XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System宋晓婷
利用虚拟现实和人工智能改变教育
MedChat 不仅是一种技能培养工具，而且是技术如何解决患者与医生之间互动复杂性的基准。它符合将人工智能纳入医学教育的日益增长的趋势。宋认为，该应用程序具有巨大的潜力，可以更好地培养未来的医生，使其不仅提供称职的，而且提供富有同情心的护理，从而提高医疗质量。
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新兴软件系统的高级设计方法：原则、方法和工具 / 刘晓东和李阳编辑。p. cm。包括参考书目和索引。摘要：“本书提供了该领域相关的理论框架和最新的实证研究成果，澄清了当前许多新兴软件系统设计和工程领域的最新技术和知识混乱和令人困惑的文献”——由出版商提供。ISBN 978-1-60960-735-7（精装本）——ISBN 978-1-60960-736-4（电子书）——ISBN 978-1-60960-737-1（印刷版和永久访问）1. 系统软件。2. 应用软件——开发。3. 计算机网络——设计和构建。I. 刘晓东，1966 年 10 月 8 日-II。李阳，1973-QA76.76.S95A38 2012 004.6--dc23 2011021481
用于体内神经记录的印刷可拉伸液态金属电极阵列
R. Dong、Prof. S. Liu、Prof. X. Jiang 哈尔滨工业大学生命科学与技术学院 中国哈尔滨市南岗区益矿路 2 号 150001 电子邮件：shaoqinliu@hit.edu.cn； jiang@sustech.edu.cn 董荣军，杭聪，陈哲，刘晓玲，钟玲，齐建军，黄勇，蒋晓玲教授 南方科技大学生物医学工程系 中国广东省深圳市南山区学院路 1088 号 518055 王林博士，王林教授，陆英教授 中国科学院脑连接组与操控重点实验室，脑认知与脑疾病研究所 中国科学院深圳先进技术研究院 深港脑科学研究院-深圳基础研究中心 深圳 518055，中国 电子邮件：lp.wang@siat.ac.cn; luyi@siat.ac.cn
![![HSTV™]!. “毕晓普尤斯塔斯预科学校在韦斯特安普顿技术学校现场……](/simg/6\60cd19029a111ded1b3b46d2bc5444409242cb6a.png)
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长期以来，Bishop Eustace Prep 和 Westampton Tech 高中之间的篮球竞争一直很激烈。这两场比赛最有可能产生非常激烈的比赛和球场上最令人期待的时刻。这是因为他们的每场比赛都充满激情，而且声望很高，因此主要目标始终是瞄准对方
关于调整2021年限制性股票激励计划授予价格公告
主席蒋国兴中国，上海， 2024 年12 月11 日于本公告日期，本公司之执行董事为蒋国兴先生、施雷先生、俞军先生及沈磊先生； 非执行董事为庄启飞先生、张睿女士、宋加勒先生及阎娜女士；独立非执行董事为曹钟勇先生、蔡敏勇先生、王频先生及邹甫文女士。 *仅供识别
Recent Development of Lithium Borohydride-based Materials for Hydrogen Storage Wenxuan Zhang, Xin Zhang, Zhenguo Huang, Haiwen Li, Mingxia Gao, Hongg
锂硼氢化物储氢材料的最新进展 张文宣, 张欣, 黄振国, 李海文, 高明霞, 潘红鸽, 刘永锋* 张文轩, 张晓燕, 张晓燕博士, 高明贤教授, 潘华光教授, 刘永锋教授 浙江大学硅材料国家重点实验室和材料科学与工程学院，杭州 310027，中国 电子邮件: mselyf@zju.edu.cn 潘华光教授, 刘永锋教授 西安工业大学新能源科技研究院，西安 710021，中国 黄志刚教授 悉尼科技大学土木与环境工程学院，81 Broadway, Ultimo, NSW, 2007，澳大利亚 李华伟教授 合肥通用机械研究院，合肥 230031，中国 关键词: 氢, 储氢, 硼氢化物, LiBH 4 , 热力学, 动力学 摘要 :
引用：彭建军，赵锋，杨晓玲，等. 中国中老年人群血脂异常与 2 型糖尿病风险的关系
摘要 目的 评估不同类型血脂异常个体罹患2型糖尿病（T2DM）的风险，并比较不同血脂参数对T2DM的预测价值。 方法 对中国健康与养老纵向研究（CHARLS）的数据进行二次分析。在基线调查（2011—2012年）中，共访谈17 708名45岁以上个体，采集11 847份血样。在两次随访调查（2013—2014年和2015—2016年）中确认T2DM的结果。通过Cox比例风险回归模型估计T2DM与血脂异常相关的HR和95％CI。通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）比较八个血脂参数的判别值。 结果 共7329名参与者纳入分析；在平均3.4年的随访期内，387名（5.28%）受试者新发糖尿病。与血脂正常者相比，高胆固醇血症、高甘油三酯血症及低高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）者的2型糖尿病风险显著升高（HR（95% CI）分别为1.48（1.11至1.96）、1.92（1.49至2.46）和1.67（1.35至2.07））。非HDL-C（0.685，95%CI 0.659～0.711）、甘油三酯（TG）（0.684，95%CI 0.658～0.710）、总胆固醇（TC）/HDL-C（0.685，95%CI 0.659～0.712）及TG/HDL-C（0.680，95%CI 0.654～0.706）的AUC均显著（p<0.005）大于其他脂质参数。结论中老年人高甘油三酯血症、高胆固醇血症及低HDL-C是罹患糖尿病的高危人群，非HDL-C、TG、TC/HDL及TG/HDL在预测2型糖尿病发病率方面优于其他脂质参数。