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历史种族红线和当代收入不平等的现代模式对鸟类，栖息地和洛杉矶的人产生负面影响
摘要房主贷款公司（HOLC）是一项由1930年代发起的美国政府资助的计划，以评估抵押贷款风险。该计划产生了手绘的“安全风险”地图，旨在将投资集中（绿化区域）或有限（红线区域）的城市分级。此后，安全地图被广泛批评为固有的种族主义，并且与全国各地城市的较高种族隔离和较低的绿色设施水平相关。我们的目标是探索HOLC分级实践对鸟类，其栖息地以及可能在广泛应用安全风险图的大都市中经历它们的人们的潜在遗产影响，加利福尼亚州大洛杉矶（L.A.）（L.A.）。我们使用了地面收集，远程感知，人口普查数据以及描述性和预测性建模方法来解决我们的目标。鸟类栖息地和鸟类社区的模式与奢侈品效应现象密切相符，那里的绿色便利设施更健壮，而鸟类社区在洛杉矶最富有的地区更加多样化和丰富。我们的分析也揭示了HOLC分级实践的潜在遗产。洛杉矶的白人人口构成了绿线地区种族或族裔群体中最高百分比，与与自然栖息地特征（例如树木和灌木）相关的鸟类的丰富度相当大。相反，在红线区域中占主导地位的西班牙裔或拉丁美洲人种群与近代鸟类的丰度显着相关，这些鸟类与密集的城市条件相关。在红线和绿线区域中鸟类栖息地特征与鸟类社区之间的关联通常比洛杉矶没有经历过分级的地区更强，部分是因为红线的区域（包括洛杉矶最贫穷地点），包括最高水平的城市状况（例如，富裕的Zone of the Zone gregniest the Yesper the Yesper the Yeser gregree green of the ease green of the ears green of the ease green of green，属于绿色，这是绿色的，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方，这是一件绿色的地方。绿色设施的水平（例如树冠层盖）。我们的结果表明，历史上的红线和现代收入不平等模式与不同的Avifaunal社区及其栖息地有关，这可能会影响洛杉矶各个生物多样性的人类经验，而整个洛杉矶红线地区和低收入居民区的人类经验并未受到诸如越来越多的鸟类范围的繁殖和养生过程，这可能会受益于越来越多的繁殖，这可能会使人类的养生和习惯性地受益。关键字：Avifauna，种族，Holc，Los Angeles，遗产效应，奢侈效应，种族，社会经济
用抗Mek1 siRNA修饰的外泌体导致三重阴性乳腺癌细胞的有效沉默 电纺膜在处理纺织废水处理中的潜力：评论 基于Carrageenan的可打印磁性纳米复合材料 分类算法的比较研究早期检测到糖尿病 开发和实施一种新方法，以控制六型六杆机器人在不规则地形 酶促交联的水凝胶 多... 的结构设计的当代策略 基于石墨烯纳米级超级晶格的等离子生物传感器的建模 gardnerella，prevotella和... 之间的微生物相互作用 物理评论B 108，165415（2023）超薄膜...
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人工智能在当代教育中的发生率
摘要 “人工智能”一词于 1956 年在达特茅斯学院的一次会议上被提出，从那时起，它经历了不断发展和彻底的演变。该术语的杰出先驱包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基、艾伦·纽厄尔和赫伯特·A·西蒙。人工智能在世界范围内教育中的应用急剧增加，其重要性也日益增加。本研究的目的是通过文献计量学分析人工智能在当代教育中的应用。该方法包括三个基本数据库的文章的 Prisma：Scopus（n=390）、Mendeley（n=113）和 Science Direct（n=3,594）。共分析了 n=4,097 篇英文和西班牙文文章。对近期研究的系统文献综述采用了定量和定性方法的混合方法。作者推断，人工智能通过提供个性化和有效的解决方案来提高学生的学习能力，从而彻底改变教育。这项研究的主要结论之一是，在当代教育中，学生是受人工智能影响最大的群体之一。此外，教师的人类智慧起着根本性的作用，因为他们调整自己的方法来利用新技术。最后，值得注意的是，学校和大学做出的决定支持基于技术的新教育模式。
人工智能应用中的当代问题
人工智能 (AI) 已开始影响全球人类和经济 (Solos 和 Leonard，2022 年)。人工智能技术在生活领域变得越来越复杂 (Karamitsos 等人，2020 年；von Eschenbach，2021 年)。人工智能工具用于行业、政府甚至学术机构，以做出对人类生活有直接和潜在影响的决策 (Jason 和 Ayanna，2020 年)。人工智能的功能已与不断增长的信息系统集成 (Hornung 和 Smolnik，2022 年；Rana 等人，2021 年；Tarafdar 等人，2020 年)。人类将人工智能定义为自动化许多流程的创新事物，这些流程可帮助他们在无需干预的情况下执行活动。AI 应用领域包括农业、汽车、制造业等。在农业系统中实施 AI 可提高农业运营的生产力和效率 (Liu, 2020)。据 Pavan Vadapalli 称，到 2030 年，AI 可能会为世界经济增加约 15.7 万亿美元。
