新的研究表明，每天摄入超过五份水果和蔬菜可以显著降低慢性病风险和死亡率。
新型抑制剂AH001靶向TRPV4-RhoA-RhoGDI1轴以失活RhoA信号传导，有效降低血压并防止高血压模型中的血管重塑，为抗高血压药物开发开辟了新途径。
住院期间开始使用达格列净在两个月内未能显著减少心血管死亡或心力衰竭恶化。然而，荟萃分析支持早期使用 SGLT2 抑制剂可降低住院患者的死亡率和心力衰竭恶化。
中间效应遗传变异显著增加肥厚型心肌病的风险，并影响疾病的严重程度和预后，尤其是在与单基因突变共存时。
DOUBLE-CHOICE随机试验表明，局部麻醉与清醒镇静在经股动脉TAVI中的非劣效性，提示了一种安全的极简麻醉策略，但可能对患者的舒适度有所权衡。
COMPARE-TAVI 1试验显示，在严重主动脉狭窄患者中，Myval经导管心脏瓣膜在TAVI术后1年的复合临床终点上不劣于SAPIEN 3 THVs。
MODICA，一种由线粒体短开放阅读框编码的肽，通过抑制电压依赖性阴离子通道（VDAC）寡聚化、减少细胞凋亡和纤维化，保护心脏功能免受多柔比星毒性的影响，突显了一种新的心脏保护治疗靶点。
这项多中心研究强调了2D斑点追踪超声心动图在MIS-C中早期检测和预后评估左心室功能障碍的实用性，为心血管风险和管理提供了信息。
一项为期20年的前瞻性研究表明，经历过跟踪和获得保护令的女性患心血管事件的风险增加，强调暴力是心血管疾病预防中的关键因素。
高水平的脂蛋白(a)显著预测外周动脉疾病和颈动脉狭窄的发生，以及进展为主要肢体事件，强调其作为非冠状动脉粥样硬化性血管并发症的预后生物标志物的价值。
最新研究发现，PIEZO1 过表达是 2 型遗传性出血性毛细血管扩张症中动静脉畸形的关键驱动因素，揭示了靶向治疗的新途径。
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
MITRACURE 国际注册研究显示，二尖瓣手术患者通常在疾病进展晚期出现严重症状，修复率较低且住院死亡率显著，强调了早期干预和改进管理策略的必要性。
BHF PROTECT-TAVI随机试验揭示，脑栓塞保护（CEP）装置不能防止经导管主动脉瓣植入（TAVI）后的认知下降，挑战了其神经保护益处的假设。
与标准护理相比，基于生物标志物的ABC-AF风险评分指导的治疗并未改善房颤患者的卒中或死亡结局，这强调了在临床实施前对精准医疗工具进行前瞻性验证的必要性。
这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
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<p>Fireplexity是Firecrawl推出的开源AI问答引擎，基于Next.js构建。Fireplexity支持让开发者快速搭建和托管自己的AI驱动的问答应用。具有快速部署（5分钟内启动）、无供应商锁定（完全开源，可自由定制）、实时智能（基于Firecrawl可靠抓取网页内容，智能筛选并合成带引用的答案）等特点。Fireplexity用GPT-4o-mini生成实时答案，支持替换为任何兼容OpenAI的端点。Fireplexity能检测180多家公司的实时股票图表。开发者能将其用于内部知识库、专业研究工具或特定领域的问答引擎。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Fireplexity的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：https://www.firecrawl.dev/blog/introducing-fireplexity-open-source-answer-engine</li> <li>GitHub仓库：https://github.com/mendableai/fireplexity</li> <li>在线体验Demo：https://tools.firecrawl.dev/fireplexity</li> </ul>
<p>在 HermitAI，我们的使命是让人工智能更加个性化、更实用、更易于访问。我们相信，人工智能应该适应你，而不是你适应人工智能。</p> <p>我们的平台将尖端语言模型与检索增强生成 (RAG) 技术相结合，以创建了解您的特定需求和知识库的 AI 助手。</p>
<h2 style="font-size: 20px;">Onit的主要功能</h2> <ul> <li>高亮文本自动加载：支持用户在任何应用程序中高亮选择文本，Onit自动将文本加载到聊天窗口中，无需手动复制粘贴。</li> <li>自动上下文提取：Onit能自动读取当前活动窗口的内容，作为上下文加载到聊天窗口中，方便用户快速获取AI的帮助。</li> <li>自由切换模型：支持用户自由切换不同的AI模型（如OpenAI、Anthropic、xAI等），根据需求选择最适合的模型。</li> <li>本地模式：Onit支持本地模式，所有处理都在本地完成，无需联网，确保数据安全和隐私保护。</li> <li>可定制快捷键：用户能自定义启动Onit聊天窗口的快捷键，默认快捷键是Command+0，本地模式快捷键是Command+Shift+0。</li> <li>文件上传：支持基于拖拽或从电脑上传文件，方便用户将文件内容作为上下文。</li> <li>代码块支持：方便用户编写、编辑和探索代码。</li> </ul> <p>Onit是为Mac设计的AI聊天助手，支持停靠在任何应用程序中。Onit支持高亮文本自动加载，用户只需选择文本，Onit能自动作为上下文打开，无需复制粘贴。Onit能将当前窗口内容作为上下文加载，方便用户快速获取AI的帮助。Onit支持多种AI模型，用户能自由切换。Onit为用户提供更高效、便捷的交互方式，极大地提升用户的工作效率和交互体验。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Onit的技术原理</h2> <ul> <li>本地与远程模式：Onit支持与Ollama等本地模型管理工具集成。用户能在本地运行AI模型，所有数据处理都在本地完成，无需联网。确保数据的隐私和安全。Onit支持连接到远程的AI模型提供商（如OpenAI、Anthropic等）。用户基于API直接与提供商的模型进行交互，获取更强大的AI能力。