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使用2D MRI SLICES诊断的比较研究中的机器学习方法
MRI是一种无创成像方法，可防止患者暴露于对比剂或电离辐射。MRI提供了大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。 可以使用有关大脑的结构，功能和代谢方面可以从MRI获得的信息来识别 AD。 重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。 此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。大脑的高分辨率图像，该图像具有检测与AD相关的大脑结构的细微变化的能力。AD。重复的MRI扫描使得可以跟踪疾病的发育并评估治疗的有效性。此外，为了创建可以自动检测和量化与AD相关的脑形态和认知过程的变化的模型，研究人员在研究中采用了各种机器学习方法，例如深度学习技术。
评估P（Hema-Co-Nipam）水凝胶用于从水溶液中去除亚甲基蓝的水凝胶：等温线，动力学和热力学研究
1。引言预计到2050年，世界人口将超过100亿，导致对清洁水的需求紧急升级并确保食品生产。鉴于水是人类生存的最高资源，因此工业废水排放到水体中的激增已扩大了全球水污染的重要性。在各个类别的废水中，尤其是针对染料污染的废水，这主要是由于印刷和染色工业过程的不断发展。工业领域的范围，包括纺织品，皮革，纸张，橡胶，印刷和塑料，使用了10,000多种不同的染料和颜料。这种工业化导致每年的全球合成近70万吨染料[1]。由于某些类型的固有特性，包括酸性，碱性，偶氮，重氮，蒽醌，基于分散的和金属复杂的变化，这种染料的越来越多引起了人们的关注[2,3]。这些染料中有许多染料，尤其是从苯甲胺和萘衍生的染料，表现出对人，动物和水生生物的风险构成风险的致癌和诱变属性。暴露于这些染料已与负面的健康影响有关，例如对肾脏，肝脏，脑，生殖系统和中枢神经系统的伤害以及皮肤刺激[1,4]。废水化合物的非法排放将这些挑战引起严重的环境污染。要解决染料污染的废水对人类健康和环境的有害影响，在将废水释放到
目前对基于人工智能的医疗器械的临床研究是否足够全面，能够支持全面的卫生技术评估？系统评价
简介：基于人工智能的医疗设备 (AI-based MDs) 在医疗保健领域正呈指数级增长。本研究旨在调查当前评估 AI 的研究是否包含 HTA 机构进行健康技术评估 (HTA) 所需的信息。方法：我们根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目方法进行了系统文献综述，以提取 2016 年至 2021 年期间发表的与基于 AI 的 MDs 评估相关的文章。数据提取侧重于研究特征、技术、算法、比较器和结果。计算 AI 质量评估和 HTA 分数以评估纳入研究中存在的项目是否符合 HTA 要求。我们对 HTA 和 AI 分数进行了线性回归，解释变量为影响因子、出版日期和医学专业。我们对 HTA 分数进行了单变量分析，对 AI 分数进行了多变量分析，alpha 风险为 5%。结果：在检索到的 5578 条记录中，包括 56 条。平均 AI 质量评估得分为 67%；32% 的文章的 AI 质量得分 ≥ 70%，50% 的文章得分在 50% 到 70% 之间，18% 的文章得分低于 50%。研究设计（82%）和优化（69%）类别的质量得分最高，而临床实践类别的得分最低（23%）。所有七个领域的平均 HTA 得分为 52%。100% 的研究评估了临床效果，而只有 9% 的研究评估了安全性，20% 的研究评估了经济问题。影响因子与 HTA 和 AI 得分之间存在统计学上的显著关系（均为 p = 0.046）。讨论：基于 AI 的 MD 的临床研究有局限性，而且往往缺乏适应性强、稳健和完整的证据。还需要高质量的数据集，因为只有输入可靠，输出数据才可信。现有的评估框架并非专门为评估基于人工智能的医疗器械而设计的。从监管机构的角度来看，我们建议应调整这些框架以评估持续更新的可解释性、可解释性、网络安全性和安全性。从 HTA 机构的角度来看，我们强调，实施这些设备需要透明度、专业和患者接受度、道德问题和组织变革。人工智能的经济评估应依靠稳健的方法（业务影响或健康经济模型），为决策者提供更可靠的证据。
建造桥梁：关于捐助者与发展金融机构之间成功合作的案例研究
1 ARIA（2024）增长基础3：建筑桥梁：DFI和捐助者合作在促进Frontier Markets的私营部门投资方面的案例。BII和FMO：https：//www.ariainvests.org/news-insight/foundations-of-growth-3 2 BII和盖茨比非洲（2022）。弥合差距：解锁私营部门发展与发展金融之间的协同作用。London: British International Investment and Gatsby Africa: https://www.gatsbyafrica.org.uk/insight/bridging-the-gap-unlocking- synergies-between-private-sector-development-and-development-finance/ 3 Bilal, S., Karaki, K., Dufief, E., Keijzer, N., Olivié, I., & Santillán O'Shea，M。