当代当代杂志3（6）：6377-6387，2023 ISSN：2447-0961使用Arduino和Module
DOI: 10.56083/RCV3N6-089 Original Receipt: 16/05/2023 Acceptance for Publication: 22/06/2023 Alex Sandro Schirmer Graduated in Computer Engineering: Avacos-Condominium Management Address: Venâncio Aires, 1352, Centro, Santa Maria-RS, Cep: 97010-002 E-mail: alex.schirmer@ecomp.ufsm.br Cesar ABASCAL Master in Computer Science Institution: Federation of Industries of the State of Santa Catarina (FIESC) Address: ADMAR GONZAGA Highway, 2765, Florianópolis-SC, Zip Code: 88034-001 E-mail: cesar.abascal@gmail.com Tarsis Natan Boff da Silva Handled Computer Engineering: Neoway Address: Rua Patrício Farias, 131, Itacorubi, Florianópolis-SC, ZIP Code: 88034-132 E-mail: tarsis.silva@ecomp.ufsm.br Daniel André Nesvera Graduated in Computer Engineering: Federal University of Santa Maria (UFSM) Address: Avenida Roraima, 1000, Camobi, Santa Maria-RS, 97105-900 E-mail daniel.nel.nevera@ecomp.ufsm.br Gabriel de Jesus Coelho da Silva Specialist in Software Architecture, Data Science and CyBerSecurity Institution: Software Ag Address: Avenida das Nações Unidas, 12901, Sao Paulo-SP, Zip Code: 04578-000 E-mail: gabriel.silva@ecomp.ufsm.brDOI: 10.56083/RCV3N6-089 Original Receipt: 16/05/2023 Acceptance for Publication: 22/06/2023 Alex Sandro Schirmer Graduated in Computer Engineering: Avacos-Condominium Management Address: Venâncio Aires, 1352, Centro, Santa Maria-RS, Cep: 97010-002 E-mail: alex.schirmer@ecomp.ufsm.br Cesar ABASCAL Master in Computer Science Institution: Federation of Industries of the State of Santa Catarina (FIESC) Address: ADMAR GONZAGA Highway, 2765, Florianópolis-SC, Zip Code: 88034-001 E-mail: cesar.abascal@gmail.com Tarsis Natan Boff da Silva Handled Computer Engineering: Neoway Address: Rua Patrício Farias, 131, Itacorubi, Florianópolis-SC, ZIP Code: 88034-132 E-mail: tarsis.silva@ecomp.ufsm.br Daniel André