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World File Search System相结合
医疗保健转型：将人工智能和机器学习与大数据分析相结合
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据已成为改变医疗保健格局的强大力量。人工智能是指机器模拟人类智能过程，使其能够执行推理、学习、解决问题和决策等任务。机器学习是人工智能的一个子集，涉及算法的开发，使系统能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。另一方面，大数据是指从电子健康记录、医学影像、可穿戴设备和基因组学等各种来源生成的庞大而复杂的数据集，超出了传统数据处理工具的能力。这些技术的融合有可能通过提供更深入的见解、增强决策能力和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健。人工智能和机器学习技术（例如深度学习）支持从诊断到个性化治疗计划等各种医疗保健应用，而大数据分析则可以处理大规模数据，从而揭示医疗保健实践中的模式、趋势和相关性。这些技术共同促进了医疗保健各个领域（包括疾病预防、诊断、治疗和管理）更准确、及时、更具成本效益的解决方案 [1]。
脑波控制：脑力锻炼和器乐相结合，达到最佳注意力集中效果
背景：为了达到最佳运动表现，教练可以通过心理生理效应进行心理操纵，最大限度地发挥大脑潜能，从而通过训练计划中的神经心理学方法提高认知和运动表现。目的：本研究旨在探索健脑活动与器乐相结合对优化β和γ脑波和提高注意力的影响。方法：本研究采用准实验方法，采用前测-后测对照组设计，涉及来自 PGRI Silampari 大学 (UNPARI) 学生活动部门的 20 名五人制足球运动员。结果：分析结果表明，参与者的β和γ脑波显著增加，注意力得到提高。结论：研究结果表明，健脑活动与器乐相结合可有效增强大脑活动和注意力。本研究为制定通过整合身体和心理方面的整体方法优化运动员表现的训练策略提供了新的见解。
沟通思想：将合成细胞与神经形态网络相结合，实现组织通讯 2. 研究项目/研究小组描述
受大脑启发的计算范式通过模仿大脑的信息处理能力，处于自动化基本视觉和语言任务的前沿。人工神经网络和生物神经网络之间的相似性为开发旨在缓解神经退行性疾病的先进脑机接口开辟了令人兴奋的途径。神经形态设备正在成为具有学习和适应潜力的突破性平台，能够与神经元和肌肉交互，为患有退行性疾病的患者提供支持。然而，将这些复杂的电子元件与生物组织连接起来，使它们能够通过生物反馈自主学习，仍然存在重大挑战。该项目旨在将（生物）神经形态技术与合成细胞连接起来，标志着朝着无缝组织整合迈出了关键一步。合成细胞将充当传感器，将电信号转换成活细胞可解释的生物信号。
将 CRISPR 扫描与使用双链 DNA 脱氨酶进行靶向染色质可及性分析相结合
基因组编辑可以对内源性顺式调控元件进行序列功能分析，从而推动对其机制的理解和基因疗法的发展。然而，这些方法不能与染色质结构和长单分子染色质纤维可及性的直接可扩展读数相结合。在这里，我们利用双链 DNA 胞嘧啶脱氨酶通过靶向 PCR 和长读测序以高深度和分辨率分析内源性目标基因座的染色质可及性，我们将这种方法称为靶向脱氨酶可及染色质测序 (TDAC-seq)。TDAC-seq 凭借目标基因座的高序列覆盖率，可以与 CRISPR 扰动独特地整合，从而实现顺式调控元件的功能解剖，其中遗传扰动及其对染色质可及性的影响叠加在同一单个染色质纤维上并以单核苷酸分辨率解析。我们利用 TDAC-seq 解析了在红细胞分化过程中激活人类 CD34+ 造血干细胞和祖细胞中胎儿血红蛋白的 CRISPR 编辑，以及在合并的 CRISPR 和碱基编辑筛选中平铺控制珠蛋白位点的增强子。总之，TDAC-seq 能够通过基因组编辑实现单分子染色质纤维的高分辨率序列功能映射。
将人工智能与云计算相结合：......
