XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System透彻
氧化应激和糖尿病
目标：这项全面的综述旨在阐明OS和DM之间的复杂相互作用，提供对基本机制的透彻理解，并突出针对DM中OS相关并发症的管理的新兴治疗干预措施。它还探索了针对特定OS标记和开发个性化干预措施的新型基于抗氧化剂的疗法，这代表了增强DM治疗功效的有希望的途径。方法：搜索是在科学数据库和网站上进行的，例如PubMed，ScienceDirect，Web of Science，Embase，Google Scholar，EBSCO，DOAJ等。结论：总之，OS和DM通过涉及遗传，分子和环境变量的动态和复杂的相互作用而相关。跨学科方法具有发现新型生物标志物的早期检测，预后和定向治疗干预措施的潜力，从而彻底改变了与DM相关并发症的临床管理。随着研究的继续前进和定制的治疗，将其更广泛地纳入临床实践中，希望将来会大大减轻与OS相关的DM并发症的影响。尽管取得了显着进展，但某些未开发的方面需要对OS加剧DM进展的确切机制进行更深入的研究。关键词：氧化应激；糖尿病；活性氧；胰岛素抵抗；糖尿病
放射科医生需要知道的
摘要：医学成像中深度学习的快速发展显着增强了人工智能的能力，同时引入了挑战，包括需要大量培训数据以及标记和分割的劳动密集型任务。生成的对抗网络（GAN）已作为解决方案出现，为数据增强提供合成图像生成，并通过CGAN，Cyclegan和StyleGan等模型来简化医疗图像处理任务。这些创新不仅提高了图像增强，重建和分割的效率，而且还为无监督的异常检测铺平了道路，从而显着降低了对标记数据集的依赖。我们对医学成像中GAN的调查涉及其各种体系结构，选择适当的GAN模型的考虑以及模型培训和绩效评估的细微差别。本文旨在为盖恩技术新手提供透彻理解的放射科医生，通过使用Cyclegan和Pixel2Style2pixel（PSP）commbined styleth的样式进行两个说明性示例，通过对脑成像中的gans进行实际应用和评估。它对医学成像研究中gan的变革潜力进行了全面的探索。最终，本文努力使放射科医生提供有效利用gan的知识，从而鼓励该领域的进一步研究和应用。
应用人工智能理学硕士
A1 展示对人工智能领域的系统理解，包括该学科专业实践的前沿问题；它还包括对这些领域/问题在开发定制人工智能解决方案中的作用的批判性/评估性理解。（涵盖 BCS ML 转换 5a-5d，BCS 要求：2.4.2：2.4.3）A2 方法论（当前和新兴）对人工智能和分析过程的重要性，对主题文献/研究的透彻和批判性理解，推动创新并为该领域的知识做出贡献。（涵盖 BCS 要求：2.4.2、2.4.3）A3 持续创作适用于人工智能领域发展前沿的研究成果，并以此为基础，展示对该领域各个方面的批判性评估（涵盖 BCS 要求：2.4.2、2.4.3）A4 人工智能项目的研究、开发和管理，包括：时间表、风险识别/管理、成本和质量约束，以及道德、数据安全、在专业框架和社会/法律约束内工作。项目解决方案将展示对背景和文献的深入调查、知识应用的独创性、对所采用方法的合理论证以及对项目的批判性评价，表明任何设计/实施决策的理由和经验教训。该项目还将展示学生在专业或同等职位上自主规划和执行任务的能力
TRPV1在RA发病机理中的作用：值得注意
瞬态受体潜在阳离子通道亚家族V成员1（TRPV1）是Ca 2+渗透性的非选择性阳离子通道，主要在感觉神经纤维中发现。先前的研究集中于疼痛传播。然而，最近的研究发现，除了与疼痛相关联，TRPV1通道还在免疫调节中起作用，其失调通常会影响类风湿关节炎（RA）的发展。对机制的透彻理解将有助于设计新的TRPV1靶向药物并改善RA的临床效率。在这里，我们提供了一个更新且全面的概述，概述了TRPV1通道如何本质地调节神经元和免疫细胞，以及如何外在影响血管生成和骨骼破坏的Synoviocytes或软骨细胞中TRPV1通道的变化。在针对TRPV1治疗炎症性关节炎的研究中已取得了快速的进步，但是关于RA的治疗作用，仍然存在着广泛的领域。我们提出了针对RA治疗中TRPV1通道的策略，总结了当前研究中的困难和有希望的进步，以便更好地了解TRPV1通道在RA病理学中的作用，这可以加速TRPV1靶向调节剂的开发，以在更有效的RA Therapies设计和开发更有效的RA Therapies。
