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SGLT-2抑制剂具有潜在的稀有副作用，也称为Fournier的坏疽。该药物用于治疗2型糖尿病，CHR
研究发现，有一些非常罕见但重要的副作用在服用这些药物的患者中似乎更为常见。您应该意识到这些潜在的副作用，就好像它们没有尽早确定一样，它们可能非常危险和威胁生命。这是什么副作用？极为罕见，但威胁生命的细菌感染在生殖区域周围的肌肉，神经，脂肪和血管周围的皮肤下的细菌感染。这是一种罕见的严重感染，称为会阴的坏死性筋膜炎（坏死意义：身体组织死亡或由于缺乏血液流动或细菌感染而死亡。在这种情况下，包括睾丸，阴茎和阴部，这是阴囊和肛门之间的区域；或女性的肛门和外阴之间的区域也称为Fournier的坏疽。如果延迟治疗可能是致命的。如果您有任何这些症状，请立即联系医学专家，例如医生或护士，即使您的血糖接近正常。如果您的GP练习已关闭，请通过拨打111致电NHS 111服务，以获取更多建议。告诉他们您担心上述条件之一。停止这种药物，直到您获得进一步的医疗建议。这些副作用有多常见？Fournier的坏疽可能发生在没有糖尿病的人中，但在糖尿病患者中更常见。估计在用SGLT-2抑制剂治疗的100,000名患者中约有1个发生。我应该寻找什么？如果我正在接受大手术怎么办？大多数Fournier的坏疽病例发生在男性中，但是在接受SGLT2抑制剂治疗的患者中，女性也可能发生。以下症状可能表明fournier的坏疽：生殖器的压痛，发红或肿胀或从生殖器到直肠的区域，并且发烧超过100.4 F（38c）或一般不适的感觉。这些症状可能会迅速恶化，因此立即寻求治疗很重要。请在手术前24小时停止这种药物。仅在您完全移动并正常饮食后重新启动。如果我感到不适，我的医生或护士会做什么？您将进行手指刺血测试，以测试血液中葡萄糖和酮（脂肪的分解产物）的量。如果酮的水平很高，则可能需要医院治疗。如果怀疑Fournier的坏疽，您需要在必要时进行广谱抗生素和手术清创术的及时医院治疗。
未知癌症的分子诊断和现场特异性治疗：重要的里程碑
未知的原发性（杯） - EI，转移性癌症的癌症，尽管有足够的检查，但在临床上无法检测到的转移性癌症，这对患者和医生构成了数十年的艰巨挑战。1,2转移性癌症的治疗传统上是基于主要部位的。杯子患者伴有临床病理学特征，暗示原发性肿瘤的患者在相应治疗时会产生良好的预后。1名不利杯子的患者占经验化学疗法的约80％的病例，没有经验化学疗法治疗。在活检中进行的3个基因表达分析（GEP）经常可以诊断为假定的原始。1,3基于GEP的站点特异性疗法在前瞻性的单臂和回顾性研究中表现出了令人鼓舞的结果，特别是对于分子诊断的反应性癌症类型。2,4-6然而，与标准的经验化疗相比，随后的不利杯子随后的随机试验并未显示出GEP指导的特定于特异性疗法的优势。7,8这些试验是在针对许多不同的转移性癌症（尤其是分子引导疗法（MGT）和免疫疗法的大大改善疗法出现之前进行的。更重要的是，这些研究对分子预测的初选的预测过多，预期的预后不良，对于许多患者而言，特异性疗法类似于经验化学疗法。
特定于现场的治疗，以90基因表达测定法与未知癌症患者的经验化疗为指导（Fudan Cup-001）：一项随机对照试验
医学肿瘤学系（X Liu MD，X Zhang MD，S Jiang MD，J Cao MD，J Cao MD，Z Luo MD，X Hu MD Phd教授，癌症预防系（M MO MM），病理学系（Q Wang MD，Ya Wang MM，Ya Wang MM，X Zhou MD）妇科肿瘤学系（H Yang MD PhD教授），乳房外科系（Y Hou MD），肌肉骨骼外科系（Y Chen MD教授），辐射肿瘤学（X LU MD），头部和颈部外科部（YU WANG MD），干预部（Yu Wang MD），干预部门（Wang MD），介绍部门（WANG MD），w li li li MD MD，ULTER（WANG MD）内窥镜检查（X Yang MD，K Chen MD）和综合肿瘤学系（Y SUN MSC），中国上海福丹大学上海癌症中心；上海上海上海大学肿瘤学系，中国上海（X Liu，X Zhang，S Jiang，M MO，M MO，M MO，Q Wang，Ya Wang，L Zhou，L Zhou，S Hu，S Hu，H Yang，Y Hou，Y Hou，Y Hou，Y Chen，Y Chen，X Lu，X Lu，Yu Wang，Yu Wang，Yu Wang，W Li，W Li Li Li Li，C Chand，Prof C Chand，
