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社交网络对人体畸形疾病的影响：系统评价乔治·维尼西乌斯·利马·达·席尔瓦（George Vinicius Lima da Silva），卡拉·维多利亚·索萨（Carla victoria Sousa Fortes）2，
系统评价摘要简介：身体畸形障碍的特征是外观缺陷过度关注，行为和心理行为可以解决或隐藏感知到的失败。对社交网络的使用加剧可能与该疾病的发展和持久性有关：分析有关社交网络对身体畸形疾病的影响的科学文献。方法：它由使用搜索策略（“身体畸形障碍”）和（“社交媒体”）的PubMed/Medline，Google Scholar和Scopus数据库进行的系统综述，在PubMed/Medline，Google Scholar和Scopus数据库中进行。文章在2020年至2024年之间包括在任何语言中，获得了3022项研究。排除了重复项（9），并且不符合研究的目标（2997），剩下16篇文章。结果：关于该主题的研究确定了一些国家，强调了问题的全球性。发现包括筛查时间和肌肉畸形的症状之间的关联，在COVID-19监禁期间增加干扰以及皮肤问题和身体不满等具体问题。Instagram和Snapchat是引用的主要社交网络。还探索了与饮食失调，焦虑和社交恐惧症的相关性。结论：结论是社交网络对人体畸形疾病的影响，强调了它们的密集使用与疾病的患病率之间的显着关联。此外，它强调了无法达到的美容标准的影响，尤其是在Covid-19-19大流行期间。关键字：身体畸形疾病；社交媒体；身体不满；屏幕时间。
使用多重分形去趋势波动分析和表面肌电图进行人体手势识别 A. Hajihashemi a、F. Ebrahimi *a、H. Monta
大多数日常活动需要灵巧地使用手和手指。残疾人的手部假肢可以通过连接到上肢的表面电极非侵入式获取的表面肌电图 (sEMG) 信号来控制。在对从 10 位截肢者获取的 12 个电极 sEMG 信号进行预处理后，计算了时域和频域中的不同特征。考虑到 sEMG 是一种复杂、随机、非平稳和非线性信号，还通过多重分形去趋势波动分析 (MFDFA) 的方法提取了复杂的非线性特征。使用不同的分类方法（包括支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA) 和多层感知器 (MLP)）来比较它们在八种不同手指运动分类中的表现。观察发现，SVM 在手指运动分类方面的表现优于其他两个分类器。新特征与传统特征融合后，分类准确率、精确率、召回率（灵敏度）分别为98.70%、98.74%、98.67%。结果表明，加入MFDFA提取的新特征与其他传统特征，可以有效提高数据采集效果。
人体微生物群落失衡与衰老的关系及研究进展
体内炎症，进而影响免疫系统并加速衰老和相关的全身性疾病的发生和发展。近年来，借助高级分子生物学技术，该领域的研究一直在不断加深，并且诸如益生菌，益生元和粪便菌群移植等介入措施也显示出某些潜力。但是，在精确的干预策略，长期效果评估和安全保证方面，挑战仍然存在。将来需要进行更多的研究，以实现健康衰老的目标。
利用大规模大脑启发光子计算机识别人体动作
在计算机视觉中，视频流中人体动作的识别是一项具有挑战性的任务，其主要应用领域包括脑机接口和监控。深度学习最近取得了显著的成果，但在实践中却很难使用，因为它的训练需要大量数据集和专用的耗能硬件。在这项工作中，我们提出了一种光子硬件方法。我们的实验装置由现成的组件组成，并实现了一个易于训练的循环神经网络，该网络有 16,384 个节点，可扩展到数十万个节点。该系统基于储层计算范式，经过训练，可以使用原始帧作为输入，或者使用定向梯度直方图算法提取的一组特征，从 KTH 视频数据库中识别六种人体动作。我们报告的分类准确率为 91.3%，与最先进的数字实现相当，同时与现有硬件方法相比，处理速度更快。由于光子架构提供的大规模并行处理能力，我们预计这项工作将为实时视频处理的简单可重构和节能的解决方案铺平道路。
抗营养素对人体健康的不利影响
