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World File Search System探索性
与2型糖尿病有关的代谢障碍和运动疗法的潜在影响：基于未靶向代谢组学的探索性随机试验
2型糖尿病（T2DM）是一种典型的全球关注代谢疾病，占所有类型糖尿病的90％以上[1]。到2045年，T2DM的患病率估计为12.2％，达到7.83亿美元，到2021年，全球健康支出为9660亿美元，据IDF糖尿病（第10版）[2] [2]。中国达到了12.8％的全国患病率，2017年有近1.3亿糖尿病患者[3]。T2DM是一种代谢疾病，其特征是高血糖和脂质代谢改变与代谢障碍密切相关的脂质代谢[4]，可以通过代谢组学检测。代谢组学系统地鉴定了使用核磁共振光谱（NMR）或质谱法（MS）中生物流感和组织中称为代谢产物的所有小分子。现代的高通量代谢组学揭示了代谢物（氨基酸，胆汁酸和脂质）在复杂生理过程中的作用，例如胰岛素敏感性调节[5]。例如，饱和脂肪酸（例如棕榈酸）通过激活促炎途径（包括Toll样受体（TLR）（TLR），尤其是TLR4 [6]来直接损害胰岛素信号通路[6]。由于胰岛素 - 抑制抑制作用而导致的脂解的增加，间接上调了底物通量，从而导致更多的葡萄糖产生[7]。甘油是必需的糖生成前体，增加了非胰岛素依赖性糖尿病的糖异生[8]，而游离脂肪酸激活的TLR4或TLR2则诱导促进性组织巨噬细胞，从而进一步导致炎症细胞因子和胰岛素抗性[9]。乙酰-COA和棕榈酸或肉豆蔻酸通过修饰转交后乙酰化和棕榈酰化来改变蛋白质的功能[5]。一种代谢模式被称为与特定的元素谱与稳健的代谢生物标志物来自于某种状况/疾病密切相关甚至可以诊断出某种疾病/疾病。最近的研究表明，T2DM患者表现出与降低的短链脂肪酸（SCFA），分支链氨基酸（BCAA）和扰动的胆汁酸代谢相关的代谢模式[10，11]，这与T2DM发育相关。将有害的微生物群从T2DM供体移植到无菌小鼠可以引起早期症状和由于微生物群衍生的代谢产物而导致T2DM的病理变化[12，13]，同时反向元素良好异常，可以减轻这些临床症状和迹象。
探索性工作建议：与碳市场有关的私人国际法问题
1 OP要感谢L.O.合伙人Bertini Pasquot Polido教授 div>Baptista, Associate Professor of Private International Law, Comparative Law and New Technologies, Federal University of Minas Gerais (Brazil), John Ho, head of the Legal Department and Financial Markets, Standard Chartered Bank (Singapore), and Jason Norman Lee, General Director of the Legal Department, TeMek (Singapore), for their invaluable contributions to the preparation of this preliminary document. div>2 CMNUCC的京都协议，1997年12月11日，2303 UNTS 162。3联合国气候变化框架公约，1992年5月9日，1771年UNTS 107。4巴黎协定的CMNUCC协议（联合国，2015年）（“巴黎协定”），2015年12月12日，提亚斯第16-1104号。 div>5联合国，非国家完整性事项的零净排放承诺的高级专家小组：企业，金融机构，城市，城市和地区的净零承诺（报告，联合国气候会议报告（COP27），11月8日，2022年11月8日），pp。 div>6-7;另请参见世界银行集团，您需要了解《巴黎协定》第6条（2022年5月17日）。 div>6世界银行于2023年5月23日报告说，碳税和ETS的收入达到了全球近950亿美元，请参阅世界银行集团，州和碳定价趋势2023年（2023年，华盛顿特区，EE，EE。uu div>），p。 26;世界经济论坛，规模自愿碳市场：公司行动的剧本（白皮书，2023年9月），pp。 div>4-6（“白皮书FEM 2023”）。 