iii。定义:急性中风中心(ASC):医院指定为急性中风中心,如VCEMS政策450中的定义。主要中风中心(PSC):由联合委员会,Det Norske Veritas或医疗机构认证计划作为主要中风中心认证的医院。血栓切除术的急性中风中心(TCASC):ASC医院,能够对急性中风进行神经内血管手术,包括机械血栓切除术和动脉内溶栓。(VCEMS政策452中的定义)综合中风中心(CSC):由联合委员会,Det Norske Veritas或医疗保健设施认证计划作为全面中风中心认证的医院。大容器阻塞(LVO):由大血管阻塞引起的急性缺血性中风。急性中风:与该政策有关的中风,一场需要立即神经介入,神经外科手术,专业咨询或更高水平的护理的脑血管事故(CVA)。iv。策略:
2 马来西亚槟城理科大学教育学院讲师 摘要:人工智能 (AI) 已经闯入学习领域,并极大地影响了学生学习语言的方式。近年来,随着移动辅助应用程序的使用增加,语言学习自主性 (LLA) 出现了巨大的增长,为学生和教师所采取的方法以及相关研究带来了巨大的变化。本文对人工智能对语言学习自主性 (AILLA) 的影响进行了系统的文献综述 (SLR)。SLR 分析了 2013 年至 2024 年期间从 Scopus、Springerlink 和 ERIC 的全球数据库中选出的 21 项研究。研究文章强调了 AILLA 在提高语言习得技能方面的优势和局限性。PRISMA 模型用于分析研究文章。研究结果为教育工作者和开发人员提供了宝贵的见解,以提高基于人工智能的语言学习工具的有效性。根据 21 篇研究文章的数据分析了 AILLA 研究的全球趋势、使用的人工智能技术应用和研究中采用的干预方法。审查结果表明,人工智能研究和人工智能在 LLA 中的使用呈激增趋势。这项研究的结果表明,人们更加重视人工智能驱动技术的运作或应用,而不是人工智能在 LLA 中的影响和潜在好处。 关键词:人工智能、语言学习自主性、自主学习、教育技术、PRISMA、文献综述 1. 简介:语言是沟通、联系和在文化多元世界中架起桥梁的关键。要想实现互联互通和独立,跨语言交流的能力是成功的关键技能。目前有超过 7000 种口语和大约 300 种脚本语言,了解它对个人的变革性影响至关重要。语言学习自古以来就被高度重视,因为语言能力可以带来巨大的机会。语言学习的自主性对于学习者发展在多语言世界中有效驾驭语言介导的社会化所需的技能和能力至关重要(Benson,2012 年)。语言学习自主性 (LLA) 标志着从传统的以教师为中心的教学模式向以学习者为中心的教学模式的转变,在这种教学模式下,个人可以控制自己的教学过程。这种自主学习框架非常重视学生确定自己的目标、选择合适的学习技巧和跟踪其发展的能力。因为学习一门新语言本质上是一种亲密的
抽象引入口腔癌和牙周炎是复杂的多因素疾病,受到常见危险因素的影响,例如遗传倾向,生活方式选择和口腔健康实践。某些研究表明牙周炎与口腔癌之间存在正相关,但精确的机制和因果关系尚不清楚。目的本研究旨在确定牙周炎患者与患有健康元素疾病的人相比,牙周炎患者患口腔癌的风险是否更高。招募了一百二十六名参与者,有63例口腔癌和63个没有口腔癌的参与者。开发了一份结构化问卷,以收集有关人口统计学,社会经济状况,生活方式危险因素,饮食习惯,牙周状况,口腔卫生实践以及完整的口腔健康状况的数据。统计分析使用卡方和曼恩 - 惠特尼U检验和逻辑回归,以了解对口腔癌发展的潜在影响。在口腔癌的发生与特定的社会经济因素和生活方式行为(包括性别,年龄,教育水平,烟草和酒精使用)之间确定了显着关联。平均淤泥和斑块指数值,探测口袋深度和临床附着损失值在病例中的显着高于对照。与没有牙周炎的患者相比,牙周炎患者的口腔癌发病率更高(63.9%)(32.4%)。绝大多数口腔癌患者(72.9%)表现出4期牙周炎,与对照(30.6%)形成鲜明对比。结论牙周炎是一种显着的个体危险因素,影响口腔癌的发展。建议对牙周健康受损的人进行严格的监测,尤其是严重的牙周炎和并发危险因素。优先考虑在高风险个体中保存牙周健康,这有望减轻口腔癌 - 相关风险。
该文章的此版本已被接受以供出版,在同行评审(适用)之后(如果适用),并且受Springer Nature的AM使用条款的约束,但不是记录的版本,并且不反映后接受后的改进或任何更正。记录版本可在线获得:https://doi.org/10.1038/s41564-024-01656-3
