关键字物理学,药房教育,药物输送,分子建模,诊断技术,人工智能文章的历史记录:2024年11月24日接受:XX XXXXXX 202X在线发布:XXX 202X 202X文章信息 *通讯作者 * xx-xx doi:******************************************
Buap联盟和趋势编号9(36)编辑编号9(36)整合了可持续微生物学,生态学和农业的关键研究。 div>解决了将沙门氏菌肠道肠道范围作为细胞微生物学范式,甜味剂与肠道微生物群之间的复杂相互作用以及草莓培养中的可持续策略的进步。 div>还探讨了微生物在由于气候变化而导致的极地冰川休眠状态中微生物的堆肥和新兴风险中的益处。 div>这些贡献强调了微生物在健康,环境和农业食品生产中的关键作用,这强调了对应对全球挑战的多学科研究的需求。 div>
想象一下,能够将个性化的体现代理发送到您无法参加的会议上。本文探讨了同上的想法,即视觉上类似于一个人,听起来像他们,对它们具有知识并可以在会议中代表他们的特工。本文报告了两项实证研究的结果:1)焦点小组会议,有六组(n = 24)和2)OZ(WOZ)的研究,并从一家大型技术公司内招募了10组(n = 39)。焦点小组会议的结果提供了有关适合同上的上下文以及围绕社会可接受性和表示风险的问题的见解。焦点组结果还提供了有关同上视觉设计特征的反馈。在WOZ研究中,团队与两个不同的体现代理人参加会议:同上和代表(一种与缺席的人相似的代理人)。这项研究的见解表明,这些体现的代理人在会议上可能产生的影响,并强调同上特别表明了唤起存在和信任的感觉以及为决策做出提供信息的希望。这些结果还突出了与关系动态有关的问题,例如维持社会礼节,管理自己的专业声誉和维护问责制。总的来说,我们的调查提供了早期的证据,表明同上当用户无法在场时代表他们可能是有益的,但还概述了许多需要仔细考虑以成功实现这一愿景的因素。
本质上,大多数已知的对象只有在超分子自组装中,例如蛋白质复合物和细胞膜。在这里,出现了树突状聚合物,该聚合物只有在自组装成二维超分子聚合物(2D-Suprapol)时,才抑制具有不可逆(病毒)机制的严重急性呼吸综合征2(SARS-COV-2)。单体类似物只能可逆地抑制SARS-COV-2,从而使该病毒在稀释后恢复感染性。组装后,2D-苏普醇在体外表现出显着的半抑制浓度(IC 50 30 nm)和叙利亚仓鼠模型中的体内具有良好的效果。使用冷冻-TEM,可以证明2D-Suprapol具有可控的侧向尺寸,可以通过调整pH值并使用小角度X射线和中子散射来调整,以揭示超分子组件的结构。提出了这种功能性的2D-Suprapol及其超分子结构,作为预防性鼻喷雾剂,可抑制病毒与呼吸道的相互作用。
由于栖息地丧失,气候变化,疾病,入侵物种和过度收集,全球范围内的两栖动物和爬行动物种群正在下降。目前有超过40%的两栖动物和> 20%的爬行动物物种受到灭绝的威胁(Cox等人2022; Luedke等。2023)。虽然栖息地丧失和退化仍然是主要威胁,但解决这些下降需要解决其他重要问题,例如疾病,过度开发,非法贸易和气候变化(Cox等人2022; Luedke等。2023)。本文档强调了需要打击爬行动物和两栖动物的非法贸易的必要性。野生动植物的贸易被广泛认为是生物多样性损失的主要驱动力,并且在全球范围内增加了物种灭绝风险的重要因素(Maxwell等人。2016)。爬行动物在全球范围内最受开发和广泛的物种(Janssen 2021)中排名。从历史上看,过度取消导致乌龟,淡水乌龟,海龟和鳄鱼等各种分类单元的急剧下降或灭绝。物种的成熟度延迟,成人生存率较高,例如乌龟和某些蛇,以及罕见的蛇通常是由于非法收集和剥削而受到人口下降最大的风险(Altherr和lameter。2020; Marshall等。2020)。尽管联邦和国际法规框架,例如美国《濒危物种法》(ESA)和关于濒危物种国际贸易(CITES)的公约,规范某些物种的法律贸易,仅监管一小部分物种(Hughes等人。2023)和管理差距持续存在。今天,全球所有现存的爬行动物中有超过35%在网上合法交易,其中大多数动物都是从野外采购的;在那些交易的爬行动物物种中,有79%不受引用的调节(Marshall等人2020)。在两栖动物领域中,大约17%的描述物种是合法交易的,其中2.5%受Cites的调节,超过20%的物种容易受到灭绝,濒危或濒临灭绝的危害(Hughes等人。2021)。增加了法律贸易压力,对美国报道的54例非法乌龟贸易案件的研究表明,1998年至2021年之间,至少有24,000只来自34种的淡水海龟被贩运(Easter等人。2023)。这种非法贸易跨越了美国43个州和六个国家,有框海龟(Terrapen e spp。)是最常见的交易(Easter等人2023)。因此,不受监管的法律爬行动物贸易,再加上非法贸易,对美国爬行动物人口构成了重大威胁。非法和法律野生动植物贸易也构成了病原体转移的重大风险,导致全球生物多样性丧失和人类健康危机。两栖动物的贸易已导致疾病扩散到野生人群。例如,Batrachochytrium Dendrobatidis(BD)和Batrachochytrium salamandrivorans(BSAL)是两种通过法律贸易路线传播的真菌病原体(例如Schloegal等人。 2009年记录了BD通过牛蛙传播; Nguyen等。 2017年记录了BSAL在Salamanders中的传播)。 此外,许多没收了2009年记录了BD通过牛蛙传播; Nguyen等。 2017年记录了BSAL在Salamanders中的传播)。 此外,许多没收了2009年记录了BD通过牛蛙传播; Nguyen等。2017年记录了BSAL在Salamanders中的传播)。此外,许多没收了
