XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动力不足
柬埔寨向联合国发展政策委员会专家组会议提交关于脱离最不发达国家名单的国家意见草案
经济发展动力不足，出口集中于制造业和农产品（主要是未加工的农产品），使柬埔寨容易受到外部冲击。其次，柬埔寨经济以农业和劳动密集型行业为基础，2021年36%的15-64岁人口从事农业，而2022年农业对GDP增长的贡献仅为17%。柬埔寨需要在准备期内通过投资技术和熟练劳动力，以及结构转型、经济多元化和配套基础设施来提高农业部门的生产率。第三，尽管过去十年柬埔寨的教育取得了长足进步，但劳动力的受教育程度以及技术和专业技能仍然较低。因此，柬埔寨需要推动技术和职业教育与培训（TVET）。
认知和系统神经科学中的众包
过去十年，系统和认知神经科学的研究呈指数级增长。系统神经科学专注于神经回路和系统的结构和功能，而认知神经科学则以认知背后的生物过程为中心。这两个学科使用的方法经常重叠（即行为测量）。这两个子学科使用的样本量通常由于所选方法涉及的时间、成本和侵入性以及目标人群的可用性而不足。例如，心理学研究的样本量中位数在 40 到 120 之间变化（Marszalek 等人 2011）。虽然这些数字可能足以检验一些假设，但它们通常动力不足（Button 等人 2013；开放科学合作 2015）。
尝试加入“ABC 策略”!!!!!!!!
目前是什么导致了你的压力？ _____________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________ _ 你过去做过哪些活动有助于缓解压力，或者哪些活动你想参加，但由于时间或动力不足而没有参加？（确定这些活动并将它们纳入你的日程安排。对活动要现实且有针对性。确定哪些事情可以做到符合你的生活需求和时间限制。如果你想多锻炼，但又没有时间，试着在课间、校园里散步十五分钟。） _____________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________ 什么时候比较好？（不要拖延！如果你现在感到压力，那么现在就需要一项活动。如果你在工作、上课或在家，试着在你的办公桌、浴室或沙发上做呼吸练习。专注于你的呼吸，用鼻子深吸一口气，然后用嘴慢慢呼气。） _____________________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________________
TEMPEST V Fw 190D-9
令人悲伤的是，战争加速了技术和机械进步的步伐，二战期间的军事航空尤其如此。1940 年，英国剑鱼式鱼雷轰炸机（一种起源于 20 世纪 30 年代的双翼设计）在对抗德国 U 型潜艇、海军舰艇和船舶的行动中表现出色，但不到五年，到 1944 年夏天，英国皇家空军就部署了流星喷气式战斗机对抗英格兰南部上空的敌方 V1 飞行炸弹。同样，在德国，德国空军继续使用 Hs 123 双翼俯冲轰炸机和对地攻击机，这些飞机首次出现在西班牙内战中，直到 1945 年，此时 Me 262 和 Ar 234 喷气式拦截机、轰炸机和侦察机正在与前线部队一起执行飞行任务。发动机开发在战争初期也经历了前所未有的发展，但同时也面临挑战。1942 年 12 月，英国的 D. Napier & Son 发动机工程公司被英国电气集团收购，在前皇家飞行队 (RFC) 飞行员 Frank Halford 少校的监督下，该公司从 1930 年开始设计和生产了一系列三款“H”型航空发动机，它们的四冲程阀门设计各不相同。该系列以刀刃武器命名，最终于 1937 年问世，推出了 24 缸水冷式 Sabre 发动机，该发动机采用斜齿轮驱动套筒阀，功率为 3,000 马力。到 1941 年，Napier Sabre 已被指定安装到计划中的 Hawker Typhoon 战斗机上，该战斗机旨在取代喷火战斗机和飓风战斗机。然而，该项目早期就存在问题，不可靠性表现为“佩刀”动力不足和“台风”机动性不足。尽管如此，通过事故、时机好坏、运气、竞争不足和持续改进等多种因素，
1. 利用回忆。读完一页后，把目光移开，然后……
1. 使用回忆法。读完一页后，把目光移开，回忆主要思想。尽量少做标记，不要通过回忆标记任何你没有先记在脑子里的东西。试着在去教室的路上，或者在你最初学习的教室以外的另一个房间里回忆主要思想。回忆能力——从内心产生想法——是良好学习的关键指标之一。 2. 测试自己。在所有事情上。随时进行。抽认卡是你的朋友。 3. 把问题分成几个部分。分块就是理解问题解决方案并练习，这样它就能在一瞬间浮现在脑海中。解决问题后，排练一下。确保你能冷静地解决它——每一步。假装它是一首歌，学会在脑海里一遍又一遍地播放它，这样信息就会组合成一个流畅的块，你可以随时调出。 4. 间隔重复。每天分散一点你对任何科目的学习，就像运动员一样。你的大脑就像一块肌肉——它一次只能处理一个科目的有限量的锻炼。 5. 在练习过程中交替使用不同的解题技巧。不要在一次练习中只使用一种解题技巧太长时间——过一段时间后，你只是在模仿你之前解题时所做的事情。混合使用并解决不同类型的问题。这将教会你如何以及何时使用一种技巧。（书籍通常不是这样设置的，所以你需要自己做这件事。）每次作业和测试后，都要检查你的错误，确保你明白为什么会犯这些错误，然后重新制定解决方案。