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乳腺癌之间的症状管理经验...
通讯作者 *钦奈-03马德拉斯医学院护理学院的Shankar Shanmugam Rajendiran校长。（隶属于钦奈MGR医科大学博士）。电子邮件：bibilinw9902@gmail.com，shankarshaki@ahoo.com摘要背景：乳腺癌是一个重大的全球健康问题，涉及复杂的治疗方案，例如化学疗法，从而不利地影响患者的身体和心理健康状况。主要目的是探索乳腺癌幸存者的化学疗法症状管理经验。目的：研究化学疗法期间和之后乳腺癌幸存者经历的症状管理范围。测量乳腺癌幸存者中的化疗症状严重程度。将症状严重程度与选定的社会人口统计学变量相关联。整合定性和定量发现。材料和方法：在本研究中，研究人员通过定量的60个样本和定性6个样本采用了混合方法设计，并使用了非概率的目的和方便技术。工具包括社会人口统计数据，埃德蒙顿症状评估量表和乳腺癌幸存者的经验。结果：研究揭示了各种主题的重大发现。症状的主题
人工智能与信息之间的接口...
11 https://www.jagranjosh.com/general-knowledge/supace-portal-use-of-artificial-intelligence-ai-in-indian- judiciary-1618316032-1 12 Artificial Intelligence and Law – Challenges Demystified by Rodney D. Ryder, Nikhil Naren, Law & Justice Publishing Co, New Delhi, 2022, pg.158。13 https://singhania.in/blog/assessing-te-intelligence-of-the-artificial-intelligence-in-law-prospect-in-india- #:~:text=currently%2C%20there%20are%20no%20specific,a%20policy%20framework%20for%20AI
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
跨性别者之间的体育活动
跨性别者面临污名，歧视和其他影响其体育锻炼（PA）的障碍。我们旨在回顾跨性别者中有关PA的当前文献。进行了2010 - 2023年研究研究的系统文献搜索。研究必须报告对PA和性别的量度，是原始研究，并专注于变性参与者的PA。与cisgender或性少数群体相比，跨性别个体的PA率较低。跨性别妇女与其他群体相比，参与PA的可能性较小。定性结果表明跨性别，污名，歧视，身体形象，不受欢迎的环境（健身房，更衣室，游泳池）和运动的二分法结构有助于较低的经济体性别人士的PA率。存在跨性别者的PA差异。需要进行政策，环境和系统更改，以减少运动和PA设置中的跨性别污名。目前的立法正在美国制定和实施，涉及跨性别者在体育和PA中的地位。这些结果应为有关该主题的公众讨论提供信息。
人口增长与经济学之间的关系 -
Seher Suluk Phd。，独立研究人员电子邮件：sehersuluk119@gmail.com摘要人口增长对国家的经济表现有重要影响。但是，在有关影响的方向上尚无共识。因此，文献中人口增长与经济增长之间的关系仍在争论中。在这种情况下，这项研究的目的是通过经验研究使用1970 - 2020年的年度数据在新加坡的人口增长与经济增长之间是否存在关系。为了实现此目标，首先进行了ADF和PP单元根测试。然后，应用Toda-Yamamoto因果关系检验来研究变量之间的因果关系。根据该研究的经验发现，从人口增长到经济增长，格兰格因果关系有单向的因果关系。关键词：人口增长，经济增长，新加坡，Toda-Yamamoto因果关系测试简介
疾病与缺陷之间的细线
Zixi Zeng 1 Shen Wai国际学校摘要：鉴于不断发展的诊断标准和文化规范，本文探讨了精神科医生在精神疾病和性格缺陷之间遇到的困难。从历史的角度来看，它评估了精神病分类的基本理论以及社会期望对精神疾病描述的影响。通过对遗传和环境因素之间的相互作用的分析，强调了导致精神疾病和人格结构发展的复杂影响。本研究还研究了决策技能在与精神疾病区分的人格特征中所发挥的作用。最后，它强调了通过计算模型对精神病患者和非患者的神经激活模式进行更多研究和比较的必要性，以增强诊断精度。关键词：精神病学，DSM-5，精神疾病，人格缺陷，文化规范，决策，神经可塑性。2024年8月14日； r于2024年8月26日； 2024年8月29日cecceed©作者2024。在www.questjournas.org上开放访问
