XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemweri
天然黄酮类芹菜素通过靶向 PI3K/AKT 通路降低 3T3-L1 脂肪细胞高糖诱导的胰岛素抵抗的作用
糖尿病的特征是胰岛素缺乏或抵抗导致血糖水平升高，对全球健康构成重大挑战。随着其患病率不断上升，对发病率、死亡率和医疗保健成本产生重大影响，迫切需要有效的糖尿病管理策略。天然黄酮类化合物如芹菜素，因其抗氧化、抗炎抗糖尿病特性而成为潜在的治疗剂，但其作用机制尚不清楚。该研究旨在评估芹菜素对 3T3-L1 脂肪细胞中 PI3K/AKT/GLUT4 通路的作用。通过分光光度法测量体外 α 淀粉酶和 α 葡萄糖苷酶抑制活性。通过 MTT 测定法评估细胞毒性。此外，通过实时 PCR 进行基因表达分析。为了确认芹菜素与 PI3K/Akt/GLUT4 信号传导的确切结合相互作用，还进行了分子对接分析。本研究结果表明，芹菜素以剂量依赖性方式显著降低 α 淀粉酶和 α 葡萄糖苷酶抑制活性。q-PCR 分析表明，芹菜素显著改善了高糖诱导的 3T3-L1 脂肪细胞系中胰岛素信号分子 (IR、IRS-1、PI3K、Akt 和 GLUT4) 的 mRNA 表达。分子对接分析证明，芹菜素可能在调节脂肪细胞中的胰岛素代谢信号传导中发挥作用。总体而言，芹菜素作为一种天然类黄酮，在对抗糖尿病及其并发症方面具有潜在的治疗价值，具有广阔的前景，强调了继续研究以充分发挥其治疗潜力并为有效的糖尿病管理策略铺平道路的重要性。
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果
增强您的太阳能解决方案
交流输出电压 (V) (110-120)/(220-240) 分相，(240V) 单相 频率 (Hz) 60 (55 至 65) 输出至电网的最大交流电流 (A) 45.8 最大电网通过电流 (A) 100 THDi <3% 输入 (PV) 最大功率 (kW) 15 最大直流电压 (V) 500 MPPT 电压范围 (V) 120~500 / 120~430 单路 MPPT 最大输入电流 (A) 14 最大短路电流 (A) 22
AI在K-12教室中：授权教育者，支持学习者和解决
摘要：本文献综述探讨了K-12教育中人工智能（AI）使用的快速崛起，重点介绍了其围绕其融入教学和学习环境的主要主题。尽管AI驱动的数字工具长期以来一直支持课堂教学，但最近采用了大型语言模型（LLM）和聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）提出了新的道德和实践问题。一方面，教师从AI中受益于管理其工作量和增强教学实践。另一方面，关于学生滥用相同技术的关注点。本文献综述和综合研究了AI对个性化学习，学生差异化和教师应用的影响，强调了这些工具提供的积极贡献。此外，这篇综述还强调了解决道德，隐私和学术完整性问题的政策的必要性。教育工作者不仅必须以教学上合理的方式实施AI，而且还必须向学生传授对这些不断发展的数字工具的负责使用。
糖尿病外周神经病中光生物调节疗法的有效性和安全性：系统审查和荟萃分析的方案
生成人工智能（AI）大语言模型（LLM）已被广泛应用于牙科的许多领域。各种应用包括牙科远程医疗，临床决策支持，行政工作，患者教育，学生教育，科学写作和多语言交流[1]。此外，已经使用了生成AI来生成用于训练鲁棒AI模型的合成数据集，该数据集可以应用于牙科研究和教育[2]。此外，与传统文献研究相比，已经证明了生成的AI可以提高牙科学生在知识检查中的表现[3]。除了在回答临床问题方面的使用之外，还在探索LLM的潜力来产生评估临床推理技能的问题，这是医学和牙科教育的关键方面[4]。但是，LLMS对牙科问题的回答的准确性仍然是一个关注的问题，并且已经进行了广泛的研究。研究报告说，LLM在回答开放式问题的准确性范围为52.5％至71.7％，偶尔回答不准确，过于普遍，过时或缺乏基于证据的支持[5，6]。对于True或False问题，LLMS与牙医的准确性较低，范围从57.3％到78.0％[7，8]。考虑到多项选择问题（MCQ），LLMS的准确性从42.5％到80.7％不等，Chatgpt 4.0（OpenAI）证明了最准确的，Llama 2（Meta）[9-11]。研究已经证实，在同一开发人员的LLM中，后来的版本始终超过较旧版本[9-12]。生成AI的领域正在迅速发展，新版本具有越来越强大的参数。然而，对LLM的准确性进行了预先研究，对较旧版本进行了，该版本缺乏现在可用的先进的多模式功能。此外，这些研究排除了基于图像的问题，因为较旧的LLM版本无法在提示中处理图像附件[9，11]。这些关键限制需要进一步的研究，以探讨型模型的全部潜力。因此，本研究旨在评估最新LLM在回答Dental MCQ时的性能，包括基于文本的问题和基于图像的问题。模型选择将基于受欢迎程度，新兴，多模式能力，AI研究和应用中的突出性，可访问性以及解决特定领域特定问题的能力。零假设表明，LLMS对牙齿MCQ的答案的准确性没有差异。
降低投票年龄的证据和良好做法...