div>在整个市场进行的一项调查中，Trobe Research估计，在过去的十年中，已投资于碳贷款项目中，其中有1.8亿美元在过去三年中，“ Trove Research Webinar：3Q223 vcm in Review-审查 - 全球碳市场不断变化”，YouTube，YouTube，YouTube，2023年10月2023年，2023年，YouTube，2023年10月2023年，YouTube。 9:22。 div>7 C. Blaufelder，C。Levy，P。Mannion和D. Pinner，用于扩大自愿碳市场的蓝图，以满足Climatec Challenge（McKiney＆Company，2021年1月），第1页。 3;世界银行集团和市场准备性的合作伙伴关系，国家观点：在巴黎协定的背景下（2021年4月），第1页。 6;女性白皮书2023，p。 23。 div>
加速大脑衰老作为双相情感障碍分期的生物标志物：一项探索性研究
1 精神病学，阿姆斯特丹 UMC 地点阿姆斯特丹自由大学，荷兰阿姆斯特丹；2 GGZ inGeest 专业精神卫生保健，荷兰阿姆斯特丹；3 精神卫生，阿姆斯特丹公共卫生研究所，荷兰阿姆斯特丹；4 阿姆斯特丹神经科学、情绪、焦虑、精神病、睡眠和压力，荷兰阿姆斯特丹；5 阿姆斯特丹神经科学、神经退行性疾病，荷兰阿姆斯特丹；6 精神病学系，UMC 乌得勒支大学脑中心，荷兰乌得勒支；7 精神病学和生物行为科学系，塞梅尔神经科学和人类行为研究所，大卫格芬医学院，美国加利福尼亚州洛杉矶；8 神经行为遗传学中心，塞梅尔神经科学和人类行为研究所，大卫格芬医学院，美国加利福尼亚州洛杉矶；9 精神病学系，伊拉斯姆斯大学医学中心，荷兰鹿特丹； 10 荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯医学中心 - 索菲亚、儿童和青少年精神病学和心理学以及 11 荷兰乌得勒支大学人文学院语言、文学和交流系
超越推荐：人工智能辅助决策中不同人工智能角色影响的探索性研究
人工智能 (AI) 越来越多地被用于各种决策任务，通常作为推荐者，提供 AI 认为正确的建议。然而，最近的研究表明，这可能会削弱人类的分析思维，导致人类对 AI 的过度依赖，从而削弱人机团队的协同作用。相比之下，群体决策中的人类顾问扮演着各种角色，例如分析替代方案或批评决策者以鼓励他们的批判性思维。这种角色的多样性尚未在 AI 辅助中得到实证探索。在本文中，我们研究了三个 AI 角色：推荐者、分析者和魔鬼代言人，并评估了它们在两个 AI 性能水平上的影响。我们的结果显示了每个角色在任务执行、依赖适当性和用户体验方面的不同优势和局限性。值得注意的是，推荐者角色并不总是最有效的，特别是如果 AI 性能水平较低，分析者角色可能更可取。这些见解为根据不同情况设计具有自适应功能角色的 AI 助手提供了有价值的启示。
英国和荷兰不同出生方式的碳足迹：使用生命周期评估的探索性研究
抽象目的：比较剖腹产和阴道出生的碳足迹。设计：生命周期评估（LCA）。设置：英国和荷兰的三级产妇和家庭分娩。人口：分娩妇女。方法：使用OpenLCA软件使用OpenLCA软件来建模英国和荷兰不同交付方式的碳足迹。主要结果指标：“碳足迹”（在kgco 2等效物中[kgco 2 e]）。结果：不包括镇痛，英国剖腹产的碳足迹为31.21 kgco 2 E，而医院的阴道出生为12.47 kgco 2 E，在家中为7.63 kgco 2 E。在荷兰，剖腹产的碳足迹较高（32.96 kgco 2 E），但在医院和家庭中阴道出生的碳足迹（分别为10.74和6.27 kgco 2 E）。排放范围从0.08 kgco 2 E（具有阿片类镇痛）到237.33 kgco 2 E（含氧氧化二氮）。镇痛使用的差异导致荷兰阴道出生的平均碳足迹低于英国（11.64对193.26 kgco 2 E）。结论：如果排除镇痛，剖腹产的碳足迹高于阴道出生，但这对所使用的镇痛非常敏感。使用氧气的氧化氧化物乘以25倍的阴道出生的碳足迹。止痛或一氧化二氮破坏系统的替代方法将导致碳足迹大大改善。尽管临床需求和产妇选择至关重要，但方案应考虑不同选择的环境影响。
英国和荷兰不同出生方式的碳足迹：使用生命周期评估的探索性研究
