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麻烦的特征de l'usage de crack etcocaïne
游离可卡因和可卡因裂纹是由盐酸可卡因产生的碱性形式。Freebase的产生意味着使用有机溶剂，例如氨或乙醚，以便从其氯离子中释放可卡因。裂纹的产生是在水和碳酸氢钠存在下加热HCl可卡因。该过程产生白色至淡黄色的晶体，称为可卡因碱，更常见地称为“裂纹”。裂缝通常用特殊的设备吸入，被称为“裂纹管”。名称“裂纹”来自裂纹或在加热小晶体时发生的燃烧过程中发生的特征crack裂。游离可卡因和裂纹通常具有更高的纯度。
种族多元化、低收入人群的技术获取、互联网使用和在线健康信息搜索行为
近年来，数字革命极大地改变了医疗保健格局，彻底改变了医疗服务的可及性、医疗保健服务提供方式、患者参与度以及在线健康信息寻求行为 (HISB) 的增长。由于这些所谓的好处，数字访问越来越被认为是健康的社会决定因素 ( 1 )。然而，“数字鸿沟”是指对计算机和互联网等信息和通信技术的不同访问 ( 2 )，可能会导致更大的健康不平等 ( 3 )。多项研究表明，在历史上服务不足的群体中，包括少数族裔/民族、英语水平有限、教育水平较低、年龄较大、低收入家庭和农村居民，互联网访问和使用健康信息的可能性降低 ( 4 , 5 )。然而，2021 年的一项调查显示，差距正在迅速缩小，85% 的白人受访者、83% 的黑人受访者、85% 的西班牙裔受访者和 76% 的收入低于 30,000 美元的受访者表示拥有智能手机 ( 6 )。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
数字技术对护理院的影响对计划外的二级护理使用率和相关费用
背景：有可能避免养老院居民的大量急诊科（ED）出席。Health Call Digital Care Homes是一项基于应用程序的技术，旨在通过以电子方式记录其观察结果，以简化居民的护理。观察结果由远程临床sta验分三。这项研究评估了健康呼叫技术的效果，以减少计划外的二级护理使用和相关成本。方法：基于干预措施对健康结果和经济影响的回顾性分析。这项研究涉及2018年至2021年英国东北部的118家护理院。经常收集来自达勒姆郡和达灵顿NHS基金会信托基金的NHS二级护理数据与健康电话应用程序中的数据相关联。每月使用广义线性混合模型每月对三个结果进行建模：紧急出勤率，紧急入院和紧急入院的停留时间。采取类似的成本方法。使用模型对每个结果测试了健康调用的影响。发现：分析中使用了来自8,702名居民的数据。结果表明，健康呼叫可将紧急出勤人数减少11％[6-15％]，紧急入院25％[20-39％]和停留时间增加11％[3-18％]（逐月逐月减少28％[24-34％]）。成本分析发现，2018年每位居民的成本降低了57英镑，在2021年增加到113英镑。解释：引入数字技术，例如健康呼吁，可能会大大降低与计划外的二级护理使用情况所产生的联系和成本。
耐盐园艺植物可节省淡水使用
由于气候变化和人口增加，淡水在全球范围内变得稀缺，因此迫切需要开发创新的方法来解决减少淡水消费的问题。选择具有高装饰价值和耐盐性的物种作为绿色树篱或城市或沿海地区的盆景可能是促进绿化和维持水资源可持续性的战略方法。因此，本综述的第一部分着重于通过了解盐植物的适应机制（例如盐排除，盐分泌，渗透调节，离子稳态和盐分耐盐耐药基因）来识别适合海水灌溉的物种。第二部分涉及将不同的盐耐受性水平分类，以选择园艺植物作为盐水，干旱和半干旱地区或海水灌溉的潜在候选物。随后，审查研究了成功的案例，以分析应用的可能性，然后以探索局限性，挑战和机遇的探索结束。
Duah, J. 和 McGivern, P. (2024)。生成人工智能如何模糊高等教育中的作者身份和学术规范的概念，从而需要明确的大学使用政策。国际信息与学习技术杂志，41 (2)，180-193。https://doi.org/10.1108/IJILT-11-2023-0213
目的：本研究考察了生成人工智能 (GenAI)，尤其是 ChatGPT 对高等教育的影响。使用 GenAI 生成内容的便利性引起了学术界对其在学术环境中的作用的担忧，尤其是在总结性评估方面。本研究通过研究大学生和教职员工对 GenAI 在大学中的作用的当前和未来问题的看法，为文献做出了独特的贡献。设计/方法/方法：一种定性方法，涉及与四名学生和一名讲师进行五次一对一半结构化访谈，探讨了 GenAI 文本生成在学术界的道德和实践问题。选择归纳主题分析是因为它提供了与研究目标一致的细微见解。
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
环丙沙星的细菌产生和作为放射性示踪剂的潜在用法
由已经抗抗生素抗性的细菌引起的传染病的患病率增加了，因此需要新的诊断和治疗方法。这项研究的目的是比较合成环丙沙星的功效与洞穴微生物产生的有机曲霉星的功效，以及评估使用Technetium-99m-99m作为Imaging Agent Ane Imaging Agent的有机环丙沙星radiolabel radiolabel的可行性。使用高性能的液态色谱法纯化了从安达利亚（Antalya）的“ yark污水坑”（土耳其的第14个最深洞穴）（土耳其的第14个最深洞穴）中从沉积物中分离出的洞穴细菌产生的有机cipro-氟法。用Technetium-99m（99m TC）标记了纯化的有机环丙沙星和标准环丙沙星，并检查了致病性微生物的吸收，并检查了它们作为成像剂的潜力。根据薄层放射性细节，放射性标记有机环丙沙星和标准ciprofloxacin的放射性标记效率分别为98.99±0.34（n = 7）和91.25±1.84（n = 7）。与放射性标准的标准环丙沙星相比，第240分钟的放射性标记有机环丙沙星的结合效率更高，尤其是p。铜绿，MRSA，VRE和E。大肠杆菌。 结果表明，具有99m TC的放射性标记不会改变有机环丙沙星的生物学行为，而放射性标记的有机环丙沙星具有作为检测细菌感染的成像剂的潜力。 该研究的最初值是通过放射性核素的放射性标记来监测未受洞穴衍生的有机抗生素的抗生素作用。大肠杆菌。结果表明，具有99m TC的放射性标记不会改变有机环丙沙星的生物学行为，而放射性标记的有机环丙沙星具有作为检测细菌感染的成像剂的潜力。该研究的最初值是通过放射性核素的放射性标记来监测未受洞穴衍生的有机抗生素的抗生素作用。
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。