XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemquired
对妊娠糖尿病的详细综述，重点是病理生理学，流行病学，相关危险因素及其随后的转化t
女性怀孕期间的任何程度的葡萄糖不耐症称为妊娠糖尿病（GDM）。它可以进一步发展为2型糖尿病（T2DM）生命中的糖尿病。gdm以多种方式影响母亲和婴儿，并且有多种因素使GDM的发展倾向于。本综述的主要目的是描述与GDM相关的各个方面，以及随后在生活后期降低T2DM的风险。我们在PubMed，Google和Google Google Google g Gergook和Mednline中均可在5月20日访问，访问了全文，全部文本文章，可访问Google Google和Mednline，直到20222222222222222222222222222. THNIGNENTING threct in 8 AUGHTEN，直到2022222222222. Threct in 8 Augurdn in Dyblect in 8 Augurdn，直到222222222222.已经讨论了潜在的葡萄糖不耐症的病理生理学，包括各种因素，例如β-细胞Dys-功能，慢性胰岛素抵抗，脂联素，胰岛素抵抗。GDM影响了全世界的怀孕，但在东南亚，北美和加勒比海，南和中美洲地区较高。伴随着种族，各种可修改和不可修改的危险因素在疾病发展中也起着重要作用。尽管在全球范围内没有接受标准诊断标准用于筛选GDM，但是一步和两步的方法已经有很大的不同。在GDM之后开发T2DM的风险已经很好地记录下来，并且随着年龄的增长而增加。GDM导致家庭中糖尿病的发作，从而导致对母亲和婴儿的健康造成不良后果。标准诊断标准，母亲的适当教育和咨询以应对这种情况。
AI模型删除：方法和选择 - UPENN CIS
在过去的几年中，机器学习模型的大小和复杂性显着增加，尤其是在生成AI（例如大型语言模型）领域。这些模型需要大量的数据和计算能力进行培训，以至于无法通过删除或更改的可疑数据“从头开始”来研究“从头开始”的模型来实际解决培训数据（例如受保护或私人内容）的关注。此外，尽管有很大的效果和控件致力于确保培训语料库进行适当的策划和组成，但纯粹的音量会导致手动检查每个基于培训语料库的基准。一种潜在的训练语料库数据缺陷的方法是模型差异，我们通常意味着消除或减少不当使用的数据不当，而且还要减少对ML模型任何组件的不当数据的影响。模型差异技术可用于解决广泛的问题，例如降低偏见或毒性，增加忠诚度并确保负责使用知识产权。在本文中，我们调查了模型散布方法的陆地景观，并介绍了适用于现代ML系统的分类学分类法。特别是，我们以不需要从头开始的方式调查了受过训练的模型的“消除数据效应”的各种含义。
各种机器学习的实现
轮替运动是传统神经系统检查的一个标准方面，涉及具有主动肌和拮抗肌关系的肌肉群之间的振荡。一个有代表性的例子是前臂的旋前和旋后。偏瘫明显证明了轮替运动的差异，临床量化是通过使用序数标度来实现的，这本质上是主观的。安装在手背周围的配备陀螺仪的适形可穿戴无线惯性传感器可以客观地量化前臂旋前和旋后的轮替运动。这项研究的目标是应用各种机器学习算法，根据前臂旋前和旋后的轮替运动来区分偏瘫患者受影响和未受影响的上肢对。评估了机器学习算法（例如多层感知器神经网络、J48 决策树、随机森林、K 最近邻、逻辑回归和朴素贝叶斯）的性能，同时考虑了分类准确性和开发机器学习模型的时间。机器学习特征集来自获取的陀螺仪信号数据。使用来自适形可穿戴无线惯性传感器的陀螺仪信号数据，逻辑回归和朴素贝叶斯机器学习算法在机器学习模型收敛时间和区分偏瘫上肢对的轮转运动（考虑到内旋和外旋）的分类准确性方面都实现了相当不错的性能。
使用随机森林预测具有有限退化历史的锂离子电池的剩余使用寿命
