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World File Search System启用
引用：Abhijit Khadatkar。 “机器人技术，人工智能和启用物联网的技术可以改变开发Nati
引用：Abhijit Khadatkar。“机器人技术，人工智能和启用物联网的技术可以改变发展中国家的农业情景”。Acta Scientific Agriculture 9.3（2025）：01-02。
通过遗传洞察力启用个性化治疗，以进行更安全，更有效的护理
•在治疗性药物监测中患有明显发现的患者•需要服用具有已知遗传确定毒性症状的药物（例如，化学疗法）的患者•即将接受计划治疗的患者，该药物将使用药物摘要进行治疗前的遗传测试，这些患者在治疗前强烈建议使用遗传性治疗的患者•必须经过长期治疗治疗（已知的治疗治疗）（尤其是 - - - - - - - - - - 艾德（Add）。遭受ADR或治疗耐药性的患者不是由于药物/食物相互作用，过敏等。
NASA开放科学数据存储库（OSDR）启用具有灵感4和模型有机体数据，标准，管道和Visua的空间生物医学研究
开放的科学数据存储库（OSDR）使从实验和任务中访问与空间相关的数据，这些数据研究了陆地对太空飞行的生物学反应。
启用非侵入性筛查的AI范式
每天的执行摘要，国土安全部（DHS）人员在陆基入境港口，海上港口，机场，联邦设施和总统活动中进行高批量筛查任务。在这些地点，需要筛选商用货物，乘用车和违禁品的个人物品，例如麻醉品，武器，威胁材料和设备以及其他非法商品。对于边境控制，这代表着陆地边界的1200万个海事集装箱，海港的1200万个集装箱，通过铁路的270万个集装箱和1亿乘客每年。用于运输安全性，这代表每天超过550万张筛选。，对于联邦设施，这代表了9000个联邦设施的员工和访客的筛查。为此，即使对于一组最高风险的问题，DHS都在很大程度上依赖传统的感应技术，例如在多个能量带，计算机断层扫描（CT）运行的X射线门户和痕量化学感测来检测违禁品，而无需执行彻底的彻底大密集的手动检查。今天，各种形式的人工智能（AI）通常可以通过更好地利用传感器和检测器的数据流的方法来增强现有范式。以这种形式，在许多情况下，AI是一种后端设备，可帮助管理给定图像的全部内容。我们可以考虑使用更丰富的基础模型1的使用，而不是根据已测量的图像中的内容询问图像中的内容，而是要考虑使用更丰富的基础模型1，并问：“您应该测量什么”。但是，新兴技术的领域，再加上AI的进步，正在创造新的机会，从根本上重新考虑这些方法，在某些方面将它们转向外，并因此重新考虑了基于历史方法的风险模型。重新思考我们的方法可以为DHS如何以提高准确性，更高的吞吐量和通过这些检查站的流量来执行筛查任务的重要进展。我们今天可以检测到的图像的进步与AI启用的数据，成像，可视化和表征紧密相关，并且必须将其视为不可分割的连接。在今天的成像范式中，根本不使用大部分数据。AI通过从根本上重新定义数据的处理，分析和利用方式来实现新的思考旧问题。传统上，放射学领域的工作流都依赖于将大量的原始传感器数据压缩到重建的图像中，以进行人类解释，该过程不可避免地引入了数据丢失和不确定性，即使在当今使用的狭窄方式中。数据之后是处理和过滤的，以创建适合人类观看的蒸馏，而不是在其更丰富，更丰富的环境中使用。通过绕过或增强传统的工作流程过程，AI可以直接从原始传感器数据中提取细微的特征 - 在转换为视觉格式中可能会丢失或遮盖的功能。这些创新不仅挑战了根深蒂固的工作流程，而且还强调了AI如何将感知的局限性变成机会。本报告继续进行了一系列论文，我们探讨了AI，基础模型，对抗性AI，数字内容伪造以及对DHS任务的影响。它反映了与私营部门，学者和DHS运营组件的讨论，以及我们在2024年6月27日与马萨诸塞州理工学院林肯实验室（MIT LL）在“ AI-AI-Nopable Paradigms”范围内与马萨诸塞州理工学院实验室（MIT LL）进行了更深入的研究。2,3在本报告中，我们在抽象层面上回顾了非侵入性安全筛查的技术基础，引入了非侵入性筛选
