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在课堂上使用培养皿用于网络物理系统的控制器开发的好处
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中越来越普遍。作为CPS的主要组成部分，嵌入式控制器的发展需要应对过去几十年来持续复杂性增加的影响。模型驱动的开发策略由具有精确语义和交互式工具的图形形式主义支持，允许模型编辑和组成，仿真，验证和自动代码生成，可以提供一种高效的方法来实现快速的原型和可靠的实现。在定义学术课程并选择教学方法来教授相关主题时，这些挑战会产生很大的影响。petri网可以提供这种类型的支持，因为它们是可以提供的，可以为这种类型的控制器中提出的主要特征提供支持，即并发和并行性，冲突和资源共享建模以及对模块化和合成性的支持。在本文中，将使用基于停车场控制器的分析的一系列示例，以说明学生在使用PETRI网中描述相关嵌入式控制器的行为时，学生如何面对推荐的建模挑战。考虑了停车场基础设施的不同配置，呈现了几种类型的练习，以解决不同级别的复杂性。这种示例可以在不同类型的课程中使用，从关注系统级建模的课程到专注于特定实施策略的课程，在这些课程中，可以使用几类自主和非自治的PETRI网络。
通过光动力疗法靶向免疫原性癌细胞死亡：过去，现在和未来
摘要过去十年见证了癌症免疫疗法的重大突破。这一发展主要是由于免疫控制的癌细胞逃避而引起的，因此肿瘤对常规疗法的抗性。免疫原性细胞死亡（ICD）被认为是实现总肿瘤细胞消除的最有希望的方法之一。它激活T细胞适应性免疫反应，并导致长期免疫记忆的形成。ICD可以由许多抗癌治疗方式触发，包括光动力疗法（PDT）。在这篇综述中，我们首先讨论了基于几类光敏剂（包括卟啉和非孢子虫）的PDT的作用，并严格评估其在ICD诱导中的潜在作用。我们强调了PDT与纳米技术联合使用ICD诱导的新兴趋势，该纳米技术代表了第三代光敏剂，并涉及PDT对ICD的靶向诱导。但是，PDT也有一些局限性，包括降低了缺氧肿瘤微环境中ICD诱导的效率。因此，我们严格评估克服此限制的策略，这对于提高PDT效率至关重要。在最后一部分中，我们建议对个性化癌症免疫疗法的未来研究的几个领域，包括基于促进氧气的PDT和纳米颗粒的策略。总而言之，过去几年的见解越来越支持这样一种观念，即PDT是诱导ICD实验癌症治疗的有力策略。但是，大多数研究都集中在小鼠模型上，但是有必要在临床环境中验证这一策略，这将是将来一个充满挑战的研究领域。
bppart：在没有熵的情况下RNA-RNA相互作用分区函数
已经研究了几类在细胞功能中具有复杂作用的RNA-RNA相互作用（RRI），例如miRNA-target和lncRNA。因此，在过去十年中提出的RRI生物信息学工具是针对这些特定类别的。有趣的是，在文献中具有一些潜在的生物学作用的文献中有些未引起的mRNA-mRNA相互作用。因此，需要在更全面的设置中使用高通量通用RRI生物信息学工具。在这项工作中，我们重新访问了两个RRI分区函数算法，PIRNA和RIP。这些是对RRI实施最全面和计算中最密集的热力学模型的等效方法。我们提出了更简单的模型，这些模型被证明保留了更复杂模型捕获的绝大多数热力学信息。具体来说，我们通过忽略系统的熵并显示其与基本对计数模型的等效性来简化能量模型。我们允许碱基对的不同权重以最大化与完整热力学模型的相关性。我们新开发的算法Bppart比Pirna快225×，并且由于其简单性和数量级减少了动态编程表的数量，因此更易于表达和易于分析。仍然，基于我们对真实和随机生成的数据的分析，其分数与37°C处的PIRNA的相关性为0.855。最后，我们说明了这样简单模型的一个用例，以生成有关特定RNA在各种疾病中的作用的假设。我们已公开使用工具，并相信这种更快，更具表现力的模型将使物理指导的信息在复杂的RRI分析和预测模型中更容易访问。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
转运蛋白而非药物靶标的差异是刚果锥虫和锥虫亚属锥虫对二脒和三聚氰胺苯砷剂具有不同先天敏感性的主要决定因素
