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World File Search System为金
以腰椎穿刺为金标准的增强Flair磁共振成像对脑膜炎的诊断准确性
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日，在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法：通过非概率目的抽样，共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果：平均年龄为 26.4±23.5 岁，范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中，98 名（56.6%）为男性，75 名（43.4%）为女性。临床表现如下：喂养不良、易怒和嗜睡 86 人（49.7%），头痛 137 人（79.2%），恶心/呕吐 125 人（72.3%），颈部僵硬 89 人（51.4%），意识水平改变 132 人（76.3%），癫痫发作 78 人（45.1%）和局部神经功能障碍 45 人（26%）。以腰椎穿刺金标准为诊断标准，增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%，特异性为 85%，PPV 为 87.6%，NPV 为 89.4%，诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准，增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论：与增强 T1W 序列相比，增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此，对于所有怀疑患有脑膜炎的患者，应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
抗菌素抗性作为金黄色葡萄球菌，大肠杆菌或克雷伯氏菌SPP后复发性菌血症的危险因素。社区发作的细菌
ntimicrobial抗药性（AMR）是全球主要的健康问题，与2019年全球估计495万人死亡有关（1，2）。尽管已经对AMR对临床和经济结果的影响进行了广泛的研究，但对AMR对感染反复感的影响相对较少，这是一项重大事件，导致大量疾病，死亡和医疗保健成本（3）。复发在菌血症患者中特别关注，他们通常脆弱并且患有潜在的疾病，因为菌血症与高死亡率和AMR有关（4）。AMR与更大的感染严重程度，治疗衰竭更高的风险以及更长的住院时间有关，所有这些都可能影响复发的风险（5-7）。很少有研究研究AMR是复发性菌血症的潜在危险因素，并且所有研究都限于归因于引起初始感染的同一细菌的感染的复发（8-13）。相反，少数不针对特定细菌物种或患者人群（例如，具有潜在条件的人）和研究危险因素在1年内复发的危险因素并不认为AMR是潜在的危险因素（14-16）。然而，在研究AMR与复发之间的联系时，重要的是要考虑延长的微生物不平衡，即广谱抗生素暴露（即标准细菌治疗）可以诱导宿主微生物组。AMR在初始菌血症发作中可能会增加这种不平衡包括对宿主对定殖和感染的易感性的影响（17）以及对抗生素耐药细菌的选择和持续时间的影响，例如，扩展的谱β-内酰胺酶（ESBL）可能会超过1年 - 产生肠tocteriaceae（18）。
人工智能和机器学习作为金融包容性的工具
金融包容性仍然是一个紧迫的全球挑战，由于系统性偏见和过时的评估模型，数百万服务不足的个人被排除在传统信贷体系之外。人工智能 [AI] 和机器学习 [ML] 已成为解决这些不平等问题的变革工具，为重新定义信用评估方式提供了机会。通过利用 AI 和 ML 的预测能力，金融机构可以扩大信贷渠道，提高公平性，并减少服务不足社区的差距。本文首先探讨了 AI 和 ML 在金融包容性方面的广泛潜力，强调了它们处理大量数据集和发现传统方法忽略的模式的能力。然后，它深入探讨了 ML 在识别和减少信用评分偏见方面的具体作用。ML 算法在设计时考虑到了公平性，可以检测到歧视性模式，使金融机构能够实施纠正措施并创建更具包容性的系统。讨论范围缩小到考察多样化数据集在确保公平结果方面的重要性。通过整合非传统数据点（例如租金支付、水电费和就业历史），人工智能系统可以提供更全面的信用状况视图，特别是对于被传统模型边缘化的个人。最后，解决了在信用评分中使用人工智能的道德考虑，重点关注透明度、问责制和防止算法歧视的保障措施。本文认为，负责任地实施人工智能和机器学习，结合强有力的监管框架，对于平衡创新与公平至关重要。通过采用这些原则，金融行业可以利用人工智能作为金融包容性的强大推动者，最终为服务不足的社区创造更公平的信贷生态系统。
F520 行为金融学 - 经济学院
