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脂质体药物递送
被称为脂质体的球形囊泡可能含有一个或多个磷脂双层。第一个脂质体是在 20 世纪 60 年代发现的。脂质体是众多独特的药物输送方法之一，它提供了一种将活性分子转移到作用部位的复杂方法。临床试验目前正在测试各种配方。通过改变囊泡的脂质组成、大小和电荷，可以产生长效的第二代脂质体。浅表囊泡已让位于脂质体生长。糖脂和其他物质已被用于制造脂质体，以通过各种类型的靶向配体和检测剂或部分来修饰外表面。现在，脂质体针对不同的市场而开发，它充斥着化妆品，更重要的是药物。脂质体技术的三大主要应用包括装载分子的空间和环境稳定、通过 pH 和离子梯度方法进行远程药物装载，以及同时进行脂质复合物（即阳离子脂质体与阴离子核酸或蛋白质的复合物形式，用于基因递送或 siRNA 技术）。脂质体研究的范围扩大了，允许生产各种产品。本综述重点介绍了脂质体药物递送的不同方面，包括类型、制备、优点和缺点。
实验心理学杂志：一般
大脑训练的基本原则是，可以通过完成计算机游戏来增强一般认知功能，这一概念既直观又具有吸引力。此外，有很大的动力来提高我们的认知能力，以至于它驱动了十亿美元的行业。但是，脑训练是否能真正产生这些预期的结果。这部分是因为文献充斥着使用不确定的标准来确定认知的可转移改进的研究，通常是使用小样本的单一训练和结果指标。为了克服这些局限性，我们进行了一项大规模的在线研究，以检查有关脑训练的实践和信念是否与更好的认知有关。我们招募了1000多名参与者的不同样本，他们使用各种脑训练计划已有5年了。使用多项测试评估认知，以衡量注意力，推理，工作记忆和计划。我们发现，即使对于最坚定的脑培训师，任何认知功能的衡量标准与目前是否正在“大脑训练”之间没有关联。脑训练的持续时间也与任何认知性能度量没有任何关系。无论参与者年龄如何，他们使用的大脑训练计划，或者他们是否希望大脑训练工作。我们的结果对“大脑训练”计划构成了重大挑战，该计划旨在改善一般人群中的一般认知功能。
数字欺骗：假新闻、人工智能与教育研究审查
在当今这个充斥着虚假信息、错误信息、人工智能和审查制度的世界里，教育工作者比以往任何时候都更需要意识到使用数字搜索进行教育研究的危险。因此，我们比以往任何时候都更加依赖强大的研究人员。在教育学科，学生经常被要求研究与课程、教学法、教育信息和理论有关的问题。学生正在使用互联网和数字图书馆搜索来获取公立和私立 K-12 学校以及高等教育的知识。在本文中，一位教育图书管理员和一位教育教授概述了他们教育所有教育学院学生使用数字平台揭露虚假新闻、人工智能 (AI) 的使用和日益严格的互联网审查的方法。使用案例研究，我们调查了 34 名正在接受培训的高中教育学士学生，他们创作了环境数字艺术项目。教授信息/媒体素养是为了向学生提供必要的工具，以识别可信、多样化、消息灵通、强大和稳健的研究。此外，他们还需要能够辨别何时使用人工智能。概述了学生的项目。我们的研究结果包括“十大”实用建议，供各级教育工作者在向学生传授当前数字时代的有效研究时使用。关键词
第十二章：宏观经济表现
亲爱的经济学老师：我们的经济规模如此之大，每个人都面临着巨大的风险。例如，我们需要做的不仅仅是确保以适当的方式解决基本的生产问题，即生产什么、如何生产和为谁生产。我们还希望确保经济平稳运行，不会遭受不必要的和有害的挫折。因此，我们需要知道如何衡量经济绩效，以及在出现问题时如何解决问题。幸运的是，正如您的学生在第一单元中已经学到的那样，我们的市场经济通常不需要太多的协调和监督。这意味着我们不必在行政官僚机构上浪费大量稀缺资源。然而，市场经济并不完美。它们并不能平等地惠及每个人，这就是我在本单元讨论贫困的原因。此外，市场经济的历史记录充斥着衰退、通货膨胀和失业时期。然而，幸运的是，我们的经济扩张比短暂的衰退期要长得多。这意味着稳定政策有其作用和地位，尽管这些政策随着时间的推移而发生了变化。政治僵局在很大程度上导致财政政策被货币政策取代，但随着新思想的出现和变化，这种情况在未来可能会发生变化。我们面临的挑战是学习和教授我们的学生这些思想，以便我们所有人都能自己决定这些经济理论和思想是否真的解决了问题，而不会引入新的问题。没有捷径或简单的出路。如果不了解经济是如何运作的，我们就无法对经济状况保持警惕。我们可能会说，没有付出就没有收获——但了解经济如何运作所带来的收获绝对值得我们付出努力去发现。