人工智能通过实现更智能的数据管理、机械化任务和进一步提高安全性，彻底改善了云计算系统。在云环境中，人工智能可以改进资源分配，根据需求扩大或缩小规模，降低运营成本并提高性能。由计算机智能驱动的测试可以对存储在云中的数据提供更多洞察，从而实现更快的指导和与客户的个性化会面。此外，计算机智能通过逐步识别和应对威胁、识别无关示例和监控数据保护来提高云安全性。人工智能和云计算共同为组织和客户创建强大、自适应和高效的响应。
通过将绿色化学与分析质量设计相结合，开发二甲双胍和恩格列净的环保型 UPLC 方法
开发环境友好型分析方法的需求推动了制药行业寻求更环保的替代方案。超高效液相色谱 (UPLC) 以其效率而闻名，但传统上依赖于有毒溶剂。整合绿色分析化学 (GAC) 原则旨在解决环境问题，同时保持分析性能。这项工作旨在推进和验证一种绿色、高效的 UPLC 方法，用于同时定量片剂制剂中的二甲双胍 (MET) 和恩格列净 (EPI)，遵循绿色化学原则并确保高分析精度。使用带有苯基柱和乙醇和高氯酸流动相的 UPLC-PDA 系统优化该方法。采用分析质量源于设计 (AQbD) 来优化关键方法参数。使用 GAPI、AMGS 和 AGREE 等指标来评估环境影响。进行了各种压力条件下的降解研究以测试方法的稳健性。该方法对 MET 和 EPI 实现了高回收率，且辅料的干扰极小。环境评估显示，分析生态评分 (AES) 高达 97，表明对环境的影响很小。AGREE 评分为 0.89，证明其与绿色化学原理高度一致。降解研究证实了该方法在压力条件下的稳定性和可靠性。开发的 UPLC 方法在分析可持续性方面取得了重大进步，为药物分析提供了一种环保、高效和精确的方法。该方法与绿色化学原理高度一致，并且在量化 MET 和 EPI 方面很有效，凸显了其作为药物分析可持续分析实践模型的潜力。
将人类智能与人工智能相结合，提供基于医疗实践的预测
a 法国南特大学 b CHU de Nantes，移植与免疫学研究中心、INSERM、UMR 1064、ATIP-Avenir、F-44000 南特，法国 c Département Automatique、Productique et Informatique、IMT Atlantique、CNRS、LS2N、UMR CNRS 6004，法国南特 d Clinique des各位，CHU de Nantes，INSERM，CIC 1413，Pôle Hospitalo- Universitaire 11：Santé Publique，南特，法国 e Centrale Nantes，CNRS，LS2N，UMR CNRS 6004，南特，法国 摘要。大量医疗数据的可用性以及数据科学的进步使人工智能（AI）算法成为应对复杂疾病个性化临床决策挑战的最具针对性的工具。如果数据集完整并反映了整个目标人群，并且算法提供了可靠的预测模型，那么这些算法超越了个人从现有数据实时预测未来事件的能力。然而，从数据输入到输出决策的过程对医生来说并不明显。这个“黑匣子”问题导致人们对这些模型的可靠性感到不适、担忧和争议，从而限制了它们的采用[1]。这项研究旨在增强对复杂疾病过程的预测，并促进采用基于人工智能的医疗系统。我们提出了一种新方法，该方法基于混合预测模型的开发，利用计算能力、高质量的医疗数据和与医生的互动，尤其是他们的直觉推理。这种方法将医生整合到预测模型的创建过程中，特别是在训练算法的数据预处理阶段。我们建议使用基于医生推理的聚类，而不是使用患者特征的原始值并由算法执行自动聚类。然而，出于可接受性的原因，深入了解医疗实践对于设计决策支持工具至关重要。我们已开始将这种新方法应用于多发性硬化症 (MS) [2]。MS 是一种影响中枢神经系统的慢性疾病，具有多因素病理生理学和异质性病程。通过与 MS 医生的互动（访谈、观察）和文献 [3-5]，我们确定了控制 MS 病程的相关因素。我们将这些因素的值转换为 1 通讯作者，IMT Atlantique，自动化、生产和信息部门，4 Rue Alfred Kastler，44300 Nantes，法国；电子邮件：Chadia.ed-driouch@ls2n.fr。
Seagull软件与Mojix软件相结合以创建
关于Peak Rock Capital Peak Rock Capital是一家领先的中层市场私人投资公司，在北美和欧洲的公司中进行股权和债务投资。Peak Rock的Equity Investment Platform专注于可以支持高级管理层推动快速增长和绩效改善的机会，并具有企业货车的专业知识，并与家庭和创始人合作寻求首次机构资本。Peak Rock的信用平台跨资本结构进行投资，并具有广泛的任务，以为中间市场和面向增长的企业提供灵活的，量身定制的资本解决方案。Peak Rock的房地产平台在有吸引力的，不断增长的地理位置上对中小型房地产资产进行了股权和债务投资。有关Peak Rock Capital的更多信息，请访问www.peakrockcapital.com。
将主要领导力和教师角色与AI相结合...
