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禁食干预及其对人类宿主和微生物组的临床影响
在酵母到人类的生物体中的实验试验表明，各种形式的减少食物摄入量（热量限制）似乎会增加整体和健康的寿命，从而延迟疾病的发作并减缓衰老生物标志物的发展。肠道微生物群被认为是有助于调节宿主健康的关键环境因素之一。the trumpation在肠道微生物组的组成和活性中被认为与多种疾病的出现有关。 的确，已经进行了许多研究肠道微生物群的研究，并显示了特定的微生物和代谢性疾病之间的牢固关联，包括超重，肥胖和2型糖尿病，以及特定的胃痛症状疾病，神经性疾病，神经性疾病，神经性疾病，神经性疾病，癌症。 已知可减少炎症并改善代谢健康的饮食干预措施the trumpation在肠道微生物组的组成和活性中被认为与多种疾病的出现有关。的确，已经进行了许多研究肠道微生物群的研究，并显示了特定的微生物和代谢性疾病之间的牢固关联，包括超重，肥胖和2型糖尿病，以及特定的胃痛症状疾病，神经性疾病，神经性疾病，神经性疾病，神经性疾病，癌症。已知可减少炎症并改善代谢健康的饮食干预措施
通过宿主和微生物衍生的代谢物对上皮完整性和粘膜免疫的操纵
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
基于人工智能的雾和边缘计算——Huaming Wu 撰文
a 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，英国伦敦 b 科特利自由查谟和克什米尔大学，巴基斯坦自由克什米尔科特利 c 中国科学院深圳先进技术研究院，中国深圳 d 莫纳什大学信息技术学院软件系统与网络安全系，澳大利亚 e CSIRO DATA61，澳大利亚 f 天津大学应用数学中心，中国天津 g 宾夕法尼亚州立大学，美国 h 国际信息技术学院（IIIT）电子与通信工程系，新赖布尔，印度 i 阿卜杜拉·古尔大学，土耳其开塞利 j 国家理工学院信息技术系，贾朗达尔，印度 k 马德里理工大学（UPM），西班牙 l 圣安德鲁斯大学计算机科学学院，英国苏格兰 m 卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国卡迪夫 n 维也纳科技大学分布式系统组，奥地利维也纳
基于深度学习的边缘智能雾多服务平台
2 文献综述和相关工作 15 2.1 面向服务的雾架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 30
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
大脑雾量表（BFS）：比例开发和验证
最近，我们目睹了脑雾区域研究的研究数量迅速增加，这主要是因为据报道这是一种频繁的长期疾病。然而，脑雾的构造仍然不确定，并且缺乏一种常见的评估方法。因此，本研究的主要目的是开发和验证用于临床和研究环境中的自我报告脑雾量表（BFS）。参与者是1452（n = 996，68.6％）的波兰大学生。数据是通过自我完成问卷匿名收集的。结果表明23个项目的BFS具有良好的心理测量特性。基于主成分分析（PCA）和验证性因素分析（CFA）结果，该量表最好由三因素解决方案捕获，其中六个项目在精神疲劳因子上加载，在认知敏锐度因子受损受损上加载了九个项目，以及在混淆因子上加载的八个项目。我们发现，与从未对COVID-19的从未测试呈阳性的匹配的对照组相比，对COVID-19测试阳性的人的精神疲劳，认知敏锐度受损和混乱得分明显更高。
有关HIV DNA疫苗策略的最新信息
1美国林肯医学和心理健康中心，纽约州纽约州10451，美国2马尼拉医学与公共卫生学院，菲律宾帕西格市1604年，菲律宾帕西格市3菲律宾南部医学院，菲律宾医疗中心，菲律宾8000菲律宾市，菲利普斯市8000年，菲利普斯医学院4圣卢克医学中心，菲利普斯医学学院 - 威廉·H·帕菲普尔（William H.） 6000菲律宾宿雾市6乔斯林糖尿病中心和哈佛医学院血管细胞生物学第6区亚利桑那州凤凰城，亚利桑那州85004，美国10 Truth for Health Foundation，Tucson，AZ 85728，美国 *通信：Frederick.berro.rivera@gmail.com（Frederick Berro Rivera）
代谢物：宿主和微生物的融合节点，以解释荟萃生物
涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。 因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。 在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。 对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。 将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。 它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。 为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。 本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。
与性相关的患者报告的脑雾症状非 -
结果。该研究包括303名患者（79.53％的女性，47.52％的医务人员）。COVID-19发作和问卷完成的中位时间为208（IQR 161–248）天。与男性相比，女性报告的写作，阅读和计数问题的流行率更高（<4周或3.05，95％CI：1.38–6.72; 4-12周或2.51，2.51，95％CI：1.02-6.14;> 12周;> 12周； CI：1.41–4.54; 4-12周，或3.74，95％CI：1.93–7.24;The difference between the two sexes in answering questions in an understandable/unambiguous manner was statistically significant between four and 12 weeks after infection (OR 2.63, 95% CI: 1.36–5.10), while a sex difference in recalling new information was found below 12 weeks (OR 2.54, 95% CI: 1.44–4.48 and OR 2.43, 95% CI: 1.37–4.31 for < 4 and 4–12几周）。在报告多任务处理，记住过去的信息，确定当前日期或现场取向方面没有性别差异。