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引用这篇文章：Lars Guenther，Youssef Ibrahim，JanaLüdemann，Coral Iris O'Brian，Christopher N.Pavenstädt，Inga Janina Sievert，MichaelBrügg
摘要气候研究已经建立了文化权威，以通过气候变化为我们的未来建模，并经常使用有害影响框架来传达气候变化和气候期货。本文通过分析有害影响框架如何引起共鸣并在三个社会领域（新闻媒体，气候运动和当地社区）中重新构成的有害影响来调查气候期货的社会建构。这项研究的数据源于一个较大的跨学科项目，从内容分析，参与者观察，访谈和调查中汲取灵感。发现新闻媒体和气候运动仅稍微稍微稍微重新构成有害影响框架，主要是为了引起人们的注意。当地社区的成员在更大程度上重新构成了更强大的申请。该研究还指出了整个社会领域之间缺乏联系。将讨论对气候变化沟通的影响。
Ortiz-Barrios, M., Petrillo, A., Arias-Fonseca, S., McClean, S., de Felice, F., Nugent, C., & Uribe-López, S.-A. (2024)。基于人工智能的多阶段框架，用于改善呼吸道疾病季节急诊室的机械通气可用性：案例研究。国际急诊医学杂志，17(1)，1-11。第 45 篇文章。提前在线出版。https://doi.org/10.1186/s12245-024-00626-0
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
引用这篇文章：Swaib Abubaker Lule，Sandra Boatemaa Kushitor，Carlos S. Grijalva- Eternod，Kafui Adjaye-Gbewonyo，Olutobi Adekunle Sanuuade，Maw
英国伦敦大学学院的全球健康研究所； B加纳KPong少尉全球学院社区卫生系； c南非斯泰伦博斯大学的食品科学系与可持续发展研究中心； D伦敦卫生与热带医学学院人口卫生部，英国伦敦； E英国伦敦格林威治大学生命力发展研究所； f人口卫生科学系卫生系统创新与研究部，美国犹他州盐湖城犹他大学的Spencer Fox Eccles医学院； G卫生部公共卫生学院卫生政策部，卫生大学和盟军科学学院，加纳HO；加纳加纳大学的H NOGUCHI纪念医学研究所； I卫生政策，规划与管理系，加纳阿克拉大学公共卫生学院； J牛津大学Nuffield医学系热带医学和全球健康研究中心； K加纳阿克拉大学药学学院药学和临床药学系； l伦敦大学学院高级研究所，英国伦敦
推荐引用 推荐引用 Ezzat, Rania () “利用人工智能 (AI) 增强广告效果”，艺术、设计和音乐杂志：第 3 卷：Iss。1，第 1 篇文章。可访问以下网址：https://doi.org/10.55554/2785-9649.1021
计算机科学的一个分支学科是人工智能 (AI)，它能创造出经过训练的机器，使之能够像人类一样分析数据并获取知识。人工智能可用于各种行业，包括金融、电子商务等。目前使用的人工智能的例子包括语音识别、解决问题、学习和规划。人工智能广告技术（如智能广告、互动广告、行为广告和自动化广告）影响着广告的未来以及企业与消费者的联系方式。为了最大限度地利用他们花费的资金并最大限度地提高他们的储蓄回报，公司可能会从广告中的人工智能中受益。人工智能 (AI) 及其对个性化参与的贡献广告是一种创建、沟通和为客户提供个性化产品的方法。这表明消费者已经准备好踏上新的旅程，在这个旅程中，人工智能将成为以个性化方式限制和策划无数选项和信息的工具。本文讨论了人工智能对广告的重要性以及您需要它的原因。