</li> <li>自动上下文提取：基于监听系统剪贴板或当前活动窗口的内容，自动提取高亮文本或窗口内容，作为上下文加载到聊天窗口中。基于系统级的钩子和API实现，确保用户无需手动输入上下文。</li> <li>多模型支持：Onit提供灵活的模型切换机制，用户基于简单的界面操作切换不同的AI模型。Onit内部集成多种模型的API接口，支持本地和远程模型的无缝切换。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">Onit的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：<a class="external" href="https://www.getonit.ai/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">https://www.getonit.ai/</a></li> <li>GitHub仓库：<a class="external" href="https://github.com/synth-inc/onit" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/synth-inc/onit</a></li> </ul>
<p>ChiChat是AI驱动的智能助手平台，提供个人知识库、语音处理和创意服务图像生成,。ChiChat集成多个前沿模型，用户能用自然语言与智能系统互动。ChiChat支持o1和4o系列聊天模型，具备实时搜索功能，能进行多页文档分析和多层图像识别。ChiChat整合DALL-E高级图像模型，支持用户用自然语言生成创意图像。用户能用任何浏览器访问ChiChat，支持在多种系统上安装，作为PWA运行。</p> <h2 style="font-size: 20px;">ChiChat的主要功能</h2> <ul> <li>智能助手：提供对话式的智能助手服务，支持o1和4o系列聊天模型，包括迷你版和预览版，具备实时搜索能力。</li> <li>文档分析：支持多页文档的分析，理解和提取文档中的信息，提供更深入的内容理解。</li> <li>多层图像识别：识别和分析图像中的多个层次，提供更丰富的图像处理能力。</li> <li>创意图像生成：集成DALL-E高级图像模型，用户用自然语言描述生成创意图像。</li> <li>个人知识库：帮助用户构建和管理个人知识库，方便信息的存储和检索。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">ChiChat的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址：<a class="external" href="https://chichat.pro/?utm_source=medsci" target="_blank" rel="noopener">chichat.pro</a></li> </ul>
<p>FunGPT 是基于 InternLM2.5 系列大模型开发的开源项目，专为情感调节设计。具备两大核心功能：甜言蜜语模式和犀利怼语模式。甜言蜜语模式能用温暖的话语和独特的夸奖提升用户心情，犀利怼语模式以幽默风趣的方式帮助用户释放压力。FunGPT 采用 1.8B 系列轻量化模型，结合 AWQ 量化技术，既节省 GPU 内存又提升推理速度。</p> <h2 style="font-size: 20px;">FunGPT的主要功能</h2> <ul> <li>甜言蜜语模式：当用户情绪低落时，模式能瞬间提升用户的心情，赞师傅会用最合适且独特的方式夸奖用户，让用户的自信心爆棚。</li> <li>犀利怼语模式：当用户感到压力山大时，模式能让用户在怼人的同时找到释放的出口。怼师傅的言语不仅犀利，而且幽默风趣，能让用户在怼人的过程中体会到脑洞大开的怼人方式。</li> <li>轻量化模型：发布了1.8B系列轻量化模型，体积较小，性能出色。采用AWQ量化技术，在节省GPU内存的同时提升推理速度。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">FunGPT的技术原理</h2> <ul> <li>模型架构：FunGPT 采用 InternLM2.5 系列模型作为基础架构。模型基于 Transformer 架构，具备强大的语言生成和理解能力。Transformer 架构的核心优势在于其多头注意力机制，能从不同角度审视文本，捕捉长距离依赖关系和上下文信息。</li> <li>微调技术：为了满足个性化用户需求，FunGPT 使用 Xtuner 进行指令和全量微调。通过这种方式，模型能更好地适应特定的任务场景，如甜言蜜语模式和犀利怼语模式。</li> <li>量化技术：FunGPT 采用了 AWQ（Adaptive Weight Quantization）量化技术。通过减少模型参数的存储空间，降低了模型的使用门槛，提升了推理速度，使模型在资源受限的设备上也能高效运行。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">FunGPT的项目地址</h2> <ul> <li>Github仓库：<a class="external" href="https://github.com/Alannikos/FunGPT" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/Alannikos/FunGPT</a></li> </ul>
<p>&nbsp;</p> <p><img src="https://img.medsci.cn/aisite/img//oQe6zUbl5xtaeHsqRZ9SVMC0ZLljTzYIbAFiGYuc.png" width="453" height="300"></p> <p>从聊天记录创建数字分身的一站式解决方案 使用微聊天信记录变量大语言模型，让大模型有&ldquo;那味儿&rdquo;，并绑定到聊天机器人，实现自己的数字分身。 <span style="color: #e03e2d;">数字克隆/数字分身/数字永生/声音克隆/LLM/大语言模型/微信聊天机器人/LoRA</span></p>
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