摘要 — 预测具有有限衰减历史的锂离子电池的剩余使用寿命 (RUL) 至关重要，因为它可以确保及时维护电动汽车并有效重复使用二次电池。考虑到现实的电池运行条件，本文研究了在目标电池衰减历史有限的情况下在部分充电和放电条件下的 RUL 预测。鉴于其能够告知特征重要性，采用随机森林来帮助对不同的电池测量进行优先排序，并确定准确预测 RUL 所需的最少运行数据量。通过使用一个完整的充电和放电循环检查预测性能，结果表明充电和放电的持续时间、使用容量和电压信号包含与电池 RUL 相关的重要特征。在荷电状态 (SOC) 不确定性下，还研究了部分充电和放电下的预测性能，结果表明，在 SOC 范围 [0.2,0.8] 内收集的数据可实现令人满意的性能。与现有的使用四个完整充电和放电循环的卷积神经网络方法相比，验证了所提方法增强的板载可行性。对 SOC 范围的敏感性分析表明，SOC 范围 [0 . 1 , 0 . 2] 内的数据包含磷酸铁锂电池最丰富的 RUL 相关信息。对具有不同化学性质、环境温度和 C 速率的电池进行广泛验证进一步证明了所提方法的稳健性。
绿色供应链实践：
摘要。随着环境意识的增长，组织将被要求实施环境友好的实践，并不仅为环境健康而制定有能力的策略，还为维持该行业的未来。如今，消费者重视绿色并愿意为可持续产品支付价格溢价的组织。然后，该行业需要将维持能力概念整合到传统的供应链管理中。该行业是可持续发展背后的推动力，在该行业4.0将成为关键的推动力。但是，为了促进该行业的可持续发展，需要在环境管理中采用统一的标准来减少可再生资源的收集，并开发有效的方法来重复使用和回收二手 /废物资源。本文本质上是理论上的，探讨了绿色供应链实践（GSCP）对加速行业与可持续发展目标相关的目标（SDG）9对建筑弹性基础设施，促进包容和可持续的工业化的影响。根据文献综述，在GSCP的背景下，研究了基于文献综述，SDG 9的目标与解决社会，经济和环境目标问题的可持续发展目标之间的概念上的联系。这项工作对绿色实践对可持续发展目标的实现的影响有了了解。关键字：绿色供应链实践（GSCP），供应链管理，弹性基础设施，可持续发展目标9（SDG 9），可持续发展，可持续产业。
数字射线照相术在检测和... 中的应用
监测从事尘土飞扬工作的个人的健康状况旨在向工人保证持续的暴露控制是足够的。当需要更有效的控制措施来防止与工作相关的损伤和残疾时，识别轻微的健康异常可以作为对工人和管理人员的早期预警。自 1970 年以来，NIOSH 和其他组织已成功应用传统胶片胸部 X 线摄影，使用国际劳工局 (ILO) 尘肺病 X 线照片国际分类进行解释，以实现以下目标 1 。尘肺病等间质性肺病的成像是诊断放射学中最困难的挑战之一，需要全面关注技术、方法和人为因素，以确保图像质量和解释令人满意，从而实现早期疾病检测。本 NIOSH 指南基于公认的当代专业建议，并为获取数字胸部 X 光片以评估尘肺病的放射设施和医生读者提供技术和操作指导。目的是确保使用数字获取的胸部 X 光片识别尘肺病至少与传统胶片屏幕 X 光片一样安全有效。本指南不应被视为医疗实践的强制性要求；但是，偏离规范的参与从业者和设施应该有使用替代方法的合理医学理由。
使用大语言模型迈向可解释的网络入侵检测
大型语言模型（LLMS）已彻底改变了语言处理任务，尤其是作为聊天代理。但是，他们对威胁检测问题的适用性不清楚。本文研究了将LLMS作为网络入侵检测系统（NIDS）的可行性，尽管它们的计算要求很高，但出于解释性的目的而迅速占有一致。此外，已经投资了开发LLM的资源，它们可能会为NID提供效用。当前最新的NID依赖于人工基准测量数据集，当应用于现实世界的网络工作环境时，导致偏斜的性能。因此，我们将GPT-4和LLAMA3模型与传统体系结构和基于变压器的模型进行了比较，以评估它们在不依赖人工偏斜的数据集而不依赖于其广泛的预培养的AC受过的知识的情况下，不依赖于人工偏斜的数据集。我们的结果表明，尽管LLM在精确的攻击检测中挣扎，但它们具有通往可解释的NID的途径的重要潜力。我们的前探索表明，LLM不适合检测恶意Netfrows。最有希望的是，这些具有NID中互补药物的重要潜力，尤其是在与检索增强的Generation（RAG）集成时提供解释并有助于威胁响应，并呼叫功能。