可冻干的LNP疫苗启用刺激性
癌症免疫疗法代表了一种创新的方法，该方法利用自体免疫系统杀死癌细胞[1]。一系列的免疫治疗技术已纳入临床环境，包括免疫检查点阻滞（ICB），养子T细胞转移，溶血性病毒疗法和治疗疫苗[2，3]。这些策略已改变了常规癌症治疗，并为患有晚期恶性肿瘤的患者提供了新的希望。最近，食品药品监督管理局（FDA）已批准不断扩大的ICBT。然而，在“免疫学上冷肿瘤”中，免疫细胞的渗透缺乏限制了ICBT在一部分患者中的疗效[4，5]。因此，迫切需要将来的临床研究探索更有效的组合治疗方法，特别着重于增强免疫性冷肿瘤对免疫治疗药的反应性。
材料 - intrinsic NIR-荧光启用图像 -
pepidaglycan收集蛋白1赋予胰腺癌干细胞上的免疫回避特性。 div>肠道，73（9）：1489-1508。 div>doi：https：//doi.org/10.1136/gutjnl-2023-330995
启用人工智能供应链管理
摘要：本文更深入地研究了人工智能（AI）支持供应链管理（SCM）的潜力，这是一项开创性的技术，能够彻底改变供应链运营并在可能性的新时代。在当今的动态业务格局中，敏捷性和效率至关重要，AI在重新定义供应链的运作方式中起着关键作用。旅程是从对AI的基本概念及其在SCM中的多种应用进行深入探索开始的，从需求预测到库存优化，阐明了其在供应链各个方面的适应性。此外，本文阐明了AI给SCM从业人员带来的无数好处。这些优势包括通过实时数据分析，通过预测性维护和优化路由来降低成本以及因需求预测和个性化服务提供的提高客户体验，从而提高了运营效率。但是，确认AI在SCM中的变革力量，我们还必须承认其实施中的障碍。本文强调了组织在将AI集成到其SCM流程中的重大挑战，包括数据质量问题以及有关隐私和安全性的担忧到对特定领域的人类专业知识的需求。为有效地解决这些障碍，本文提出了一个全面的框架。总而言之，本文为AI驱动的SCM在不断发展的商业格局中提出的机遇和挑战提供了宝贵的见解。该框架涵盖了一项整体策略，该战略将AI计划与组织目标，治理和道德考虑相一致，以确保负责任的AI部署，以及一个明确的路线图，以指导从开始到完全集成到完全集成的实施旅程。通过提供实用建议，它使组织能够成功地利用AI在其供应链运营中的潜力所需的知识和工具，最终为增强未来的竞争力和可持续性铺平了道路。
启用6G的无人机的自适应轨迹优化，整合边境监视的多访问边缘计算
联系主要主管：Husnain.sherazi@newcastle.ac.uk第二主管：rehmat.ullah@newcastle.ac.uk研究项目背景边境安全是一个关键的全球关注，需要创新的技术解决方案，以确保有效的监测和威胁缓解。具有高级传感器和通信功能的无人机已成为边境监视中的宝贵资产，提供实时监控和快速响应功能。6G通信技术的出现，其特征是超低潜伏期，高带宽和稳健的连接性，再加上多访问边缘计算（MEC）基础架构，为增强基于无人机监视系统的功能提供了变革的机会。该项目提出了6G启用的无人机和MEC基础架构的集成，以实现自适应轨迹优化，以确保智能，高效和可靠的边界监视。AIM/目标该项目旨在通过将6G通信技术与支持MEC的无人机整合到尖端监视系统，重点介绍自适应轨迹优化，以提高情境意识，响应性，资源效率和资源效率。关键目标：