13 Arnouts S 等人。动物健康疫苗和药物开发的技术就绪水平:从发现到生命周期管理。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9811140/ 14 Berkner S 等人。太先进而无法评估?先进材料、纳米医学和环境。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9378259/ 15 Kallio MJ 等人。将学术药物发现转化为临床开发:对欧洲利益相关者对监管支持和要求的认识的调查。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10099080/ 16 Massella M 等人。在临床试验中使用基于机器学习的工具的监管考虑。 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9638313/ 17 Saesen R 等人。推进学术驱动的肿瘤学治疗优化:启动 EMA 癌症药物论坛。https://www.ejcancer.com/article/S0959-8049(22)00169-1/fulltext 18 Pasmooij AMG 等人。荷兰药品监管科学的发展:不仅仅是一份国家报告。https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cpt.3275 19 Reddy N 等人。食品安全评估中动物试验替代品的监管格局,重点关注西方世界。 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0273230023001381 20 Stevens ER 等人。通过创新以及与图书馆和信息科学专家的合作提高监管科学文献审查的质量和效率。https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2024.1434427/full 21 Barrett JS 等人。儿科药物开发中大数据的生成和解释。在:转化儿科药物开发的基本原理。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780323884594000122 22 Whittaker HR 等人。慢性阻塞性肺病患者是否有资格纳入研究三联疗法的随机对照试验:一项使用常规收集数据的研究。 https://doi.org/10.1186/s12931-024-02672-x
急性冠状动脉综合征和多人冠状动脉疾病患者的完全血运重建:当前的管理和未来方向Shamir Mehta博士是道格拉斯A.麦克马斯特大学的持有人捐赠主席兼医学教授。He directs the Royal College fellowship in interventional cardiology and leads the mitral and tricuspid valve transcatheter edge-to-edge repair programs at Hamilton Health Sciences and McMaster University.他在多伦多大学完成了医学院和研究生培训,随后在麦克马斯特大学进行了研究奖学金,在那里他得到了加拿大卫生研究院新研究员奖的支持。他是人口健康研究所的高级科学家,他领导着具有里程碑意义的临床试验,评估急性冠状动脉综合征患者的血运重建策略和新型药理学干预措施。Dr. Mehta is currently the Principal Investigator of the COMPLETE-2 trial, a 5,100-patient multinational trial evaluating the role of physiology-guided versus angiography-guided PCI strategies to treat non- culprit lesions in patients with ACS and multivessel coronary artery disease, including a large-scale intracoronary imaging study using optical coherence tomography to predict cardiovascular events.他是Librexia ACS试验执行委员会的成员,该试验评估了ACS中的新因素XIA抑制剂,他是海洋的指导委员会成员(A),评估靶向降低脂蛋白(a)的靶向降低脂蛋白(A),并在ACS或PCI后使用新颖的小型干扰RNA。在2022年,他获得了加拿大心血管研究成就奖。Mehta博士发表了数百篇研究文章,并持有数百万美元的同行评审研究赠款。
检测/改善肽和蛋白质激素和生长因子的检测/定量,最好是但不限于色谱 - 质量光谱法; 改善了检测禁止物质/方法的检测(例如,检测新的长期代谢产物,包括给药研究,改进的检测方法,分析物多路复用方法); 建立阈值或最低报告水平的药代动力学研究水平或其代谢产物(例如,β-2激动剂,刺激剂),以区分允许使用的允许(例如,竞争或途径)与禁止使用的允许使用(例如,自然来源,自然来源与在食品残留物中的预期使用或存在); 检测自体输血,包括验证候选生物标志物或分子/细胞/亚细胞特征; 运动员生物护照(例如,与血液学,类固醇或内分泌相关的兴奋剂或混杂因素的新生物标志物[生长激素的标记]模块); 选定的认证参考材料合成(请咨询WADA以获取所需的材料)。
