摘要 与主要侧重于技术驱动的数字化的工业 4.0 相比,服装行业的工业 5.0 代表着向以人为本和可持续生产模式的变革性转变。通过利用人工智能 (AI)、机器人技术和物联网 (IoT) 等先进技术,工业 5.0 实现了超定制化、实时数据分析以及人类专业知识与机器功能的无缝集成。这一转变提高了产品质量,优化了资源利用率,并优先考虑了道德制造实践,注重工人福祉和环境责任。这些变化从根本上重新定义了服装生产格局,使该行业实现长期可持续性和竞争力。本系统文献综述 (SLR) 旨在确定影响斯里兰卡服装业向工业 5.0 过渡的关键准备就绪潜在因素。具体而言,该研究探讨了影响准备就绪的领域,包括技术进步、人机协作、可持续性实践和供应链内的弹性。研究结果表明,斯里兰卡服装行业正在从工业 4.0 向工业 5.0 转型,重点关注人机协作、集成人工智能和机器人技术以及加强可持续发展。这一转型的准备潜在因素分为四个主要领域:以人为本、可持续性、弹性和技术进步。尽管在自动化和可持续实践方面取得了显著进展,但仍存在差距,特别是在完全实现人机协作和实现完整的供应链透明度方面。最后,这承认了某些局限性并提出了未来研究的领域。
持续的全球供应链中断迫使制造商重新考虑其运营。他们不再只关注成本,而是在成本考虑因素与性能、弹性和可持续性等因素之间寻找平衡。对于许多制造商来说,这意味着重新关注区域化,根据世界经济论坛和科尔尼公司对 300 多名全球运营高管和 60 场咨询进行的一项调查,超过 90% 的制造商优先考虑这种方法。该调查的结果(摘自之前的白皮书《从中断到机遇:重塑全球价值链的策略》)显示,近三分之二的制造商正在采用“二力”地理方法,确保其大部分直接支出来自两个不同的地区。
根据证据的抽象目的,血糖控制水平是确定牙周疾病风险增加(PD)的关键重要性。该研究的目的是评估代谢控制作为导致牙周炎发育和严重程度的关键因素,并将牙周和口腔卫生状况与糖化血红蛋白水平进行比较。材料和方法对糖尿病患者(59名不受控制的糖尿病患者和36例受控糖尿病患者)进行了评估,该患者从tâmegae Sousa的医院中心和没有糖尿病的受试者进行了评估(N¼95)。统计分析使用IBM SPSS统计软件(社会科学统计程序)分析数据,Windows版本29.0。在逻辑回归分析中,计算了逻辑回归分析,优势比(ORS)和95%的置信区间(CI)。显着级别设置为0.05。结果在全身损害的个体中增加了牙周参数,尤其是那些与健康相比相比受到控制不佳的人,这是PD进展的重要指标。此外,未经诱惑的1型糖尿病性糖(T1DM)患者表现出增加的牙菌花指数(PI),这使这些人更容易牙周室破坏和牙齿丧失。使用二进制逻辑回归,我们观察到具有T1DM家族史的T1DM受试者严重牙周炎的风险显着关系(P¼0.019; OR:3.36; 95%CI:1.22 - 9.21),酒精消耗(P¼0.02;或:3.78; 95%; 95%; 95%CI:1.23; 95%;
摘要。基于表面等离子体共振 (SPR) 现象的生物传感器已被开发出来,用于通过评估血细胞聚集指标来快速诊断脑胶质瘤复发。该装置具有两个光学通道,允许同时进行两项研究或允许将一个通道用作参考。这种方法通过减少外部因素的影响显著提高了生物传感器的灵敏度。光激发源是波长为 650 nm 的 ap 偏振半导体激光器。传感元件是折射率为 1.61 的 F1 光学玻璃板,溅射有铬 (5 nm) 和金 (45…50 nm) 层。研究结果确定了患者外周血细胞聚集水平与胶质瘤恶性程度之间的相关性。在健康个体组和 II-IV 级胶质瘤组之间存在统计学上显着差异 (p ≤ 0.05)。血液检测中SPR曲线位移的减小提示细胞聚集程度增加,细胞膜电荷减少,这种趋势随着胶质瘤恶性程度的增加而逐渐加剧,在IV级胶质瘤患者中达到最小值,提示细胞膜理化性质发生变化,细胞膜电荷减少。
1 CarVasCare 研究小组,昆卡护理学院,卡斯蒂利亚-拉曼恰大学,昆卡,西班牙 2 智利自治大学健康科学学院,塔尔卡,智利 3 卡斯蒂利亚-拉曼恰大学信息系统系,昆卡,西班牙 4 Parquesol 大学健康中心,西巴利亚多利德初级卫生保健管理,卡斯蒂利亚和莱昂地区卫生局,巴利亚多利德,西班牙 5 巴利亚多利德大学医学、皮肤病学和毒理学系,巴利亚多利德,西班牙 6 拉巴斯大学医院急救服务,马德里,西班牙 7 萨拉曼卡初级保健研究组,萨拉曼卡初级保健管理,萨拉曼卡生物医学研究所,萨拉曼卡,西班牙 8 慢性病、初级保健和健康促进研究网络,萨拉曼卡,西班牙 9 萨拉曼卡大学生物医学和诊断科学系,萨拉曼卡,西班牙 10 萨拉曼卡大学医学系,西班牙 11 参见致谢
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将人类行为与大脑结构联系起来:进一步的挑战和可能的解决方案Chen Song 1,*,Kristian Sandberg 2,Renate Rutiku 3和Ryota Kanai 4 1。加的夫大学脑研究成像中心,加的夫大学,加的夫,英国。2。功能整合神经科学中心,丹麦奥胡斯大学的奥尔胡斯大学。3。波兰克拉科夫的贾吉伦大学心理学研究所。4。Araya Inc.,日本东京。 *电子邮件:songc5@cardiff.ac.uk在及时的文章中,Genon及其同事回顾了MRI研究的最新发展,旨在将人类行为与大脑结构联系起来(Genon,S.,Eickhoff,S.B. &Kharabian,S。将大脑结构的个体变异与行为联系起来。 nat。 修订版 Neurosci。 23,307–318(2022))1。 他们认为,在过去的十年中,该领域目睹了研究发现的可复制性低,并且有效的大小减少。 他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。 我们认可他们有见地的建议,并想提请注意两个点,我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。 