推荐引用 推荐引用 Guanah, Jammy Seigha；Agbanu, Venatus Nosike；和 Obi, Ijeoma (2020) “尼日利亚的人工智能与新闻实践：埃多州贝宁城记者的看法”，《国际人文研究评论》：第 5 卷：第 2 期，第 16 篇文章。网址：https://scholarhub.ui.ac.id/irhs/vol5/iss2/16
obiijeoma14@yahoo.com 摘要 人工智能 (AI) 的出现正逐渐影响到社会的方方面面；大众媒体作为任何社会不可或缺的一部分，也未能免受人工智能的影响，因此它们必须与新技术协同才能保持相关性。本研究探讨了人工智能如何影响或已经影响了尼日利亚埃多州贝宁城的新闻实践。本研究以媒体形态理论为基础，采用调查和深入口头访谈作为获取数据的研究方法。尼日利亚记者联盟 (NUJ) 贝宁城分会下属的 254 名注册记者构成了研究对象，使用 Cozby 的估计精度表确定了 152 的样本量。除其他发现外，该研究还显示，贝宁城记者们一致认为，自动化新闻（使用人工智能驱动的媒体应用程序）比目前仍“手动”完成的报道实践有所改进。报告的结论是，自动化是未来的趋势，尼日利亚记者不能在最终走向自动化的世界中被排除在外，因此他们必须做好准备，拥抱人工智能。报告的建议包括，新闻学院应该开设拥抱技术的课程，以有效地为潜在的记者做好准备，让他们为未来在工作中使用人工智能做好准备。关键词：人工智能、新闻、媒体、感知、实践。
如何引用这篇文章：Badakhshan Y，Roudbari Z，Barazandeh A.肉鸡心肌单胺能受体对慢性热
抽象的慢性热应激会影响众多的生理和行为机制。延长循环热应激后的表观遗传变化，为分子生物学研究创造了新的机会。这些变化之一涉及单胺，例如5-羟色胺，肾上腺素，去甲肾上腺素，多巴胺及其传播。肉鸡高度容易受到热应激，其心脏在生长阶段变得不足，导致左心肥大。RNA-SEQ数据是从登录号SRP082125的NCBI获得的。 用DESEQ2包装确定基因的表达水平。 基因本体学资格，包括生物学过程，细胞成分和分子角色（MF），是从基因本体论资源中进行的。 肉鸡中的循环热应激显着改变了单胺受体的表达。 单胺途径的29个基因改变了它们在左心中的表达。 表达的显着下调在统计上与ADRB1，HTR2A和PNMT基因以及MAOA基因的上调相关（P <0.01）。 字符串数据库用于构建蛋白质 - 蛋白质相互作用网络；基于网络分析，将HTR2C，HTR2A和HTR5A基因鉴定为网络中的主要淋巴结基因，其次是MAOA，DRD2，DRD5，HTR1B，DRD1，DRD1，DRD3和HTR2B基因，在网络模块中占据了第二重要位置。 总而言之，热应激治疗预防心脏肥大并改变了单胺基因的表达。 关键字：肉鸡，基因表达，心脏，热应激，肥大，单胺RNA-SEQ数据是从登录号SRP082125的NCBI获得的。用DESEQ2包装确定基因的表达水平。基因本体学资格，包括生物学过程，细胞成分和分子角色（MF），是从基因本体论资源中进行的。循环热应激显着改变了单胺受体的表达。单胺途径的29个基因改变了它们在左心中的表达。表达的显着下调在统计上与ADRB1，HTR2A和PNMT基因以及MAOA基因的上调相关（P <0.01）。字符串数据库用于构建蛋白质 - 蛋白质相互作用网络；基于网络分析，将HTR2C，HTR2A和HTR5A基因鉴定为网络中的主要淋巴结基因，其次是MAOA，DRD2，DRD5，HTR1B，DRD1，DRD1，DRD3和HTR2B基因，在网络模块中占据了第二重要位置。总而言之，热应激治疗预防心脏肥大并改变了单胺基因的表达。关键字：肉鸡，基因表达，心脏，热应激，肥大，单胺这意味着单胺传播在心脏肥大的发展中起着重要作用，并且环状智热处理调节心脏单胺能系统。这些分子生物标志物可能有助于筛查，诊断和心脏肥大的治疗。
引用这篇文章为：GülserenA，AğinH，MeşeT，NalbantoğluöÖ，Karadeniz C，İşgüderR，Ceylan G.
