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蒂斯河谷地方工业战略
i. 如果不解决高二氧化碳排放行业（我们全球重要的行业）的碳排放问题，这些行业将无法在英国保持竞争力和可持续发展； ii. 蒂斯河谷的商业基础相对于人口规模而言还不够发达，而且规模扩大的绩效较弱； iii. 尽管拥有领先的创新和研究机构，并且获得了高额的 Innovate UK 资助，但当地商业基础的研发活动水平仍然很低； iv. 劳动力市场参与度低以及教育和技能水平低下继续影响经济表现；以及 v. 外界对该地区的看法受到我们工业历史的影响，并不反映蒂斯河谷许多地方的生活现实。核心主张 7. 为实现我们对蒂斯河谷经济的宏伟目标，我们制定了一项“核心主张”，重点是通过清洁能源、低碳和氢能实现清洁增长。我们的核心主张也响应了政府到 2040 年建立一个净零工业集群的目标。我们的雄心壮志以蒂斯河谷的广泛和深入的资产为基础，这意味着该地区具有独特的优势，可以试点和展示清洁能源、低碳和氢能对生产力和供应链整合的好处。
人工智能初创公司和打击网上错误/虚假信息的斗争
俄罗斯入侵乌克兰后发生的事件再次显示了网络虚假/造谣的威力。随着网络虚假/造谣的不断增长和蔓延，人们不断尝试解决这个问题。这些措施包括供应方和需求方的修复（包括媒体素养计划、事实核查，以及欧洲的新法规），但这些措施很少能取得规模化。本文研究了一种供应方尝试解决网络虚假/造谣普遍性问题的尝试：使用某种形式的人工智能 (AI) 机器/深度学习进行内容审核、媒体完整性和验证的技术解决方案市场。本文介绍了对 20 家使用人工智能识别网络虚假/造谣的小众公司的采访结果，其中许多公司之前曾在 2019 年的一篇关于人工智能初创公司在打击虚假信息中的作用的论文中接受过调查。这些公司没有公布他们的收入数据，但似乎他们服务的市场比许多企业家最初希望的要小，而且谷歌和 Facebook 并不依赖这些公司来帮助识别网络虚假信息。这些初创公司提供的服务的成本以及希望将事情保留在公司内部并保护其活动不受外界审查的愿望是科技巨头不依赖小型初创公司来帮助筛选网络虚假信息的部分原因。这可能是为什么
通过基于有效几何深度网络的生成对抗网络从脑电信号中实现视觉显著性和图像重建
摘要：了解大脑感知外界输入数据的功能是神经科学的一大目标。神经解码有助于我们模拟大脑活动和视觉刺激之间的联系。通过这种建模可以实现从大脑活动重建图像。最近的研究表明，视觉显著性是图像刺激的重要组成部分，它给大脑活动留下了深刻的印象。本文提出了一个深度模型，通过视觉显著性从脑电图 (EEG) 记录中重建图像刺激。为此，我们训练了基于几何深度网络的生成对抗网络 (GDN-GAN)，将 EEG 信号映射到每个图像对应的视觉显著性图。所提出的 GDN-GAN 的第一部分由切比雪夫图卷积层组成。所提出的网络的 GDN 部分的输入是基于功能连接的 EEG 通道图形表示。 GDN 的输出被施加到所提出的网络的 GAN 部分以重建图像显著性。所提出的 GDN-GAN 使用 Google Colaboratory Pro 平台进行训练。显著性指标验证了所提出的显著性重建网络的可行性和效率。训练后的网络的权重用作初始权重来重建灰度图像刺激。所提出的网络实现了从 EEG 信号进行图像重建。
MHC II类别的不同非专业抗原...