人工智能 (AI) 的出现深刻地改变了包括法律行业在内的多个行业。在数字化迅速发展的时代,电子证据的管理在法庭诉讼中变得更加复杂和关键。随着法院处理大量数字材料(从电子邮件和短信到多媒体文件和社交媒体信息),有关这些证据的合法性、完整性和可采性的困难也随之增加。机器学习、自然语言处理和预测分析只是 AI 技术中的一小部分,它们已成为帮助律师处理和评估大量数据的有效工具。AI 对电子证据是否可采纳有着复杂的影响。它有助于建立强大的保管链,提高证据验证的准确性,并使数据收集和分类的自动化变得更加容易。这些功能不仅使证据管理变得更容易,而且还提出了可靠性、透明度和在法庭上应用 AI 的道德问题。由于 AI 算法经常充当“黑匣子”,
•小血管疾病是由于小动脉硬化(有时称为“小动脉硬化”)高血压(高血压)是大脑中小血管疾病的原因。在很长一段时间内,高血压会损害大脑内部的小血管,使其变硬,并使墙壁变得脆弱,容易出血。如果这些小动脉阻塞之一,则由于流向脑细胞的血液流失而产生的损害较小区域,看起来像脑部扫描的微小疤痕。小血管疾病与认知能力下降和痴呆症密切相关。它还使造血中风更有可能发生在大脑的深层部分。•脑淀粉样血管病(CAA)这是第二种常见的小血管疾病,尤其是在老年人中。CAA是一种称为淀粉样蛋白β的蛋白质在大脑表面附近的小血管内积聚。这会损害血管,使其更有可能流血。这可能导致大脑出血(ICH)导致中风,也可能导致大脑表面出血。当出血在大脑表面时,它会引发反复出现的症状,例如引脚和针头,麻木或无力的症状。这些被称为瞬态局灶性神经系统发作(TFNES)。
由于中枢神经系统的中枢神经系统稀有,没有明确的国际治疗建议。的治疗和玻璃体内甲氨蝶呤和/或ritiximabi治疗的基础上使用全身性高剂量细胞抑制作用(40-42)。利妥昔单抗时,可以降低甲氨蝶呤注射的频率,而利曲司型也可以用作疾病中折射剂中甲诺抗的单一物质。辐射疗法可用于单独治疗眼睛淋巴瘤或与局部疗法结合。然而,如果随着疾病发展到中枢神经系统的其余部分,则其使用受到许多急性和延迟的不良反应的限制,以及患者的甲氨蝶呤治疗相关的静修性,以及对患者的甲氨蝶呤治疗相关。系统尚未证明在无疾病或生存期间增加PVRL,也没有在中枢神经系统中其他地方的疾病进展(42)。眼内淋巴瘤的局部治疗更为激烈,可防止该疾病转移到中枢神经系统的其余部分,没有令人信服的证据。在中枢神经系统的眼睑中
申请人建议在MCB Camp Pendleton建造和运营Haybarn能源可靠性中心(HERC)。该拟议的项目将共同提供50兆瓦(MW)的多日存储空间或486兆瓦小时(MWH)的储能,其中包括使用锌混合动力学气管水电池技术安装非锂长含量储能电池系统。该项目将位于MCB营地彭德尔顿(MCB Camp Pendleton)的周围内,该顿顿(Pendleton)遍布圣地亚哥县西北部的125,000英亩。拟议中的HER的遗址位于MCB Camp Pendleton拥有的土地上,位于Haybarn Canyon的大小19.35英亩。该项目将由申请人构建,拥有和运营。Haybarn Canyon遗址位于Vandegrift Boulevard的东南侧,可通过Vandegrift Boulevard和Haybarn Road进入该地点。
摘要:大豆,棕榈油和可可等森林风险商品的农业供应链已升至全球可持续性议程的顶部。需求方的参与者,包括消费者,零售商和民间社会组织,围绕越来越多的可持续供应链政策结合在一起。,尽管工具和方法在将数据转换为有关影响和政策有效性的有用信息及其决策实施的有用信息仍在落后。迫切需要研究以需求为主导的行动,并了解如何将进步加速到农业供应链可持续性。在这里,我们探讨了全球化供应链中的需求端参与者如何在森林风险商品的背景下看到知识的局限性和进步的障碍。我们借鉴了20个半结构化访谈以及与制造商,零售商,非政府组织和数据提供商的两个焦点小组讨论。我们的发现表明,消费者地区的民间社会压力被认为是一种关键的指导行动,通常寻求认证来减少有害影响,但解决系统问题的合作仍然是一个差距。公司还强调了对评估影响的简单,及时和有意义的指标的必要性 - 在搜索捕获复杂现象时,需要考虑的务实可用性问题。
视网膜色素变性 (RP) 是一组罕见的遗传性退行性眼病,影响着全球多达 150 万人。RP 是由影响视网膜的多个基因突变引起的,导致视力逐渐丧失,最终失明,症状通常在儿童时期显现,目前无法治愈。RP 的特征是双侧视杆感光细胞丧失,随后视锥感光细胞继发丧失,视网膜色素上皮 (RPE) 变性。RHO 介导的常染色体显性 RP 是由编码视紫红质的基因突变引起的,视紫红质是一种光敏 G 蛋白偶联受体,可启动视杆感光细胞中的光转导级联 (Zhen 等人,2023 年)。USH2A 基因突变是常染色体隐性 RP 和 Usher 综合征的主要原因。 USH2A 编码 usherin,这是一种跨膜蛋白,主要在视网膜的感光层、耳蜗的毛细胞和许多组织的基底膜中产生(Li et al. 2022)。