2025佐治亚州CDBG申请人手册
本申请人的手册代表了部门解决其社区发展块授予（CDBG）计划的行政职责的关键要素之一。已经尽一切努力平衡了需要在竞争提案之间做出合理决策的足够信息，并确保遵守联邦法律的愿望，以消除所有不必要的文书工作并减轻当地政府的行政负担。必须按照本文包含的说明来准备申请文件，并在申请人的研讨会 / CDBG峰会会议上概述。申请应清楚，透彻且足够详细，以提供所需的所有信息。这是申请人的责任，无论申请人准备申请书还是由代表，代理人或指定人员准备的申请。2025 CDBG年度竞争申请和表格可以使用以下招标链接：https：//gn.ecivis.com/go/go/gn_redir/t/c60t5im4lcb。在2025年FFY计划年中，佐治亚州CDBG计划分为五个单独的组成部分：（1）年度竞争，（2）即时威胁和危险赠款计划（IT＆d），（3）就业激励计划（EIP）（EIP），（4）重新开发基金以及（5）创新的赠款。本申请人的手册仅解决CDBG年度竞赛。可以从社区事务部（DCA）网站下载https://dca.georgia.gov/financing-financing-tools-tools/firport/firplastructure/fyrrastructure/community-communcture/community-deeflovement-block-block-block-grants-cdbg。
在受监督和无监督的学习中挑战
摘要 - 数据科学和机器学习是现代技术进步，有希望的自动见解，预测和决策的最前沿。受到监督和无监督的学习是这种动态景观中的关键范式，每个范式都呈现出其独特的挑战。本文详细概述了受监督和无监督学习所固有的多方面挑战。本文回顾了2019年至2023年之间发表的研究。本文讨论了受监督和无监督学习的挑战。在监督学习中，挑战包括数据标签，过度拟合，有限的概括以及平衡错误等价和决策目标。在无监督的学习中，困难包括诸如过度拟合，选择适当算法和解释结果之类的问题。这包括评估聚类的质量，确定最佳簇数，以及管理噪声和离群值。本文旨在提供对这些挑战的见解，从而增强新手和专家对机器学习的理解。研究人员和从业人员不断发展他们克服这些复杂性的方法和工具。本文是该领域研究人员和专家的宝贵参考，使他们能够自信地应对这些挑战。随着技术的进步，对这些挑战的透彻理解对于释放这些强大工具的全部潜力至关重要。最后，提出了一些建议，以指导未来的研究人员在数据驱动的发现和自动化的旅程中应用机器学习，为那些启动它的人提供挑战和机会。
人机交互的新兴前沿
摘要 人与机器人之间的有效交互对于在协作过程中完成共享任务至关重要。机器人可以利用多种通信渠道与人类互动，例如听觉、语音、视觉、触觉和学习。在人与机器人之间的各种交互方式中，我们的重点是三个新兴前沿，它们对人机交互 (HRI) 的未来方向产生重大影响：(i) 受人与人协作启发的人机协作，(ii) 脑机接口，以及 (iii) 情感智能感知。首先，我们探索人机协作的先进技术，涵盖从合规性和基于绩效的方法到协同和基于学习的策略等一系列方法，包括从演示中学习、主动学习和从复杂任务中学习。然后，我们研究脑机接口在增强 HRI 方面的创新用途，重点关注康复、通信、大脑状态和情绪识别中的应用。最后，我们研究机器人中的情商，重点是通过面部表情、肢体动作和眼球追踪将人类情感转化为机器人，实现流畅、自然的互动。详细介绍并讨论了这些新兴领域的最新发展及其对 HRI 的影响。我们重点介绍了该领域的当代趋势和新兴进步。最后，本文强调了在开发具有自适应行为和人机有效互动的系统时采用多模式方法的必要性，从而提供了对最大限度地发挥 HRI 潜力所必需的各种模式的透彻理解。
飞行训练指导导航高级...