呼吸系统持续暴露于外界，使其容易受到空气中的颗粒和有害病原体（如细菌和病毒）的影响，可以通过呼吸进入。抗原呈递细胞（APC）在对T细胞的抗原并启动适应性免疫细胞的反应时，在先天免疫反应中具有至关重要的功能。专业的APC吞噬外来微生物，并使用MHC分子向T淋巴细胞展示其肽。MHC II在其细胞表面上，并可能呈现与CD4 + T细胞的抗原。此外，各种其他类型的细胞具有相似的功能，也可以通过表达MHC II来充当APC，从而影响肺部疾病的进展，例如肺泡上皮细胞（AEC），内皮细胞（ECS），内皮细胞（EC），成纤维细胞，先天性淋巴样细胞（ILCS），分裂，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，卵形，分裂，分裂，分裂，分裂，分裂层。表达MHC II并存在抗原。非专业APC类型及其提供的额外信号对CD4 + T细胞编程和下游效应器机制有直接影响。在这里，我们总结了有关MHC II在不同肺部疾病中非专业APC的表达的现有研究及其对CD4 + T分化类型和疾病结果的影响，以进一步阐明MHC II在不同非专业APC中的作用
金属有机骨架的灵活性增强了气体分离并实现了量子筛选
摘要：柔性金属有机骨架 (MOF) 在外界刺激下会发生可逆的结构转变。某些 MOF 的一个有趣特性是它们能够响应特定客体而弯曲，从而实现选择性分离。在这里，我们介绍了 MUF-15-OMe ([Co 6 (μ 3 -OH) 2 (ipa-OMe) 5 (H 2 O) 4 ])，它是 MUF-15 的一种变体，由通过 5-甲氧基间苯二甲酸酯 (ipa-OMe) 配体连接的六核钴 (II) 簇组成。MUF-15 本身具有间苯二甲酸酯连接基，在吸收常见气体时不灵活。另一方面，MUF-15-OMe 在压力低于 1 bar 时会弯曲 CO 2 和 C2 烃类等气体，这由其气体吸附等温线中的不同步骤揭示。计算分析表明，潜在机制涉及骨架连接体中羧基之一的部分分离。通过在多元骨架中用间苯二甲酸酯配体替换部分 ipa-OMe，可以调节诱导骨架动力学所需的气压。MUF-15-OMe 的弯曲为吸附特定的额外气体分子打开了空间。这增强了 CO 2 和 N 2 的分离，并使得通过量子筛分能够区分 H 2 和 D 2。通过清楚地说明灵活性如何区分气体混合物，这项研究为使用动态 MOF 进行具有挑战性的分离奠定了基础。
Wazarkar, Seema；Patil, shruti；Kumar, Satish，“利用人工智能进行时尚分析的文献计量调查”（2020 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。4462。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/4462
摘要 在 21 世纪，服装时尚已成为每个人不可或缺的一部分，因为它被认为是向外界表达个性的一种方式。目前，传统的时尚商业模式正在经历范式转变，从基于经验的商业战略实施转变为数据驱动的智能商业即兴。人工智能充当催化剂，实现数据智能融入时尚行业，旨在促进供应链管理、趋势分析、时尚推荐、销售预测、数字化购物体验等所有业务领域。“时尚人工智能”领域仍在研究进展中，因为时尚数据是一个多方面的实体，可以以图像、视频、文本和数值等任何形式提供。因此，它成为一个具有挑战性的研究领域。缺乏一项共同的研究，可以提供对研究工作和方向的鸟瞰图。在本文中，作者基于 Scopus 数据库对基于人工智能的时尚分析领域进行了文献计量调查。该研究检索了 1975 年至 2020 年发表的 581 篇 Scopus 研究论文，并进行了分析，以找出关键见解，例如出版量、合著者网络、引文分析和人口统计研究分布。研究表明，会议上的概念命题和期刊上发表的一些论文做出了重大贡献。然而，在利用人工智能技术改善时尚产业的方向上，还有大量的研究工作。
圣伊西多尔教堂
