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血管HIF2信号传导可防止慢性缺氧期间的心脏肿大，牙槽充血和毛细血管重塑
（1）。马德里的CSIC世界（UAM）。马德里，西班牙。心血管再生计划。cnic。马德里，西班牙。（3）医学院。Vitoria University（UFV）的Francisco。马德里，西班牙。（4）小鼠基因组编辑单元。CNIO）。马德里，西班牙。加利福尼亚大学，美国旧金山。心脏病学处于心肺疾病。马德里，西班牙。Centro Centro Centro CentroBimédica说Cibercv。（8）。马德里大学（UCM）。马德里，西班牙。中心中心（9）中心（9）。
防止非常高风险的心脏病患者中5-氟尿嘧啶引起的缺血性事件：一种回顾性队列
5-氟尿嘧啶（5-FU）是一种化学疗法药物，用于治疗各种癌症，包括乳腺癌，结肠和头颈癌。5-FU心脏毒性可能具有潜在的致命副作用，这可能表现为胸痛，心律不齐和心肌梗塞[1]。心脏毒性的发生率高达10％[2]。发病率的可变性归因于研究的队列种群，心脏毒性的不同定义以及5-FU治疗的剂量和持续时间的变化。非常高风险的患者（患有IS化学心脏病患者）更容易受到心脏毒性的影响[3]。此外，在没有任何治疗的情况下，没有任何调整的5-FU重新挑战的反复发生心脏病的发生率为90％[4]。因此，必须识别和预防高危患者的心脏毒性。已提倡几项预防措施，包括对5-FU给药前使用心电图（ECG）（ECG）和超声心动图进行全面的基线心脏评估，并进行密切监测，5-FU剂量减少或推注[5]，以及使用5-FU替代方案，例如TAS-102 [6，7]。通过控制可改变的心脏危险因素和包括血管扩张剂在内的良好医疗治疗，预防非常高危患者的缺血事件是预防5-FU缺血事件的潜在策略。在导致5-FU诱导的心肌缺血的几种机制中，有冠状动脉和内皮损伤。因此，防止血管痉挛可能会减少这些不良事件的发生率。已经研究了使用血管扩张剂和硝酸盐的使用，以防止血管痉挛与5-FU化疗相关。然而，国际准则尚未采用过血管扩张剂的普遍预处理，因此并不常规建议[8，9]。我们的研究旨在检查使用专用医院方案在预防5-FU诱导的缺血性事件中使用硝酸盐和/或钙通道阻滞剂（CCB）进行预处理的功效和安全性数据，以记录缺血性心脏病的非常高危患者。
电针调节的miR-214表达，以防止软骨细胞凋亡并通过靶向骨关节炎大鼠的BAX和TRPV4来减轻疼痛
hc =健康对照； OC =口腔癌； OSCC =口腔鳞状细胞癌； OSMF =口服粘膜纤维化； op = oropharynx; HNSCC =头颈鳞状细胞癌； PML =预先病变； 8-OHDG = 8-羟基氧鸟苷； kif1a =运动蛋白家庭成员1a; EDNRB =内皮素受体B型; timp3 =金属蛋白酶3的组织抑制剂3; pCQAP = PC2谷氨酰胺/Q-富蛋白； PCR =聚合酶链反应； DAPK1 =与死亡相关的蛋白激酶1； OSMF =口服粘膜纤维化； RT-QMSP =实时定量甲基化特异性PCR；磷酸src =磷酸化src; TC =舌头癌； MSP =甲基化特异性PCR; maspin =乳腺丝氨酸蛋白酶抑制剂陷阱=端粒酶重复放大方案； mgmt =甲基鸟氨酸-DNA-甲基转移酶； raASF1A =含含域的含有域的蛋白； Med15 =介体复合体亚基15
防止跑道入侵全球行动计划
针对跑道入侵事件和航路分离事件的防撞屏障的有效性水平存在显著差异。与作为空中最后一道技术屏障的机载防撞系统 (ACAS/TCAS) 不同，目前尚不存在普遍实施的防止跑道碰撞的最后一道防线。虽然大型机场的地面技术（如 ASMGCS 2 和 ASDE-X 3）是防止跑道碰撞的最后手段，但这些系统通常成本高昂，无法在数千个机场部署。需要在可能导致跑道碰撞的事件链的上游和下游建立有效的系统屏障层，以确保未来的安全发展。
防止慢性病