Nesvera Graduated in Computer Engineering: Federal University of Santa Maria (UFSM) Address: Avenida Roraima, 1000, Camobi, Santa Maria-RS, 97105-900 E-mail daniel.nel.nevera@ecomp.ufsm.br Gabriel de Jesus Coelho da Silva Specialist in Software Architecture, Data Science and CyBerSecurity Institution: Software Ag Address: Avenida das Nações Unidas, 12901, Sao Paulo-SP, Zip Code: 04578-000 E-mail: gabriel.silva@ecomp.ufsm.br
6G 无线网络的当代调查
摘要：基于万物互联 (IoE) 的智能服务预计将在未来引起学术界和工业界的广泛关注。尽管第五代 (5G) 是一种很有前途的通信技术，但它无法满足新应用的全部需求。第六代 (6G) 技术有望克服 5G 技术的局限性。未来 6G 网络的愿景和规划已经开始，旨在满足移动通信的严格要求。我们的目标是在这篇评论中探索实现 6G 技术的最新进展和潜在挑战。我们设计了一个基于计算技术、网络技术、通信技术、用例、机器学习算法和关键推动技术的分类法。在这方面，我们随后重点介绍了 6G 的潜在特性和关键领域。这篇评论详细阐述了包括量子通信、触觉通信、全息通信、太赫兹通信、可见光通信 (VLC) 生物纳米物联网在内的关键技术突破，这些突破可能会对无线通信产生深远影响。在这篇评论中，我们的主要重点是讨论可以开发无缝和可持续网络的潜在支持技术，包括共生无线电、区块链、新通信范式、可见光通信和太赫兹。这些变革性可能性可以推动管理快速增长的服务和设备数量的激增。此外，我们还研究了可能妨碍 6G 网络性能的开放研究挑战。最后，我们概述了几个实际考虑因素、6G 关键项目和未来方向。我们设想 6G 将经历前所未有的突破，以消除技术不确定性，并为后续研究提供启发性的研究方向。虽然不可能设想 6G 的完整细节，但我们相信这项研究将为未来的研究工作铺平道路。
心力衰竭患者糖尿病的药物疗法 - 全国范围内的当代治疗分析
目标。基于2012年至2018年期间捷克共和国国家有偿卫生服务登记册的数据，糖尿病（DM）和心力衰竭患者（DM）和心力衰竭患者的抗糖尿病药物治疗的全国性亚分析（HF）。方法和结果。2012年，有75,022例HF和DM患者（即42.5％的HF患者），6年后117,265（即） 2018年的HF患者中有41.0％）。 最有代表性的抗糖尿病药物是二甲双胍（45.6％）。 胰岛素和类似物的谷氨酸显示出最大的积极趋势（2012年5.8％； 2018年14.8％）。 empagliflozin是处方最多的SGLT-2抑制剂（2018年为1.8％）。 saxagliptin（0.5％2012; 0.1％2018）和磺酰尿素衍生物的处方减少 - 胶质激素（2012年13.0％; 2018年10.3％）和Glimepiride（12.9％2012; 2012; 9.0％2018年）。 Linagliptin是规定的二肽基肽酶抑制剂（0.7％2012; 6.8％2018）。 结论。 在捷克共和国，2012年至2008年之间，心力衰竭和伴随糖尿病的患者患病率有所增加，其比例相似。 与其他注册表进行通信，主要使用二甲双胍。 在DDP-4和SGLT-2抑制剂的处方中观察到了积极的趋势，而服用磺酰尿菌的患者显着降低了趋势。42.5％的HF患者），6年后117,265（即2018年的HF患者中有41.0％）。 最有代表性的抗糖尿病药物是二甲双胍（45.6％）。 胰岛素和类似物的谷氨酸显示出最大的积极趋势（2012年5.8％； 2018年14.8％）。 empagliflozin是处方最多的SGLT-2抑制剂（2018年为1.8％）。 saxagliptin（0.5％2012; 0.1％2018）和磺酰尿素衍生物的处方减少 - 胶质激素（2012年13.0％; 2018年10.3％）和Glimepiride（12.9％2012; 2012; 9.0％2018年）。 Linagliptin是规定的二肽基肽酶抑制剂（0.7％2012; 6.8％2018）。 结论。 在捷克共和国，2012年至2008年之间，心力衰竭和伴随糖尿病的患者患病率有所增加，其比例相似。 与其他注册表进行通信，主要使用二甲双胍。 在DDP-4和SGLT-2抑制剂的处方中观察到了积极的趋势，而服用磺酰尿菌的患者显着降低了趋势。2018年的HF患者中有41.0％）。最有代表性的抗糖尿病药物是二甲双胍（45.6％）。