XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System贡献者
审查有关肥胖症的文章，是青少年中2型糖尿病的贡献者
在全球范围内，导致糖尿病发生率的肥胖症的发生率一直在增加。这导致了几个国家的年轻人中的糖尿病流行，这种疾病曾经是在30-40岁左右或以上的成年人中更常见的疾病。如今的青少年不参与任何户外活动或运动，正在吃更多的垃圾食品，而不是健康和纤维化的食物，花更多的时间在小工具上，坐在一个地方，根本没有运动，并且由于压力，同伴和父母的压力而遭受更多的心理干扰。在肥胖症中，体内脂肪沉积增加，这与胰岛素耐药性的增加直接相关，这是II型糖尿病的病因之一。也导致肥胖引起的II型糖尿病的另一个原因是胰腺β细胞功能的干扰。这个问题已成为全球最严重的问题之一，也是可以通过传播意识来容易控制的问题之一，使人们意识到预防的重要性并激励他们积极采取行动。体重减轻是遏制年轻人糖尿病开始的主要步骤之一。
已发表版本的引用（APA）：JET 贡献者、Vega、J.、Citrin、J.、Ho、A.、Huijsmans、G.T.A.、Marin、M. 和 van de Plassche、K.L. (2022)。利用人工智能技术预测托卡马克等离子体中的中断。自然物理，18(7)，741-750。 https://doi.org/10.1038/s41567-022-01602-2
奥卡马克是目前最有前途的商业化聚变反应堆配置，但与仿星器相反，它们很容易发生中断。由于它们也是非常复杂的设备，因此中断取决于许多影响以及它们之间的非线性相互作用。脉冲托卡马克实验包括数百万安培数量级的电流放电。这些放电的正常演变可能会被各种类型的不稳定性 1 突然打断。与过度辐射（从可见光到 X 射线光谱区域）、过高的等离子体密度或异常电流分布有关的不稳定性尤为常见和危险。中断发生在两个阶段，即热猝灭和电流猝灭。在热猝灭期间，等离子体的大部分内部能量会在 1 毫秒数量级的时间尺度上损失。热猝灭之后立即是电流猝灭，在此期间等离子体电流会在几毫秒到几百毫秒的时间间隔内熄灭，在当今的托卡马克中这一点尤为明显。中断的前兆通常表现为几个诊断信号异常，例如电子温度异常（图1）。然而，这些所谓的前兆信号也可能出现在非中断等离子体中，这使得中断预测成为一个复杂的多目标问题。由于缓解中断需要立即终止放电，因此误报会浪费大量的资源，而且有损坏设备的风险。因此，需要将误报和漏报保持在最低限度。准确预测中断对于下一代托卡马克来说将更加重要，因为它们将使用面向等离子体的金属部件。金属有几个优点。首先，它可以承受负载且腐蚀程度可接受，这意味着它对面向等离子体的部件的寿命以及托卡马克的效率的影响较小。其次，等离子体燃料的滞留率相对较低。滞留率高，即放射性燃料在壁内积聚，是一种安全威胁
南方最大的贡献者之一......
GEPF 认识到可再生能源对国家的价值，并积极投资于这一领域。该基金在可再生能源领域最重大的投资包括：投资 6.32 亿兰特，投资位于北开普省的 Kathu 100MW 聚光太阳能发电厂；投资 6.12 亿兰特，投资位于开普省 Pofadder 市的 100MW 槽式聚光太阳能发电厂 Xina CSP
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
每日贡献者策略＃2 DMA（差异...
从他需要找到四个新客户的经验中。，要找到这四个新客户，他需要每天设置一个约会，他应该能够通过拨打20个销售电话来做到这一点。他现在有一个强大的DMA：每天早晨拨打20个销售电话。通过使这是他一天中最重要的一部分，他可以学会专注于这个目标，而不会因即将到来的电话，会议和其他紧急情况而分心，但不太重要。