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如何引用本文：Aditya Pandey、Jay Narayan Mishra、Wajahat Ullah Khan、Dhaneshwar Kumar Vishwakarma (2024)。配方开发与评估
摘要：当前努力的目标是确定和创建一种可以有效治疗糖尿病的贝格列净小乳剂。建议使用贝格列净来帮助 2 型糖尿病患者在结合良好的饮食和定期运动的情况下改善血糖水平的控制。此外，贝格列净通过口腔的吸收有限（在 50% 到 70% 的范围内）。这项工作的目的是创建包含贝格列净的纳米乳剂配方并评估其体外有效性。纳米乳剂由蒸馏水、吐温 80、助表面活性剂（聚乙二醇 400）、各种油（油酸）组成，含有 0.01% 的贝格列净。超声波加工技术用于创建各种油包水纳米乳剂。对纳米乳剂配方进行了体外药物释放研究、稳定性研究、热力学耐久性测试、FTIR、pH 和粘度。关键词：贝格列净，粘度，纳米乳剂，聚乙二醇。
如何引用本文：Sampath Kini K、Kumud Ranjan、Varagantham Anitha Avula、Mohan Shashikant Ratkanthiwar、Manohar Ramulu Kondagurle、Prince Ajaykumar Tejram Agashe、Sachin Sahebrao Zende (2024)。人工智能在增强学术图书馆信息检索系统中的作用。图书馆进步国际，44(3)，22526-22541
摘要 人工智能 (AI) 与信息检索 (IR) 系统的集成通过增强信息可访问性、个性化和用户体验，彻底改变了学术图书馆的功能。传统的 IR 系统经常面临数据过载、相关性排名和用户可访问性问题，限制了它们满足学术用户动态需求的有效性。本评论探讨了人工智能技术（例如机器学习、自然语言处理和深度学习）在克服这些挑战方面的变革性作用，从而使 IR 系统更加高效和以用户为中心。通过智能推荐系统、高级搜索算法和人工智能虚拟助手，图书馆现在可以提供量身定制的信息体验，从而提高搜索准确性并加快资源访问速度。此外，本文还讨论了道德考虑因素，包括数据隐私、人工智能偏见和透明度，强调在学术环境中需要负责任的人工智能应用。通过讨论当前的应用和未来趋势，本评论旨在强调人工智能进一步发展学术图书馆 IR 系统的潜力，并提出继续研究的方向。总体而言，人工智能是重塑学术图书馆的关键推动因素，促进用户与大量信息资源的无缝和自适应交互。关键词：人工智能；信息检索系统；学术图书馆；用户体验；机器学习；数据隐私。
如何引用本文：Deepti Kiran、Vibha Verma (2024) 金融科技在重塑全球金融服务和市场中的作用：机遇
摘要 金融科技 (FinTech) 的出现深刻地重塑了全球金融服务和市场，引入了增强可访问性、效率和安全性的创新解决方案。本文探讨了金融科技在变革传统金融体系方面的变革性作用，重点关注数字支付、点对点借贷、区块链、机器人顾问和去中心化金融 (DeFi) 等关键进步。这些技术与金融服务的整合赋予了消费者更大的金融包容性，使服务不足的地区能够获得银行服务，提高跨境交易的效率，并提供根据个人需求量身定制的个性化金融产品。此外，本文还讨论了金融科技在提高市场透明度、降低交易成本和促进金融创新方面的作用。尽管金融科技具有众多优势，但它的快速发展也带来了重大风险。该研究强调了与网络安全、法规遵从性和数据隐私相关的挑战。许多金融科技创新的去中心化性质也引发了人们对消费者保护和金融不稳定可能性的担忧。监管机构在适应金融科技的快速发展方面面临困难，这可能导致监管漏洞和欺诈和金融犯罪风险增加。此外，对数字平台的依赖增加了无法获得必要技术或数字素养的个人被排斥的风险。通过综合现有文献和当前趋势，本文全面概述了与金融科技相关的机遇和风险。本文最后提出了减轻这些风险的策略，强调了监管框架、跨部门合作的重要性，以及持续创新的必要性，以平衡金融科技在重塑全球金融市场方面带来的好处和挑战。关键词：金融科技 (FinTech)、全球金融服务、数字支付、点对点借贷、区块链、去中心化金融 (DeFi)、机器人顾问、金融包容性、市场透明度、网络安全、监管合规、数据隐私、金融创新、消费者保护、金融不稳定、数字平台、金融犯罪、监管框架、跨部门合作。
引用本文为：Giray E，IlerezÖG，Korkmaz MD，Capan N，Karadag Extive E，AydınR。
数字时代，尤其是随着强大的搜索引擎的兴起，使公众更容易获得医疗信息。因此，咨询在线搜索引擎已成为患者及其亲戚寻求理解症状并决定医疗管理的普遍做法。鉴于大型语言模型（LLMS）的庞大数据库和自然语言能力，它们可能会成为未来初步医疗咨询的重要工具。由于大多数CHATGPT用户的年龄为13至44岁，与许多患者及其父母可能对Scheuermann的Kyphphosis有疑问的年龄相对应，我们预计Chatgpt将成为这些关键资源。[5]但是，使用聊天机器人（例如Chatgpt）进行医疗建议会带来风险。虽然搜索引擎和基于LLM的聊天机器人通常会警告用户他们的反应不能替代专业的医疗建议，但许多患者可能会依靠这些信息并得出自己的诊断或治疗结论。这可能导致症状误解，导致对疾病的错误信念，增加焦虑以及潜在的有害自我治疗或避免治疗。但是，不应低估LLM的功能和有效性。利用Chatgpt作为成功导航USMLE（美国医疗许可检查）的工具，这表明LLMS可以对医疗查询提供准确的响应并选择合适的治疗选择。[6]
