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按国家和行业按温室气体排放（...
根据2023年政府间气候变化（IPCC）的第六次评估报告，自20世纪初以来，人类活动的温室气体排放量大约是1.1°C的变暖。这些活动包括燃烧煤炭，石油和天然气，森林砍伐和农业。
在自我国家中工作的工具
邮政编码：60430-375电子邮件：martafonteles@yahoo.com.br摘要目的：通过分析，描述了一项试点研究的结果，以开发具有脚本的系统化仪器“指南”，以监视高速型糖尿病患者的手机中的高风险糖尿病。方法：这是一项横断面的描述性研究，涉及342例糖尿病患者。该仪器是通过涉及研究人员，管理和服务代表的协作研讨会开发的，并使用糖尿病的指南和证据及其控制。是第一部分，第一个部分：包含社会人口统计学和临床数据。第二阶段涉及三个阶段：初始，探索和闭合。伦理方面已被考虑和批准。Results: The sample was mostly women (n = 253; 73.9%) and, when compared to men, had a higher risk for high total cholesterol (OR = 1.755; 95% IC [1.027-3.053]; p = 0.04024), and low (OR = 1.833, 95% CI [1.076 - 3.116], p = 0.0233*). 最常见的准则是运动的充分性和对糖尿病药物的护理。 结论：带有脚本的“指南形式”仪器使您可以识别患者面临的障碍，并促进了药剂师在大流行期间进行干预措施的决策。 关键字：糖尿病，墨西哥糖，远程医疗，远程医疗。 方法：这是一项横断面的描述性研究，涉及342例糖尿病患者。 道德方面得到了考虑和批准。Results: The sample was mostly women (n = 253; 73.9%) and, when compared to men, had a higher risk for high total cholesterol (OR = 1.755; 95% IC [1.027-3.053]; p = 0.04024), and low (OR = 1.833, 95% CI [1.076 - 3.116], p = 0.0233*).最常见的准则是运动的充分性和对糖尿病药物的护理。结论：带有脚本的“指南形式”仪器使您可以识别患者面临的障碍，并促进了药剂师在大流行期间进行干预措施的决策。关键字：糖尿病，墨西哥糖，远程医疗，远程医疗。方法：这是一项横断面的描述性研究，涉及342例糖尿病患者。道德方面得到了考虑和批准。摘要目的：通过分析，在使用脚本的系统化仪器（指南形式）的开发中描述了一项试点研究的结果，以便在thepharmacy中对患有高风险糖尿病的人进行后续行动。该仪器是通过涉及研究人员，管理和服务代表的合作研讨会来开发的，并使用糖尿病及其控制的指南和证据进行了完善。它由两个部分组成，第一个部分：包含社会人口统计学和临床数据。第二阶段涉及三个阶段：初始化，探索和封闭。Results: The sample consisted mostly of women (n=253;73.9%) and, when compared to men, they had a higher risk for high total cholesterol (OR = 1.755; 95% CI [1.027-3.053]; P=0.04024), and low HDL (OR=1.833, 95% CI [1.076 - 3.116], P=0.0233*).最常见的准则是体育锻炼的足够性和对糖尿病药物的给药。结论是：“指南形式”带有脚本，因此可以识别患者面临的障碍，并促进药剂师在大流行期间进行干预措施的决策。关键字：糖尿病，墨西哥糖，远程医疗，远程医疗。
英特尔和美国商务部宣布...
“俄勒冈州的硅森林是英特尔选择在其希尔斯伯勒校园雇用23,000名领先的半导体研究和开发行动的地方，”俄勒冈州商业总监Sophorn Cheang说。“今天在英特尔和美国商务部的宣布，数十亿美元的资金将支持英特尔对俄勒冈州研究和制造中心的360亿美元投资，将在多年的增长和俄勒冈州的竞争优势中启动舞台。”
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
三年级日语“人工智能的未来”“人类、人工智能和创造力”
总结优点和缺点。 讨论始终在友好的气氛中进行。 首先，学生各自思考主题，然后两人一组交换意见。 *时间分配得恰到好处，没有浪费任何时间，因此学生的思考不会被打断，并能不断加深。 与全班同学分享 （3）在人工智能普及的社会里，什么对于人类来说是重要的？ 在开始写作之前，让每一对学生在 jam 板上进行工作。