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如何引用本文Pham M，Caglayan A（2024年7月24日）对精神分裂症和抗精神病药的全面回顾为TRE
此外，认为基因组的大区域（> 50 bp）的稀有拷贝数变体（CNV）被认为与精神分裂症有关[36]。具体而言，已经发现，根据Stefansson及其同事[37] [37] [37]，发现已发现1q21.1（GJA8基因），15q11.2（CYPFIP1基因）和15q13.3（ChRNA7基因）的缺失与精神分裂症显着相关。CNS缺失22q11.2也与精神分裂症显着相关。Arioka等。最近通过诱导的多能干细胞证明了这种遗传缺失导致中脑内蛋白激酶R样内质网激酶（PERK）的表达降低。因此，这是该缺失个体的治疗选择的潜在目标[38]。
如何引用本文：Aljehani N，Alghnam S，Alqunaibet A，Alwahabi S，Reka H，Almohammed R等。
几条证据表明，了解各个人口细分市场中DM的潜在负担对于提供足够的健康保健资源至关重要。[11,12]沙特阿拉伯的私人保险人在年龄，性别或其他因素方面可能与总体人口不同，这是由于基于雇主的强制性健康保险。该人口占总人口的32％，受益人超过1100万，到2030年，该人口的前景增加到2200万。[13]因此，了解该人群的疾病负担对于将反应性的治疗健康状况模型转移到专注于人群健康的积极主动性模型至关重要。因此，需要流行病学数据来设置各个人口领域的基本负担并随着时间的流逝而监控趋势。卫生部的国家调查提供了对整体负担的见解。[4]但是，它们是资源密集的，耗时的，并且仅捕获了一个宽阔的快照，而无需分割人口。[14]因此，近年来利用二级数据来检查疾病负担已引起人们的兴趣。[15]具有庞大的目标人群，CHI代表了没有国家调查的国家疾病患病率的最重要的行政数据来源。
本文已被接受发表在特许教学学院《Impact 16》关于特殊教育的神经迷思特刊上。
本文被接受发表在特许教学学院 Impact 16 特刊上 关于特殊教育需求的神经迷思：教师应该知道什么？ Jo Van Herwegen，英国伦敦大学学院教育与社会学院心理学与人类发展副教授 Michael Thomas，英国伦敦大学伯贝克学院教育神经科学中心主任 Chloe Marshall，英国伦敦大学学院教育与社会学院心理学与人类发展教授 Rebecca Gordon，英国伦敦大学学院教育与社会学院心理学与人类发展副教授 简介 神经迷思是人们对大脑运作方式的普遍误解。它们源于
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
本文全面分析了分布的高性能计算方法，以加速深度学习培训。我们探索进化o
本文全面分析了分布的高性能计算方法，以加速深度学习培训。我们探讨了分布式计算体系结构的演变，包括数据并行性，模型并行性和管道并行性及其混合实现。该研究深入研究了对大规模训练至关重要的优化技术，例如分布式优化算法，梯度压缩和自适应学习率方法。我们研究了沟通效率高的算法，包括戒指所有减少变体和分散培训方法，这些方法应对分布式系统的可伸缩性挑战。研究研究了硬件加速度和专业系统，重点是GPU群集，自定义AI加速器，高性能互连以及针对深度学习工作负载的优化的分布式存储系统。最后，我们讨论了该领域的挑战和未来方向，包括可伸缩性效率折衷，容错性，大规模培训中的能源效率以及新兴趋势等新兴趋势，例如联合学习和神经形态计算。我们的发现突出了高级算法，专业硬件和优化的系统设计之间的协同作用，以突破大规模深度学习的边界，为未来的人工智能突破铺平了道路。关键字：分布式计算，深度学习加速，高性能系统，通信 -
人工智能发展对日本文化的影响Tiara Anggun Rahmawati 1，Pipiet Furisari 2 1日本文学部
摘要人工智能（AI）的发展在日本文化和社会的转变中起着关键作用。作为一个领先的技术国家，日本致力于将技术创新整合到日常生活中，包括保存语言，传统，表演艺术和教育。日本人对AI的看法各不相同。有些人将AI视为男人的朋友，并计划在日常生活中使用，而另一些人则对潜在的问题持怀疑态度，例如失去人类参与和对传统工作的经济影响。努力将技术在电影编剧和漫画等创意产业中整合，尽管目标仍不清楚。但是，有警告说有太多依赖AI的风险，尤其是关于经济学和潜在有害依赖性的风险。AI在日本的发展在技术进步和文化保护之间创造了动态，在转型过程中，社会需要在创新与维护传统价值观之间保持平衡。关键字：人工智能，技术，日本文化
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引用本文：Widayanti, R., & Meria, L. (2023)。利用人工智能技术进行商业建模创新。国际贸易
目前，将人工智能 (AI) 作为其商业模式组成部分的初创公司正在迅速涌现。尽管最近的研究表明，新的或替代的商业模式正在实施中，但人工智能技术在商业中的应用已经持续了一段时间。鉴于据称人工智能技术已用于商业模式很长一段时间，这些商业模式的独特性可能会受到质疑。本研究将人工智能公司的商业模式与传统 IT 组织进行了对比，以更好地了解它们之间的区别。第一步是使用 162 家全球初创公司的样本为人工智能企业创建商业模式分类，从中得出四种原型商业模式：深度技术研究员、数据分析供应商、人工智能产品和服务提供商以及人工智能开发推动者以下是基于这一描述性分析讨论的人工智能公司初创商业模式的三个主要元素：(1) 人工智能带来的新价值主张，(2) 数据创造价值的各种用途，以及 (3) 人工智能技术如何影响一般商业推理。通过定义它们的主要目的、常见实例和区别性特征，本研究加深了我们对人工智能初创企业商业模式的基本理解。本研究为创业领域的进一步研究提出了有趣的方向。它旨在促进创业活动。分类法和模型实际上是工具。关键词：创业、人工智能、分类法 1. 简介
如何引用本文：Kritika Khandelwal（2024）关于内在动机和学术需求对压力水平的影响的纵向研究
摘要一项为期两年的纵向研究，研究了大学运动员的内在动机，学术要求和压力之间的关联，使用了混合方法设计，该设计将双年度调查中的定量数据与年度半结构访谈中的定性响应配对。参与者：根据学校，体育和性别的年份，选择了来自五所大学的200名大学运动员的分层随机样本，以与利益群体的样本一样多样化。定量措施包括内在动机清单（IMI），学术要求问卷（ADQ）和感知的压力量表（PSS），同时使用主题分析分析了定性数据。研究人员发现，尽管学术要求增加，但运动员表现出很高动力的运动员的压力水平要低得多。机构审查委员会批准了这项研究，该研究符合道德考虑的规格，包括知情同意和机密性。结果与旨在帮助运动员应对学术要求和恢复内在动机的目标干预措施有关。关键词：内在动机，学术要求，压力水平，大学运动员，纵向研究