葡萄籽原花青素对营养性肥胖大鼠肠道菌群的影响2015

如果你正在研究 IVF 治疗和肥胖的关系，会觉得相关文献和资源有点复杂。不过这篇文章给了一个蛮清晰的研究框架，尤其是关于 BMI 对卵巢反应的影响。文章通过回顾性研究，了 2625 个 IVF 治疗周期，细致探讨了不同 BMI 值与多个关键变量的关系，比如取消率、雌二醇水平、子宫内膜厚度等。更有趣的是，虽然 BMI 的增高对某些指标有影响，但在受精率、妊娠率上的差异不大。总体来说，这个研究挺有参考价值，如果你在做相关的医疗数据，看看它会给你一些新的灵感。

菌群优化算法是一种创新优化算法，其灵感源自菌群的集体行为。它通过模拟菌群在环境中寻找食物和交流的过程，为优化问题提供有效的解决方案。

这段MATLAB代码描述了在\"铁缺乏时感染：营养显性噬菌细菌游戏\"中提出的生态机制下，基于静态环境和环境反馈的bimatrix复制器动态模型。代码基于Ferrojan Horse Hypothesis进行运行，探讨了主机-病毒相互作用。详细信息见Bonnain等人2016年的相关研究。代码使用MATLAB vR2017a和R v 3.6.0以及igraph v 1.2.4生成，并根据MIT许可证分发。

这个代码资源挺适合做**葡萄糖/胰岛素建模**的，是对那些对生理学建模有兴趣的朋友。它的设计基于 Sturgis 等人的模拟，涵盖了多营养方案，支持个人和人群数据。你可以通过这个代码调试不同的参数，观察生理变化，甚至运行在**BEOWULF 集群**上哦。多版本支持不同环境，使用起来蛮灵活的。如果你有类似的建模需求，这个资源应该能帮你省不少力。

失效机器的影响 在排序程序执行过程中，我们模拟了机器失效的情况，故意停止了 200 台工作机器。由于 MapReduce 的底层调度机制，系统能够迅速在这些机器上重启新的工作进程，继续处理任务。虽然一些已完成的 Map 任务因进程停止而丢失，需要重新执行，但这仅增加了 5% 的运行时间，整个计算过程在 933 秒内完成。 MapReduce 库的应用 自 2003 年首次发布以来，MapReduce 库经历了显著的改进，包括输入数据本地优化和动态负载均衡。该库已被广泛应用于 Google 的各种领域，包括： 大规模机器学习 Google News 和 Froogle 产品的集群问题 从公共查

糖耐量减低者运动干预效果的研究报告，内容挺扎实，数据也做得细。文章主要对比了健步走和健步走+抗阻力运动对血糖控制、胰岛素敏感性、体脂等指标的影响。整体来看，两种运动方式都有改善效果，尤其在肱动脉内皮功能和胰岛素抵抗这块变化挺。研究周期是 24 周，样本分组也算合理。如果你最近正关注跟运动干预、糖尿病前期管理相关的课题，这篇还蛮值得一读的。

在索引列上使用NOT会影响性能，因为NOT会迫使Oracle执行全表扫描。避免使用NOT，而是使用相对应的关系操作符。例如，NOT > 转换为 =，NOT < 转换为 >=

查询按片键范围匹配，直接发给对应片区。 范围查询会同时发给多个片区，再合并结果。 排序查询会在所有片区查询，再进行排序。 非片键匹配会依次发给所有片区。 插入时根据片键路由到对应片区。

互联网是由谁发明，何时，为什么以及在哪里发明的？互联网基本上是国防发展项目，其目标既不是商业也不是社会。但是，互联网的基本思想来自一家私人公司（BBN），它是BBN科学家JCR Licklider在1960年的《人机共生》报告中讨论了计算机网络。互联网是在美国的ARPANET项目之后于1968年出现的。 互联网（Inter Network的收缩）是一种计算机网络，可以将世界各地的计算机相互链接。因此，网络（World Wide Web或World Wide Web的缩写）是一种Internet服务。 8.8.8.8 Google公共DNS是Google提供的一项服务，它为Internet用