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最初发表于：Mitova，Eliza；新人Blassnig； Strikovic，Edina； Urman，Aleksandra； Hannák，Anikó； de Vreese，Claes H； Esser，Frank（2023）。 n
摘要新闻推荐系统（NRS）正在成为数字媒体景观中普遍存在的一部分。尤其是在政治新闻领域，NRS的采用可能会显着影响新闻分布，进而影响新闻业的工作实践和新闻消费。因此，NRS触及了政治新闻的供应和需求。近年来，对NRS的研究大大增加。然而，该领域仍在供应和需求研究的角度散布。因此，该程序研究评论的贡献是三倍。首先，我们进行了一项范围研究，以回顾有关新闻供应和用户需求方面的学术工作。第二，我们确定未置换的区域。最后，我们从政治传播的角度提出了第五个建议，以供未来的研究。
2024年12月Magnus Larsson Claes gentzel
2024•降低成本计划50 MSEK全面实施•全部生产中的新生产设施•来自Sobeys的90 MSEK的初始顺序是加拿大1级杂货店杂货巨头，50家商店•50个商店的订单•英格兰东部的50 MSEK，来自英格兰东部的East of Engerative of Croppertive of Croppers of Full-Chain Enerver and Order and Orders <120个良好的订单<120个良好的销售<120个良好的销售>降低成本计划50 MSEK全面实施•全部生产中的新生产设施•来自Sobeys的90 MSEK的初始顺序是加拿大1级杂货店杂货巨头，50家商店•50个商店的订单•英格兰东部的50 MSEK，来自英格兰东部的East of Engerative of Croppertive of Croppers of Full-Chain Enerver and Order and Orders <120个良好的订单<120个良好的销售<120个良好的销售>
引用本文：Blaess M，Sommerfeld O，Csuk R，Deigner HP。靶向内溶性酸化和败血症和Sever
败血症和严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）感染及其严重的冠状病毒疾病2019（Covid-19），代表了现代时代的主要医疗挑战。治疗选择是有限的，主要是症状的，部分依赖于抗体和皮质类固醇，而对于SARS-COV-2感染，抗病毒药物remdesivir补充，最近由Molnupivavir，Nirmatrelvir/Ritonavir/Ritonavir/Ritonavir/Ritonavir，Janus kinib和Janus kinib andib andib andib andib andib andibin。败血症和严重的SARS-COV-2感染/COVID-19在病理生理学和促炎性介体的水平上具有许多特征，从而实现了共同的疾病管理策略。成功针对败血症和严重的SARS-COV-2感染/ COVID-19的预后严重程度和死亡率标志物3（PTX3）的新想法；补体（C3/C3A/C3AR和C5/C5A/C5AR轴）;肿瘤坏死因子（TNF）-α，白介素（IL）-1β和IL-6表达； IL-6触发的C5AR受体在血管内皮细胞中的表达；抗炎IL-10的释放仍然缺失。具有溶酶体特征的小分子，例如批准的阿米替林药物，德斯洛拉塔丁，氟氟氧胺，阿塞拉斯汀和ambroxol，已证明了它们在COVID-19的啮齿动物模型或临床试验中的临床益处。但是，它们的确切作用方式仍有待完全阐明。合理的药物重新利用批准的药物或筛查具有实际上溶酶体药理学作用的活性化合物是改善预防和治疗败血症和/或SARS-COV-2感染的主要机会，以及其严重的形式的COVID-19。针对与疾病相关的靶标，例如宿主细胞的病毒感染，脱落类似受体的受体（TLR），促炎性介质的表达，例如TNF-α，IL-1β，IL-1β，IL-6，PTX3，以及补充受体C5AR，强调了与当前的跨性别方法相比的优势。
引用本文：Jakub Olczak、John Pavlopoulos、Jasper Prijs、Frank F A Ijpma、Job N Doornberg、Claes Lundström、Joel Hedlund 和 Max Gordon (2021)：向临床医生和医疗保健利益相关者介绍人工智能、深度学习和机器学习研究：带有指南和临床人工智能研究 (CAIR) 清单提案的入门参考，Acta Orthopaedica，DOI：10.1080/17453674.2021.1918389
机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和人工智能 (AI) 在骨科和其他医学领域变得越来越普遍。人工智能于 1955 年被定义为“制造智能机器的科学与工程”，其中智能是“学习并执行适当技术以解决问题和实现目标的能力，适合不确定、不断变化的世界中的情况”（Manning 2020）。机器学习意味着从数据中学习而不是遵循明确规则的模型和算法。深度学习 (DL) 是一种使用大型多层人工神经网络的 ML 形式。神经网络是受生物网络影响的信息处理计算算法。它们由多层进行通信的“神经元”组成。通过训练神经元如何通信，可以产生解决特定问题的相互作用。DL 是目前最成功和最通用的 ML 方法（Michie 等人1994 年，Manning 2020 年）。计算硬件方面的最新技术突破（如专用图形处理器 [GPU] 和云
Edward H. Glaessgen和Gregory A. Schoeppner的材料最近在NASA和AI
自由形式制造NASA Langley Research Center已成功开发了电子束自由式制造（EBF 3）工艺，这是一种快速的金属沉积工艺，可有效使用各种可焊接合金。EBF 3工艺可用于以层状方式构建复杂的，单位化的部分，尽管更直接的回报是用作制造过程，以添加详细信息，以从简化的铸件和宽容或板块制造的组件中添加详细信息。EBF 3工艺产生的结构金属部分具有与锻造产品形式相当的优势，并且已在迄今为止铝，钛和镍基合金上得到证明。EBF 3工艺将金属线原料引入了熔融池中，该池是在真空环境中使用聚焦电子束创建和维持的。在真空中操作可确保清洁的过程环境，并消除了对易于屏蔽气体的需求。