。然后，它可以从各种来源显示最相关的程序、报告或数据，最大限度地减少筛选不相关信息所浪费的时间。
功能磁共振成像技术在针灸领域的研究现状及趋势——近二十年文献计量分析
结果：2004年至2024年共检索到967篇文献，经筛选后纳入557篇，尽管年度波动较大，但总体呈上升趋势。中国和中国科学院是发表文献最多的国家和机构，其中Tian, J是发表文献最多的作者，Kong, J是同被引频率最高的作者。在同被引文献中，Dhond, RP于2008年发表的文章的同被引频率最高。Evidence-based Complementary and Alternative Medicine是发表文献最多的期刊，而Neuroimage是同被引频率最高的期刊。关键词共现和爆发揭示了主要的研究热点，包括干预方法的多样性、皮质激活、与疼痛相关疾病相关的机制以及脑相关疾病。关键词爆发检测反映了新兴趋势，包括荟萃分析和系统评价、缺血性中风与女性的关系以及轻度认知障碍与预防之间的联系。
学习风格大脑优势和教学技巧
目的：为了改善学习的传递，由于 Covid 19 疫情，人们正在以新的方式审视有效的教学方法。本案例研究的目的是集中研究学生如何很好地掌握和保留他们所学的材料，特别是与大学指定课程“创业基础”相关的材料。设计/方法/方法：在教学过程中应用助记关键词方法。长句子被转换成关键词和简单的公式，以编码和缩写的形式，以便轻松检索句子中的关键点。通过 https://braintest.sommer-sommer.com/en/ 测试工具使用在线平台测试学生的大脑优势。结果：通过检查 SUFO（学生在线反馈）反馈，结果对知识保留产生了重大影响。它表明了该方法的有效性。含义/原创性/价值：关键词方法是一种有用的记忆和保存信息的方法，这是确定的。短语被转换成诱人的、直截了当的公式，信息被编码，以便于检索。
客户支持资源 - IPPS-A - Army.mil
加入 Facebook 群组 1. 前往 Facebook 并搜索 IPPS-A 群组。 https://www.facebook.com/groups/875398305999928 2. 回答所需的会员问题。 3. 成为会员后，在搜索字段中输入关键字或发布问题以获得点对点支持。 4. 在文件选项卡中查看和分享有用的产品。
生成人工智能
由于生成人工智能 (AI-Gen) 的使用既有好处也有风险，因此它对教育管理部门来说是一个挑战。本研究旨在分析 AI-Gen 在教育领域的科学成果。所用方法是对 Web of Science 数据库中的描述性和定量文档进行文献计量分析。VOSviewer 统计程序用于识别关键字集群并创建网络图。本研究的结果确定 2023 年是教育领域 AI-Gen 研究的诞生之年，自那时起共发表了 178 篇论文，其中澳大利亚在研究该主题的国家中名列前茅。ChatGPT 现象成为大多数引用研究的研究重点。该研究包括七个关键字集群，其中重点介绍了与挑战、风险和机遇等术语相关的 IA-Gen 集群。经过讨论，该研究的主要结论表明，需要进一步研究在几个教育阶段的教学过程中使用 AI-Gen，以防止抄袭，并全面了解这项技术作为教育资源。
全球肠道菌群和代谢功能障碍相关的脂肪性肝炎的研究趋势：文献计量学和科学分析的见解
结果：从2014年到2023年，检索了与肠道菌群和土豆泥之间的相互作用有关的4,069个文件。在过去十年中，特别是在美国和中国，年度出版物的数量显着增加。加利福尼亚大学的迭戈分校是最有生产力的机构，而研究人员罗希特·洛姆巴（Rohit Loomba）发表了该领域中最多的论文。Younossi ZM被评为第一位共同引用的作者，也是该领域中高度引用的文章的最大贡献者。胃肠病学和肝病是最常见的专业类别。过去十年中被引用最多的日记是肝病学。关键字爆发分析强调了研究肠道菌群与MASH之间关联的重要性，以及诸如代谢综合征，胰岛素抵抗，内毒素性和肠道细菌过度生长等相关因素。使用共同引用的关键字簇用于说明重要主题，包括肠道渗透性，胰岛素敏感性和肝脏免疫学。最常见的关键字包括胰岛素抵抗，肥胖，营养不良，炎症和氧化应激，这是当前的热点。
在硅硅抑制胰腺脂肪酶
据估计，全球48％的儿童和马来西亚的70％以上的儿童遭受了幼儿龋齿（ECC）。本综述旨在系统地收集有关ECC的研究，并使用文献计量分析确定与IT相关的关键因素。在Scopus数据库中搜索了“幼儿龋齿”的关键字。根据选择标准选择了总共1,984篇文章。作者，国家，文档和关键字分析是使用Vosviewer 1.6.19进行的。美国是ECC研究的主要国家。关键词的文献计量分析表明，根据风险因素进一步对关键字进行了进一步排名。牙科护理是ECC的主要关键因素，其次是微生物组，饮食和社会经济。这种洞察力强调了在预防和管理ECC的背景下的理解和解决与牙科护理实践有关的问题的重点。这是一种多因素病因的疾病。因此，预防可能仍然是前进的最佳方法。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（5）：391-397。 doi：10.47836/mjmhs20.5.45马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（5）：391-397。 doi：10.47836/mjmhs20.5.45
10 年级独立学习作业.xlsx
详细解释为什么您描述的每种系统的 2 个短期和长期影响对特定运动员有益。 商业 完成家庭作业手册作为修订版 学习关键字文档的关键字 应用一系列关键词调查商业并从家庭作业手册中学习并生成报告。