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人工智能在服装行业供应链运营中的作用：系统文献评论
AI技术在过去十年中迅速发展，导致它们在包括服装在内的各个行业中广泛采用。由于行业固有的挑战，例如库存水平较高，交货时间较长以及对时尚趋势的敏捷响应的需求，因此AI在供应链管理中的应用尤其重要。作为全球可持续性的关注，AI提供了通过更有效的资源利用和最小化的服装供应链对环境的影响的潜力（Ramos等，2023）。因此，该行业中AI与可持续性的交集是研究的关键领域，尤其是鉴于消费者对道德和环保产品的需求不断增长（Giri等，2019）。
嵌合抗原受体T细胞在多发性骨髓瘤不断发展的治疗景观中的作用：文献回顾
mm是最遇到的血液系统恶性肿瘤，总生存率较低[1]。它在浆细胞中产生，导致单克隆副蛋白的积累，导致骨破坏并导致末端器官损伤[2]。MM的经典表现包括高钙血症，贫血，肾功能衰竭，复发性细菌感染，裂解骨骼病变和外胸腔软组织浆细胞瘤[3]。 虽然疾病的发生率正在增加，但仍被认为是一种难以治愈的疾病。 尽管可用的治疗选择，例如免疫调节药物（IMID），蛋白酶体抑制剂（PIS）和其他单克隆抗体，但该疾病倾向于最终复发并复发，这进一步降低了预后[4]。 mm引起了大量的发病率和死亡率，这需要进一步研究以找到解决该疾病的解决方案[1,3]。MM的经典表现包括高钙血症，贫血，肾功能衰竭，复发性细菌感染，裂解骨骼病变和外胸腔软组织浆细胞瘤[3]。虽然疾病的发生率正在增加，但仍被认为是一种难以治愈的疾病。尽管可用的治疗选择，例如免疫调节药物（IMID），蛋白酶体抑制剂（PIS）和其他单克隆抗体，但该疾病倾向于最终复发并复发，这进一步降低了预后[4]。mm引起了大量的发病率和死亡率，这需要进一步研究以找到解决该疾病的解决方案[1,3]。
绿色人力资源管理与绿色供应链管理之间的关系：系统文献评论
绿色人力资源管理与绿色供应链管理之间的关系：系统评价Daniel Atnafu Gelagay 1*＆Shimelis Zewdie Werke 2 2024年1月7日获得；修订了2024年3月2日； 2024年4月15日接受； ©伊朗科学技术大学2024摘要可持续实践的合并变得至关重要，因为公司从工业4.0转移到行业5.0。因此，该系统评价探讨了两种可持续性方法之间的关系。绿色人力资源管理（GHRM）和绿色供应链管理（GSCM）使用2016 - 2023年的同行评审研究，取自Scopus和Web of Science数据库。2016标志着该年文献中第一篇相关论文的起点。Prisma方法用于识别相关研究，从而纳入了30项用于分析目的的研究。这项研究表明，人们对了解GHRM与GSCM实践之间的关系及其对可持续性的影响越来越兴趣。大多数审查的研究都采用了定量调查方法，这表明需要使用定性和混合方法来获得更深入的见解。审查表明大多数研究是在新兴国家进行的，并且在其他情况下，GHRM和GSCM实践之间的关系存在很大的差距。最后，该研究为从业人员和研究人员提供了宝贵的见解，强调了将GHRM和GSCM实践整合以获得可持续竞争优势的重要性。关键字：绿色人力资源管理；绿色供应链管理；系统文献综述；可持续性能；行业5.0。
对金字塔供应链文献的基础分析
协作集成，与供应商或买家的合同协议，合作计划，通过与供应商或客户更紧密地合作，例如，在协作计划，预测和补充（CPFR）计划方面（Christopher＆Peck，2004年），以减少供应链其他问题的不确定性。e-e-I-Interteriation促进更多信息共享，以便有足够的信息用于关键任务（Boyle等，2008）。
与糖尿病有关的血糖紧急情况 - 综合文献综述
与糖尿病有关的血糖紧急情况 - 对玛丽安娜do Rocio Padilha文学摘要的综合评论摘要：这项研究的实现是由其高学术，社会和专业相关性证明的。糖尿病是人群中最普遍的慢性疾病之一，导致体内功能障碍并导致严重和紧急并发症的发展。目的：确定科学文献中最常见的血糖紧急情况。方法论：这是一项综合文献综述，可从不同的研究中收集有关该主题的信息。在第一阶段，描述符用于健康科学（DECS），以寻求与特定主题相关的文章，并将其与“和”操作员相结合。第二阶段涉及过滤器的应用，例如语言（葡萄牙语）和出版期（2019年至2023年），以及删除重复文章。第三阶段包括阅读证券和摘要，以选择符合与糖尿病患者，糖尿病并发症和血糖紧急情况有关的纳入标准的文章。在最后阶段，以完整和应用的排除标准读取所选文章。对文章的搜索是在Lilacs，Scielo和Google Scholar等数据库中进行的。结果：确定了与主题相对应的96篇文章。通过完整阅读并通过定义标准的适用性，排除了93篇文章。因此，选择了三篇文章来构成本研究的样本。这篇综述的结果允许与糖尿病相关的主要血糖紧急情况：糖尿病（CAD）和高血糖状态高渗（EHH），以及这些疾病的保护，风险和触发因素。