20-30% 的类风湿关节炎 (RA) 患者 [1] 可发现类风湿结节 (RN),可能表现为经典类风湿结节 (CRN)、类风湿结节病或加速性类风湿结节病 (ARN) [2,3]。据报道,接受常规合成或生物抗风湿药物 (cs/bDMARDs) 治疗的患者会出现 ARN,例如甲氨蝶呤 (MTX) [3-5]、来氟米特 (LFN) [6]、硫唑嘌呤 [7]、抗 TNFα 药物 [8-14] 和抗白细胞介素 6 疗法 [15,16]。术语“加速”是指快速发作和进展或原有结节的扩大。开始服用致病药物和出现结节之间的间隔从几周到几年不等,与累积药物剂量无关。与 CRN 不同,ARN 通常发生在关节炎缓解期的患者中。
我们可以从营销人员那里阅读什么?对商业模型研究的营销学历分析RaphaëlMaucuer,Essca管理学院55 Quai Le Gallo,92100,法国Boulogne-Billancourt,法国Boulogne-Billancourt,raphael.maucuer@essca.sesca.maucuer@essca.fr +33 6 58 24 82 76(通讯作者)Alexandie Renaud,Em normandie 64 Ranelagh, 75016 Paris, France, arenaud@em-normandie.fr Sébastien Ronteau, Audencia Business School 8 route de la Jonelière, 44312 nantes, sronteau@audencia.com Laurent Muzellec, Trinity Business School Luce Hall, Pears St, Dublin 2, D02 H308, Ireland, laurent.mzellec@tcd.ie对商业模型研究的营销学历分析RaphaëlMaucuer,Essca管理学院55 Quai Le Gallo,92100,法国Boulogne-Billancourt,法国Boulogne-Billancourt,raphael.maucuer@essca.sesca.maucuer@essca.fr +33 6 58 24 82 76(通讯作者)Alexandie Renaud,Em normandie 64 Ranelagh, 75016 Paris, France, arenaud@em-normandie.fr Sébastien Ronteau, Audencia Business School 8 route de la Jonelière, 44312 nantes, sronteau@audencia.com Laurent Muzellec, Trinity Business School Luce Hall, Pears St, Dublin 2, D02 H308, Ireland, laurent.mzellec@tcd.ie
近年来,基于策略的教学 (SBI) 和自我调节学习 (SRL) 在英语作为外语 (EFL) 和英语作为第二语言 (ESL) 环境中的作用受到越来越多的关注。这些策略在提高语言习得方面显示出了希望。例如,最近的研究考察了如何将 SRL 策略融入写作教学中,以帮助有写作困难的学生 (Bewley,2020 年;Smith 等人,2020 年)。同样,一些研究考察了阅读策略的作用及其对提高学习成果的影响 (Li 等人,2022 年;Li 和 Gan,2022 年;Li 等人,2024 年)。其他语言领域的研究,如口语 (Uztosun,2020 年)、词汇 (Araya Pérez 等人,2013 年;Fatemipour 和 Najafgholikhan,2015 年;An 等人,2021 年)、写作 (Woo
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要本文研究了人工智能(AI)对文献搜索的潜在影响,并将基于AI的工具与常规研究方法进行比较。它还解决了有关用于研究写作的特定AI工具的学术文献的稀缺性,提出了有关准确性,质量,独特性和合格独特性的四个关键问题。采用算法理论和数据依赖理论,该项目在算法,机器学习模型和数据质量中仔细检查了AI的性能。使用Scopus,Web of Science,Inition和Scispace测试九个电子商务主题,但作者得出结论,尽管常规方法在准确性和质量方面表现出色,但AI工具在独特性方面表现出了希望,并补充了文献综述。这些发现还强调了AI工具的明智整合,并倡导进一步研究新的应用程序和不同领域。最终,这项研究提供了高度相关的见解,以利用AI工具来增强研究和专业领域中的传统文献搜索实践。