目标是更好地理解人类对不确定性的态度，尤其是金融风险。实现这一目标的方法是超越纯粹的行为主义方法（经济学传统），指出解读行为背后的心理学（“思考”/认知和“感觉”/情感）的困难，最终直接进入神经生物学领域。毕竟，人类是生物计算机，他们必须采取相应的行动，那么为什么不从那里开始呢？这种方法有望比纯粹的行为研究（使人类看起来像一个受虫害的生物）提供更全面的见解，并且它绕过了意识和知觉的难题（如果人们不知道自己在想什么或感觉什么怎么办？）。除其他外，结果包括：对情绪作用的新见解；认识到神经生物学为机器学习提供了基础（以及计算神经科学的最新成果如何彻底改变机器学习）；更深入地了解“智能药物”（在学生和专业人士中很受欢迎）是否有效以及如何起作用。
高熵合金作为金属空气电池电催化剂的最新进展和前景
摘要：金属-空气电池，特别是锂-空气和锌-空气电池，由于其理论比能量高、安全和环境友好而引起了广泛的关注和研究。然而，正极动力学缓慢是阻碍其实际电化学性能的关键因素之一。为了解决这个问题，使用高效催化剂是一种可行有效的策略。在已报道的各种催化剂中，高熵合金（HEA）由于其可调的组成和电子结构已成为一种很有前途的催化剂。因此，在HEA催化体系中取得了令人鼓舞的电池性能。在本综述中，我们首先总结了具有代表性的金属-空气电池，包括锂-O 2 、锂-CO 2 和锌-空气电池的反应机理和挑战，然后介绍了HEA的合成方法和核心效应。我们还总结了HEA在这些电池中的一些研究进展。最后，我们对HEA在金属-空气电池中的未来研究前景进行了展望。
从稻壳中合成氧化物Grafena氧化物作为金属离子吸附剂
该行业的快速发展，废物产生的越多。当今关注的行业之一是产生重金属金属废物的设备，电子和化学工厂。重金属是一种有毒的化学元素，因为与水相比，特异性很高（Faridi等，2022）。锡，铅和镉是重金属中常见的毒药。重金属废物会导致污染和有毒的水源，因为重金属的负面特性不能被逆转，并且会损害人类健康，例如癌症，神经系统损害并减少器官的生长（Sulaiman等人，2021年）。处理重金属废物的努力之一是吸附过程，因为吸附方法是一种相对简单的方法，可负担得起的成本，并且可以从未使用的生物量的残余物中使用自然材料的吸附物（Widiyanto等，2017）。
Mphasis 与 AWS 合作推出用于金融服务的 Gen AI Foundry ~ 从核心平台现代化到智能文档处理，Gen AI Foundry 将为金融机构提供支持并帮助最大限度地发挥技术的影响力。
纽约，2024 年 4 月 14 日 Mphasis（BSE：526299；NSE：MPHASIS）是一家专注于云和认知服务的信息技术 (IT) 解决方案提供商，今天宣布与亚马逊网络服务 (AWS) 达成一项多年期全球协议。此次合作标志着 Mphasis 建立了由 Mphasis.AI 领导的 Gen AI Foundry，这是一个专注于人工智能 (AI) 解决方案、AI 用例评估、咨询和业务转型的专门业务部门。Gen AI Foundry 将作为一个动态平台，用于建模行业用例和开发概念验证 (POC) — 最初在金融服务行业内，并计划扩展到其他领域。这个虚拟论坛将为客户提供机会在纽约的 Mphasis 体验中心或纽约的 AWS 高管简报中心 (EBC) 体验演示和 POC，展示根据客户需求和目标量身定制的生成式 AI 解决方案。随着生成式 AI 成为一种强大工具，Foundry 致力于推动其在金融服务公司的应用，帮助提高效率并促进业务转型。智能文档处理 (IDP) 等解决方案可自动提取和分析数据，最大限度地减少错误并简化工作流程，从而节省大量时间和成本。此外，利用生成式 AI 进行联络中心转型可通过自动化流程和个性化互动提高客户参与度和运营效率。“我们与 AWS 的合作标志着 Mphasis 在提供云和认知服务领域的尖端解决方案方面迈出了重大一步。由 Mphasis.AI 领导的金融服务 Gen AI Foundry 是我们致力于为客户加速 AI 应用和业务现代化的承诺。通过利用 AWS 生成式 AI 和数据服务的强大功能，我们准备在金融服务行业树立新的标杆。这一举措强化了我们成为全球企业创新驱动力的愿景，提供可扩展、可持续的技术解决方案，”Mphasis 首席执行官兼董事总经理 Nitin Rakesh 表示。Gen AI Foundry 符合 Mphasis 的愿景，即全面融入金融服务领域，成为值得信赖的提供商，为财富 100 强银行、经纪公司和保险公司提供有针对性的产品和解决方案。用例将集中在关键行业应用，例如用于核心平台现代化的生成式 AI、银行的合同管理、新银行账户的智能文档处理、抵押贷款处理、保险公司的索赔处理以及调查金融犯罪。“AWS 很高兴与 Mphasis 合作，支持为金融服务行业引入 Gen AI Foundry。Mphasis 在 AWS 服务和 AI/ML 功能方面的专业知识，AWS 全球金融服务董事总经理兼总经理 Scott Mullins 表示：“Gen AI Foundry 的卓越表现与 AWS 的卓越表现相得益彰，再加上他们对行业特定解决方案的专注，与我们通过云计算和生成式 AI 的变革能力实现客户创新的使命完美契合。我们期待看到 Gen AI Foundry 帮助企业利用 AWS 先进的 AI 和机器学习服务，在当今的竞争环境中获得更好的体验和更高的效率。”