体验学习——适合探索未知的人工智能框架
1 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京 摘要 ：针对观察新对象、掌握新技能的问题，提出了一种新的机器学习框架——经验学习（EL），可应用于探索未知领域的人工智能机器人（AIR）。与传统方法不同，在模型训练之前不需要准备大量的训练样本集。而是通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受人类早期学习行为的启发。通过不断的观察和尝试，经验链不断更新，并逐渐收敛到研究对象的实际输出概率。当前经验单元作为EL判断的依据，过去的经验可以通过遗忘系数丢弃。通过两个简单的例子说明了该框架的应用方式。猫狗生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验证明了该方法能够学习新技能并有效减轻随机干扰。通过比较，分析了所提方法与相关算法的异同。最终，该方法在使人工智能系统能够研究和探索未知领域方面具有价值。关键词：经验学习，自我探索算法，无先验数据算法，人工智能框架
经验学习 - 一个适合探索未知
1仪器科学和光学学院 - 北京信息科学技术大学，北京，中国摘要：一个新颖的机器学习框架 - 经验学习（EL），用于观察新对象和掌握新技能，通常可以应用于探索未知的人工智能机器人（空中）。与传统方法不同，不必在模型培训之前准备大型培训样本。取而代之的是，通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受早期人类学习行为启发的。通过连续观察和尝试，经验链被更新，并逐渐收敛于研究对象的实际输出概率。当前的经验单元是EL判断的基础，而过去的经验可以使用忘记系数丢弃。使用两个简单示例说明了此框架的应用模式。猫和狗的生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验展示了这种方法学习新技能并有效减轻随机干扰的能力。比较，分析了所提出的方法与相关算法之间的相似性和差异。最终，这种方法证明在使人工智能系统能够研究和探索未知领土方面有价值。关键字：经验学习，自我 - 探索算法，否 - 先验 - 数据算法，人工智能框架
语义信念行为图：在未知环境中启用自主机器人检查
摘要 - 本文解决了在复杂且未知环境中自动机器人检查的问题。即使面对感知不确定性和对环境的先验知识，这种能力对于各种现实世界中的有效和精确检查至关重要。现有的实际自主检查方法典型地依赖于预定义的目标和路点，并且通常无法适应动态或未知设置。在本文中，我们介绍了语义信念行为图（SB2G）框架，作为一种新的语义意识自主机器人检查的方法。sb2g使用行为节点为机器人生成控制策略，该行为节点封装了设计用于检查不同类别对象的各种基于语义的策略。我们设计了一种主动的语义搜索行为，以指导机器人定位对象进行检查，同时降低语义信息不确定性。SB2G中的边缘编码这些行为之间的过渡。我们使用腿部机器人平台通过模拟和现实世界的城市检查来验证我们的方法。我们的结果表明，SB2G实现了更有效的检查政策，表现出与人类经营的检查相当的性能。
聊天机器人已知任何个人prakriti（表型）