简介:肥胖是一种多因素疾病,也是全球主要的公共卫生挑战之一,与多种合并症有关,例如 2 型糖尿病、动脉高血压和心血管疾病。在此背景下,GLP-1(胰高血糖素样肽-1)受体激动剂索马鲁肽因其在减轻体重和改善代谢参数方面具有公认的效果,已成为治疗肥胖症的一种有前途的替代药物。目的:调查、解释和审查索马鲁肽作为肥胖症治疗选择的疗效和安全性研究结果。方法:使用 LILACS、Science Direct、Web of Science、Cochrane Library、Embase、Scopus 和在线医学文献分析与检索系统 (MEDLINE/PubMed) 数据库,描述符为“Semaglutide”、“肥胖”、“GLP-1 激动剂”和“治疗”,并根据资格标准选择评论文章和原创文章。结果:这些文章以英文撰写,包括不同国籍的作者和期刊的出版物。这些文章涵盖 2016 年至 2023 年,大多数是在过去五年内发表的。最后的考虑:司美鲁肽是一种有效且安全的肥胖症治疗方法,可显著促进减肥,并有益于代谢和心血管健康。胃肠道不良反应和高成本等挑战凸显了优化其使用和可及性的策略的必要性。
匹兹堡大学通过基于扫描分解的基于扫描模拟的反馈 - 馈线控制执行摘要摘要大大降低了激光粉池床融合添加剂制造的融化池和微观结构的变化:管理当地几次对激光粉末床融合(L-PBF)添加剂生产性能的影响是最高核心的一项优先级。因此,该程序的目的是开发一种基于仿真的反馈馈电控制方法,以维持整个L-PBF部分的熔体池和微观结构的一致性。特定的研究目标包括:(1)基于通过不同过程参数产生的测量熔体池维度开发经过实验验证的计算流体动力学(CFD)模型; (2)开发有效的混合CFD和FEM(有限元方法)模型,以模拟多轨,多层方案; (3)开发基于迭代模拟的反馈 - 馈线控制模型。该项目中的重点材料是基于镍的合金inconel 718,它广泛用于高温核应用中,例如核反应堆核心和热交换器。拟议的研究旨在解决核能社区中L-PBF进程的资格和更广泛采用的关键障碍。核芯和热交换器等核应用通常包含不同尺寸的几何特征,这会导致熔体池和微观结构在整个零件过程中差异很大。拟议研究中的关键创新是开发了混合CFD-FEM模拟模型,该模型为此基于反馈 - 反馈控制方法。通过使用准确的扫描分辨过程模拟,通过调整过程参数(激光功率和扫描速度)来最佳控制熔体池尺寸,预计熔体池和微观结构将在整个复杂部分中更加一致。通过减少新的L-PBF产品开发中昂贵的实验数量,可以以较低的成本进行熔体池和微观结构一致性的巨大改进,以更有效地执行资格。大多数L-PBF热过程模拟模型使用CFD或FEM;但是,前者是准确的,但在计算上非常昂贵,而后者是有效的,但不足以捕获熔体池的尺寸和温度,而随着局部几何形状的变化。在拟议的CIFEM(CFD施加的FEM)过程仿真模型中,瞬态热场是根据高保真CFD模拟计算的,并通过深度学习来推断。这些温度值是根据局部热环境所包含熔体池的局部FEM区域施加的,而其他地方的热传导则由FEM求解。开发的基于CIFEM的工艺模拟预计将是基于CFD的模拟效率的30-50倍,同时保持熔体池和温度场的预测准确性。使用CIFEM模型最佳地控制局部过程参数,预计熔体池尺寸的变化将减少50-70%,从而导致更一致的微观结构。因此,该项目将解决社区中的基本优先事项之一,并有助于促进更广泛的L-PBF程序在安全至关重要的核应用中。首席调查员:Albert C. TO,Albertto@pitt.edu
朝着实时监测过早出生的婴儿教授:Edoardo Charbon教授MC A3.303电子邮件:edoardo.charbon@epfl.ch epffl.ch实验室代理:Claudio Bruschini Office MC A3.307博士MC A3.307电子邮件:类型:主项目部分:微工程官方开始日期:任何时间提交最终报告:小组会议上的TBD演示文稿:TBD单光子雪崩二极管(SPAD)摄像机被广泛用于生物医学应用中,并在破坏临床测量冰的情况下明确方向。与我们来自UZH的合作者一起,我们正在努力将Spad技术实时监测过早婴儿的脑充氧。他们的头骨可以使更多的光线传播,因此更容易扫描图像它们的脑血管。
在这里,我们报告了一名64岁有吸烟史的患者的案例,他们的投诉呼吸困难和慢性咳嗽六个月。肺功能测试证实了慢性阻塞性肺疾病(COPD)的诊断,并开始使用iPratropium的支气管扩张剂治疗。四个月后,随访时,患者报告说咳嗽和新发嘶哑的情况恶化。颈部的CT扫描显示左声带上有病变,柔性鼻咽镜检查证实了左声带肿瘤。进行了活检和选择性气管切开术,病理表明侵入性,中等分化的鳞状细胞癌。正电子发射断层扫描(PET-CT)扫描显示声带病变和双侧宫颈淋巴结中强烈的荧光脱氧葡萄糖(FDG)摄取,从而诊断为IV期淋巴结癌(T3N2CM0)。
结果:自2008年关于医学成像和机器学习研究(ML)的研究文献以来,对该领域的兴趣迅速增长,尤其是自2016年关键时刻以来。以中国和美国为代表的ML和MI领域在2015年之后经历了迅速的研究发展,尽管美国的研究质量在研究质量方面的表现显着超过了中国(这证明了美国期刊的较高影响因素和美国出版物的引文计数)。机构合作是在美国哈佛医学院和中国首都医科大学之间的尤其是在国内和国际机构之间加强合作的必要性。在MI和ML研究领域,由Dey,Damini和Berman,Daniel S. Daniel S.丹尼尔·S(Daniel S.MI和ML研究趋势的总体方向对医学,医学,分子生物学和遗传学。尤其是,美国的“流通”和“生物学和医学计算机”中的出版物在这项研究中占有重要地位。