简介 恭喜您！假设您已经完成熟悉飞行，那么您现在将进入飞行训练的新阶段：高级导航。 学会安全驾驶直升机绝非易事，但是，学会在恶劣天气条件下，不分昼夜地从 A 点驾驶直升机从 A 点飞到 B 点，不仅是海军航空兵所需的基本技能，也是专业海军飞行员的标准。 随着飞行训练的不断深入，对您的整体航空、导航和沟通技能的要求会越来越高，还包括态势感知、机组资源管理 (CRM) 和决策过程。总体而言，您的目标是成功完成这一阶段的飞行训练并获得标准仪表等级，这是获得金牌飞行员的重要一步。 范围 本出版物包含机动描述，涵盖高级多业务飞行员训练系统课程 (CNATRAINST 1542.156 系列) 中列出的飞机和模拟器的导航事件。但是，它不包含以前在其他 FTI 出版物（例如 Contact FTI）中涵盖的机动描述。您有责任透彻了解所有 FTI 中的内容。变更建议任何人都可以通过训练变更请求 (TCR) 流程向第五训练航空联队指挥官提交对此出版物的变更建议，该流程可改进训练课程及其相关训练出版物。这包括参与各个飞行训练级别的所有人员。可以通过在线提交 TCR ( https://www.cnatra.navy.mil/tip.asp ) 或向中队或联队标准化人员提交表格。请记住，再小的 TCR 也不为过！
APICS CSCP 考试内容手册
问题格式 CSCP 考试中的所有问题都旨在测试考生对 CSCP 知识体系的理解。这些问题通常要求考生从四个选项中选择最佳选项或根据给定的信息完成计算。他们还可能要求考生说明他们对概念、过程或程序的理解。这些问题可能要求考生比课程中介绍的练习或项目做出更精细或更深入的区分。了解考试中各种问题格式很有帮助。练习题可在本 ECM 的“示例问题”部分找到。参加考试 考试旨在评估考生对主题的知识。因此，成功的关键是对主题的透彻理解。所有问题均基于考试内容手册中定义的当前 CSCP 知识体系。开始考试时，请仔细阅读说明。在开始回答任何问题之前，请务必了解说明。仔细、彻底地阅读每个问题。如果问题包含刺激材料（例如表格、图表或情况），请务必在回答问题之前对其进行研究。不要假设没有提供信息，也不要假设您没有完整阅读问题就知道自己在问什么，也不要“猜测”问题。我们已尽一切努力避免使用误导性措辞，并为每个问题提供足够的信息。从给出的选项中选择最佳答案。不要寻找隐藏的技巧或例外情况。对于每个问题，四个选项中只有一个是正确答案。
关于无人机探测和缓解技术的跨部门法律咨询
具体而言，本公告涉及可能适用于 UAS 检测和缓解能力的两类联邦法律：(1) 美国司法部执行的美国刑法典的各项规定；(2) 美国联邦航空局、国土安全部和联邦通信委员会管理的联邦法律法规。本公告不涉及 UAS 检测和缓解能力可能涉及的州和地方法律。它也不涵盖因使用 UAS 检测和缓解技术而产生的潜在民事责任（例如，因缓解 UAS 威胁而对人身或财产造成物理损害的潜在责任，或根据 18 USC § 2520 非法拦截有线、口头或电子通信的民事责任和追偿）。本公告仅供参考。强烈建议实体在测试、采购、安装或使用 UAS 检测和/或缓解系统之前，寻求熟悉联邦和州刑事、监视和通信法律的律师的建议。实体应对每个 UAS 检测和/或缓解系统进行自己的法律和技术分析，而不应仅仅依赖供应商对系统合法性或功能的陈述。作为该分析的一部分，实体应仔细评估并考虑使用 UAS 检测和缓解功能是否会影响公众的隐私、公民权利和公民自由。这一点尤为重要，因为如下所述，潜在的法律禁令不是基于系统的广泛分类（例如主动与被动、检测与缓解），而是基于每个系统的功能以及系统运行和使用的具体方式。透彻了解适用法律和系统功能将确保有效、负责任和合法地使用旨在通过检测和/或缓解 UAS 威胁来保护公共安全的重要技术。