有效的领导力涉及使教师积极参与课程创新，并提供必要的支持和资源[12]，[13]。这项研究强调了在基于AI的“ Merdeka”课程计划的开发和实施中培养教师自治，创造力和协作的重要性。校长通过提供专业发展机会，创建协作平台来最佳实践共享以及认可教师对课程创新工作的贡献[14]，[15]，从而发挥着关键作用。该分析揭示了教师的角色与基于AI的“ Merdeka”课程创新之间的显着关系，如0.000的显着性值为0.000，相关系数（R）为0.447，这也反映了中等水平的关系。因此，数据支持第二个工作假设的有效性，表明教师参与“ Merdeka”课程创新会导致更多地采用基于AI的创新。
St. Kitts和Nevis第三个国家通讯（TNC） COP 29 的观察者手册 EDCF的气候融资伙伴国家可持续发展 巴库，2024年11月12日。 立陶宛的第一份双年展透明度报告 整合人类流动性和... 的技术指南 Sharm El-Sheikh关于实施农业和粮食安全行动的联合工作 关于马尔代夫（草稿）的案例研究 泰国TNC 中亚气候变化会议： SB60 的有关性别和气候变化的信息会议 第6.4条第6.4条的删除活动负面排放机制对信息注释04.0 的响应 RAF咨询建议 A6.4-SBM013-AA-A12 将人类流动性和气候变化联系与相关的国家气候变化计划过程相结合的技术指南
与其他小岛发展中国家（SIDS）一样，圣基茨和尼维斯认为气候变化是对其成长和繁荣的重大威胁。因此，圣基茨和尼维斯政府仍致力于其对《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的国家报告要求。这在我们提交给《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）的全国性确定贡献（NDC）中得到了证明，并通过我们于2016年4月22日批准《巴黎协定》以及该公约的许多其他当事方。圣基茨和尼维斯在此向《联合国气候变化框架公约》提出了其第三次全国性传播（TNC）。TNC包含与我们国家温室气体（GHG）库存有关的信息，以减轻和促进适应气候变化的措施以及任何其他相关信息，这些信息允许政府认为与实现公约目标有关的信息。TNC将包括核心要素，例如国家情况，温室气体清单，脆弱性和适应性评估，缓解评估，财务资源和技术转移以及与教育，培训和公众意识有关的信息。尽管与全球温室气体排放相比，我们的贡献可以忽略不计，但圣基茨和尼维斯致力于发挥其作用。气候变化是一个挑战，可能会影响自然环境以及国家的社会和经济稳定。提高数据集准确性和可用性对于支持政府议程至关重要。因此，圣基茨和尼维斯正在努力成为低碳经济，这也将为可持续的能源使用和发展提供辅助收益，并降低适应成本。缓解策略也将导致区域和全球福利，其证据将在未来的几十年中见证。在2022年，政府致力于采取可持续措施，以有效减少排放，节能和可再生能源供应。已采用明确的议程将圣基茨和尼维斯转变为一个可持续的岛屿国家，该州建立在七（7）个关键支柱上，即食品4安全，绿色能源过渡，经济多样性，可持续行业，创造性经济，创造性经济，Covid-19，Covid-19