这项前瞻性研究是在第三级推荐中心（急诊室BehçetUZ儿科教育与研究医院）进行的。在2016年5月至2016年12月之间，对DKA 18岁以下的DKA患者进行了调查。根据Sasaki等人的研究，进行了这项研究中的样本量分析。[5]最低样本量是使用G功率分析程序（Faul，Erdfelder，Lang和Buchner，2007;版本3.0）计算出的，其功率为80％和0.05 Type-1误差为14个含量。[5]这项研究是根据赫尔辛基宣言和国际宪法会议的良好临床实践指南进行的。伦理委员会的研究批准是从BehçetUZ Pediat-Med-Medic教育与研究医院（2016/0605）获得的。在研究程序之前，已获得所有患者的书面知情同意。
引用这篇文章：Byeonghwi Lim，Min-Jae Jang，Seung-Mi Oh，Jin Gu No，Jungjae Lee，Sang Eun Kim，Sun A. Ock，Ik Jin Yun，Junseok Kim，Junseok Kim，Hyun Keun C
大韩民国春 - 安大学的动物科学技术系； b动物生物技术部，美国韩国旺朱共和国RDA国家动物科学研究所； C konkuk大学医学中心，康库克大学医学院康库克大学医学中心，大韩民国康库克大学医学院； D大韩民国首尔Konkuk大学医学院Konkuk大学医学中心胸腔和心血管手术系；康库克大学医学中心Konkuk大学医学中心病理学系E，大韩民国首尔； f大韩民国安妮·哈利姆大学圣心医院Hallym大学医学院实验室医学系；韩国共和国Seongnam Genia Inc.的灵长类动物器官移植中心
推荐引用 推荐引用 Yaiprasert, Chairote 博士 (2021) “结合五种机器学习方法的人工智能橡胶识别”，卡尔巴拉国际现代科学杂志：第 7 卷：第 4 期，第 3 篇文章。网址：https://doi.org/10.33640/2405-609X.3154
橡胶树普遍种植于东南亚国家，属于橡胶树属，大戟科橡胶树属中，巴西橡胶树是唯一可生产商业乳胶的树种 [1]。每个种植区的橡胶树品种不同，其产量也不同。识别栽培中的不同橡胶品种有助于实现生产力目标。DNA分析和目视分类是两种常用的橡胶树品种分类方法。由于DNA分析过程耗时，因此橡胶树的目视分类法更受青睐。然而，如果没有专门的农业知识，很难对橡胶幼苗进行目视分类。一般来说，训练有素的专业人员使用橡胶叶作为植物器官的视觉和形态特征进行分类。尽管如此，识别这种植物的器官仍然很困难，因为每个品种的叶子在外观上都很相似。因此，缺乏专业的分类学家仍然是农业耕作中的一个问题。植物的器官和特征可用于检查其生理方面。一些研究关注植物光合作用中的生长因素 [2]，而冠层结构则被用于碳-水循环的研究 [3]，通过测量不同器官的生长状态来估算植物生长所需的各种营养物质 [4]。传统的研究方法往往需要砍伐树木的部分枝条，采用技术可以减少由此造成的损害。植物分类可以通过叶片识别系统的计算模型来进行。大多数植物物种都有独特的叶片，其形状、颜色、纹理和边缘均不相同 [5,6]。近年来，已经提出了各种基于形状 [7e10] 或纹理 [11,12] 的植物叶片识别方法。这些方法仅研究叶片图像的单一视觉特征，准确率较低。因此，一些叶片识别方法涉及整合叶片的多视觉特征进行植物物种识别 [13e15]。这种分类包括颜色和形状[16]、颜色和纹理分析[17]、表面和轮廓特征[18]、颜色、纹理和形状的融合属性[19]、叶脉[20]、颜色组合、叶脉属性和形状