聚丙烯腈作为金纳米粒子的多功能基质 -
lspr是它们独特的光学特性之一，可以考虑扩大周围分析物分子的拉曼信号。通过仔细控制其大小，形状和间距间距，可以使Aunps展示LSPR，从而使其成为提高SERS信号的理想候选者。au已被许多研究人员广泛用于SERS主动底物。24 - 31然而，由于乏味的途径和使用刺激性化学物质，合成Aunps的合成一直在具有挑战性。32 - 38在这里，通过使用Dime-thyylformamide（DMF）的简单明了的方法，使用金氯化水合物（Haucl 4 $ 3H 2 O）合成金纳米颗粒（AUNP）。39 - 41使用DMF作为溶剂和还原剂，以前已经表明，金，银和其他金属的金属纳米结构可以以各种方式形成。42 - 44这里，引入了一个简单的途径，以直接在PAN/DMF解决方案中合成AUNP。这种方法具有无表面活性剂合成的好处。同时，聚合物纳米复合材料不仅增强了整体表面特性，还可以支持可重复使用的lm。45
林业经济为何能成为金砖国家合作发展的驱动力
摘要：全球地缘政治和经济格局的变化，促使人们对全球增长最快的经济体之间建立新的战略联盟的兴趣日益浓厚。对于金砖国家而言，尤其如此，它们对当代世界的重要性无论怎样高估都不为过。一旦该组织开始成为一个更加制度化的组织，建立更紧密、更广泛的经济和社会联系的问题就会出现。本文分析了过去二十年巴西、俄罗斯、印度、中国和南非林业经济发展的趋势，评估了各国在全球木材采伐中的份额及其在国际林产品市场上的地位。金砖国家占全球年采伐量的近三分之一，在21世纪，它们的林产品产量和出口量都有所增长。根据我们的计算，只有印度和中国的锯材和板材产量和出口量增长了十倍。本文探讨了将林业经济转变为金砖国家合作驱动力之一的条件，以及现有的财政、政治和环境制约因素。如果金砖国家对林产品的需求充足，这种合作就有可能实现；鉴于金砖国家相互之间地域遥远，这需要采取措施，从根本上改善彼此之间的贸易物流。金砖国家在全球林业经济中的重要作用，可以成为该集团内部进一步发展合作的重要因素，尤其是在预计于2024年实现扩张之后。
HE1002宏观经济学I CN Yang Scholars计划的课程 神经科学博士程序 通常是绝缘子，在新的理论模型中受到较大应变，钻石成为金属导体 MSC机械工程 新课程代码和标题MS7430：电子材料... Nanyang技术大学物理和应用物理学系 微电子过程集成课程代码MS4603 ... MS8205能量转换的材料 MS4640 - 材料课程代码的高级分析... MS3012 - Micro/nanoelectronic处理课程代码... 高级电力电子：能源过渡和效率的推动力 BG3112心血管工程 NTU新加坡科学家开发了一种“面料”，它变成身体... ntu-singapore-startup-startup-scesscess-deploys-compact-and- ... 1。新课程内容（MS7450） 新加坡 - 省 - 启动 - 启发 - small- ... singapore and-ntu-singapore-to-singapor-to-tevelopmore- ... PH3103 SCSE MPES课程AY22-23学期1 CE/CZ4003 2022年12月2日，Embsorative Lab 1，级别5 MS4642-Addive-Manufucturing-Materials。 ... NTU新加坡推出了三个新卫星，以测试3D- ... PH3406
连续评估：50％的最终考试：总计50％：100％阅读和参考文献主要教科书是宏观经济学原理，任何版本从8到12号，由Karl Case，Ray Fair和Ray Fair和Sharon Oster，Pearson Prentice Hall（NTU库呼叫编号：HB172.5.C337）。在下面的每周时间表中，本教科书称为CFO，章节数字来自第10版。此外，强烈建议将Gregory Mankiw撰写的宏观经济学原则用于广泛阅读。具有强烈理论偏好和数学背景的学生，建议享受安德鲁·ABEL，本·伯南克和迪恩·克鲁斯霍尔的宏观经济学教科书。，我还将不时上传有用的数据集的来源，媒体的新闻以及著名的经济学家对局部宏观经济问题的意见，这些问题与我们的课程有关，这些问题与我们的课程相关，属于Ntulearn，“对于那些感兴趣的人”。这意味着此类内容不会出现在您的期末考试或中期测验中。相反，它将您从本课程中学到的知识与现实世界的例子联系起来，使宏观经济原则相关，有趣且有用，并帮助您欣赏经济理论的力量和美丽。课程讲师