XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System意义
预测意义
糖尿病是全球性的公共卫生问题，发病率和死亡率逐年上升（1），但早期干预可有效延缓和减少高危人群患糖尿病的机会（2-5），而要实现这一目标，及早识别和发现糖尿病高危人群至关重要（6，7）。既往研究表明，糖尿病的患病率和进展存在明显的性别差异（8，9），且这种差异随时间而变化（10，11）。因此，在精准医疗的新时代，量化男女未来糖尿病风险，评估高危人群趋势，为基层医生提供针对性别的干预措施参考，从而降低糖尿病的发病率，刻不容缓。当前，糖尿病正处于迅速蔓延的流行病之中，多数论据支持糖尿病蔓延趋势主要归因于肥胖症的流行（12，13）。肥胖主要表现为皮下脂肪组织 (SAT) 和内脏脂肪 (VAT) 的堆积 (14,15)。然而，越来越多的证据表明，异位沉积的脂肪组织 VAT 与胰岛素抵抗的关联性比 SAT 更强，并且在糖尿病的发展中起着更重要的作用 (16-18)。此外，微环境中内脏脂肪的性别差异显著影响糖尿病的发展 (19,20)。因此，量化内脏脂肪可能提供一种更有效的方法来评估不同性别人群的糖尿病风险，并准确预测其发病率和未来趋势。然而，精确的内脏脂肪测量需要腹部计算机断层扫描或核磁共振成像扫描，而这些扫描价格昂贵且不易获得 (21)，阻碍了它们在大规模人群健康筛查中的应用。因此，开发简单而有效的内脏脂肪评估替代方法势在必行。近年来，Kahn 等人利用腰围 (WC) 和甘油三酯 (TG) 水平计算出的 LAP 已成为评估 VAT 的有效替代方法 ( 22 , 23 )。
PodczerwińskaA，Kuzminski C，Ziobro M等。免疫疗法后皮肤并发症的积极意义。 Nowotwory J Oncol 2025; 75（前方
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不使用电脑学习编码似乎是不可能的，但这非常有意义，特别是对于家里没有电脑的孩子来说
我们为孩子们创建了 7 项免费编码活动，您可以将其添加到您的家庭学校课程中，以教授编码的基本原理。它包括有趣、儿童友好的最爱，如编码单词搜索和编码填字游戏。您还可以使用我们的可打印工作表向孩子们教授算法、ASCII 代码和冒泡排序。为您的学生打下元认知、解决问题和抽象思维的基础。
新闻稿_两枚具有历史意义的奥运奖牌……
7月31日，在2024年巴黎奥运会期间，高水平防御运动员（SHND）中士Léo Bergère获得男子铁人三项比赛铜牌。这是法国历史上该项目获得的首枚奥运奖牌。紧随贝尔热尔中士之后的是他的战友皮埃尔·勒·科尔中士，他位列第四。三名法国选手均为陆军高水平国防运动员。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
根据美国反托拉斯法律，定价算法的竞争意义
数据分析和人工智能中的大数据和技术进步的可用性导致越来越多的公司将算法定价纳入其业务中，以帮助做出定价和其他战略决策。定价算法可以通过允许公司在做出业务决策时实时分析众多变量和大量数据，从而改善竞争，最大化效率并最大程度地降低成本。但是，美国政府反托拉斯的执行者和私人原告越来越关注算法定价软件可以对竞争产生的影响，并指控在某些情况下，在某些情况下，使用算法的价格可以在竞争中促进竞争或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地派遣挑选的公司或更轻松地与Press的挑战或互动。其中一些论点正在测试美国反托拉斯法律的范围，法院将需要成为这种经常复杂且快速发展的技术合法性的最终仲裁者。同时，考虑将定价算法纳入其业务的公司应了解与之相关的法律风险。
对牛皮利亚corylifolia l。的评论：具有深刻生物学意义的有价值的植物
