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工程师显示钻石量子传感器的工业潜力用于电动电动电动电动电池监控
使用连续波的光学检测到的磁共振光谱在纤维顶传感器构型中，团队估计NV浓度和T₂*（DeCherence时间）分别为0.05 ppm和0.05μs。传感器的渐变计设置，两个传感器位于母线的两侧，在没有磁性屏蔽的情况下显示出小于20 nt/hz 0.5的噪声底。此外，磁场噪声的艾伦偏差保持在0.3μt以下，这使得在10 ms至100 s的累积时间内检测到低至10 mA的母线电流。
研究人脐带衍生的间充质干细胞的治疗潜力用于糖尿病足溃疡：系统评价和荟萃分析
糖尿病足溃疡（DFU）是糖尿病（DM）的普遍并发症，对患者带来了重大的经济和心理挑战。This study aimed to evaluate the therapeutic efficacy of umbilical cord-derived mesenchymal stem cells (UC-MSCs) for DFU by conducting a systematic review and meta-analysis of clinical outcomes, including ulcer healing, ankle-brachial index (ABI), transcutaneous oxygen pressure (TcPO₂), and Hemoglobin A1c (HbA1c)水平。在Cochrane，PubMed和Scopus数据库中进行了全面的系统搜索，以确定适合荟萃分析的相关研究。评估的关键结果包括ABI，溃疡愈合，TCPO₂和HBA1C。二分数据是具有相应95％置信区间（CI）的优势比（OR），而连续结果作为标准平均差异（SMD）评估为95％CIS。使用R（版本4.3.2）进行统计分析。荟萃分析包括四项研究，其中包括115名参与者（59例和56例对照）。UC-MSC治疗表现出优异的功效，完全溃疡的闭合率[OR = 48.97（1.38，1736.47）]，ABI [SMD = 1.34（0.78，1.90）]和TCPO₂[SMD = 1.90（SMD = 1.90（-0.38，4.18，4.18，4.18，4.18，4.18，4.18，4.18，4.18，4.18）] -2.63（-4.80，-0.45）]。然而，一些结果的宽敞置信区间（例如，OR = 48.97 [1.38，1736.47]）提出了不确定性，并突出了对这些发现的谨慎解释的必要性。UC-MSC疗法显示出有望作为DFU的治疗方法，在溃疡愈合，ABI，TCPO₂和HBA1C降低方面具有潜在的益处。然而，少量的研究和广泛的置信区间强调了对更大，更健壮，更多中心，随机，双盲，安慰剂对照试验的需求，并具有延长的随访期，以确认这些发现并优化DFU的UC-MSC治疗策略。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
激酶抑制剂结合亲和力用验证的图形编码器和语言模型
动机：抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要，尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战，包括数据表达不足，功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能（AI）方法（尤其是深度学习技术）取得了进展，但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此，有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果：这项研究提出了Kinhibhib，这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型（ESM-S），以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性，在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中，精度达到了92.6％的精度：RAF蛋白激酶（RAF），有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶（MEK）和细胞外信号调节激酶（ERK）。此外，该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
利用生成AI的变革潜力用于人道主义的多功能现金援助机会，风险，障碍和推荐
该报告由市场影响主要顾问托马斯·伯恩斯（Thomas Byrnes）撰写，探讨了在人道主义背景下生成AI对多功能现金援助（MPCA）计划的变革潜力。该报告分为四个主要章节。第一章“ MPCA”的AI工具和系统的潜在机会，“ MPCA的AI工具和系统的潜在机会”，深入研究了AI如何彻底改变MPCA计划的各个方面，包括需求评估，受益人定位，交付机制，项目实施，监测和评估，对受影响的社区负责。Risks of Using AI in MPCA Programs and potential mitigation measures (Pages 21-28) The second chapter, "Risks of Using AI in MPCA Programs and potential mitigation measures," examines critical risks associated with AI adoption, such as data privacy and security concerns, algorithmic bias, lack of transparency, informed consent challenges, and the risk of overreliance on AI.它提出了强大的数据治理，定期审核，可解释的AI并将人类监督作为关键缓解策略。在MPCA计划中使用AI的障碍和潜在的缓解措施（第28-32页）第三章“在MPCA计划中使用AI的障碍以及潜在的缓解措施”，探索了MPCA计划中AI采用AI的技术，财务，法规和文化孕妇。它建议能力建设，创新的合作伙伴关系，灵活资助的倡导以及有效的变更管理来克服这些障碍。对人道主义行为者的建议（第32-34页）的最后一章“人道主义行为者的建议”为寻求负责任地将生成AI纳入MPCA计划的组织提供了可行的指导。关键建议包括投资AI扫盲，优先考虑与受影响社区的参与方法，建立强大的道德框架以及促进跨部门合作以分享最佳实践。通过解决本报告中概述的机遇，风险，障碍和建议，人道主义组织可以利用生成AI的变革性能力，以提供更高效，有效和负责任的MPCA计划，最终增强对受危机影响的人群的援助。
富兰克林家居电力用户手册
根据FCC规则的第15部分，已测试并发现该设备符合B类数字设备的限制。这些限制旨在提供合理的保护，以防止住宅安装中有害干扰。此设备会生成，用途并可以辐射射频能量，如果未按照说明进行安装和使用，可能会对无线电通信产生有害的干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果此设备确实会对广播或电视接收造成有害干扰，这可以通过关闭设备关闭并继续确定，则鼓励用户尝试通过以下一项或多项措施来纠正干扰：
能源与电力用钠离子电池组成本分析……
可再生能源转型需要储能技术来实现电网平衡和运输。锂离子电池已被广泛用于这些应用，但由于地缘政治紧张局势导致的供应风险促使人们寻找不太依赖关键原材料的替代化学方法。由于钠的相对丰富及其制造工艺与锂离子电池相似，钠离子电池作为有前途的后锂化学技术而备受关注。这项工作估算了通过多物理场建模优化的用于能源或电力应用的电池生产钠离子电池组的成本。这项研究复制了 COMSOL Multiphysics® 文献中袋式钠离子电池的多物理场模型。该模型确定了在 0.1C 至 10C 放电率下电池中使用的最佳活性材料，以最大化能量密度。然后使用阿贡国家实验室的电池性能和成本 (BatPaC) 模型确定由优化电池生产的电池组的成本，该模型考虑了材料和制造成本。优化结果表明，能量电池具有更厚的电极和更低的孔隙率（0.1C 时阳极厚度为 217 μm，孔隙率 0.11，阴极厚度为 237 μm，孔隙率 0.10），从而使单位质量的活性物质含量最大化。动力电池具有更薄的电极和更大的孔隙率，以最大限度地降低电阻（10C 时阳极厚度为 58 μm，孔隙率 0.32，阴极厚度为 63 μm，孔隙率 0.31），从而减少大电流下的能量损失。此外，我们比较了钠离子电池能量应用和动力应用的计算生产成本，强调了影响价格的重要参数。该模型观察到，从能量电池过渡到动力电池时，每千瓦时总材料成本增加了 26.42%。该模型还可以通过考虑不同形式的具有不同阴极和阳极化学性质的钠离子电池及其在不同用例中的应用来完善。