营养学深刻地影响了您的生活，营养学是研究食物营养素及其如何影响身体的学科。1,2 您可能每天都会多次选择会影响身体健康的食物。我们日常食物选择的影响可能很小，但随着时间的推移，它们会对我们的健康产生重大影响。3-6 营养素是食物中的一种成分，生物体利用这种成分来生存、发育、维持、组织修复和繁殖。7-10 营养素有六种类型：水、蛋白质、脂质、碳水化合物、维生素和一些矿物质。11-12 有人提出，食用植物制成的食物是预防多种慢性疾病的好方法；然而，被称为抗营养素的植物化学物质历来被认为对人类健康不利，因为它们具有
利用我们的AI-Immunology TM平台解码人体免疫系统，开发针对癌症和传染病的新型疫苗
本演示文稿包含经修订的 1933 年证券法第 27A 条和经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条所定义的前瞻性陈述。“目标”、“相信”、“预期”、“希望”、“旨在”、“打算”、“可能”、“或许”、“预期”、“考虑”、“继续”、“估计”、“计划”、“潜在”、“预测”、“预计”、“将”、“可能有”、“可能”、“应该”、“会”、“可以”和其他具有类似含义的词语或术语可识别前瞻性陈述。由于各种因素，实际结果可能与此类前瞻性陈述所示的结果存在重大差异，包括但不限于与以下方面相关的风险：我们的财务状况和对额外资本的需求；我们的开发工作；我们的产品开发活动以及临床前和临床试验的成本和成功；将使用我们的AI平台技术开发的任何获批药品商业化，包括我们候选产品的市场接受率和程度；我们对第三方的依赖，包括进行临床试验和产品制造；我们无法建立合作伙伴关系；政府监管；保护我们的知识产权；员工事务和增长管理；我们的美国存托凭证和普通股，国际经济、政治、法律、合规、社会和商业因素（包括通货膨胀）的影响，以及其他重大地缘政治和宏观经济事件对我们业务的影响；以及影响我们业务运营和财务状况的其他不确定因素。有关这些风险的进一步讨论，请参阅我们最近的20-F表年度报告和向美国证券交易委员会（SEC）提交的其他文件中包含的风险因素，这些文件可在www.sec.gov上查阅。除法律要求外，我们不承担更新任何前瞻性陈述的义务。
超越数字孪生：人机交互中神经人体工程学的物理孪生
数字孪生 (DT) 是最新的使能技术之一，它作为数据密集型网络计算解决方案出现在多个领域——从工业 4.0 到互联健康（Pires 等人，2019 年；Bagaria 等人，2020 年；Juarez 等人，2021 年；Phanden 等人，2021 年）。DT 作为一个虚拟系统，用于复制、监控、预测和改进物理系统（物理孪生 (PT)）的流程和特性，与其 DT 实时连接（Grieves 和 Vickers，2017 年；Kaur 等人，2020 年；Mourtzis 等人，2021 年；Volkov 等人，2021 年）。这种技术基于物联网 (IoT) 和机器学习 (Kaur et al., 2020) 等领域的进步，提出了应对人机交互 (HRI) (Pairet et al., 2019) 领域等复杂系统问题的新方法。本立场文件旨在提出一种物理-数字孪生方法，以根据神经人体工程学的跨学科视角 (Parasuraman, 2003; Frederic et al., 2020) 改善对 HRI 背景下 PT 的理解和管理。
打印人体组织
第57页），而肝组织仍在手动进行。“我们将准备就绪的成分应用于重新确定的皮肤并评估其毒性，模拟人体功能，”化妆品巨头Natura的研究人员生物学家Juliana Lago解释说，该研究人员在2023年上半年采用了这种技术。从一家德国公司进口，BOC加入了自2006年以来使用的其他技术，用于对美容，个人卫生和香水产品的安全性和有效性测试，作为动物的亚型，因为动物测试是在2023年3月进行的，由巴西动物动物实验控制委员会（Concipe of Science，Inceperifiend）（查看PRESESPA）（priestife fore）（查看PRESESPA）不。245）。除了表明他们遭受外部代理造成的伤害外，f
确定人体细胞、组织及细胞和组织制品（HCT/Ps）捐赠者资格的建议；个人及家庭健康指导草案
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