存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。 MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献,其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。 值得注意的是,正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。Araya Inc.,日本东京。*电子邮件:songc5@cardiff.ac.uk在及时的文章中,Genon及其同事回顾了MRI研究的最新发展,旨在将人类行为与大脑结构联系起来(Genon,S.,Eickhoff,S.B.&Kharabian,S。将大脑结构的个体变异与行为联系起来。nat。修订版Neurosci。23,307–318(2022))1。 他们认为,在过去的十年中,该领域目睹了研究发现的可复制性低,并且有效的大小减少。 他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。 我们认可他们有见地的建议,并想提请注意两个点,我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。 存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。 MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献,其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。 值得注意的是,正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。23,307–318(2022))1。在过去的十年中,该领域目睹了研究发现的可复制性低,并且有效的大小减少。他们指出采用多元方法是前进的一个有前途的道路。我们认可他们有见地的建议,并想提请注意两个点,我们认为这代表了未来的关键挑战和可能的解决方案。存在结构MRI信号与潜在的“真实”大脑结构之间的简单一对一关系。MRI信号反映了体素内各种结构成分的混合贡献,其中一些成分以截然不同的方式影响大脑功能。值得注意的是,正在进行一些有希望的发展来弥合这一差距。例如,定量T1 MRI信号的增加可能导致髓鞘降低或轴突直径增加2,3(图1A),这会影响相反方向的信号传导速度4。MRI信号和基础大脑结构之间的差距对大脑结构 - behaviour映射构成了巨大挑战。我们想突出两个这样的发展:多维和多模式MRI 5。通过获取多个结构性MRI信号,每个信号反映了不同的结构组件加权总和,这些技术可以分离并测量单个结构成分,例如髓磷脂水平6,轴突直径7和细胞形态8。这些措施在功能上更相关的大脑单位,并为机械见解提供了机会。对大脑结构的另一个挑战 - 行为映射是大脑结构与行为之间的众多关系。正如Genon及其同事所指出的1所指出的那样,该领域长期以来依赖于线性结构 - 行为关系的假设。然而,最近的研究引起了人们对这一假设的怀疑,而是指向多一对一的结构 - 行为关系,称为“多重可变性”。例如,在视觉性能和视觉皮质体积之间观察到U形关系,这表明视觉性能的降解可能是由于皮质厚度增加或皮质表面表面积9的降低而导致的(图1B)。同样,网络结构和网络行为10之间存在多对一的关系。大脑结构与行为之间缺乏一对一的关系增加了采用多元和机器学习方法的重要原因。这些方法可以检查结构 - 行为关系的整个空间。这些方法的一种有希望的应用是寻找最佳的大脑结构。它提供了解决髓磷脂与轴突的比率最佳的机会,对于信号传导,白色与灰质的比例对于不同的行为领域是最佳的,以及其他概念上重要的问题。综上所述,我们认为,由于缺乏从MRI到大脑结构以及从大脑结构到行为的一对一映射,该领域受到了挑战(图1)。进步很大程度上依赖于弥合从MRI到大脑结构的差距并检查行为对大脑结构的多重实现性的能力。
这一学说的本质是将量子概率解释为主观的。也就是说,QBist 概率并不反映相对频率、客观机会或其他物理概率概念;它们更倾向于量化个人主观的信念程度。QBist 概率的主观性可以通过赋予概率 1 语句的含义来说明。如果 QBist 代理以概率 1 预测实验结果,这并不意味着该未来结果的物理状态;特别是,它并不意味着结果必然会实现,也不意味着所讨论的结果已经存在于外部世界中,等待被揭示。唯一的暗示是代理完全相信会找到所讨论的结果。这是关于她或他的期望的事实,而不是关于物理世界的事实。(Dieks 2022,3f。)
目的:本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况,并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法:对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”(GAAIS)来评估学生的人工智能态度,并使用“医学生医学人工智能准备量表”(MAIRS-MS)来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果:几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院(95.3%)或医学院以外(85.0%)的任何人工智能教育经历,他们中的大多数人从媒体(74.8%)获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度,对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论:研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度,并提高其在更高级患者护理中的应用。