期限:本豁免的生效日期为发布日期至 2029 年 6 月 30 日。 适用性:本豁免适用于以下指定项目在豁免生效日或之后至到期日 2029 年 6 月 30 日为 BESS 所做的接受者支出。 1. 科罗拉多能源办公室 - 普拉特河电力管理局 接受者:科罗拉多能源办公室 (JLVGQ4E7RD53) 次级接受者:普拉特河电力管理局 (U1J7ERTJ3NU6) 与基础设施相关的项目总估计成本:553,000 美元 被豁免产品的估计总成本:469,000 美元 融资机制:基础设施项目的资金通过 2022 年和 2023 年融资机会公告提供 两党基础设施法 (BIL) - 防止停电和增强电网弹性 向各州和地方政府提供的公式补助金印第安部落 (DE-FOA- 0002736)。该项目位于科罗拉多州埃斯蒂斯公园。计划于 2026 年冬季采购。预计于 2027 年安装。豁免产品描述:此豁免适用于一个 5MW/20MWh 磷酸铁锂电池系统。(PSC 6140 和 NAICS 335911/35912)。 2. 德克萨斯州圣安东尼奥市公共服务委员会 接受者:市公共服务委员会 (CPS Energy) (N6AVFBEGT9K3) 与基础设施相关的项目总估计成本:37,700,000 美元 免除产品估计总成本:33,000,000 美元 资金机制:基础设施项目的资金通过 2023 年电网弹性和创新伙伴关系 (GRIP) – 两党基础设施法 (BIL) – 智能电网 (DE-FOA-0002740) 融资机会公告提供。项目地点为德克萨斯州圣安东尼奥。计划于 2024 年冬季采购。估计安装时间为 2025 年秋季和 2026 年春季。免除产品描述:此豁免适用于两个配电 BESS,一个 20 MWh,一个 40MWh。 (PSC 6140 和 NAICS 335910)。3. 威斯康星州麦迪逊市
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b"作者姓名:Divyanshu Tak 1,2, ;Biniam A. Garomsa 1,2 ;Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ;Anna Zapaishchykova 1,2, ;Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ;Zezhong Ye 1,2, ;John Zielke 1,2 ;Yashwanth Ravipati 1,2 ;Sri Vajapeyam 4 ;Ceilidh Smith 2 ;Kevin X.Liu 4 ;Pratiti Bandopadhayay 4,5 ;Sabine Mueller 9 ;黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5;Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系:1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目,美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系,美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系,荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院,美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所,美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学,美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院,美国费城 8. 宾夕法尼亚大学,美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系,美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心,纽约,美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科,马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址:Benjamin H. Kann,医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目,麻省总医院布莱根,哈佛医学院,221 Longwood Avenue,Ste 442,波士顿,马萨诸塞州 02115,美国 电子邮件:Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理,但需要具有可泛化知识的算法,以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止,该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制,这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应,提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里,我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC),这是一种新颖的基础模型,旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示,并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证,证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型,特别是在低数据设置和高难度任务中,允许在其他不可行的情况下应用。
