呼吸道疾病患者将来可能会收到短信,以提醒他们空气质量差的时期,例如在阴霾或其他极端天气状况下,可能会引发过敏性反应或呼吸攻击。随着气候变化的影响,这些文本消息将是基于天气转变的全国性哮喘和哮喘和年龄阻塞性肺疾病(COPD)的全国性前铸造工具的一部分,该工具可能会触发此类患者的反应。“使用工具和警报系统,患者及其护理人员可以采取必要的主动措施来减少暴露,从而降低不必要的医院利用,”坦Tan Tock Seng医院的呼吸和重症监护医学高级研究员John Abisheganaden说。这样的系统是由Nanyang Technological University的Lee Kong Chian医学院(LKCMedicine)的研究中心领导的有关呼吸健康新研究计划中正在研究的五个领域之一。该计划 - 由学术呼吸道肺部疾病率领(TA-
b“由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议会考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于影响个别公司的因素以及经济或政治条件的变化,股票证券的价格可能会迅速或不可预测地波动。这些价格变动可能会导致您的投资损失。公司不保证会宣布、继续支付或增加股息。综合指数综合指数包括根据重点股息增长策略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该策略旨在通过主要投资具有提高股息历史的美国公司来实现长期资本增长。指数管理账户收取费用会降低其表现:指数则不会。您不能直接投资指数。标准普尔 500 指数是一个非管理指数,通常代表美国股市大公司的表现。指数水平以总回报美元计算。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股列出的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。列出的持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算,不包括使用衍生品头寸(如适用)。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估算股票价值。
b"由于四舍五入,总值可能不等于 100%。本文件是一般性沟通,仅供参考。它本质上是教育性的,并非旨在推荐任何特定的投资产品、策略、计划功能或其他目的。使用的任何示例都是通用的、假设的,仅供说明之用。在做出任何投资或财务决策之前,投资者应向个人财务、法律、税务和其他专业人士寻求个性化建议,这些建议考虑到投资者自身情况的所有具体事实和情况。风险摘要以下风险可能导致该策略的投资组合亏损或表现不如其他投资。由于一些海外市场的政治和经济不稳定,国际投资具有更大的风险和更大的波动性。美国以外的货币汇率变化和不同的会计和税收政策可能会影响回报。综合综合包括根据创新者战略投资的所有可自由支配的独立管理账户。该战略旨在通过投资旨在有效推动创新的公司来实现长期总回报,这些公司通过投资研发来实现更高的增长和盈利能力。综合指数的起始日期为 2022 年 12 月 1 日。综合指数的创建日期为 2022 年 11 月 7 日。指数管理账户收取费用会降低其绩效:指数则不会。您不能直接投资指数。罗素 1000 指数是一个非管理指数,用于衡量罗素 3000 指数中 1,000 家最大公司(按市值计算)的表现。过去的表现并不能保证未来的结果。前十大持股所列的前十大持股仅反映该策略的长期投资。不包括短期投资。持股可能会发生变化。所列持股不应被视为购买或出售特定证券的建议。每种证券均按策略中持有的证券总市值的百分比计算,不包括衍生品头寸的使用(如适用)。投资组合分析定义市盈率是每股收益乘以该数字以估计股票的价值。”
这项实证研究评估了开发机器学习模型的潜力,以仅使用自我报告的调查数据来识别口腔健康状况不佳的儿童和青少年。这样的模型可以启用可扩展且具有成本效益的筛查和针对性的相互作用,从而优化有限的资源以改善口腔健康结果。要训练和测试模型,我们使用了来自葡萄牙市立学校的2,133名学生的数据。口腔健康差(因变量)被定义为具有落叶牙齿(DMFT)的腐烂,错过和填充的牙齿指数(DMFT)或恒定牙齿(DMFT)(DMFT)高于专家定义的阈值(DMFT/DMFT 3或4)。调查提供了有关学生口腔健康习惯,知识,信念以及食物和体育锻炼习惯的信息,这些习惯是自变量。logistic回归模型,其通过低变化过滤和递归功能消除选择的变量优于基于Precision@k Metric的复杂机器学习算法训练的各种培训,但在识别患有较差口服健康的学生方面,也进行了随机选择和基于专家规则的模型。与类似的方法和模型相比,提出的模型可以天生可以解释,广泛适用,可以弥补其较低的性能(曲线下的面积= 0.64-0.70)。这项研究是口腔保健中为数不多的分类模型审核的人之一。审核表现出与人口统计学因素(例如年龄和社会援助状况)有关的潜在偏见。解决这些偏见而没有显着损害模型性能仍然是一个挑战。结果证实了基于调查的机器学习模型来识别口腔健康差的个体的可行性,但是在现场试验中需要进一步验证这种方法和试点测试。
表皮生长因子受体(EGFR)属于受体酪氨酸激酶家族,该家族被其配体的表皮类似生长因子(EGF)激活。配体 - 受体相互作用导致激活与细胞增殖和存活相关的几种信号通路,例如PI3K/AKT/MTOR,JAK/STAT和MAPK(W. S. Wang等,2007)。均与各种类型的癌症有关。包括HNSCC(Krohn等,2011)。通过认为,受体中的表达水平和突变被认为是癌症患者的主要预后标记,EGFR在癌症中的作用很明显(Y. Wang等,2014)。在HNSCC患者中,80-90%的病例表明其同队中的受体表达或某种突变,据报道会影响患者通常对预后不良的总体存活和不含进展的生存率(Nair等,2022)。