为了最有效地学习，在闪存卡的一面手写（不要打字）一个问题，在另一面写上解决方案。（手写比打字更能建立更强的记忆神经结构）。如果你想将卡片加载到智能手机上的学习应用程序中，你也可以拍摄卡片。随机测试不同类型的问题。另一种方法是随机翻阅你的书，挑选一个问题，看看你是否可以冷静地解决它。6. 休息一下。第一次遇到数学或科学问题时，无法解决问题或弄清概念是很常见的。这就是为什么每天学习一点比一下子学习很多要好得多。当你对数学或科学问题感到沮丧时，休息一下，让你大脑的另一部分可以接管并在后台工作。7. 使用解释性提问和简单的类比。每当你对一个概念感到困惑时，就自言自语，我该如何解释才能让一个十岁的孩子理解它？使用类比真的很有帮助，比如说电流就像水的流动。不要只是思考你的解释——大声说出来或写下来。说和写的额外效果可以让你更深入地编码（即隐藏到神经记忆结构中）你正在学习的内容。8.集中注意力。关掉手机和电脑上所有打扰你的哔哔声和闹钟，然后打开一个二十五分钟的计时器。在这二十五分钟里全神贯注，尽可能勤奋地工作。计时器响起后，给自己一个小小的、有趣的奖励。一天中几次这样的活动可以真正推动你的学习。试着安排时间和地点，让你学习，而不是看电脑或手机——这是你自然而然会做的事情。9. 先吃青蛙。在一天中最早做最难的事情，当你精力充沛的时候。10. 做一个心理对比。想象一下你来自哪里，并将其与你的学习将带你去哪里的梦想进行对比。在你的工作区贴一张图片或文字来提醒你你的梦想。当你发现你的动力不足时，看看它。这项工作将为你和你所爱的人带来回报！
加速药物开发的新“燃料”
人工智能 (AI) 已经改变了医疗保健，从诊断和治疗到医疗服务管理，当然还有制药制造。人工智能在生物制药行业的应用已经在 2020 年产生了近 7 亿美元的全球市场价值，预计到 2025 年将大幅增长至近 30 亿美元，到不远的 2030 年将达到 90 亿美元 [1]。但是，这个被大肆宣传的人工智能概念是什么，以及它如何应用于药物开发领域，需要讨论。虽然没有明确的定义，但从广义上讲，人工智能渴望使机器获得类似人类的能力，例如通过示例学习、适应环境和决策 [2]。它主要涉及“摄取”任何类型的输入数据的算法（生物信号、医学图像和基因序列都在发挥作用），学习识别其中的常见模式，最后主要利用这些知识根据它们的相似性对它们进行聚类（这一领域称为“无监督学习”）或接受识别其类别的训练（所谓的“标签”或“类别”），以便能够对新的数据样本进行分类（这一领域称为“监督学习”）。深入研究人工智能的“内部工作原理”，存在多种方法可以执行这些任务，从更传统的机器学习（ML）到更先进和新颖的深度学习（DL）子领域，包括复杂且计算量大的算法，通常应用于大量数据，以便得出结论并以极高的准确性做出决策。AI 模型从数据中“自行”学习的基本特性，加上其针对特定任务的架构适应性，赋予了它们复杂的功能（推理、知识提取、最优解搜索），使其适用于药物制造的各种程序，从药物发现和开发到临床测试、扩大生产和质量控制 [3]。高效、安全的化合物输送一直是传统药物制造的“致命弱点” [4]。开发新药物的经济和时间成本，其中大多数在测试期间被认定为不合格，给行业带来了严重的“痛苦”，而 AI 可以缓解这种痛苦。然而，药物发现和设计并不是 AI 升级的唯一领域。一种新药的测试从开始到获批可能要花 10 多年的时间 [9]，因此人工智能在加速此类程序方面的关键作用显而易见。通过利用与病理生理机制目标和候选化合物特性相关的大量数字化数据（“组学”和来自相关数据库的数据），以及来自类似化合物临床试验的效率和安全性信息，AI可以巧妙地“混合”这些“大数据”来预测手头药物的特性和相互作用，这一过程通常称为计算机实验[5]。这种先进的计算技术可以升级药物发现和新颖设计的许多关键过程，包括预测3D蛋白质结构，以谷歌的“AlphaFold” [6]为突出例子，识别针对疾病特异性靶标的生物活性配体[7]，以及寻找新物质的有效合成途径[8]。临床试验如此耗时并损害该领域的投资有两个基本原因：患者纳入不理想以及对预期和不良反应的监测不完整。人们已经努力解决这两个问题。IBM 开发了一个系统，该系统利用大量患者的过往病历和临床数据，为详细的患者匹配提出最佳策略，从而避免招募失败、退出风险和设计动力不足 [10]。还有其他方法可以在早期测试阶段准确预测不良反应，从而最大限度地降低进行可能失败的试验的风险 [11]。此外，先进的人工智能计算机视觉在质量控制中发挥着重要作用，为此类技术的应用增加了价值。通过提供大量相关的视觉示例来训练人工智能模型检测有缺陷的产品或批次，人工智能可以在生产线进入市场之前有效地发现生产线中存在的故障 [12]。最后，药品制造的“物流”也是一个可以提高生产效率和可扩展性的领域。人工智能可用于分析生产流程的步骤（材料的生产、储存和运输，以及相关的成本和时间要求），将这些信息与市场需求数据相结合，并为生产计划提出最佳解决方案 [13]。所有这些子域集成都揭示了人工智能在生物制药行业当前的适用性和未来潜力。然而，这并不意味着这些方法可以摆脱与大规模人工智能解决方案相关的典型瓶颈：数据稀疏、硬件不足和缺乏专业知识。除了数据需求之外，先进的技术基础设施也是实现大型企业产生了大量无价的数据，这些数据可能会推动“数据饥渴型”人工智能方法的发展，但它们在很大程度上保持着专有性，并拒绝共享。尽管有鼓励数据开放的积极举措，但相关社区的心态在这方面还远未成熟 [14]。