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World File Search System改善
建议改善
在危机时期1的应急计划中的沟通确保粮食供应和粮食安全，规定在任何感兴趣的问题上，在欧洲粮食安全危机的准备和应对机制（EFSCM）中，将协调解决危机的建议的发展。根据其在交流附件中的行动计划，例如，建议以增强较短和更长的粮食供应链之间供应源多样性的方式提出建议。在这种情况下，委员会设立了EFSCM的子组，并具有讨论与供应源多样化有关的问题。该亚组在2022年6月和2022年1月和2023年1月和3月之间开会了四次，讨论了多元化在初级生产和粮食供应中的工具作用，从三个不同的角度：（i）从主要生产（包括水产养殖和捕鱼在内的农业）角度来看； （ii）从贸易（欧盟内部和额外的欧盟）角度来看； （iii）从供应链（供应链的不同阶段，从初级生产到最终消费，包括消费模式）的观点。
vildagliptin改善了
目标：过度活跃的膀胱（OAB）是一种与与局部组织炎症相关的过度活动相关的常见泌尿科障碍，导致膀胱超敏反应。本研究的目的是在一种抗糖尿病药物（CP）诱导的OAB的小鼠模型中研究一种具有抗炎作用的抗糖尿病药物的治疗潜力。材料和方法：为了诱导OAB的动物模型，雌性BALB/C小鼠每两天注射CP（80 mg/kg），持续7天。然后，连续7天，用盐水（OAB模型），VIL（10或50 mg/kg/day）或溶脂素（10 mg/kg/day）口服小鼠。在实验的第17天，使用孤立的小鼠肌肉肌肉进行器官舱实验，以评估组织收缩力。在另一组小鼠中，通过埃文斯蓝色渗出评估膀胱炎症。结果和讨论：Carbachol诱导的OAB小鼠的迫切条带的收缩显着增加，这是通过50 mg/kg或溶脂素的VIL治疗反转的。此外，VIL处理（50 mg/kg）减少了相对膀胱重量，Evans蓝色染料渗入在注入CP的小鼠的膀胱中，表明VIL对CP诱导的膀胱炎症的抑制作用。我们的结果表明，VIL通过部分抑制膀胱炎症来改善CP诱导的OAB的小鼠模型中的偏压过度活动。关键字：膀胱炎症，逼尿肌，埃文斯蓝色，过度活跃的膀胱，溶脂素，vildagliptin
人工智能在改善
机器学习 根据作者 (Moghaddam 2019, p.25) 的说法，机器学习是人工智能最常见的用途，人工智能允许计算机自行处理数据。此外，根据研究人员 (Addo et al., 2020, p.22) 的说法，“机器学习研究算法的研究和构建，这些算法可以从数据中获利，并通过开发模型做出决策和预测。” 其主要目的是让系统做出不准确的预测。 机器学习是指机器通过使用数据来研究数据的能力。因此，无需编程即可执行特定任务。 机器学习用于教计算机识别模式，而无需任何定义的规则，等等。制定算法规则并做出预测。 Moghaddam (2019) 确定了三种类型的 ML，下面简要介绍： 这种监督学习的子类型依赖于现有数据来得出可预测的结论。 当 AI 代理在没有经过完成任务的训练的情况下给出可预测的结果时，就会发生无监督学习。强化学习是强化学习的一个子类型，它作为人工智能算法的训练器，检测奖励和惩罚，以便为任何障碍提供准确的解决方案。如上所述，图 2 描述了机器学习的分类。