摘要：动物锥虫病是感染各种非洲锥虫种类的动物的疾病，例如布氏锥虫、伊氏锥虫、刚果锥虫、马背锥虫和间日锥虫。症状因宿主和感染物种以及感染阶段而异，可使用数十年前的少量锥虫杀虫剂进行治疗。一个复杂的问题是，并非所有锥虫物种对所有药物都同样敏感，而原因至多只是部分了解。在这里，我们研究药物转运蛋白（主要在布氏锥虫中发现）是否决定了不同的药物敏感性。我们报告称，氨基嘌呤转运蛋白 TbAT1 和水通道蛋白 TbAQP2 的同源物在刚果锥虫中不存在，而它们的引入使该物种对二脒（喷他脒、二脒氮）和三聚氰胺苯（美拉索明）类药物非常敏感。这些药物在转基因株系中的积累速度要快得多。刚果锥虫对苏拉明的敏感性本质上也低于布氏锥虫，尽管它对苏拉明的积累速度更快。在刚果锥虫中表达位于布氏锥虫溶酶体中的一种拟议的苏拉明转运蛋白并没有改变其对苏拉明的敏感性。我们得出结论，对于几类最重要的锥虫药而言，特定转运蛋白的存在，而不是药物靶标，才是药物疗效的决定性因素。
![arXiv:2109.13872v1 [physics.optics] 2021 年 9 月 28 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5e6fb5e3bf3148525e521e311c95290e873e30fd.webp)
arXiv:2109.13872v1 [physics.optics] 2021 年 9 月 28 日
20 世纪 20 年代末，CV Raman 发现当某种材料暴露在光线下时，其分子会非弹性散射一小部分入射光子。这种非弹性散射会产生较低能量（斯托克斯）和较高能量（反斯托克斯）光子 [1]。此后不久，Pringsheim 推测反斯托克斯荧光可用于降低材料的温度 [2]。直到 20 世纪末，Epstein 等人才在掺镱氟化物玻璃中通过实验实现了固体光学冷却 [3]。自这一里程碑式的成就以来，经过系统研究，人们在几类稀土掺杂晶体和玻璃中观察到激光冷却 [4–7]。迄今为止，固态光学制冷达到的最低温度是晶体 Yb:YLiF 4，低至 91 K [8]。在激光冷却研究活动的前 24 年中，对光学冷却玻璃的观察仅限于非硅酸盐 [5]。随着 Yb 掺杂石英光纤和光纤预制棒冷却的成功，这一模式最近发生了转变 [9–19]。高聚合度和强 Si-O 键使玻璃石英在机械和化学耐久性方面优于氟化物系统（例如 ZLBAN 系列）。这些特性使硅酸盐成为光纤激光器应用的更理想材料。在高功率光纤激光器中，需要进行热缓解以保持材料和光束轮廓的完整性 [20–26]。反斯托克斯荧光已被建议作为一种可行的激光器热缓解方法 [27–29]。这种辐射平衡光纤激光器 (RBL) 不会升温，因为它可以有效地散发出运行过程中产生的废热。尽管今年已有基于硅的辐射平衡设备在开创性工作中被报道 [30, 31]，但这些
WIK 咨询报告
- 在数据供应方面，有公共和商业数据供应商。在挪威，有大量公共数据，供应商包括挪威统计局 (SSB)、挪威测绘局 (Kartverket) 和挪威气象局 (Meteorologisk Institutt)。在商业数据供应方面，有商业实体，如 Diskos 国家数据存储库（石油和天然气部门）和 Landbrukets dataflyt（农业行业）。过去，人们对数据的价值缺乏了解，但受访者指出，由于人工智能的兴起，这种情况已经得到改善，人工智能让人们意识到数据的重要性。- 商业数据共享作为产品或服务在挪威很发达，2023 年有 5.5% 的公司只专注于此，明显高于欧盟平均水平（2.1%）。但是，数据的合法使用仍然是一个挑战；不仅即将出台的欧洲法规缺乏明确性，而且现有的特定行业法规有时还禁止对相关行业数据进行创新性再利用。 - 数据用户可以定义为积极创建、使用、收集和分析数据以利用见解改善业务运营的组织。根据欧洲数据市场监测工具，2023 年挪威约有 7,300 名数据用户，占所有公司的 2.4%，仅略高于欧盟 2.3% 的平均水平。 - 最后一组是数据中介机构，它们促进数据提供者和数据用户之间的数据交换，通常通过提供收费的额外服务。数据中介机构可以分为几类；首先，有开放数据门户运营商，由公共行政部门建立的网站，发布数据目录以支持发现公共信息（例如“data.norge.no”，作为政府数据的目录）。然后是数据空间运营商，它们为特定行业（例如石油和天然气以及海事）的中介数据交换提供规则和标准环境。最后，还有数据市场运营商，它们提供数据交换，有时需要付费，例如 Digital Norway 的数据工厂和 DNV 的 Veracity 数据平台。
通用航空机场运营者安全指南...