摘要：“ Ayurbot”应用程序是一种开创性的工具，旨在根据用户输入来确定个人的阿育吠陀Prakriti（表型），为健康，生活方式和饮食调整提供个性化建议。植根于阿育吠陀的古老智慧，该智慧将Vata，pitta和kapha视为影响一个人的prakriti的主要dosha类型，这是传统知识与现代技术之间的桥梁。Ayurbot的用户界面旨在直观且用户友好，通过全面的问卷调查指导用户，该问卷考虑了其物理属性，行为倾向和其他印度草药指标的各个方面。该问卷对于构成应用程序核心的“ Prakriti确定”模块至关重要。“ Prakriti确定”模块利用复杂的阿育吠陀算法来分析用户响应并准确识别主要的dosha和总体prakriti类型。此分析构成了Ayurbot提供的个性化建议的基础。Ayurbot的关键特征之一是它能够根据用户的Prakriti为健康，生活方式和饮食调整提供量身定制的建议。这些建议来自阿育吠陀知识的丰富存储库，旨在促进整体福祉。Ayurbot的模块化代码库确保可扩展性和可维护性，从而允许无缝更新和增强。这确保了Ayurbot仍然是一种尖端工具，随着技术和印度草药研究的进步，它继续发展。总而言之，“ Ayurbot”的应用代表了古老的智慧和现代技术的融合，使个人通过根据Ayurveda的原则提供个性化的见解和建议来授权个人负责其健康和福祉。
攻克淋巴瘤的未知领域
4 月 15 日星期一，淋巴瘤研究基金会的捐赠者和支持者在佛罗里达州迈阿密海滩的 La Gorce 乡村俱乐部开球，参加首届 2024 年南佛罗里达高尔夫邀请赛。高尔夫球手们在由高尔夫巨星杰克·尼克劳斯设计的美国最独特的私人高尔夫俱乐部之一测试他们的技能，以治疗血癌。活动筹集了超过 33 万美元以支持基金会的使命，上午的高尔夫锦标赛结束后还举行了鸡尾酒会和颁奖招待会。活动由基金会董事会秘书 Leigh Olson 和基金会科学顾问委员会成员 John Leonard 博士主持。基金会大使 Chris Gorelik 也在活动上致辞。
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阿迪朗达克公园代理机构项目ID 2023-007 2024年5月15日Aaron Ziemann rpcomments@apa.ny.gov Dear Sir，我绝对反对在乔治湖使用化学除草剂procellacor。我不需要从网站上复制和粘贴，这些网站陈述了为什么不允许这种除草剂在乔治湖中使用的所有事实，而没有更明显的证据表明其环境影响。您可以在乔治湖协会和乔治湖水饲养员网站上找到这些事实。我和我的家人在乔治湖上拥有2所房屋，我们在那里住了2代。我们喝水，依靠这个湖泊，以生存几代人。我们的房屋直接从绵羊草甸湾对面，可能会通过使用尚未经过充分测试的除草剂来确定它可能对该湖产生的不可逆影响，从而可能造成无法弥补的环境伤害。乔治湖公园委员会曾与上面陈述的其他两个团体一起保护该湖泊，但显然他们已经失去了所有理由，如果允许使用这种除草剂前进，可能会对活湖造成毁灭性的伤害。对于为什么LGPC迫使耗资60,000美元至100,000美元的房主迫使新的化粪池系统法规迫使其他旨在保护湖泊的检查，但允许该项目继续进行其他检查，而没有对书籍进行更多的研究，这是值得怀疑的。被迫花费这么多的钱来保护我们的湖泊并保护我们房屋的价值，然后威胁我们试图保护的湖泊的定义是精神错乱的定义。停止将Procellacor放在乔治湖的计划中。如果乔治湖公园委员会花了更多的时间和金钱，将船只远离湖上，这使我们今天不会在这里。传统的与摩天半径作斗争的方法一直在起作用。为什么有人知道危险的人会在原始的湖泊中杀死农药！我的朋友，家人和邻居每天都在保护我们的湖泊，而科学和测试并未证明这是安全的行动。请支持和保护我们的美国湖女王，这是美国仅有的两个。恭敬，
在具有部分知名语义的环境中的奖励机和政策联合学习
我们研究了由奖励机器编码的任务的加强学习问题。在环境中的一组属性（称为原子命题）中定义任务，并由布尔变量代表。文献中常用的一个不切实际的假设是，这些命题的真实价值是准确的。在实际情况下，这些真实价值观尚不确定，因为它们来自不完美的传感器。同时，奖励机可以很难明确地建模，尤其是当它们编码复杂的任务时。我们开发了一种增强学习算法，该算法会渗透到奖励机器，该奖励机器在学习如何执行它的同时编码了基本任务，尽管命题的真实价值是不确定的。为了解决此类不确定性，该算法对原子命题的真实价值保持了概率估计；它根据环境探索到达的新感官测量结果来更新此估算。另外，该算法维护了一个假设奖励机，该奖励机是对编码要学习的任务的奖励机器的估计。在代理商探索环境时，该算法根据获得的奖励和原子命题的真实价值的奖励和提议来更新假设奖励机。最后，该算法对假设奖励机的状态使用Q学习过程来确定完成任务的最佳策略。我们证明，该算法成功地侵入了奖励机，并渐近地学习完成各自任务的政策。