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以人为本的工程设计挑战赛 2024-5
南非是自 15 世纪末以来被欧洲殖民的众多国家之一，首先是荷兰人，然后是英国人。在殖民时期和随后的种族隔离制度下，由于土地所有权被侵占、优质教育有限、技术性就业受到严重限制，大多数南非人的收入机会有限。2024 年 4 月是南非首次民主全种族选举 30 周年，非洲人国民大会 (ANC) 赢得了选举，标志着种族隔离制度正式结束。然而，30 年后，贫困、失业和不平等水平仍然存在，腐败、欺诈和通过“国家俘获”挪用资金（见政治和地方政府部分）现象十分普遍。虽然种族隔离结束后的重大干预措施
以人为本，以目标为导向的护理帮助我的患者改善了生活质量
目标是帮助患者改善生活质量时，直接专注于对每个患者最重要的活动和关系是有意义的。这可以通过遵循三步过程（包括1）与患者围绕对他们重要的事物建立联系的三步过程来最有效地完成，2）共同制定目标面向目标的计划，以及3）与患者，家人，团队成员和顾问合作，以增加成功的可能性。一旦掌握了这种方法并建立了必要的系统，过程和关系，这不应花费更多的时间，而不是以问题为导向的方法，几乎可以肯定，对于医师和患者来说，这都会更加满意。对基于人群的质量指标的影响尚不确定。尽管患者可能会选择遵循标准建议，但那些这样做的人可能更有可能遵守他们。（J Am Board Fam Med 2024; 37：506–511。）
以人为本的智能制造 - -ORCA - 卡迪夫大学
自从工业5.0的概念提出以来，工业场景中人机交互（HMI）的重视程度不断提高。HMI是工厂向工业5.0发展的一部分，主要是因为HMI可以帮助实现以人为本的愿景。同时，为了实现工业5.0提出的可持续和有弹性的目标，绿色、智能和更先进的技术也被认为是工厂实现工业5.0的重要驱动因素。将HMI与先进技术相结合的以人为本的智能制造（HCSM）工厂有望成为未来制造业的典范。因此，有必要讨论未来可能促进HCSM实施的技术和研究方向。在智能工厂中，HMI信号将经过传感器采集、处理、传输到数据分析中心并输出以完成交互的过程。基于此过程，我们将HMI分为四个部分：传感器和硬件、数据处理、传输机制以及交互和协作。本文通过系统的文献综述过程，评估和总结了当前 HMI 领域的研究和技术，并将它们归类为 HMI 过程的四个部分。由于某些技术的当前使用场景相对有限，因此介绍重点关注它们可能的应用和面临的问题。最后，揭示并讨论了 HMI 为工业 5.0 和 HCSM 带来的机遇和挑战。
MRI可见的周围空间和神经丝轻链的关联：Framingham心脏研究 气候变化和加利福尼亚的陆地生物多样性 在金属 - 有机框架中的协调不饱和铜（i）位点的几何调整，用于环境温度的氢存储 Nivolumab诱导的Hidradenitis purrativa：病例报告 人为反应性氮的全球净气候效应 二氧化钒纳米梁中相和载体动力学的近场纳米影像 基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
神经丝轻链（NFL）是树突和神经元体中存在的神经丝的亚基，它赋予神经元和轴突结构稳定性[1]。神经丝使轴突的径向生长具有高度表达，以年龄的依赖性方式[1]。血清NFL水平响应于中枢神经系统因炎症，神经退行性或血管损伤而增加[1]。nfl也是一种新兴的血液和脑脊液标记，在多种神经系统疾病（如多发性硬化症[2]，阿尔茨海默氏病）和最近的脑小血管疾病（CSVD）中，神经司长损伤的脑脊液标记（CSVD）[3]。nfl与淀粉样蛋白β（aβ）在脑膜动脉中的沉积有关，这是脑淀粉样血管病的标志（CAA）[4]。最近，在最近的皮质下梗塞和中风的患者中观察到了血清NFL升高[5]。已经发现脑脊液和血清NFL在白质高强度（WMH）患者中都增加，并且水平与WMH负载，CSVD负担的磁共振成像（MRI）标记相关[6]。
探索使用人工智能减轻美国陆军战场情报准备过程中的潜在人为偏见
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
从演示中理解和量化编程中的人为因素：用户研究建议
通过演示编程（PBD）是一种有前途的方法，可以使机器人从直接的非专家人类相互作用中学习。这种方法可以将人类技能交互式转移给机器人。由于非专家用户是PBD的中心，因此学习技能的效率在很大程度上取决于所提供的示范。尽管PBD方法已经在机器人技术领域进行了广泛的开发和验证，但从人类的教学能力的角度来看，它们的有效性不足。为了解决这一差距，我们建议通过实验研究机器人学习过程对转移技能的效率的影响。本文概述了设计实验的初步步骤，以识别PBD中与人类相关的性能塑造因子。本文的目的是为一项实验研究建立基础，该研究侧重于PBD算法中的人类组成部分，并为PBD设计中的人为因素提供新的见解。
SPARK：利用以人为本的工作流程和生物医学基础模型进行药物研发
Bum Chul Kwon , Simona Rabinovici-Cohen , Beldine Moturi , Ruth Mwaura , Kezia Wahome , Oliver Njeru , Miguel Shinyenyi , Catherine Wanjiru , Sekou Remy , William Ogallo , Itai Guez , Partha Suryanarayan Se-Guung Ka , Joseph Morrone Kenney Ng , Diwakar Mahajan , Hongyang Li , Matan Ninio , Shervin Ayati , Efrat Hexter , Wendy Cornell IBM Research bumchul.kwon@us.ibm.com, simona@il.ibm.com, Beldin.Moturi@ibm.com, ruth.mwaura@ibnyeanjeru.com@olibguel, kezibel nyi@ibm.com, catherine.wanjiru@ibm.com, sekou@ke.ibm.com, william.ogallo@ibm.com, itai.guez@ibm.com, psuryan@us.ibm.com, shreyans.sethi@ibm.com.des.ibm@ibm,ngus.us , dmahaja@us.ibm.com, hongyang.li@ibm.com, matann@il.ibm.com, sayati@us.ibm.com, efrathex@il.ibm.com, cornell@us.ibm.com
印度拉达克的人为引起的冷干旱景观中生物多样性的前景和挑战
生物多样性是地球上复杂的生命网络，涵盖了所有植物，动物和微生物的种类，在当前快速变化的情况下面临着动态而复杂的前景和挑战。随着人类的活动继续重塑地球，维护和增强生物多样性和对其可持续性的障碍的潜力比以往任何时候都更加明显[1]。Ladakh拥有各种各样的生态系统，包括冷漠，高山草地，原始湖泊和高空森林[2]。这些生态系统支持众多的动植物，使它们成为生物多样性保护的潜在枢纽[3]。其独特的地理特征，从高海拔的沙漠到高耸的喜马拉雅山，使其成为生物多样性的热点[4]。然而，拉达克的生物多样性在21世纪迅速变化的情况下面临前景和挑战[5]。该地区是几种特有物种的家园，例如拉达克乌里亚尔，雪豹和喜马拉雅marmot。这些独特的物种有助于全球生物多样性，可以作为保护