性和生殖健康与权利(SRHR)旨在通过安全的性经验,生殖自主权和保护基于性别的暴力来提高生活质量。然而,孟加拉国等低收入和中等收入国家的现有SRHR研究和干预措施主要关注妇女,通常低估了男性,并忽略了已婚夫妇所面临的细微差别上下文问题。这项研究通过检查孟加拉国农村和贫困城市地区的新婚夫妇中的SRHR动态来填补这一空白,尤其是专注于婚姻满意度,享受生育能力和生育后的适应机制。在2021年11月至2025年3月的ICDDR管理的四个健康和人口监视系统(HDSS)中采用了预期的队列设计(HDSS),数据收集于2022年12月。在2011年新婚夫妇中,有666人遇到了资格秘密(已婚6个月,初婚,没有怀孕史)。派遣者将在两年期间进行六次定量访谈。此外,对22对夫妇进行了44次深入的定性访谈。人口统计数据表明,丈夫中有很大一部分(农村地区的67.3%,贫困城市地区的71.8%)年龄在20-29岁之间,而大多数妻子(农村地区为67.9%,贫困城市地区的84.8%)是青少年。教育水平各不相同,贫穷的城市丈夫比例较高,缺乏与农村同行相匹配的正规教育(7.2%比3.0%),而妻子之间没有观察到显着差异(0.6%vs 1.0%)。与贫困城市地区(50%)相比,在农村夫妇中安排的婚姻更为普遍(80%)。此外,贫穷的城市参与者往往比农村参与者结婚,而贫穷的城市妻子比农村妻子早(60.4%vs 39.7%)结婚。这项开创性的研究为孟加拉国新婚夫妇的SRHR需求提供了宝贵的见解。这些发现将有助于设计旨在改善SRHR
任何经济体的规模和表现通常以其国内生产总值 (GDP) 来衡量,即一段时间内经济体的商品和服务总产量 (世界银行,2023 年)。在过去四年中,由于新冠疫情、俄乌战争、巴以冲突以及大多数发达经济体的货币政策收紧,全球经济表现低迷 (肯尼亚国家统计局,2021 年;世界银行,2023 年;Onsomu、Munga 和 Nyabaro,2021 年)。例如,2023 年全球实际 GDP 增长率估计为 3.1%,低于 2022 年的 3.5% (肯尼亚国家统计局,2024 年)。同样,撒哈拉以南非洲地区 2023 年的实际 GDP 增长率从 2022 年的 4.0% 下降至 3.3%。
分裂(口腔外科,预防牙齿和假体的区别)额外学位:2018年,达瓦德(Dharwad)SDM学院(SDM College)的法医牙托奖学金,自2020年9月以来,从萨尔达大学(Sharda University)攻读牙科科学学院的博士学位(正畸)。Memberships and portfolio Life Member: Indian Orthodontic Society (LM-1537) Life Member: Indian Society of Dental Research (ISDR) (LM1024) Member: National Academy of Medical Sciences (NAMS) Member: International Association of Dental Research (2015-16, 2020-21) Member ID:791586) Executive member : Indo Pacific Association of Forensic Odontology 2020-21, 2021-22,2022-23,2023-24(LM 192),IAFO(国际法医牙现代学协会)编辑-In-Chief :: Indo Pacific forensic Odontology Association 2023-24,2024-24,2024-25,2025,2025-26,2025-26,2026-27
无线传感器网络(WSN)在过去几十年中已经显着发展,成为监视和控制各种应用程序的重要组成部分,例如环境传感,医疗保健和工业自动化。传统上,WSN依靠静态路由协议,这些协议不能很好地适应网络条件的变化,从而导致了诸如交通拥堵,能源效率低下和整体网络绩效之类的问题。这些系统使用固定的路由路径进行数据传输,通常会导致网络上的负载分布不平衡,从而降低了传感器的寿命和性能。传统WSN系统的主要缺点是他们无法处理流量或网络条件的动态变化,例如节点故障,能量耗尽或环境破坏。这会导致效率低下的路由,不必要的数据重传和增加功耗。此外,大多数常规的WSN不能很好地支持可扩展性,因此很难随着网络的增长而保持最佳性能。此外,传统的路由方法通常依赖于单个路径,如果路径变得不可用或拥挤,则增加数据丢失的风险。该系统解决的问题是需要一种更适应性和高效的路由机制,该机制可以处理网络中的动态变化,同时确保负载平衡和容错性。这项研究的动机是提高WSN的可靠性,能源效率和可扩展性,尤其是在传统方法无法有效执行的大规模网络的背景下。所提出的系统旨在将软件定义的网络(SDN)与WSN集成,以启用动态负载平衡和多路径路由。SDN允许对路由路径进行集中控制和实时适应,提供提高的灵活性,更好的交通管理和增强的容错性。通过动态调整路线并平衡整个网络的负载,该系统试图克服传统方法的局限性,并确保在各种WSN应用程序中的最佳性能。
用于自动文本评分(ATS)的生成语言模型(GLM)的抽象当前研究几乎专注于通过应用程序编程接口(API)查询专有模型。然而,这种做法引发了透明度和安全性的问题,这些方法几乎没有效率或可定制性的方式。随着较小的开源型号的最新扩散,可以选择使用配备适度的消费级硬件的计算机来探索GLM,也就是说,对于“ GPU差”。在这项研究中,我们分析了用于ATS的开源,小规模GLM的性能和效率。结果表明,经过微调时,少量的开源GLM的表现要比大量专有GLMS,但没有最先进的性能。除了ATS外,我们还采取了一些小步骤来分析模型通过促使GLM解释其分数来生成反馈的能力。模型生成的反馈表现出了希望,但需要更严格的评估,重点是目标用例。