（2022）。增强欧洲捐助者，发展机构和DFIS/PDB之间的协调：见解和建议。欧洲智囊团集团（ETTG）。4 CasadevallBellés，S.，Pleeck，S.，Calleja，R。，＆Gavas，M。（2024）。 发展金融机构和双边机构在发展方面的发展如何？ 全球发展中心。 5 ARIA（2024）增长基础3：建筑桥梁：DFI和捐助者合作在促进Frontier Markets的私营部门投资方面的案例。 BII和FMO。4 CasadevallBellés，S.，Pleeck，S.，Calleja，R。，＆Gavas，M。（2024）。发展金融机构和双边机构在发展方面的发展如何？全球发展中心。5 ARIA（2024）增长基础3：建筑桥梁：DFI和捐助者合作在促进Frontier Markets的私营部门投资方面的案例。BII和FMO。BII和FMO。
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•高级结构维度：使用神经网络对结构元素进行尺寸，将它们集成到零发射飞机的整体设计中。•在难以到达的领域进行检查：检测FOD的创新方法（异物碎片/损坏）并评估飞机的大型内部和外部表面。•通过AI的热优化：用于热交换器的破坏性几何形状设计，通过生成建模和增材制造进行了优化。•多学科结构优化：开发相干和可持续的模型，这些模型整合结构和空气动力学方面，以最大程度地减少飞机的重量。•高级机械性能预测：基于AI的方法论，通过设计非常规的堆叠序列和制造参数来预测复合材料的机械性能。这些模型将允许自定义材料和进食最佳结构模拟。
正在进行的研究血液学医疗保健地区瑞典中部
BGB16673-101 A期1，开放标签，剂量解放和扩张研究Bruton酪氨酸中国靶向的蛋白质降解BGB-16673患有B-Cell恶性肿瘤期患者的BGB-16673。kll具有重生/折射率至少2种先前的治疗方法，其中至少有一个BTK抑制剂研究制剂是BTK DEGATE。纳入标准：至少两种治疗后至少有两种治疗方法，并且缺乏其他合适的治疗线。重要的排除标准：其他可能的KLL处理。
诱惑：纵向微生物组研究的时间信息降低
1美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学生物统计学与生物信息学系。2美国北卡罗来纳州杜克大学杜克大学杜克微型群岛中心。3加利福尼亚州圣地亚哥分校儿科，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。4美国加利福尼亚州圣地亚哥分校微生物创新中心。5生物信息学和系统生物学计划，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚大学。 6美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学统计科学系。 7算法生物信息学，生物学和化学系，德国吉森·贾斯图斯·利比格大学Giessen。 8微生物组工程与数据分析中心，美国弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚州联邦大学。 9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。 10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。5生物信息学和系统生物学计划，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚大学。6美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学统计科学系。 7算法生物信息学，生物学和化学系，德国吉森·贾斯图斯·利比格大学Giessen。 8微生物组工程与数据分析中心，美国弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚州联邦大学。 9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。 10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。6美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学统计科学系。7算法生物信息学，生物学和化学系，德国吉森·贾斯图斯·利比格大学Giessen。8微生物组工程与数据分析中心，美国弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚州联邦大学。9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。 10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。9，美国弗吉尼亚州里士满的弗吉尼亚联邦大学微生物与免疫学系。10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。 11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。