引用本文：Brunsek R.、Schwarz I.、Kopitar D. Ve Marasovic P.，“可再生资源天然纤维的生物降解特性”，
随着对新型可再生材料的探索，人们对非纺织应用中天然纤维的兴趣日益浓厚。可生物降解和可再生纤维（如木质纤维素纤维）和生物聚合物（如 PLA）对环境安全要求特别高。对它们的生物降解性进行分析通常被视为环保纺织材料的标准衡量标准。因此，本文旨在通过土壤埋藏试验研究黄麻和 PLA 纤维的生物降解性能。将纤维暴露在农田土壤中 11 天。通过比较质量损失、机械性能（细度和韧性）和 SEM 显微镜的形态分析来确定生物降解的效率。为了更好地了解生物降解，还确定了土壤中的真菌和细菌总数。关键词：生物降解性、天然纤维、特性、土壤埋藏试验。
如何引用本文
抽象的气候变化主要是由化石燃料燃烧的温室气体排放驱动的，对全球生态系统和人类社会构成了重大威胁。过渡到可再生能源对于缓解气候变化和实现碳中立性至关重要。本文评估了可再生能源技术的环境影响，包括太阳能，风能，水力发电，地热和生物质，同时将它们与常规化石燃料进行了比较。每个可再生能源都有独特的好处和限制，例如土地利用，资源消耗以及整个生命周期的潜在排放。尽管面临这些挑战，但可再生能源为减少温室气体排放的机会提供了大量机会。本文还讨论了储能解决方案和网格整合在克服可再生资源间歇性方面的重要性。政策支持，包括对清洁能源采用和研究和开发投资的激励措施，对于加速过渡到可持续能源未来至关重要。通过可再生能源实现碳中立性，不仅可以解决气候变化，还可以促进能源安全和经济弹性。这种全面的分析强调了政府，行业和社区之间对合作方法的必要性，以实现可再生能源在抵抗气候变化斗争中的全部潜力。关键字：可再生能源，气候变化，碳中立，环境影响，温室气体
如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。
如今，半导体公司经常将芯片的生产外包，以满足对综合电路的不断增长的需求。因此，芯片供应链现在正在处理许多安全问题，例如硬件知识产权盗窃，特洛伊木马和生产过多。在对手攻击有可能造成巨大损失或损害的关键系统中，零信托提供了一种有希望的方法来保证综合电路（ICS）的有效性。可靠的协议，利用证书保证ICS的合法性是安全协议和数据模型（SPDM）。这项研究的工作提出了基于SPDM协议的安全芯片到芯片（S2C）零值安全体系结构，该协议试图在使用之前对任何附带的外围设备进行身份验证。这些贡献包括对拟议设计的全面解释，SPDM协议的实现以及对执行和实施时遇到的障碍的讨论。关键字：芯片到芯片通信，零值体系结构，SPDM，嵌入式系统
如何引用本文 Gaddis JM、Arellano E、Pulido K 等人。（2024 年 9 月 24 日）医疗服务不足的里约热内卢糖尿病负担
CMS 在“医疗保险差异映射工具，技术文档” [12] 中定义了分析中使用的指标。患病率是使用医疗保险受益人索赔中《国际疾病分类 - 第九修订版》（1CD-9）和《国际疾病和相关健康问题统计分类：第十修订版》（ICD-10）[13,14] 中的特定诊断代码确定的，而平均主要成本是与该特定疾病相关的主要诊断的各种索赔类型所有费用的年平均值 [12] 。急诊就诊率确定为每 1,000 名受益人一年内特定收入中心代码的急诊就诊次数，使用住院和门诊数据，无论患者随后是否住院 [12] 。住院率是根据医疗保险行政索赔中的主要诊断代码，每年每 1,000 名受益人的住院出院人数计算得出的 [12] 。糖尿病筛查率取决于医疗保险受益人使用医疗保健通用程序编码系统代码 82947、82950 和 82951 所含预防服务的频率 [12] 。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
引用本文：Fakour P，Shirizadeh A，Tahamoli-Roudsari A，Solgi G. Foxp3基因表达的表观遗传调节与功能受损的关系
调节性T（Treg）细胞的功能受损和Treg/Th17细胞的不平衡在发生自身免疫性疾病（如全身性狼疮红斑（SLE））中起着核心作用。Treg细胞对于维持免疫稳态和对自我抗原的耐受性至关重要。调节Treg细胞分化和功能的最重要的转录因子之一是FOXP3蛋白。异常的表观遗传修饰影响FOXP3基因表达并因此与Treg细胞的功能失调有关，与SLE的发病机理有关。因此，了解Treg细胞中FOXP3表达模式与表观遗传调节机制之间的复杂相互作用（例如，DNA甲基化，组蛋白修饰和非编码RNA，例如microRONAS和长期非编码RNA）至关重要。此外，针对这些表观遗传途径可能会提供新的治疗策略，以恢复免疫平衡并改善自身免疫性病理。本综述报告旨在提供有关SLE病中FOXP3基因表达的表观遗传控制的更新。