谷氨酸显示出最大的积极趋势（2012年5.8％； 2018年14.8％）。empagliflozin是处方最多的SGLT-2抑制剂（2018年为1.8％）。saxagliptin（0.5％2012; 0.1％2018）和磺酰尿素衍生物的处方减少 - 胶质激素（2012年13.0％; 2018年10.3％）和Glimepiride（12.9％2012; 2012; 9.0％2018年）。Linagliptin是规定的二肽基肽酶抑制剂（0.7％2012; 6.8％2018）。结论。在捷克共和国，2012年至2008年之间，心力衰竭和伴随糖尿病的患者患病率有所增加，其比例相似。与其他注册表进行通信，主要使用二甲双胍。在DDP-4和SGLT-2抑制剂的处方中观察到了积极的趋势，而服用磺酰尿菌的患者显着降低了趋势。
创伤性脑损伤：当代挑战和进步途径
创伤性脑损伤（TBI）仍然是全球死亡和残疾的主要原因，其发病率正在增加。仅在美国（美国），每年有超过200万个急诊科（ED）访问，22万次住院和64,000人死亡中心，以疾病控制和预防估计中心估计[1]。最近的大型多中心研究表明，估计有10％的中度至重度TBI患者在6个月内死亡，而另外20％的患者完全依赖于护理的各个方面[2]。在轻度TBI中，30-56％的人在伤害后6-12个月没有回收到其功能基线[3，4]。已建立了临床诊断的可接受的标准，通常由头部外力创伤组成，导致意识的改变至少会改变[5]。生物力学负载类型的闭合头部损伤类型包括撞击（脑实质与颅穹顶直接碰撞，例如coupy-contreconcoup），冲动（惯性力（惯性力）（惯性力在翻译或旋转期间作用在脑组织上压碎伤害）[6]。穿透性和爆炸型伤害带来了其他挑战和管理考虑。表现症状通常在类型和严重程度上是异质的，范围从轻度的障碍后症状到局灶性神经系统作用，闭塞，昏迷和死亡。迅速诊断TBI对于临床治疗途径的分类至关重要，需要了解最新的诊断方法和工具。在过去的十年中，分类，治疗，诊断和预后的显着进步已经提高了人们对护理中当代差距及其解决方案的理解。迅速评估临床体征和结构性伤害对救生护理的重要性不能被夸大。Major创伤中心公认的当代框架包括呈现格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分，以快速评估潜在的神经系统妥协，而头部计算机断层扫描（CT）扫描作为创伤性内部病理学定位的金标准[7 - 9]；结合实验室和辅助临床数据，GC和CT发现构成了TBI诊断，严重性分类和分类至当前临床范式内的护理水平。TBI诊断中的挑战包括表现和资源因素。表现症状可能有很大差异，并且可能会被基线神经系统或心理健康状况，年龄，病史和脆弱，随之而来的药物以及药物使用或中毒混淆。此外，对精确TBI严重性分类的挑战包括创伤性颅内病变类型的异质性，共存的多症创伤和不断发展的继发性伤害。基于模态，病变类型，位置和体积的神经成像评估的经过验证的框架的整合是改善TBI严重性分类系统的基础[10，11]。磁共振成像（MRI）对小挫伤和轴突损伤更为敏感（在CT上不容易看到），并且已证明可以识别27％的
评论文章当代景观和肿瘤内免疫疗法的未来方向
全身给药的免疫疗法彻底改变了癌症患者的护理。但是，对于许多癌症类型，大多数患者没有表现出客观反应。肿瘤内免疫疗法是一种新兴的策略，旨在提高癌症免疫疗法在各种恶性肿瘤范围内的有效性。通过将免疫激活疗法局部施用到肿瘤本身中，可以断裂肿瘤微环境中的免疫抑制作用。此外，可以安全地给予目标位置的疗法，无法安全地给予全身性递送，以最大程度地提高功效并最大程度地减少毒性。为了使这些疗法有效，必须有效地将其递送到靶肿瘤病变中。在这篇综述中，我们总结了当前的肿瘤内免疫疗法的景观，并突出了影响肿瘤内递送的关键概念，并通过扩展的功效。我们还概述了认可的微创递送设备的广度和深度，这些设备可以被认为以改善肿瘤内疗法的交付。
人工智能搜索引擎当代问题研究
阿波罗艺术与科学学院 钦奈，古杜凡切里 摘要 AI 搜索引擎是一种使用人工智能技术（如机器学习、自然语言处理和预测分析）来提供更准确和更相关的搜索结果的搜索引擎。这些搜索引擎旨在了解用户搜索查询背后的意图并提供与该意图相匹配的结果，即使查询是用自然语言而不是使用特定关键字表达的。AI 搜索引擎的主要优势之一是它们能够提供更个性化的结果。通过分析用户行为和反馈，他们可以了解用户的偏好并提供根据他们的兴趣量身定制的搜索结果。然而，AI 搜索引擎也面临一些挑战。它们需要大量数据才能有效，而数据中的偏见会导致有偏见的搜索结果。人们还担心隐私和使用个人数据来训练 AI 搜索引擎使用的算法。AI 搜索引擎中存在几个当代问题，目前正在由研究人员、政策制定者和公众讨论和辩论。有几个人工智能搜索引擎的例子，包括 Google Search、Wolfram Alpha、Bing、Iris.ai、Yewno、Semantic Scholar、Microsoft Academic 和 OpenAI。