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基层医疗机构中虫媒病毒的监测与媒介控制
人工智能 (AI) 具有通过改善临床实践和患者治疗效果来彻底改变医疗保健的巨大潜力。本研究探索了人工智能在医疗保健中的整合，重点关注机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方法，这些方法能够从复杂的医学成像和临床数据中提取有价值的见解。通过全面的文献综述，该研究强调了人工智能在诊断、治疗计划和预测患者治疗效果方面的实际应用。此外，研究还研究了道德问题、数据隐私和法律框架，强调了负责任地使用人工智能在医疗保健中的重要性。研究结果表明，人工智能能够提高诊断准确性、简化管理任务并优化资源分配，从而实现个性化治疗和更高效的医疗保健管理。然而，挑战仍然存在，包括数据质量、算法透明度和道德问题，必须解决这些问题才能确保安全有效地部署人工智能。持续的研究、医疗保健专业人员和人工智能专家之间的合作以及制定强有力的监管框架对于最大限度地发挥人工智能的优势同时最大限度地降低风险至关重要。这项研究强调了人工智能在医疗保健领域的变革潜力，并强调需要采取多学科方法来解决其广泛采用所涉及的伦理和监管复杂性。
接受...治疗的大鼠肝细胞水平发生改变
A. MARCOS、E. MUÑOZ-MARTINEZ、MT UNZAGA、J. L REY DE VIÑAS 和 G. VARELA。《蛋白质-热量缺乏的大鼠肝细胞变化》。Rev. esp. Fisiol.，40，165-170，1984 年。研究了低蛋白质-热量饮食（限制饮食）对 Wistar 大鼠肝脏细胞生长和 RNA 代谢的影响。实验进行了 30 天，并与营养良好的组（10% 蛋白质，对照组）进行了比较。营养不良大鼠的肝重和肝蛋白显著下降。DNA 率和细胞核数量均未改变。但是，蛋白质/DNA 和肝重/细胞核数量比率下降，导致萎缩现象。但是，DNase 比活性没有改变。缺乏该物质的大鼠肝脏 RNA 含量和 RNase 活性均下降。蛋白质合成能力（RNA/蛋白质）没有变化。这些结果表明，限制饮食会导致肝细胞体积减小，从而导致 RNA 转化率降低。
评估来自Tamanrasset（南阿尔及利亚南部）的Myrtus Nivellei精油的降糖和抗菌活性
糖尿病诱导：过夜快速（食物剥夺16小时而不是水）后，通过腹膜内注射以55 mg/kg体重的剂量制备的STZ溶液在大鼠中诱导糖尿病，该溶液的体重为55 mg/kg，这是2 ml/kg的体积2 ml/kg，等于0.49±0.49±0.02 ml circcim cripcion the Brough the Brough the Brough the Brovey the Brough the Brove的量。非糖尿病组的大鼠接受了相同体积的0.1 m柠檬酸钠缓冲液pH 4.5腹膜内的[11，12]。注射后，将水瓶用含有5％葡萄糖溶液的瓶子代替24小时，以克服由于胰腺β细胞的破坏而导致STZ诱导的低血糖，并大量胰岛素释放[11，12]。血糖测量：注射STZ后48小时（糖尿病发育时间），通过使用葡萄糖测量空腹血糖水平，在STZ大鼠中确认糖尿病。只有血液
实验方法识别注意力水平......
概括。学生在学校环境中的注意力水平与人体的不同生理变量有关。与注意力水平相关的生理信号（如脑电波、心率等）的研究近年来取得了巨大进展。本文介绍了一种实时定量测量注意力的系统的开发。判断用户注意力水平的感知变量是：β脑波和描述学生身体姿势的两个角度。通过数学分析寻求从脑电波获得的注意力百分比与从身体姿势获得的角度之间的相关性。得出的相关系数表明，身体姿势可以被视为影响学生注意力水平的一个参数。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测