执行摘要 本指导文件由通用航空 (GA) 社区和运输安全管理局 (TSA) 联合制定。它旨在为 GA 机场所有者、运营商、赞助商和负责监督 GA 着陆设施的实体（包括租户和/或用户）提供建议，以解决通用航空安全概念、技术和增强功能。它提供了一套安全最佳实践和一种确定何时何地进行这些增强的方法。建议的安全增强功能的应用基于通用航空界对感知威胁、脆弱区域和风险评估的分析。本文件不包含监管语言，也不旨在建议任何建议或指南应被视为强制性的。这些建议和指南并非旨在建议为获得联邦资助而必须满足的任何特定或一般标准。本文件未涉及受 TSA 飞机运营商安全规则监管的运营商（例如，Twelve-Five 和私人包机运营）的计划要求。这些指南为机场所有者、运营商、赞助商和其他负责监督通用航空机场的实体（包括租户和/或用户）提供了广泛的选项、想法和建议列表，供他们在考虑增强通用航空设施的安全时选择。本指南可以增强全国范围内通用航空设施安全性的一致性。这些指南还提供了一种确定不同机场安全需求的方法。使用基于风险的安全方法，机场运营商可以评估机场的安全特征并识别风险、威胁和漏洞，以决定哪些安全增强措施最合适。本文件旨在提供一种工具，使通用航空机场管理人员能够评估漏洞并根据其环境制定适当的安全措施。大多数威胁可分为以下几类：监视、诱导、安全测试、资金、供应、冒充、演练和部署。通用航空界成员确定了通用航空安全的八个功能领域。功能领域包括：
IIA类HDAC抑制剂TMP269促进BMP ... -orca
中脑乳突多巴胺能神经元的变性是帕金森氏病（PD）的病理标志。化合物的外围递送以阻止或减慢这种多巴胺能变性是一个关键的治疗目标。组蛋白脱乙酰基酶（HDAC）酶（关键表观遗传调节剂）在PD模型中表现出治疗前景。但是，由于有几类HDAC（Classi-IV），因此特定类别的抑制对于确保目标特异性很重要。在这里，我们检查了IIA类HDAC抑制剂TMP269的神经保护潜力。我们表明，TMP269在SH-SY5Y细胞和培养的大鼠腹脑中脑多巴胺能神经元中受到6-羟基多巴胺（6-OHDA）诱导的神经突损伤的影响。我们发现TMP269上调了SH-SY5Y细胞中神经营养因子BMP2和BMP-SMAD依赖性转录信号传导，这对于其针对6-OHDA诱导损伤的神经保护作用是必不可少的。此外，周围连续输注0.5 mg/kg的TMP269通过迷你渗透泵7天，减少了纹状体6-OHDA给药引起的前肢损伤。TMP269还保护了Nigra及其纹状体6-OHDA诱导的神经变性的底层中的多巴胺能神经元，并防止了6-OHDA在Vivo中的IBA1阳性微胶质细胞的数量增加，IBA1阳性微胶质细胞的数量增加。TMP269还防止了BMP2，PSMAD1/5和乙酰化组蛋白3水平的6-OHDA诱导的降低，并且它反转了6-OHDA诱导的核HDAC5在本次Nigra的多巴胺能神经元中核HDAC5的增加。这些数据增加了越来越多的证据体系，即IIA类特异性HDAC抑制剂可能是感兴趣的外围递送的药理学剂，其目的是在PD中进行神经保护。
细菌裂解物免疫疗法的感染性疾病和癌症的进展
自2010年以来，人类蛋白质组计划（HPP）的人类蛋白质组计划（HPP）是人类蛋白质组组织（HUPO）的旗舰计划，一直追求两个目标：（1）可靠地识别蛋白质零件清单和（2）使蛋白质组学成为人类健康和疾病多组学研究的组成部分。HPP依赖于peptideatlas和Massive-kb对国际合作，数据共享，标准化重新分析，并使用HPP指南使用HPP指南，用于质量保证，NextProt的MS和非MS蛋白质数据的整合和策划，以及人类蛋白质蛋白质的广泛使用抗体，以及大量使用抗体。根据Next Prot版本2023-04-18，现在已经可靠地检测到蛋白质表达（PE1）（PE1），在19,778的19,778 Next Prot预测人类基因组中编码的蛋白质（93％）。通过质谱（MS）检测到17,453，并通过多种非MS方法检测到944。Next Prot PE2，PE3和PE4缺少蛋白的数量现在为1381。实现对从所有染色体中编码的93％的预测蛋白的明确鉴定代表了人类蛋白质组零件清单上的显着实验进度。同时，无论使用哪种基于蛋白质的方法，都有几类预测的蛋白质可抵抗检测。此外，还有一些PE1-4蛋白可能应重新分类为PE5，尤其是21个linc条目和〜30 HERV条目；这些正在今年解决。在广泛的生物学和临床研究中应用蛋白质组学可确保与生物学和疾病驱动的HPP团队以及抗体和病理资源支柱的报道，可确保与其他OMICS平台集成。当前的进步已将HPP定位为过渡到其大挑战项目，重点是确定每个蛋白质本身的主要功能以及在人类健康和疾病背景下的网络和途径中的主要功能。