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World File Search System得分
2022 年 SBI 文员主考 GK Tornado
注：人们通常认为，在印度，大多数农村人口不熟悉数字银行。但印度储备银行 (RBI) 进行的一项全印度“金融素养和包容性调查”可能被认为是一项启示，发现全国农村和城市人口对数字银行的认识和知识不相上下，两个群体的平均分为 11.7（满分 21 分）。民意调查采用了三个标准——金融知识、态度和行为。城市和农村的平均得分（满分 1 到 21 分）为 11.7。分地区得分如下：北部地区城市和农村地区的得分均为 11.5，持平。东部地区农村和城市的得分也是 12.1。
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白俄罗斯 | irex
虽然自 2021 年 VIBE 研究以来，白俄罗斯的 VIBE 得分全面下降，但原则 1（信息质量）获得了小组成员的最高分数，这得益于有关优质信息（主要来自在线和流亡媒体）和内容多样性的指标。然而，小组成员对有害信息和充足资源的指标给出了较低的分数，这反映了俄罗斯在传播虚假信息方面的作用，以及非国家媒体面临的财务压力。原则 2（多渠道）和 3（信息消费）与白俄罗斯 2022 年研究中的得分最低，其中关注分享、创造和消费信息的权利、信息流动渠道、信息渠道的独立性、媒体素养和对信息的有效参与的指标得分较低。在原则 4（变革行动）中，关注个人和民间社会对信息的使用的指标得分较高，而政府使用优质信息、良好治理和民主权利的指标得分非常低。
解锁传统植物的抗病毒潜力
图1：不同药物来源的各种化合物的比较对接得分。该图突出了源自传统药用植物和对照的化合物的结合效率（kcal/mol的对接得分），表明它们是抗病毒药的潜力。较低的对接得分代表更强的结合亲和力，具有诸如甘油丁素，amarogentin和withaferin a的化合物表现出了异常相互作用。颜色编码类别有助于源的视觉分化。
语言学家可以更好地理解DNA吗？
相似的序列对：相似得分> 0.85且长度差不超过10％的对。这些对不包括完全相同或具有遏制关系的序列。不同的序列对：相似性得分<0.55且长度差不超过10％的对。
城市研究在线
无监督异常检测 (UAD) 技术旨在不依赖注释来识别和定位异常，而只利用在已知没有异常的数据集上训练的模型。扩散模型学习修改输入 x 以增加其属于所需分布的概率，即，它们对得分函数 ∇ x log p ( x ) 进行建模。这样的得分函数可能与 UAD 相关，因为 ∇ x log p ( x ) 本身就是逐像素异常得分。然而，扩散模型被训练来反转基于高斯噪声的腐败过程，并且学习到的得分函数不太可能推广到医学异常。这项工作解决了如何学习与 UAD 相关的得分函数的问题，并提出了 DISYRE：受扩散启发的合成恢复。我们保留了类似扩散的管道，但用渐进的合成异常损坏代替了高斯噪声损坏，因此学习到的评分函数可以推广到医学上自然发生的异常。我们在三个常见的 Brain MRI UAD 基准上评估了 DISYRE，发现它在三个任务中的两个中都大大优于其他方法。
引用：Al-Mutawaa KA，Farghaly AH，Nasir R等。国民和长期残留的知识，态度和实践水平
抽象目标本研究研究了卡塔尔国民和长期居民之间对糖尿病的知识，态度和实践水平（KAP）及其与参与者选定的人口统计的关联。从2018年7月至10月，设置了卡塔尔所有八个城市的公共区域进行的横断面研究。参与者的2400名来自广大公众（国民和长期居民）的参与者按性别，年龄和国籍分层卡塔尔的所有地理位置。初级和次要结局指标的反应从0％到100％评分，KAP评分分为低（0％–49％），中级（50％–74％）或高（75％–100％）。使用描述性统计和5％水平的描述性统计和χ2检验进行分析和比较。结果大多数参与者（54％）的总体KAP得分中等，43％的得分较低，只有3％的得分较高。知识评分是参与者中最低的，有69％的知识得分低，其中29％的中级和2％的得分得分很高。参与者在态度和实践方面得分更好；态度得分高，中级和低的参与者的百分比分别为32％，55％和13％，练习分别为37％，33％和30％。除了年龄，知识水平外，性别，国籍和与糖尿病相关的诊断有显着变化（p <0.001）；在所有四个因素中，态度和实践水平均显着差异。结论参与者通常具有对糖尿病的积极态度和实践中等水平，但与糖尿病相关的因素的知识较低。参与者不足的领域包括：糖尿病类型，危险因素，体征和症状，并发症，建议的日常运动，正常的禁食葡萄糖水平，预防措施，管理和控制以及对糖尿病复杂性的控制和理解。数据表明，未来的沟通应着重于教育公众并进行有关糖尿病的大规模运动，以改善知识，尤其是针对男女，以及国民和外籍人士。
机器学习，MRI骨形状和骨关节炎的重要临床结果：骨关节炎倡议的数据
抽象目标骨关节炎（OA）的结构状态不完美地使用射线照相评估进行分类。统计形状建模（SSM）是一种机器学习的形式，提供了特征3D OA骨形状的精确量化。我们旨在确定这种新型OA状态的好处，以评估临床上重要结果的风险。方法该研究使用了骨关节炎倡议队列中的4796个个体。SSM衍生的股骨形状（B得分）是从所有9433基线膝盖MRI中测量的。我们检查了B得评分，射线照相kellgren-lawence等级（KLG）与当前和未来的疼痛以及功能以及总膝盖置换（TKR）之间的关系长达8年。结果B得分可重复性支持40个离散等级。klg和B分数都与当前和未来疼痛，功能限制和TKR的风险有关；逻辑回归曲线相似。但是，每个KLG都包含广泛的B分数。例如，对于KLG3，疼痛的风险为34.4（95％CI 31.7至37.0）％，但KLG3膝盖内的B得分范围为0至6；对于B分数0，风险为17.0（16.1至17.9）％，而对于B得分为6，风险为52.1（48.8至55.4）％。对于TKR，KLG3风险为15.3（13.3至17.3）％；尽管B得分0的风险可忽略不计，但B得分6风险为35.6（31.8至39.6）％。 年龄，性别和体重指数对B评分和症状之间的关联的影响可忽略不计。 b得分预示了OA分层的逐步变化，以进行干预和改进的个性化评估，类似于骨质疏松症的T评分。对于TKR，KLG3风险为15.3（13.3至17.3）％；尽管B得分0的风险可忽略不计，但B得分6风险为35.6（31.8至39.6）％。年龄，性别和体重指数对B评分和症状之间的关联的影响可忽略不计。b得分预示了OA分层的逐步变化，以进行干预和改进的个性化评估，类似于骨质疏松症的T评分。结论B分数使用单个时间点提供与读者无关的定量，从而在整个疾病范围内具有明确的OA状态，包括预射原OA（包括记录前OA）的临床风险。