抽象目的：比较剖腹产和阴道出生的碳足迹。设计：生命周期评估（LCA）。设置：英国和荷兰的三级产妇和家庭分娩。人口：分娩妇女。方法：使用OpenLCA软件使用OpenLCA软件来建模英国和荷兰不同交付方式的碳足迹。主要结果指标：“碳足迹”（在kgco 2等效物中[kgco 2 e]）。结果：不包括镇痛，英国剖腹产的碳足迹为31.21 kgco 2 E，而医院的阴道出生为12.47 kgco 2 E，在家中为7.63 kgco 2 E。在荷兰，剖腹产的碳足迹较高（32.96 kgco 2 E），但在医院和家庭中阴道出生的碳足迹（分别为10.74和6.27 kgco 2 E）。排放范围从0.08 kgco 2 E（具有阿片类镇痛）到237.33 kgco 2 E（含氧氧化二氮）。镇痛使用的差异导致荷兰阴道出生的平均碳足迹低于英国（11.64对193.26 kgco 2 E）。结论：如果排除镇痛，剖腹产的碳足迹高于阴道出生，但这对所使用的镇痛非常敏感。使用氧气的氧化氧化物乘以25倍的阴道出生的碳足迹。止痛或一氧化二氮破坏系统的替代方法将导致碳足迹大大改善。尽管临床需求和产妇选择至关重要，但方案应考虑不同选择的环境影响。
具有大语言模型的历史文本成绩单的校正：探索性研究
遗产文档的自动转录质量，无论是从印刷，手稿还是音频来源，都对搜索和处理历史文本的能力都有决定性的影响。尽管在文本识别（OCR，HTR，ASR）中取得了重大进展，但从图书馆和档案收藏中得出的文本材料仍然很大程度上且嘈杂。因此，有效的转录后校正方法是必要的，并且已经进行了多年的深入研究。由于大型语言模型（LLMS）最近在各种与文本相关的任务中表现出了出色的表现，因此我们研究了它们修改不良历史抄录的能力。我们针对包括不同语言，时间段和文档类型以及不同文字质量和起源的各种校正后基准评估了14个基础语言模式。我们比较了不同模型大小的性能以及在零和少数射击设置中增加复杂性的不同提示。我们的评估表明，LLM在这项任务上毫无效率。对结果的定量和定性分析使我们能够分享有价值的见解，以便将来与LLMS校正后的历史文本工作。
探索性别差异：对基因表达，神经解剖学，神经化学，认知和病理学的见解
性别差异的研究是神经科学中最具挑战性和最有争议的话题之一。在过去的几十年中，研究对性别差异的研究的重要性常常被低估了，但是近年来，我们对性别对大脑结构，功能和化学影响的影响的了解大大增强。我们目睹了有关性别差异的发现越来越多，并且它们对人类疾病的风险和过程的重要性（Heidari等，2017； Clayton，2018）。分析技术的进步以及更广泛地使用其使用的机会，授予了更详细地研究大脑并评估男性和女性之间更加精确差异的机会。然而，尽管研究了数十年，但仅部分理解了大脑功能的性别差异。
通过虚拟现实和人工智能确定阅读障碍学生的学习困难：一项探索性分析
摘要 —学习障碍是一种影响大脑连接交流区域能力的神经系统疾病。诵读困难的学生在阅读、记忆和理解概念方面会遇到问题；然而，这些问题的严重程度可以通过治疗和建立补偿机制来减轻。人们已经做出了许多努力来缓解这些问题，从而为小学和中学阶段患有特定学习障碍的学生创建了数字资源。相反，高等教育仍然缺乏标准方法。VRAIlexia 项目旨在通过提出两种不同的工具来解决这一问题：一种集成虚拟现实 (VR) 的移动应用程序，用于快速轻松地收集数据；以及一种基于人工智能的软件 (AI)，用于分析收集的数据，为每个学生定制支持方法。第一个工具已经创建并分发给高等教育机构的诵读困难学生，用于进行特定的心理和心理测量测试。第二个工具将特定的人工智能算法应用于通过应用程序和其他调查收集的数据。这些人工智能技术使我们能够识别学生群体面临的最相关困难。我们的不同模型在预测支持工具和学习策略方面取得了约 90% 的平均准确率。索引词 — 包容性、机器学习、阅读障碍、学习困难、虚拟现实
深度学习的各种预训练的图像分类模型的探索性体系结构分析
摘要 - 图像分类是针对各个部门的深度学习领域（DL）领域的重要应用之一。可用于执行图像分类的不同类型的神经网络体系结构，每种神经网络体系结构都会产生不同的精度。数据集和所使用的功能是影响模型的结果。研究界至少针对特定领域的广义模型致力于广义模型。使用知识信息管理方法确定了对各种深度学习模型的当代调查，以进一步提供最佳的体系结构以及对广义深度学习模型，以将图像缩小到特定于部门的特定于部门。该研究系统地介绍了用于每个深度学习模型的不同类型的体系结构，其变体，层和参数。详细介绍了体系结构类型的特定应用程序和局限性。它可以帮助研究人员为特定部门选择适当的深度学习体系结构。关键字 - 图像分类，深度学习，神经网络