10，加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚州加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程系。11计算机科学与工程系，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。 13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。12Halıcıo˘glu数据科学研究所，加利福尼亚州圣地亚哥分校，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。 14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。13纽约Grossman医学院系统遗传学研究所，纽约大学，纽约，美国，美国。14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。14纽约Grossman医学院微生物学系，纽约大学，纽约，纽约，美国。
大脑与宗教研究的进展
我们回顾并综合了最近的宗教和大脑研究，发现在广泛的网络神经科学层面，宗教/精神体验 (RSE) 似乎主要依赖于默认模式网络 (DMN)、额顶叶网络 (FPN) 和显着性网络 (SN) 之间的相互作用。我们认为这一总体结果与 Menon 等人的神经精神功能/功能障碍“三重网络或三部分模型”(TPM) 大致一致。这里提供了一个 TPM 循环模型来解释一系列 RSE 现象的神经基础细节，包括狂喜性癫痫发作、宗教参与者的神经影像学、迷幻药引起的神秘状态和对超自然力量的感知。然而，为了充分解释 SA 感知，最近的证据表明 REM 睡眠和做梦机制可能发挥了作用。未来的研究应该研究获得性 SA 感知的神经发育机制以及社会层面的影响，例如大脑介导的宗教信仰、群体内凝聚力和群体外敌意。
1990 年至 2022 年全球糖尿病患病率和治疗趋势：对 1108 项具有 1.41 亿参与者的人口代表性研究的汇总分析
结果 到 2022 年，估计将有 8.28 亿（95% 可信区间 [CrI] 757–908）成年人（18 岁及以上）患有糖尿病，比 1990 年增加 6.3 亿（554–713）人。从 1990 年到 2022 年，131 个国家的女性糖尿病年龄标准化患病率增加，155 个国家的男性糖尿病年龄标准化患病率增加，后验概率超过 0.80。增幅最大的是东南亚（如马来西亚）、南亚（如巴基斯坦）、中东和北非（如埃及）和拉丁美洲和加勒比地区（如牙买加、特立尼达和多巴哥和哥斯达黎加）的低收入和中等收入国家。西欧和中欧、撒哈拉以南非洲、东亚和太平洋地区、加拿大和一些太平洋岛国的部分国家在 1990 年发病率已经很高，年龄标准化发病率既没有增加也没有减少，后验概率超过 0.80；日本、西班牙和法国的女性以及瑙鲁的男性发病率下降，后验概率超过 0.80。2022 年全球发病率最低的国家是西欧和东非（男女），日本和加拿大（女性），2022 年全球发病率最高的国家是波利尼西亚和密克罗尼西亚国家、加勒比地区和中东及北非的部分国家以及巴基斯坦和马来西亚。 2022 年，4.45 亿（95% 人群 401-496）30 岁或以上患有糖尿病的成年人未接受治疗（占 30 岁或以上患有糖尿病的成年人的 59%），是 1990 年的 3.5 倍。从 1990 年到 2022 年，118 个国家的女性糖尿病治疗覆盖率增加，98 个国家的男性糖尿病治疗覆盖率增加，后验概率超过 0.80。治疗覆盖率提高最大的是一些中欧和西欧和拉丁美洲国家（墨西哥、哥伦比亚、智利和哥斯达黎加）、加拿大、韩国、俄罗斯、塞舌尔和约旦。撒哈拉以南非洲、加勒比地区、太平洋岛国以及南亚、东南亚和中亚的大多数国家的治疗覆盖率没有增加。2022 年，撒哈拉以南非洲和南亚国家的年龄标准化治疗覆盖率最低，一些非洲国家的治疗覆盖率不到 10%。韩国、许多西方高收入国家以及中欧和东欧（例如波兰、捷克和俄罗斯）、拉丁美洲（例如哥斯达黎加、智利和墨西哥）和中东和北非（例如约旦、卡塔尔和科威特）的一些国家，治疗覆盖率达到55％或更高。
在奥尔登堡大学使用生成AI在博士研究中，尤其是论文的建议
仅在研究人员自己的科学（考试）表现毫无疑问的情况下，将生成AI用于博士论文 /论文仅限于< / div> < / div>根据学科，AI的使用可能仅限于引言，文献概述或结论摘要，或者可以被禁止进行研究结果或对象的描述，讨论或分析。博士候选人本身通常负责确保在与他们自己的论文有关的领域中允许使用AI，例如通过审查相关的博士或学校（Fakultät）法规，或与学校和/或其主管进行咨询。AI必须透明地使用。研究人员应通过指定其用于哪种目的的生成AI模型来指示其AI使用的程度（例如查找想法，总结文献，创建文本部分或数据分析/可视化）。各自学校或博士委员会的法规确定标签要求的详细信息。出于机密性和数据保护的原因，在准备评估报告 /专家意见时不允许使用生成AI。在输入的文本和数据（研究或个人数据）方面必须特别注意数据保护，因为模型可以存储和使用。必须保留他人的知识产权；模型可能容易出现窃。对文本及其内容的责任仅与作者完全负责，他们负责维护良好的科学实践。用户必须能够以生成AI的方式验证创建的内容，以便他们可以对创建的内容承担全部责任。不使用生成AI对博士候选人不利。由于技术限制（例如虚假陈述，窃，采用偏见，对用户的“行为”的讨人喜欢的“行为”以及可能的法律含义，对生成AI绩效的关键方法或批判性质疑是必不可少的！