XiaoMi-AI文件搜索系统
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由英国合作组织开发和验证的人工智能自动左心室尺寸评估
结果：在验证数据集中，AI 左室内径的精度 SD 为 3.5 毫米。具体而言，个人专家测量值与专家共识的精度 SD 为 4.4 毫米。AI 与专家共识之间的组内相关系数为 0.926（95% CI，0.904–0.944），而个人专家与专家共识之间的组内相关系数为 0.817（0.778–0.954）。对于室间隔厚度，AI 的精度 SD 为 1.8 毫米（组内相关系数，0.809；0.729–0.967），而个人的精度 SD 为 2.0 毫米（组内相关系数，0.641；0.568–0.716）。对于后壁厚度，AI 的精度 SD 为 1.4 毫米（组内相关系数，0.535 [95% CI，0.379–0.661]），而个人的精度 SD 为 2.2 毫米（0.366 [0.288–0.462]）。我们展示了所有图像和注释。这突出了具有挑战性的病例，包括图像质量差和锥形心室。
TRAMM 工具（药物依从性）袖珍指南
• 一段时间内个体内药物浓度（例如他克莫司谷浓度）的波动 • 通常通过标准差（SD）或变异系数（CV）计算 SD：测量一组药物水平之间的偏差程度 CV：计算为 SD/样本平均值 x 100 无法检测到
内华达州计算机科学与集成技术学术内容标准
内华达州教育部标准和教学支持办公室非常感谢以下成员，他们贡献了自己的时间和才华，为制定这套开创性的免费标准做出了贡献。我们感谢您对内华达州学生计算机科学和技术的奉献和持续支持。 K-12 计算机科学标准编写团队 Robert Askey Touro 大学内华达州（MS 团队） Fran Bromley-Norwood 克拉克县 SD – 夏延高中（高中团队） Kristoffer Carroll 地区专业发展 Pgm（MS 团队） Sheilah Corcoran-Petrosky 克拉克县 SD – 东南 CTA（ES 团队） Samuel Cornelius 学生 – 南内华达学院（MS 团队） Allen Gumm 尤里卡县 SD（MS 团队） Tina Holland 华秀县 SD（ES 团队） Robert Hollowood 克拉克县 SD – 斯坦顿 ES（ES 团队） Sherri Kelley 卡森城 SD – 卡森高中（HS 团队）
引用：Jang, S. 和 Nam, K. -Y. (2022)。利用推测设计设计人机交互。档案
背景 理解人工智能 (AI) 并思考其影响面临着巨大的挑战。解决这个问题的一个有效方法是推测设计 (SD)，它主要涉及构建叙事，以激发对技术设计和社会采用的讨论。然而，在人工智能背景下对 SD 叙事的研究很少。因此，本研究旨在确定 SD 中涉及人机交互的叙事主题。
COVID-19患有先天免疫错误患者的疫苗接种可减少与COVID-19相关的住院和重症监护需求：USIDNET报告
III类过氧化物酶（POD）在各种发育过程中以及对生物和非生物胁迫的响应中发挥关键功能。然而，III类POD基因在小麦种子休眠（SD）和发芽中的特定作用仍然难以捉摸。在这里，我们根据转录组数据和表达分析确定了一个名为Taper12-3a的小麦III类POD基因。taper12-3a分别通过SD采集和释放显示出降低和增加的表达趋势，表明与SD和发芽有显着关联。它在小麦种子中高度表达，并位于内质网和细胞质中。发芽测试表明，锥度12-3a在第411条背景下用甲烷硫酸乙酯（EMS）的小麦突变体进行了负调节的SD，以及在转基因拟南芥和水稻线以及小麦突变体中呈阳性介导的发芽。进一步的研究表明，锥形12-3a通过与gibberellin和脱甲酸生物合成，分解代谢和转基因水稻种子中的信号通路来调节SD和发芽。这些发现不仅为调节小麦SD和发芽的锥形12-3a的未来功能分析提供了新的见解，而且还有助于理解这些过程中涉及的复杂调节机制。
rexulti®（brexpiprazole）-AccessData.fda.gov
精神分裂症[小儿患者（13至17岁）]：在小儿精神分裂症患者的长期开放标记研究中，由于体重增加而停止的患者中有0.5％。从开放标签研究基线到上次访问的平均体重增加为3.8千克。为了调整正常生长，得出了z得分（在标准偏差[SD]中测量），通过与年龄和性别匹配的人口标准相比，儿童和青少年的自然生长正常化。z得分变化<0.5 SD被认为没有临床意义。在这项研究中，从开放标签基线到上一次访问的Z评分的平均变化为0.10 SD，而体重的平均变化为0.10 SD，而20％的患者的年龄和性别调整后体重z得分z得分z得分却至少为0.5 SD。治疗小儿时，应与正常生长预期的体重增加并评估体重增加。
通过卟啉纳米替宾的相位荷荷运输
图1 |通过卟啉纳米甲碳 - 石膏装置的相位连接电子传输。通过石墨烯-Ni-FP8卟啉纳米氨基苯二烯连接（顶部）和Ni-FP8的完整化学结构（底部，THS = ths = trihexylsilyl）的相位交联电子传输的示意图。在卟啉（3,5-双（三己二烯基）苯基）上的卟啉蛋白上的溶解基和p肾上腺素（十二氧基）已被省略。b设备体系结构。中间的粉红色矩形区域表示HFO 2（透明浅蓝色）下方的局部铂门电极；两端的矩形区域（粉红色）代表与弓形石墨烯（紫色）接触的源和排水铂电极。c差分电导（G = D I SD /D V SD）图测量的函数是偏置电压（V SD）和栅极电压（V g）和D差分电导，ni-Fp8设备的V SD = 0 mV（粉红色曲线）和V SD = 10 mV（蓝色曲线）的V g的函数在4.2 K. < /div = 10 mV（蓝色曲线）。
虚拟现实高强度间隔训练与医学生的传统高强度电路训练相比：飞行员CROS
背景：本研究评估了虚拟现实（VR）高强度间隔训练（HIIT）拳击协议的有效性与传统的高强度电路训练（HICT）在改善30位健康医学生中的运动动机，参与度和生理反应方面相比。目的：目的是比较VR HIIT协议，该协议涉及使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验以及传统的12个运动HICT。方法：总共有30名医学生，同时使用了VR HIIT，使用Oculus Quest 2进行未来派外骨骼游戏体验，并进行了传统的12个运动HICT。指标包括运动前后的心率（HR）和血液乳酸水平，以及感知的劳累和情境动机量表。结果：VR HIIT显示平均HR明显更高（平均161，SD 15 vs平均144，SD 11 bpm; d = 1.5; p <.001），峰值HR（平均182，SD 15，SD 15 vs平均176，SD 11 bpm; d = 0.8; d = 0.8; p = .001）和平均per per per per per per efertien（平均值2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vs 2 vsd; 4 = .03）。运动后乳酸水平较高（平均8.8，SD 4.5 vs平均10.6，SD 3.0 mmol/L; d = 0.6; p = .006）。内在动机和其他心理措施没有明显的差异，除了较低的疲劳（d = 0.5; p = .02）。结论：VR HIIT在保持内在动机的同时显着增强了生理参数，使其成为传统HICT的可行替代品。然而，这项研究的短期性质是一个限制，未来的研究应探讨VR运动在多样化和临床人群中的长期参与和治疗影响。
1 DS Bora教授，院长，生物学学院
SD/-Arinjit Hazarika SD/ - 生物科学生物学科学学院D. S. Bora教授，教职员工主席，Dibrugarh University Dibrugarh University Dibrugarh University