结论：主要糖尿病相关的血糖紧急情况是糖尿病性cetocidosis和高渗透高血糖状态，这些状态是严重的病情，它们具有非特异性症状，需要快速诊断。立即治疗对于减少严重的风险和并发症以及降低与这些疾病相关的发病率和死亡率至关重要，由于缺乏有关该主题的出版物的缺乏，这是受到限制的，这表明需要新的研究来评估有关糖尿病性酮症症的知识，尤其是高血糖高血糖状态。关键字：紧急护理；糖尿病；糖尿病并发症；高血糖；低血糖。1引言糖尿病是全球增长的慢性疾病，由于其复杂的并发症，代表了严重的公共卫生问题。由于缺乏独特的体征和症状以及对疾病的知识有限，其诊断通常很晚，这表现出谨慎和异质的方式。（Lima等，2021）
食品供应链中如何使用区块链技术？系统文献评论
摘要：食品供应链的复杂性需要实施可追溯性系统。可追溯性系统优化了食品供应链管理。区块链技术承诺将有一个新的分布式分类帐，该分类帐可以通过解决几个可追溯性问题来提供各种用途。不幸的是，预先发送的研究并不能完全解决食品供应链中区块链技术的使用，机会和挑战。因此，本研究调查了有关区块链技术（区块链的概念，特征和类型）及其在食品供应链中的使用。这项研究的发现有助于获得更好的理解和信息，以通过优化区块链技术的使用来增强食品供应链中的可追溯性系统。调查结果证实，在食品供应链中使用区块链技术的方法主要是为了可追溯性，公共/私人区块链有助于作为一个受欢迎的平台。交易数据涉及产品来源信息，交易信息和产品标签信息。在食品供应链中使用区块链的好处是增强食品供应链的可追溯性和透明度。挑战是需要对财务，人力资源和基础设施投资，利益相关者的技术知识有限，产品变化，全球供应链的快速发展，数据操作的潜力和政策变化的需求。
花菌质量hominis颅内脓肿，该脓肿是通过扩展文化获得的特征菌落诊断的：病例报告和文献综述
植菌花（M. hominis）会引起泌尿生殖器感染和与妊娠有关的并发症。由于h. hominis感染引起的颅内脓肿的报道很少见。在这里，我们报告了一场交通事故后被送往我们医院的交通事故后（第0天）。患者，一个70年代的男人，进行了膀胱摄影，并插入了尿道导管。在第三天，患者进行了脑血肿疏散，在第七天，患者发烧后，服用了静脉炎头和万古霉素。在第10天，由于持续发烧，抗生素切换为MeropeNem和Vansomycin。在第17天，磁共振成像揭示了大脑和硬膜外脓肿，并进行了脓肿的排水。革兰氏染色显示出许多多形核白细胞，但没有可见的微生物。在接种培养的两天后，第19天，在血琼脂上观察到微小的精确菌落。从这些菌落中对16S rRNA基因的测序揭示了hominis的存在。在第27天，将治疗改为左氧氟沙星和克林霉素，以治疗由himinis造成的颅内脓肿。抗生素治疗持续52天，直到脓肿消失。未观察到复发。当怀疑细菌是颅内脓肿的原因时，患有himinis感染的风险，革兰氏染色并未显示出任何微生物，考虑到hominis M. hominis是一种病原体，进行扩展的培养很重要。
旅游供应链管理：Scopus和Web of Science数据的文献分析（2001 - 2023）
抽象目的 - 尽管对旅游业管理中的书目研究越来越兴趣，但在理解旅游业供应链管理（SCM）领域的当前研究趋势方面仍然存在差距。因此，本研究旨在检查出版趋势，确定最活跃的利益相关者，并在2001 - 2023年期间在旅游业SCM领域中最有影响力的出版物和主要主题。主要结果揭示了几个主题，包括“通过旅游供应链和价值链分析探索包容性增长和减少贫困”，“可持续的SCM和旅游业的竞争：旅游经营者的观点”，“不同方面的旅游SCM”，以及“旅游业SCM中的可持续性和信息技术”。”其他主题包括“竞争策略和医疗旅游SCM”，“旅游价值链中的烹饪旅游和绩效衡量”和“旅游业中的绩效测量”。
AI在混合学习中的作用：系统文献评论
综合数据的发展和适应性的增长引起了人们对数据缺乏逻辑持续性的关键关注。在研究合成数据的一些核心承诺时，该对话论文旨在揭示进一步去政治化合成数据的潜在危害。借助合成数据，引入了技术机会，这些机会有望解决对培训AI模型所需数据的不断增长的需求。此外，对合成数据训练的模型被称赞为更精确和有效，同时带来比收集的数据便宜的模型（ZEWE 2022）。使用此对话论文，我旨在细微差别综合数据使针对AI驱动技术的批评复杂化的方式。我建立了关于综合数据承诺和危险辩论的两个要素的论点。第一个是数据稀缺性的概念 - 通常利用来主张实施和进一步开发合成数据来训练定制模型。第二，我讨论了数据污染和合成数据污染的关注点。通过这些入口点，我认为合成数据重新点燃了先前由学者在关键数据和监视研究领域提出的问题。因此，本对话论文的目的是呼吁对合成数据作为生存信息的批判性理解，就像收集的数据一样，并在模拟环境的背景下考虑合成数据及其发电的条件。
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。