来自16岁以下投票国家的国家的证据表明，投票年龄低于18岁，通常与从中受益的年轻人的选举投票率增加有关。当获得特权时，16岁和17岁的年轻人往往比18岁以上的第一次大选的年轻人投票得多。建议这是因为16岁是一个比18岁的年龄更高的年龄，因为16岁和17岁的年轻人经常生活在更稳定和更支持的环境中（在父母的家庭中，在全日制教育中），而与18至20岁的孩子相比，他们经常在高度暂时的生活阶段体验过自己的第一次选举，例如。在搬出父母的家中，从事工作或进一步的教育（Franklin，2004年）。This finding is consistent across many contexts, for example, Austria, several Latin American countries, Scotland, and German federal states that lowered the voting age to 16 (see Eichhorn & Huebner, 2023a; Faas & Leininger, 2020; Franklin, 2020; Rossteutscher et al., 2022; Sanhueza Petrarca, 2020; Zeglovits & Aichholzer, 2014）。
赋能全球脑力经济：2024 年的重要里程碑和未来之路
• Harris A. Eyre 医学博士，脑资本联盟 (BCA) 和脑经济中心 (BEH) 执行董事；莱斯大学贝克公共政策研究所神经政策首席高级研究员 • Upali Nanda 博士，HKS Inc. 执行副总裁、全球部门创新总监，密歇根大学实践教授 • Jo-An Occhipinti 博士，精神财富计划联席主任；悉尼大学大脑与思维中心系统建模与仿真负责人 • Josefina Cruzat 博士，阿道夫伊巴涅斯大学拉丁美洲脑健康研究所 (BrainLat) 研究员。 • Mika Pyykko，芬兰大脑协会执行董事 • Kaisa Hartikainen 医学博士，芬兰大脑协会首席科学顾问 • Jafri Malin Abdullah 医学博士，马来西亚理科大学大脑行为集群主席 • Pawel Swieboda，NeuroCentury 创始人、BCA 和 BEH 联合创始人 • Olivera Nasic 医学博士，阿迦汗大学大脑与思维研究所高级科学顾问 • Zul Merali 博士，阿迦汗大学大脑与思维研究所创始主任 • Michael Berk 医学博士，迪肯大学身心健康与临床转化研究所 (IMPACT) 主任 • Indrit Begue 医学博士 • Frederic Destrebecq，欧洲大脑理事会执行董事、BEH 指导委员会 • Tiago Zibecchi，EMEA 初级研究员 • Rym Ayadi 博士，欧洲-地中海经济学家创始人兼总裁协会 (EMEA)、BCA 和 BEH 联合创始人
为无线网络供电 - 安德鲁
从业务角度来看是什么？很多。可靠的电力基础设施对成本和收入都有重大影响。将功率运行到成千上万的小单元将很昂贵。将成本降低一两个点可以产生重大节省，这可以减少一两天的部署时间。在收入方面，我们知道网络中断对流失率的影响。与绝大多数电池网站依靠较旧的电网来获得主要功率，对可靠的备份功率的需求比以往任何时候都更为重要。
假单胞菌的环境分离株20EI1，以铁依赖的方式降低了黄曲霉的生长，并改变了次要代谢
本文研究了一个专门解决数字转型的社会影响的项目。该项目还强调了数字转型对边缘化人群的影响，尤其是强迫移民和有特殊需要的人。该项目涉及开发名为“数字生活1-2-3-4”的开放访问课程材料，这些材料通过IMOOX平台上的四个MOOC作为开放式资源共享。主要目标是提高人们对日常生活中数字转型影响的认识，例如算法偏见，不可接受性，机器人和数字鸿沟，数字包容性和数字歧视。通过整合道德考虑，促进数字素养并考虑将用户带入设计过程，该课程减轻了数字转型的影响，并促进了公平而赋予的数字环境，以便日常使用技术，尤其是对于边缘化社区。在本文中，我们讨论了特定的课程内容，包括数字包含，算法偏见和新兴的不平等现象。关键目标是了解和减轻影响多元化和弱势群体的教育技术中算法偏见，难以及性和数字歧视的风险，并促进数字素养，访问和动机设计，以鼓励强迫移民在技术增强技术中积极参与技术可增强的教育。我们得出的结论是，在其设计和应用中优先考虑道德原则，提高代表性不足的声音，并促进更公平，更包容的数字景观。
利用 AI/ML 赋能未来：模型设计和……
● 人工智能和机器学习的基础知识 ● 数据收集、预处理、特征提取 ● 监督、无监督和强化学习 ● 神经网络和深度学习 ● 人工智能/机器学习模型设计和开发 ● 人工智能/机器学习模型的硬件加速器设计 ● 人工智能/机器学习模型的高级合成编码 ● 基于 FPGA 的人工智能/机器学习模型加速器架构 ● 人工智能/机器学习模型的部署和集成 ● 人工智能/机器学习的伦理和社会影响 ● 新兴趋势和未来方向