结直肠癌（CRC）是全球最普遍，最致命的恶性肿瘤之一。最近，铁铁作用是一种以铁依赖性和脂质过氧化为特征的新型细胞死亡形式，引起了研究人员的显着关注。甲状腺吞噬作用的机制，包括细胞内铁水平，脂质过氧化和抗氧化系统调节，为癌症治疗策略提供了新的见解。这项研究旨在探索在免疫疗法的CRC中，突出其潜在的机制和临床应用的背景下，铁吞作用的新兴作用。我们对当前文献进行了全面的综述，阐明了铁铁毒性的生物学机制，与CRC的关系以及铁铁作用与免疫疗法之间的相互作用。铁凋亡通过调节细胞内铁水平，脂质代谢和抗氧化剂系统来重塑肿瘤微环境（TME），从而显着增强了免疫检查点抑制剂（ICIS）的有效性。同时，中医疗法通过调节TME并诱导铁铁作用来促进抗肿瘤免疫。此外，纳米技术的进步通过实现针对性的递送铁毒性诱导剂或免疫调节剂，将“冷”肿瘤转化为“热”肿瘤并进一步增强ICI效应性，从而促进了精确的治疗。这项研究全面回顾了CRC中的铁毒性，免疫疗法，传统中药和纳米技术的最新发展，强调了与铁毒相关的生物标志物和新颖诱导剂对个性化治疗的重要性。总而言之，铁铁作用提供了一种有前途的策略来克服CRC治疗耐药性并增强免疫疗法效率，保证进一步研究和转化应用。
AI驱动的军事行动的战略意义
1“在一个键AI.I.指标，中国领先于美国：人才”，《纽约时报》，访问，2024年5月25日，https：//www.nytimes.com/2024/03/03/22/technology/china-ai-ai-talent.htalent.html。2艾伦，托马斯。“人工智能和国家安全”。哈佛肯尼迪学校贝尔弗科学与国际事务中心，2020年4月。3 Kania，Elsa B. “战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。” 新美国安全中心，2019年11月。 4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。3 Kania，Elsa B.“战场奇点：人工智能，军事革命和中国未来的军事力量。”新美国安全中心，2019年11月。4中国国务院。 “新一代人工智能发展计划”。 2017年7月20日。4中国国务院。“新一代人工智能发展计划”。2017年7月20日。
乳腺癌抗肿瘤免疫和免疫治疗反应的表观遗传调节：生物学机制和临床意义
乳腺癌 (BC) 是最常见的非皮肤癌，也是美国女性癌症死亡的第二大原因。乳腺癌的发生和发展可以通过遗传和表观遗传变化的积累来进行，这些变化使转化细胞能够逃脱正常的细胞周期检查点控制。与核苷酸突变不同，DNA 甲基化、组蛋白翻译后修饰 (PTM)、核小体重塑和非编码 RNA 等表观遗传变化通常是可逆的，因此可能对药物干预有反应。表观遗传失调是抗肿瘤免疫力受损、免疫监视逃避和免疫疗法耐药的关键机制。与黑色素瘤或肺癌等高度免疫原性的肿瘤类型相比，乳腺癌被视为免疫静止肿瘤，其肿瘤浸润淋巴细胞 (TIL) 数量相对较少、肿瘤突变负荷 (TMB) 较低，对免疫检查点抑制剂 (ICI) 的反应率适中。新兴证据表明，针对异常表观遗传修饰因子的药物可能通过几种相互关联的机制增强 BC 中的宿主抗肿瘤免疫力，例如增强肿瘤抗原呈递、激活细胞毒性 T 细胞、抑制免疫抑制细胞、增强对 ICI 的反应以及诱导免疫原性细胞死亡 (ICD)。这些发现为使用表观遗传药物与免疫疗法的组合方法作为改善 BC 患者预后的创新范例奠定了非常有希望的基础。在这篇综述中，我们总结了目前对表观遗传修饰因子如何发挥作用的理解
人工智能在教育中的道德意义
摘要教育中的人工智能（AI）技术的整合引入了许多可能性和好处。但是，这也引发了道德问题，需要仔细考虑。这项研究工作探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。这项工作研究了关键的道德维度，包括隐私和数据保护，公平和偏见以及对教师关系关系的影响。发现突出了AI设计和部署中透明度，问责制和公平性的重要性。这项工作提出了一个全面的框架，以指导教育中的道德人工智能实施，强调对强大的政策，算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑，教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境，以利用AI的潜力，同时维护道德原则。人工智能（AI）已彻底改变了包括教育在内的各个部门。其整合到教育体系中，提出了关于隐私，自治，偏见和问责制的道德问题。本文通过哲学观点深入研究了人工智能在教育中的道德意义。利用著名哲学家的作品，研究了在教育环境中使用人工智能技术固有的道德考虑。