进步在有机构建中，设计合成 -
有机化学领域近年来已经取得了显着的进步，导致发展具有无与伦比的多功能性和功能性的新型构件。这些有机构件为各个行业的功能材料的设计，合成和应用开辟了令人兴奋的可能性。有机构件是基本的分子实体，它是建造更复杂有机化合物的基础。这些构建块是有机化学的基本单元，在合成各种有机分子的合成中起着至关重要的作用，包括药物，聚合物，农业化学物质和各种行业使用的材料。有机构建块以各种形式出现，每个形式都具有其独特的化学特性和反应性，使其为化学家和研究人员提供了多功能工具。在本文中，我们将探讨有机构件的重要性及其在化学领域中的作用。
网络搜索引擎与人工智能之间
背景：提供实验室测试信息的网站数量正在快速增加，尽管报告资源的准确性有时值得怀疑。本研究的目的是评估 Google 搜索引擎在线可检索信息的质量。方法：以尿液分析、胆固醇和前列腺特异性抗原 (PSA) 作为关键词，查询 Google 搜索引擎。使用 Google Trends，在 5 年内评估用户的搜索趋势（随时间的兴趣）。两位审阅者对前三个或十个检索到的结果进行盲分析，并根据所有者或发布者的类型以及报告的 Web 内容的质量进行分类。结果：对所有三个考虑的测试的兴趣随着时间的推移不断增加。大多数 Web 内容所有者是编辑和/或出版团体（前 3 次和前 10 次点击的平均百分比分别为 35.5% 和 30.0%）。公共和卫生机构以及科学协会的代表性较低。在前 3 次和前 10 次点击中，发现引用来源占网页结果的 26.0% 到 46.7% 不等，而对于胆固醇，60% 的检索到的 Web 内容仅报告了作者的签名。结论：我们的研究结果证实了文献中其他研究的结果，表明在线 Web
社会经济状况之间的关联
完整标题（129个字符）：儿童社会经济地位与白质微观结构之间的关联：肥胖和认知短标题的间接影响（49个字符）：儿童作者的社会经济地位和白色物质：Zhaolong Adrian Li，BA 1，2; Yuqi Cai，ba 2，＃;丽塔·泰勒（Rita L. Taylor），马萨诸塞州2；莎拉·艾森斯坦（Sarah A. Eisenstein），博士1，3; Deanna M. Barch，博士1，2，3;斯科特·马雷克（Scott Marek），博士学位3， *；塔玛拉·赫尔希（Tamara Hershey），博士学位1、2、3、4， *隶属关系：1精神病学系，华盛顿大学圣路易斯医学院，圣路易斯圣路易斯，密苏里州圣路易斯，63130，美国2美国，美国2号心理学和脑科学系，华盛顿大学，圣路易斯，圣路易斯，圣路易斯，密苏里州，密苏里州63130美国4美国神经病学系，华盛顿大学，圣路易斯医学院，圣路易斯，密苏里州63110，美国＃现任地址：Ann Romney神经病疾病中心，神经病学系，棕色医院和妇女医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州02115医学圣路易斯医学，MO 63110 MSC 8134-0070-02电话：（314）-454-6120电子邮件：smarek@wustl.du tamara hershey，博士学位，James S. S. McDonnell认知神经科学教授精神病学和Mallinckrodt Schoolity of Cognitive Neuroscience of Cognitive Neuroscience of Cognitive Neuroscience Secuptitute of Mallinckrodt Schooly of St.Louis Medicology of St. Louis Medifor of St. Louis Medicol，Mo 8134-0070-02电话：（314）-362-5593电子邮件：tammy@wustl.edu关键字（6）：区域剥夺指数（ADI）;限制频谱成像（RSI）；扩散张量成像（DTI）;大脑发育；体重指数（BMI）；主要文本中的认知单词计数：4229