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挑衅的细胞因子反应与受抑制的HIV患者的困扰或诱发的次要痛觉过敏无关。
1 1非洲疼痛研究计划，麻醉和围手术医学系，神经科学研究所，开普敦大学，南非开普敦大学2 HIV镇2 HIV心理健康研究部，神经科学研究院，神经科学研究所，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，开普敦大学，南非3号，伦敦市，伦敦，伦敦，伦敦，，开普敦大学，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。 澳大利亚。 5光子学研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚，澳大利亚。 6 Division of Allergy and Clinical Immunology, Department of Medicine, Groote Schuur Hospital, University of Cape Town, Rondebosch, South Africa 7 Allergy and Immunology Unit, University of Cape Town Lung Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa 8 Chronic Pain and Fatigue Research Center, Department of Anesthesiology, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 9 Department美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院麻醉，围手术期和止痛药1非洲疼痛研究计划，麻醉和围手术医学系，神经科学研究所，开普敦大学，南非开普敦大学2 HIV镇2 HIV心理健康研究部，神经科学研究院，神经科学研究所，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，开普敦大学，南非3号，伦敦市，伦敦，伦敦，伦敦，，开普敦大学，开普敦大学，开普敦大学，开普敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦，伦敦。 澳大利亚。5光子学研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚，澳大利亚。 6 Division of Allergy and Clinical Immunology, Department of Medicine, Groote Schuur Hospital, University of Cape Town, Rondebosch, South Africa 7 Allergy and Immunology Unit, University of Cape Town Lung Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa 8 Chronic Pain and Fatigue Research Center, Department of Anesthesiology, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 9 Department美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院麻醉，围手术期和止痛药5光子学研究所，阿德莱德大学，南澳大利亚，澳大利亚。6 Division of Allergy and Clinical Immunology, Department of Medicine, Groote Schuur Hospital, University of Cape Town, Rondebosch, South Africa 7 Allergy and Immunology Unit, University of Cape Town Lung Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa 8 Chronic Pain and Fatigue Research Center, Department of Anesthesiology, Michigan Medicine, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan, USA 9 Department美国马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院麻醉，围手术期和止痛药
AI在混合学习中的作用：系统文献评论 合成数据：从数据稀缺到数据污染 合成数据的关键挑衅
随着混合学习在COVID-19大流行期间朝着新阶段发展，人工智能（AI）技术的进步为发展更多样化和动态的混合学习提供了机会。这项系统评价重点介绍了与在混合学习中使用AI应用有关的出版物。从2007年1月到2023年10月的原始研究是从Google Scholar，Eric和Web of Science数据库中提取的。最后，根据两个概念框架回顾了30项在纳入标准下的经验研究：混合学习的四个主要挑战和AI的三个角色。我们发现，AI应用程序主要用于混合学习中的在线异步学习组件；关于AI应用程序的工作很少，这些应用程序有助于将在线活动与基于课堂的离线活动联系起来。许多研究已经确定了AI作为直接调解人的作用，以帮助控制学生在混合学习中的灵活性和自主权。但是，大量研究还使用高级学习分析技术将AI确定为补充助手，这些技术可以促进与学生有效互动并促进学习过程。最后，最少的研究探索了AI作为新主题的作用，例如使用教学剂或机器人。考虑到生成AI技术的进步，我们希望对混合学习中的AI进行更多的研究。这项研究的结果表明，未来的研究应指导教师及其智能AI合作伙伴，以更有效地实施混合学习。
合成数据：从数据稀缺到数据污染合成数据的关键挑衅
培训人工智能（AI）系统需要大量数据，AI开发人员面临访问所需信息的各种障碍。合成数据已将研究人员和行业的想象力作为解决这个问题的潜在解决方案。虽然可能需要对合成数据的某些热情，但在这篇简短的论文中，我们为简单叙事提供了至关重要的配重，这些叙述将合成数据定位为对每个数据访问挑战的一种无需成本的解决方案，突显了伦理，政治，政治和治理性，可以创建合成数据的使用。我们质疑合成数据本质上可以免于隐私和相关的道德问题的想法。我们警告说，将二元反对的构架数据构架对“真实”测量数据可能会巧妙地将数据收集器和处理器持有的规范标准转移。我们认为，通过承诺将数据与其组成部分（其代表和影响的人）离婚，合成数据可能会给民主数据治理带来新的障碍。
低血糖禁食挑衅测试UHL儿童...
- 仅在与内分泌或代谢团队讨论后才计划 - 快速开始取决于禁食时间长度的长度和长度的历史。目的是使低血糖在0900年至1600年之间发生高水平高，而在1600年结束时，预订测试的临床医生应该评估在家中开始快速开设一个快速的临床医生。- 如果患者无法安全地开始在家中进行禁食，则应在医院入院，并且应安排顾问计划的开始时间 - 正常的血清酰基肉碱，尿液有机酸，IGF -1（仅适用于身材矮小的儿童）。
通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议
多边形网格已成为离散近似3D形状的标准，这要归功于它们在捕获不均匀形状方面的效率和高灵活性。然而，这种不均匀性导致网格结构的不规则性，使诸如3D网格分割之类的任务尤其具有挑战性。通常通过基于CNN的方法来解决3D网格的语义分割，从而可以良好准确。最近，变形金刚在NLP和计算机视野领域都获得了足够的动力，至少在CNN模型中取得了表现，从而支持了长期以来的建筑普遍主义。按照这种趋势，我们提出了一种基于变压器的方法，用于通过全球注意机制对网格的图形结构进行更好的建模。为了解决标准变压器架构在建模非序列数据相对位置的局限操作员。在Maron等人提出的人类分割数据集上，对三组Coseg数据集进行了实验结果（Wang等，2012）。（2017）和Shapenet基准（Chang等，2015），展示了所提出的方法如何在3D网格的语义分割方面产生最新的性能。
重新分析O（N）模型的关键指数通过功能重新归一化组的流体动力学方法 胆汁盐水解酶-Catania 戒烟对糖尿病的影响 - ... 调查SIC MOSFET身体二极管反向恢复和快速恢复条件 益生菌的应用及其潜在的健康益处 linbo3薄膜通过溶胶 - 凝胶/自旋涂层方法，使用新型的杂物锂 - niobium前体 比较了地球的环境生命周期表现 - 从场景图中基于变压器的图像生成 阐明阻塞性睡眠呼吸暂停综合征中氧化应激和炎症生物标志物的复杂性：全面的评论 药理增强 回顾牙周组织工程和骨再生的见解和进步 Edaphobase 2.0 通过PerilyMph采样探索内耳和大脑连通性，以早期检测神经系统疾病：一种挑衅性的建议 3D网格语义分割的图形变压器 影响农民参与自愿碳市场的意图的因素：计划行为的扩展理论
理解微观自由度在强烈相互作用的系统的行为是许多物理领域的主要目标，范围从结构镜[1,2]到基本粒子理论[3,4]，甚至延伸到量子重力[5,6]。但是，这些系统的第一原则计算通常非常困难，并且需要强大的工具。计算在系统进行相转换时特别具有挑战性，因为可能会出现新的自由度并变得相关。在这种情况下，基本理论必须始终如一地关联这两个阶段，从而描述了从一组自由度到另一组自由度的过渡。对于二阶过渡，系统在所有长度尺度上的行为取决于有限的所谓关键指数。这一问题的许多现代方法中的一种是功能重新归一化组（FRG）[7-11]，也称为精确的重新归一化组（RG）或