从 QTL 到基因：秀丽隐杆线虫促进了自然变异遗传机制的发现
逐个基因探索性状变异机制 在过去二十年中，由于全基因组测序和数量遗传学中混合效应模型方法的进步，发现性状变异背后的基因和机制的速度加快了。研究已经确定了影响牲畜、农作物、模型物种和人类中测量的各种性状的基因座的数量和效应，但在任何物种中，只有少数基因和分子机制得到验证。存在这种限制是因为尽管有大量候选基因的有力证据，但很难（或不可能）通过实验验证基因在许多物种的数量性状中的作用。这些数据有助于阐明性状随时间变化的模型以及这些变化背后的进化原理。因此，对进化感兴趣的研究人员需要确定导致不同种群表型差异的基因和机制。然而，大多数物种都具有高度的遗传多样性，这使得许多小效应基因座的定位和特定基因的验证变得困难甚至不可能 [ 1 ]。此外，文献中充斥着大量已识别的数量性状基因座 (QTL)（见词汇表）的例子，但特定基因和等位基因尚未通过精确的基因组操作进行验证，最多只能推断性状变异猜测的分子机制。一些物种可以缓解这些限制，并发现基因和机制，为了解不同种群性状变异的原因做出重大进展。
战略的七个M
“大多数高管无法用简单的语句清楚地表达其业务的目标、范围和优势。如果他们做不到，其他人也做不到。”[David Collis & Michael Rukstad] 每年都会发布多个清单 1 ，列出值得阅读的战略书籍，以及这些书籍将如何帮助您或您的企业击败竞争对手或征服市场。自从 20 世纪 60 年代初战略概念成为企业高管、管理学者和商学院感兴趣的主题以来，数以万计的文章充斥着各种商业杂志。追随 Bruce Henderson、Bill Bain 和 Fred Gluck 的脚步 2，大批咨询顾问、战略家和企业专家都致力于将积累的智慧和经验应用于组织及其领导者。然而，仍然有许多人难以掌握和运用这一概念。Roger Martin 3 所做的一项调查显示，43% 的受访经理不了解自己公司的战略。 《哈佛商业评论》发表的两项研究表明，只有 8% 的领导者擅长制定战略和执行，而高达 35% 的领导者最多只能说是中立，而另一项研究表明，大约 70% 的战略都失败了。Strategy& 在 2019 年进行的一项调查显示，37% 的受访高管认为他们公司的战略明确，35% 的高管认为他们公司的战略将带来成功 4 。尽管在评估的各项研究中可以看到下降趋势 5 ，但失败率仍然高达 45%。
寻求根据美国州法律定义深度伪造
第一次提到深度伪造是在 2016 年美国总统大选一年多后，那次大选以虚假新闻现象为标志（Gunther 等人，2018 年；Lee，2019 年）。许多人担心接下来的 2020 年总统大选也会充斥着虚假信息，尤其是虚假新闻和深度伪造的结合，但这并没有发生（Meneses，2021 年）。对这次选举影响最大的深度伪造可能是 2019 年 5 月涉及纳西·佩洛西的深度伪造：当时的美国众议院议长看起来喝醉了，说话含糊不清，好像喝醉了一样（Stewart，2019 年）。关键在于，这不是深度伪造，因为它没有使用人工智能；相反，它是一个廉价伪造（或不太常用的浅层伪造），一段使用比深度伪造技术简单得多的手段编辑的视频（Pawelec，2022 年）。正如 Paris & Donovan (2019) 所说，深度伪造和廉价伪造的共存增加了区分两者的难度。这种类型的虚假信息可能对政治话语和未来选举产生的影响（Appel & Prietzel，2022）并非无关紧要，因为它是故意改变的视听内容，并通过社交媒体进行放大。至于佩洛西的视频，由于它是基于编辑软件或只是音频音调的变化，因此更容易做到，也更容易检测，这与今天的假新闻类似。这个例子强调了了解每一种现象的本质的必要性，尽可能正确地定义它，“以协助制定一致且理论上连贯的深度伪造定义”（Whittaker 等人，2023 年）。
2025年3月24日兼职|每周10个小时f