她的忠诚 安娜·玛丽（这是德兰嬷嬷小时候的名字）刚满十三岁，上帝就把她亲爱的母亲召唤到自己身边。她一直是她母亲的甜蜜安慰，尤其是在她母亲奄奄一息的最后几个小时里，她更是她天堂般的慰藉，从未离开过她身边。整个沉闷的夜晚，安娜·玛丽守在母亲身边祈祷，她唯一的愿望就是把她所能给的一切都给即将离开她的母亲，而她最爱的母亲。因此，我们看到，即使在少女时代，圣洁的德兰嬷嬷也忘我而忠诚地坚持着。难怪在晚年，她似乎很容易就放弃了本该属于自己的睡眠和休息。当工作或慈善事业使她无法在适当的时间吃饭时，她会完全不吃饭，以免给她的修女们增加额外的工作。在她亲爱的母亲去世后，安娜·玛丽不想让外界帮助她处理那些必须做的事情，因为在她挚爱的母亲的遗体永远被埋葬之前，这些是她能做的最起码的事情。她亲自全权负责葬礼安排；照顾好一切，以远超她年龄的远见和勇气面对局面。然而，她可以像利雪圣母、圣婴耶稣圣女德肋撒一样说得好，从一开始，她的道路就布满荆棘，而不是玫瑰。从此，困难接踵而至；然而，此时她已经掌握了完全依赖上帝的艺术，因此没有障碍对她来说太过困难。她面对所有障碍，以她天生的适应能力掌控每一种情况。
一篇关于恶性肿瘤的评论文章
什么是癌症？ 它由正常细胞转化为肿瘤（癌症）细胞，经过多阶段从癌前病变发展为恶性肿瘤。 这些变化是人体遗传因素与三类外界因素相互作用的结果，包括： 物理致癌物，如紫外线和电离辐射； 化学致癌物，如石棉（不可燃）、烟草烟雾成分、酒精、黄曲霉毒素和砷 生物致癌物，如某些病毒、细菌或寄生虫感染。 肿瘤的发病率随着年龄的增长而急剧上升，很可能是因为某些癌症的风险随着年龄的增长而增加。 总体风险的积累与细胞修复机制随着年龄增长而变得不那么有效的趋势相结合。世卫组织的回应：2017 年，世界卫生大会通过了《综合方针背景下的癌症预防与控制革命》，敦促各国政府和世卫组织加快行动，实现《2013-2020 年预防和控制非传染性疾病全球行动计划》和《2030 年联合国可持续发展议程》中规定的减少癌症过早死亡的目标。世卫组织和国际癌症研究机构与国际原子能机构等其他联合国组织及其合作伙伴合作，以： 加大对癌症预防和控制的政治承诺； 协调和开展人类癌症及其致癌机制研究； 监测癌症负担（作为全球癌症登记倡议工作的一部分）； 确定“最佳方案”和其他具有成本效益的癌症预防和控制优先策略；
制造极强润湿性表面，用于在较宽的温度范围内控制液滴操作
摘要 宽温度范围内液滴可控操控在微电子散热、喷墨打印、高温微流控系统等领域有着广阔的应用前景。然而，利用工业上常用的方法构建可控液滴操控平台仍然是一个巨大的挑战。流行的液滴控制方法高度依赖于外界能量输入，对液滴运动行为和操控环境（如距离、速度、方向和宽温度范围）的可控性相对较差。本文报道了一种简便易行、工业适用的制备Al超疏水（S-phobic）表面的方法，该表面能够在宽温度范围内控制液滴的弹跳、蒸发和传输。并进行了系统的机理研究。采用电化学掩模刻蚀和微铣削复合工艺在Al基底上制备了极润湿性表面。为了研究蒸发过程和热耦合特性，进行了宽温度范围内液滴的受控蒸发和受控弹跳。基于液滴在极端润湿性表面的蒸发调控和弹跳机理，利用拉普拉斯压力梯度和温度梯度，实现了在较宽温度范围内合流、分流、抗重力输运的液滴受控输运，为新型药物候选物、水收集等一系列应用提供了潜在的平台。
在 ALS 患者中使用 K 均值聚类方法
不同神经系统疾病引起的脑部异常状况影响着全世界的许多人。这些异常情况之一是肌萎缩侧索硬化症 (ALS)。 ALS 是一种俗称运动神经元病的疾病，它因脑干区域运动神经细胞受损而导致进行性身体障碍。大脑感知外界刺激，通过注意机制从大量的感知刺激中选取相关的刺激。注意力是当各种类型的信息、情绪和思想等活动集中在一个区域并由大脑在所需的时间内选择相关刺激时发生的认知过程。脑电图（EEG）在测量和分析大脑注意力机制中发生的此类活动方面具有重要地位。注意力分析的最新研究集中在事件相关电位 (ERP) 信号上。 EIP 信号是小幅度信号，其中包含 P100、N200、P300 和 N400 等在 EEG 信号中不太明显的成分。因此，为了获得 EIP 信号，必须重复目标刺激并多次进行 EEG 记录。 EEP 信号是通过对记录的目标刺激的 EEG 信号进行平均而获得的。研究的目的是从 ALS 患者和健康个体的 ERP 信号中获取一些特征，并使用 k-均值聚类方法检查对视觉刺激的注意力的分析。使用K均值聚类法进行分析的结果显示，数据被分为2个聚类，计算出最高成功率为77.78%。