XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempree
对T细胞免疫在先兆子痫中的作用的全面审查
前启示性（PE）是妊娠20周后发生的产科疾病。它被认为是“伟大的产科综合症”之一，主要有助于孕产妇的发病率和死亡率。PE与一系列免疫疾病有关，包括TH2细胞上的T助手（Th）1的优势以及TH17和T调节细胞（Tregs）的不平衡水平。在怀孕期间，T细胞在参与妊娠并发症（例如PE）的同时，保护胎盘免疫排斥和辅助胚胎植入。促进同种抗原特异性细胞是PE的潜在预防和治疗策略。但是，确保母亲和婴儿的安全至关重要，因为生殖和产科疾病的风险收益比与构成威胁生命的风险的免疫疾病的风险相比显着不同。在这篇综述中，我们系统地总结了T细胞免疫在外周血，生殖组织以及PE患者的母亲狂热界面中的作用。此外，对靶向PE中T细胞免疫的最新治疗方法进行了严格评估。
理解遗传学：练习香蕉的DNA提取
工作是在教育机构公民学院的教学居住计划中经验丰富的香蕉DNA提取的实践经验的报告 - 军事教授colares，高中一年级的学生。使用可负担的材料，例如香蕉，塑料容器，厨房盐，中性洗涤剂，酒精，水和筛子，以实用的方式接近教室中获得的理论原则。每个生物都有DNA中存在的基因组，在该基因组中，他负责存储信息和合成蛋白质并产生人体的核糖核酸（RNA），这对于生物功能非常重要。文章强调了学生动态的细微差别，塑造学习的教学策略以及从学生知识中产生的反思。在实验室旅程中突出的结果，我们不仅了解了DNA提取的技术细节，而且还了解了DNA在我们的生活中的重要性和科学进步。以及遗传教学如何影响学生的生活及其正确的重要性。
饮食补充和预防先兆子痫
摘要前启示性（PE）是一种常见的妊娠并发症，其特征是高血压，蛋白尿和末端器官功能障碍。迄今为止，除了医源性递送以外，还没有建立有效的治疗方法，并且已经强调了预防作为解决PE的替代方法的重要性。越来越多的证据证明了药理和非药物预防在预防PE中的有效性。在这篇综述中，我们专注于饮食补充剂作为PE的非药物预防。钙是预防PE的有据可查的补充。每日500毫克钙补充剂在钙摄入量低的情况下大约将PE的风险减半，包括日本。根据最近的系统评价和网络荟萃分析，目前有关补充维生素D的效率的证据是不一致的。尽管维生素D是预防PE的候选者，但未来大规模的随机对照试验对于得出明确的结论是必要的。We also reviewed other dietary supplements, including vitamins (vitamins A, B6, C, and E, folic acid, and multivitamins), minerals (magnesium, zinc, and iron), amino acids (l-arginine and l-carnitine), anti-oxidants (lycopene, resveratrol, and astaxanthin), and other agents (omega-3 fatty acids,辅酶Q10，褪黑激素和S-Equol）。在这项研究中，我们提供了一种全面的方法来帮助制定更好的预防策略并最终减轻PE的负担。
血浆中的可转座元素签名作为先兆子痫和妊娠并发症的早期预测指标
前启示性（PE）是严重的怀孕并发症，影响了全球5-10％的怀孕，造成14％的孕产妇死亡和重大早产。PE源自胎盘炎症和异常动脉发育，导致胎儿生长限制，胎盘破裂，癫痫发作，器官损伤和长期心血管风险。有效的管理取决于早期检测和及时干预，包括皮质类固醇，以增强胎儿肺成熟度，控制血压的抗高血压和抗惊厥药以防止癫痫发作，使孕产妇健康与最佳时机平衡。TE是人类基因组中丰富的移动DNA序列，可以通过检测其异常活性或表达水平来用于诊断。
早期妊娠筛查和预防早产前启示夹和相关并发症（C-OBS 61）
该指南已由C-OBS 61早期怀孕筛查和预防早产前启示夹和相关并发症指南开发小组的预防，并于2024年4月由妇女健康委员会进行了审查。现在已获得兰兹科格委员会的最终批准。可以在附录A中找到妇女卫生委员会会员资格的清单：妇女卫生委员会会员资格。可以在附录B中找到指南开发小组成员资格的列表：指南开发小组成员资格。利益冲突披露已从该指南开发小组的成员那里收到。请参阅附录C：本指南的开发和审核过程概述。免责声明：此信息旨在为从业者提供一般建议。根据每个病例的特定情况和任何患者的需求，不应将此信息作为适当评估的替代品。本文档反映了截至发行之日起的新兴临床和科学进步，并且可能会发生变化。该文件已经准备好考虑一般情况（附录D：全部免责声明）
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
Manpreet Kaur 1* ，Babli Dhiman 博士 2 1* 研究学者，Lovely Professional University，manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 2 教授，Lovely Professional University，babli.dhiman@lpu.co.in，9501236056 *通讯作者：Manpreet Kaur *研究学者，Lovely Professional University， manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 引用：Manpreet Kaur 等人（2024 年）探索将人工智能与金融素养相结合以构建可持续金融生态系统的框架。教育管理：理论与实践，30 (4)，8750-8759，DOI：10.53555/kuey.v30i4.2382
文章信息 摘要 简介：人工智能 (AI) 和可持续发展这一新兴领域对金融包容性和素养具有重大影响。本研究着眼于人工智能如何改善金融决策，尤其是针对代表性不足的群体。本文利用涵盖广泛发展相关主题的 2030 年议程知识，阐明了人工智能金融产品如何帮助解决复杂问题并赋予所有社会经济背景的人更多权力。目标：本研究考察了金融行业决策支持系统的发展，强调了人工智能在优化工作流程和提高结果方面的作用。基于对最近文献的分析，本研究探讨了人工智能金融分析的复杂运作，强调了它如何提高决策的准确性、有效性和包容性。此外，将人工智能纳入金融知识普及运动的理论框架强调了该技术对风险评估、欺诈检测、文本分析和改善客户服务的贡献。这种方法强调了人工智能对于提高金融服务可及性、鼓励可持续性和鼓励终身学习的重要性。方法和结果：本研究深入分析了研究文章、论文或会议，以探索利用信息技术进行教育，以便社会弱势群体有机会提高生活水平。该研究强调了金融能力的认知和非认知成分之间的复杂相互作用。个人可以利用人工智能驱动的工具和平台做出更好的判断，理解金融概念并应对复杂的经济环境。人工智能驱动的解决方案提供个性化推荐、预测洞察和定制学习体验，进一步促进全球金融包容性和知识普及。
使用母体浆细胞的DNA概况和临床风险因素
方法：我们回顾性地收集和分析了2,727名24-45岁孕妇的NIPT数据，该数据从中国的四家医院接受了24-45岁的孕妇，此前曾在妊娠12 + 0〜22 + 6周时用来筛查胎儿非整倍性。根据PE的诊断标准和诊断时间（妊娠34周），总共包括143个早期，580个晚期PE样品和2,004个健康对照。Wilcoxon秩和测试用于识别PE预测的CFDNA曲线。Fisher的精确测试和Mann-Whitney U检验用于比较PE样品和健康对照之间的临床风险因素的分类和连续变量。根据CFDNA概况和临床风险因素，进行了机器学习方法以开发和验证PE分类器。