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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Napkin主打简洁的AI思维记录工具，通过自动结构化与可视化功能，让想法捕捉更及时，方便用户快速迭代并与团队共享创意灵感。 Napkin诞生于前Google工程师Pramod Sharma与Jerome Scholler对商业沟通效率的革命性思考。创始团队曾成功打造儿童AI教育品牌Osmo，在长达十年的产品开发过程中，他们深刻体会到文字主导的沟通方式对创意的束缚——冗长的文档与PPT不仅降低信息传递效率，更让商业决策失去应有的活力。 团队观察到：真正改变沟通质量的往往是一张简单却精准的视觉图表。这种视觉化表达能瞬间打破认知壁垒，建立思维共识。因此，Napkin以「重新定义商业叙事」为使命，将自然语言处理与生成式AI深度融合，打造出首个面向非设计专业人士的智能视觉创作引擎。 产品哲学与技术架构 Napkin独创的AI代理系统突破传统设计工具思维框架，通过四大智能模块的协同运作实现创作范式革新： 文本解析代理：基于GPT-4架构的语义理解引擎，可精准识别200+种商业场景中的核心要素 布局生成代理：动态匹配信息类型与最佳视觉形式，支持流程图/矩阵图/时间轴等28种专业图表结构 图形渲染代理：集成千万级矢量素材库与实时生成技术，确保视觉元素与品牌调性高度契合 样式优化代理：自适应色彩管理系统可记忆用户偏好，实现跨项目的视觉风格统一 团队基因与技术创新 核心团队汇聚Google Docs产品架构师、Adobe创意云技术专家及MIT媒体实验室研究员，拥有超过50项图形计算领域专利。产品底层采用专利级动态连接技术，支持用户通过自然语言实时调整图表逻辑关系，其多模态处理引擎可同步解析文字/数据/图表元素，实现商业概念的三维可视化重构。 在2024年完成由Accel和CRV领投的千万美元融资后，Napkin建立AI实验室专项研发视觉认知模型，其VCM 2.0系统可将文字信息转化为符合人类认知习惯的视觉叙事结构，该项技术已通过ISO 9241-210人机交互认证。
Rabbithole 提出任何你感兴趣的问题，并展开多线程的对话，以进一步学习或完全开启一条新的探索路径。Rabbithole会通过思维导图的方式为你延伸你所需要的信息和资源。你还可以对其中的子项进行追问 在这个过程中，你会学到新的概念，理解新的关系，并掌握新的主题。 Rabbithole是一个智能问答平台，用户可以登录后保存自己的提问和对话历史，随时回顾和继续之前的讨论。它强调对话的连续性和个性化体验，适合需要长期知识积累和深度交流的用户。从技术角度看，它可能利用了自然语言处理和人工智能技术来实现智能问答，其主要优点是方便用户管理和回顾信息，提升知识获取的效率。
构建大型语言模型（从头开始）。目前在github上超过4万个stars 从头开始逐步在 PyTorch 中实现类似 ChatGPT 的 LLM。该存储库包含用于开发、预训练和微调类似 GPT 的 LLM 的代码，并且是《从头开始构建大型语言模型》一书的官方代码存储库。 在《构建大型语言模型（从零开始）》中，你将逐步从头开始编写代码，学习并理解大型语言模型 (LLM) 的工作原理。本书将指导你创建自己的 LLM，并用清晰的文本、图表和示例解释每个阶段。 本书介绍的用于训练和开发小型但实用的教学模型的方法，与创建大型基础模型（例如 ChatGPT 背后的模型）的方法相同。此外，本书还包含用于加载大型预训练模型权重进行微调的代码。
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