AI现在正在公共卫生和医学的各个方面使用，从而大大改变了卫生专业人员与患者，社区和卫生数据的互动方式。AI正在标记的两个关键领域是诊断算法和预测分析（2）。例如，与人类放射科医生相比，AI算法越来越多地用于诊断成像扫描中的疾病 - 具有高度的准确性和速度（3）。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。 在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。 公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。 这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。 但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。在预测分析中，AI可以预测疾病（4），医院阅读率（5）以及患者通过分析大量数据集而患上慢性疾病（6）的风险。在这个精确的Medcine时代，AI可以帮助定制医疗治疗，以减少单个网络特征，可能改善结果并最大程度地减少副作用（7）。公共卫生监测，疾病预测和流行模型越来越成为整合基于AI的工具的重要领域（6）。这些应用程序展示了AI的一些潜力，以增强公共健康和临床决策的功效和精度。但是，他们还揭示了对强大的框架以负责任地管理这些技术的需求。
防止全球卫生保健系统通过低科技医学崩溃
更改，标志着易于获得的，负担得起的能源的稀缺性。乌克兰的战争敏锐地强调了这种短缺的后果。“廉价能源”的这种结构性下降将对全球经济产生不可损害的影响，从而影响医疗保健系统。例如，自2005年以来，持续原油（廉价能源）生产的下降[4]一直是2007年美国“次级危机”的主要驱动力以及2008年随之而来的全球金融危机[5]。这场危机的影响继续影响全球经济，导致政府减少公共支出以缩减预算赤字，包括通过削减卫生和社会护理的资金来削减预算缺陷[6]。在欧洲国家（非常依赖石油进口）中，这些限制是由自2000年代后期以来在英国[7]和法国[8]所观察到的，例如医院病床的不间断减少。
部分端到端强化学习，以抗鲁棒性，以防止建模自动赛车
摘要 - 在本文中，我们解决了在存在实用车辆建模错误（通常称为模型不匹配）的条件下导航时自动赛车的强化学习（RL）解决方案的性能（RL）解决方案的问题。为了应对这一挑战，我们提出了一种部分端到端算法，该算法可以解除计划和控制任务。在此框架内，RL代理会生成一个轨迹，该轨迹包括路径和速度，随后使用纯粹的追击转向控制器和优势速度控制器对其进行跟踪。相比之下，许多当前基于学习的基于学习的（即增强和模仿学习）算法使用了一种端到端方法，从而深层神经网络将传感器数据直接映射到控制命令。通过利用经典控制器的鲁棒性，我们的部分端到端驾驶算法比标准的端到端算法表现出更好的模型不匹配的鲁棒性。
密码学以防止伪造
＃顾问摘要本评论文章探讨了区块链技术在革新巴基斯坦农业供应链中的潜力。鉴于越来越多的证据，这是一种新的新兴联系，在全球农业发展方面具有巨大的范围。巴基斯坦的案件特别有趣，因为其农业部门是该国经济的骨干，农业有重大促进经济增长。但是，部门和供应链挑战允许采用技术作为一种变革性解决方案。在此背景下，本文回顾了区块链技术如何及其分散的建筑和共识算法如何尤其解决农业供应链中的关键问题。本文强调了全球和本地环境，强调区块链技术是确保数据共享的安全性，记录保存的永久性以及供应链中端到端透明度的安全性。研究来自印度，越南，马来西亚，尼日利亚在内的发展中国家的应用，并关注为巴基斯坦提供的具体证据和学习，提供了越野分析，有助于对这项新兴技术及其应用的理解。本文中确定的全球证据有助于巴基斯坦的关键知识发展，强调了提高数据管理，透明度和降低对中介机构的潜力。这种影响超出了经济指标，并在整个社会动态中引起共鸣，这也可以通过农业粮食供应链来明显。本文以对巴基斯坦的未来派前景结束，提出了基于区块链的框架对农业供应链的有效性，并强调了政府的作用，该框架使优化农业过程并促进范围内的转型。引言农业是巴基斯坦的核心，证据是对国家经济实力的重大贡献，它构成了总GDP的约19％，并为劳动力的近42％提供了就业机会（Sajid＆Ur Rahman，2021年）。因此，在巴基斯坦背景下，农业的重要性是由于该行业的广泛资源利用及其随后对国家经济方面的实质性影响所致。农业供应连锁店从端到端都超越了提供市场访问权限并连接基本利益相关者，例如农业综合企业，政府和农民。尽管广泛依赖大型农业部门，这也转化为推动经济增长，但该行业面临着从后勤效率低下到对供应链中更大的可食用性和透明度的必要需求（Khan等，2022年）的挑战。巴基斯坦的农业景观中的一个重大挑战也是现有实践的缓慢行动，这是对各种因素的贡献。是技术创新的缓慢步伐和进步农业技术的有限采用（Naseer等，2019）。