项目1 - 阿伯丁大学学生协会在学生会的数字参与。在AUSA（阿伯丁大学学生协会），我们努力成为阿伯丁大学学生生活背后的推动力。作为OSCR的注册慈善机构，我们的任务很简单：改善15,000多名学生的生活。我们通过广泛的服务，活动和倡导来支持和代表学生，确保听到每个声音，并尽力确保满足所有需求。，我们的营业额超过100万英镑，我们监督学生生活的关键方面，从班级代表和学生会到体育俱乐部，社会和学生团体。我们的活动日历中充斥着签名庆祝活动，例如毕业球，体育球，欢迎周一次博览会以及许多较小的，引人入胜的活动。我们还自豪地举行学生选举，这是确保学生代表的重要组成部分。此外，我们还提供专门的咨询服务并经营舒适的校园咖啡馆。学生会是一个充满活力的繁忙的地方，学生们总是以新的想法和项目来找我们。SU一年四季都会运行各种服务和职能，例如建议和支持俱乐部和社会。随着资源变得更加紧密，SU的做新事物的能力，继续进行日常工作，审查和发展其现有服务变得越来越具有挑战性。在过去几年中，一个很少关注的领域是SU网站和在线参与。我们希望我们的网站和数字参与成为领导者。摘要如下：网站和数字策略尽管学生实习生提供了一些出色的社交媒体成功，但尽管如此，他们还是由于任何长期计划而遭受的。尽管这些年来，该网站已经发生了变化，但它以渐进的小步骤进行了，而没有任何实际策略。
1。加密历史
，写作）是秘密写作（或隐藏信息）的实践和研究。在现代时代之前，密码学仅关注消息机密性（即加密） - 将信息从可理解的形式转换为难以理解的形式，然后在另一端重新返回，这使Interpectors或Eavesdroppers无法读取，而无需秘密的知识（即解密该消息的关键所需的关键））。历史上充斥着人们试图将信息保密的示例。国王和将军使用基本的加密方法与他们的部队进行了交流，以防止敌人学习敏感的军事信息。实际上，据报道，朱利叶斯·凯撒（Julius Caesar）使用了一个简单的密码，该密码以他的名字命名。随着社会的发展，对保护数据的更复杂方法的需求已增加。随着单词变得更加连接，信息和电子服务的需求正在增长，随着需求的增加，对电子系统的依赖性增加。已经通过Internet交换了敏感信息，例如信用卡号，这是普遍的做法。保护数据和电子系统对我们的生活方式至关重要。近几十年来，该领域超越了保密性问题，以包括消息完整性检查，发送者/接收器身份身份验证，数字签名，交互式证明和安全计算等技术。现代密码学与数学，计算机科学和工程学的学科相交。有必要进行不同的加密，加密分析和密码学。密码学是涉及加密和解密系统设计旨在确保信息的机密性，完整性和真实性的密码学的一个分支。加密分析，涉及击败密码系统以恢复原始信息的加密分支。密码学是对确保信息的保密和/或真实性的技术的研究。
CDS 新闻通讯
以下是日本横滨 WCCI 2024 期间发生的一系列事件。这些例子表明，WCCI 社区中的一些活跃研究人员可能没有意识到问题的严重性和紧迫性。7 月 1 日，在公众眼中，Robert Cozma 禁止 NVidea 的 Simon See 回答我关于人工智能“大跃进”错误的提问。7 月 1 日，Kenji Doya 提出了类似“让不当行为继续进行而不进行纠正”的建议，因为这些出版物没有被引用。但他仍然不知道我指控 AlphaFold 以及几乎所有已发布的谷歌深度学习产品都存在同样的后选择不当行为。7 月 1 日，Asim Roy 对我说“我们需要谈谈”，但他没有留下来谈谈。昨晚在宴会上我进行了长时间的辩论。他似乎暗示，对少数网络进行后选择并隐藏整个种群的性能信息是“优胜劣汰”。他似乎并不认同人类进化需要把所有30亿人口都考虑进去，至少要像人类感知那样大量样本。7月3日，金耀初在一次主题演讲后没有让我提问。后来他似乎承认，AI领域很多人只报告他们喜欢的数据。7月3日，Kalanmoy Deb说他只是想用遗传算法找到解决方案，却不知道他所谓的解决方案根本没有经过测试。7月1日，我看到Springer Table上展示的所有书籍似乎都存在Post-Selection misconduct。我们是否在AI领域经历了一场充斥着虚假数据的“大跃进”？为什么？欢迎所有有兴趣的人讨论这个重要问题。