肝细胞癌中的非编码RNA
摘要：肝细胞癌 (HCC) 的发病率正在上升，40% 的患者在晚期才被诊断出来。在过去 5 年中，临床上可用于治疗 HCC 的药物数量急剧增加，使得患者管理变得尤为复杂。免疫检查点抑制剂 (ICI) 提高了患者的总体生存率，显示出随时间推移的持久治疗效果，并且与酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 相比，其反应模式不同。尽管对免疫疗法有反应的病例的生存率有所提高，但相当一部分患者是原发性进展者或不适合接受免疫疗法。事实上，患有非病毒病因（例如非酒精性脂肪性肝炎 (NASH)）和特定驱动基因发生改变的患者对免疫疗法的反应可能较低。因此，提高对药物耐药机制的理解并识别出可用于指导最佳治疗方法的生物标志物是提高患者生存率的必要措施。大量证据表明，非编码 RNA (ncRNA) 是癌症的关键参与者。 ncRNA 在癌症进展和耐药性中发挥作用的分子机制已被广泛研究。然而，尚无研究总结临床前环境中基于 ncRNA 的策略与 TKI 或 ICI 之间的协同作用。本综述旨在提供最新信息，说明 ncRNA 可能作为治疗靶点与分子靶向药物和免疫疗法联合使用，以及作为选择晚期 HCC 最佳治疗方案的预测工具。
定量微分析探索者
电子微探针成像和定量成分映射：73002连续芯的抛光薄片（PTS）分布成50×25 mm的雷果石环氧粒粒度。使用JSC的键性光学显微镜系统获得这些PT的镶嵌光学图像图。随后使用华盛顿大学的JEOL JXA-8200电子微探针（EPMA）对PT进行映射。在15 kV和2 Na探头电流以70×放大倍率以15 kV和2 Na探头电流获取，并使用ImageJ Fiji fiji Grid缝线插件[3]缝合，以5K BSE MOSAIC基本映射与〜1.5 rigy 〜1.5Mpixel分辨率生成20K，并在70次倍率上获取了大约325张梁杆反向散射的电子（BSE）图像。对于每张73002载玻片，使用固定波长 - 启示光谱仪（WDS）获取五个EPMA阶段图。使用固定的10°M电子束在15 kV下，使用9.5 m电子束在1024×1024分辨率下进行每个阶段地图，并使用停留时间为25毫秒。在Pass 1中使用两次通过，以收集Mg，Al，Fe，Ca和Ti的X射线强度，而Na，Si，Mn，Mn，K和Cr在Pass 2中，总收购时间为18小时。每张地图。每张地图。
使用平均物种丰度关系评估化学污染对生物多样性的慢性影响
由于化学污染对淡水生态系统和生物多样性构成了持续威胁，因此要进行创新的方法来解决与此类污染物相关的生态风险。这项研究预测了基于方程式的化学物质对中位数和效应浓度（L（e）C50）的时间依赖性的长期影响，并具有关键的身体RESI适当的概念。以这种方式，该方法可以预测任何给定时间点的物种灵敏度分布。扩展了方法，以预测平均物种丰度关系（MSAR）作为生物多样性的指标。为了测试和验证METS的那言，使用了六个案例研究的数据，该案例研究使用了六个淡水节肢动物的短期和长期暴露于咪二藻虫的数据。使用物种（PAF）及其相对（1-PAF）的物种的分数（1-PAF）用于验证MSAR框架本身。预测的慢性LC50值的准确性依赖于物种。但是，除一种物种外，所有预测的慢性LC50值仅基于急性数据的拟合的95％置信区间（CI）。预测和计算的MSAR之间的平均差异在2％至6％之间。预测的MSAR通常低估了伊idacloprid的影响。然而，所有预先调查的MSAR均相似或低于计算出的1-PAF，其CI涵盖了计算出的MSAR。因此，研究发现所提出的方法可用于预测化学污染物的长期影响。