摘要:人工智能涵盖了一系列技能,包括模式和IMA GE识别,理解书面和口头语言,感知关系以及遵循专家设计的决策Algori THM的能力。此外,人工智能可以整合新的体验以改善自身,解决问题和每个成立任务。在医学教育中,纳入数字技能是为了培训更有能力并为当代临床实践挑战做好准备的专业人士,这是Sential。数字技术在医学中的日益融合,例如Elec Tronic Health Record Systems,诊断性人工智力和远程医疗,都要求未来的医生在使用这些工具时熟悉并掌握。数字com petencies使专业人员能够在线访问和批判性地评估健康信息,在多学科团队中有效合作,并使用技术资源来证明远距离的诊断,治疗和莫尼托环。因此,将数字能力纳入医学课程不仅为当前的临床实践做准备,还使他们能够适应不断发展的医疗环境。这项研究的目的是向医学院教师更新使用数字技术的教学活动的情况。在参加课程之前,教师对在教育环境中使用人工智能的使用有多样的看法,从怀疑主义到承认其变革性的潜力。关键字:人工智能。在研讨会结束后,教师在形成和热情的观点中表达了更多的表达,认为这些工具和技术是改善教学实践的宝贵资源。医学教育。学习。教育技术。
摘要随着技术世界的继续增长,尤其是在人工智能(AI)领域,电影界也开始将AI纳入电影制作过程的各个方面,从而改变了制作和看电影的方式。AI驱动的工具也正在影响膜的生产阶段,从而使过程更加有效。可以说,电影制作中AI在电影制作中的演变在生产的每个阶段都涵盖了特定电影界的准备。因此,本研究旨在研究电影制作人如何在Jagun Jagun(Warrior)电影的制作中应用AI技术。这项研究基于创新理论的扩散,并采用文本分析来检查电影场景中应用是否有明显的应用,并确定这些应用是否表现出与生产的含义。发现确认AI技术在电影制作中的应用以及对所涉及的场景添加的含义的应用,但是AI应用程序仍处于很早的时代,因为电影的主导地位,这些技术围绕计算机产生的图像(CGI)和视觉效果。随着AI继续渗透到电影制作中的各个部门,通过了解这些技术的能力和局限性对于尼日利亚电影业至关重要,从导演和制片人到编辑和声音工程师,交叉培训的重要性不能被夸大。
编辑委员会: Alexandr G. Shibaev – 技术科学博士,教授 Alexandr V. Yatsenko – 副教授,创业与创新学院院长 Sergiy M. Goncharuk – 技术科学博士,教授,俄罗斯交通科学院和国际信息化学院院士,俄罗斯交通荣誉工作者 Denis V. Lomotko – 技术科学博士,乌克兰国家铁道运输学院副校长,乌克兰交通科学院副院长 Inna A. Lapkina – 经济学博士,教授。 Sergiy I. Rylov – 经济学博士,教授。 Julia L. Kantarovich – 艺术史科学博士 Elena V. Kirillova – 博士,副教授 Petrov I – 博士,副教授。 Demidova V - 教育学博士 Stovpets A. - 哲学博士,副教授 Stovpets V. - 语言学博士,副教授 Alexandra D. Markova 出版者:Kupriyenko SV 关于 SWorld 项目 P.O. Box 38, Odessa, 65001Ukraine 电话:+380667901205 电子邮件:orgcom@sworld.com.ua 网站:www.sworld.com.ua
知识就是力量!提供在基础科学中进行研究的设施变得非常必要。我们杰出的青年去国外进行研究并在那里定居。在我们检查这一趋势之前,印度无法在任何领域取得真正的进步。因此,在该国许多著名科学家的指导下,试图建立Poornaprajna科学研究研究所(PPISR)。更多国家在科学技术上的投资,该国越强大。特此涉及所有善意的人,以协助这项巨大的努力,使自给自足的Bharat配备了技能和技术,以领导和为世界服务。我为神圣的指导祈祷。愿主授予为国家和世界的利益而发展该研究所的必要力量。
糖尿病性视网膜病被发现与HBA1C有关。在HBA1C较高的患者中发现更多。一项来自印度中部的研究还报道说,与控制不佳的患者相比,患有良好血糖控制的患者患糖尿病性视网膜病的患病率较低[18]。在本研究中,有8%的参与者患有温和的DR,10.7%的DR为中度至重度DR,1.3%的DR具有增殖DR。 Garg等人也进行了类似的观察,即 14.4%的参与者患有温和的DR,15.3%的DR为中度至重度DR,2.4%的参与者在从印度中部的研究中<10年的T2DM患者患有<10年T2DM的患者的DR [18] [18]。 在不同的横截面研究中,发现不同等级的视网膜病的患病率相似,与较高的等级或增殖性视网膜病相比,视网膜病等级较低的流行率更高[20-22]。在本研究中,有8%的参与者患有温和的DR,10.7%的DR为中度至重度DR,1.3%的DR具有增殖DR。 Garg等人也进行了类似的观察,即14.4%的参与者患有温和的DR,15.3%的DR为中度至重度DR,2.4%的参与者在从印度中部的研究中<10年的T2DM患者患有<10年T2DM的患者的DR [18] [18]。在不同的横截面研究中,发现不同等级的视网膜病的患病率相似,与较高的等级或增殖性视网膜病相比,视网膜病等级较低的流行率更高[20-22]。