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新材料助力扩大体积3D打印
此前，研究人员使用丙烯酸树脂，通过 CAL 工艺生产出易碎易碎的物体。然而，通过精心平衡三种不同类型的分子而产生的新树脂化学性质更加灵活，为研究人员提供了灵活的设计空间和更广泛的机械性能。利用硫醇-烯树脂，研究人员能够使用 LLNL 的定制 VAM 打印机制造出坚韧、坚固、可拉伸且柔韧的物体。这项研究最近发表在《先进材料》杂志上，并在《自然》杂志上重点报道。
使用人工智能检测学生在大体解剖学反思中的情绪和情感
评估。家庭医学。1994；26：278-82。7. Mann K、Gordon J、MacLeod A。卫生职业教育中的反思和反思性实践：系统评价。高级健康科学教育理论实践。2009；14：595-621。8. Wald HS、Reis SP、Monroe AD、Borkan JM。《失去我的老病人》：互动式反思性写作以支持医学生的成年礼。医学教学。2010；32：e178-84。9. Sandars J。反思在医学教育中的运用：AMEE 指南第 44 号。医学教学。2009；31：685-95。10. Lie D、Shapiro J、Cohn F、Najm W。反思性实践丰富了实习学生的跨文化体验。 J Gen Intern Med 。2010；25：S119-25。11. Mamede S、Schmidt HG、Penaforte JC。反思性实践对医学诊断准确性的影响。医学教育。2008；42：48-75。12. DasGupta S、Charon R。个人疾病叙述：使用反思性写作来教授同理心。Acad Med 。2004；79：351-6。13. Sargeant JM、Mann KV、Vander Vleuten CP、Metsemakers JF。反思：接收和使用评估反馈之间的联系。高级健康科学教育理论实践。2009；14：399-410。14. Rabow MW、McPhee SJ。行医治病：培养良好的
人工智能有何新进展 — — 大体上保持不变还是通用人工智能取得突破？
2023 年全年，人工智能领域继续引起公众的极大兴趣，谷歌在年底向开发者和企业客户推出了新的大型语言模型 (LLM) Gemini，并因其在处理图像、视频和音频方面令人印象深刻的多模态性能而成为头条新闻。尽管谷歌后来承认了广为流传的批评，即宣传视频是“捏造或修改的”，但发布会还是引起了不小的轰动 (Edwards 2023)。视频中的演示 (2024) 似乎展示了 Gemini 在视觉数据中识别对象和关系，挑战用户进行有趣的游戏，同时解决自我即兴的场景。与此同时，公共部门广受欢迎的图像生成模型在全年仍然享受着快速增长，新的令人印象深刻的版本，如 DALL·E 3 和 Midjourney v.6 向公众发布。这两种模型都比以前的版本好得多，并且都继续以新的功能和变化令人眼花缭乱和兴奋。与此同时，Open AI 发布了 Sora 的测试版，这是一款备受吹捧但效果相当平淡的视频生成器。据 Open AI 称，如今，Sora 已提供给红队成员，以评估关键区域的危害或风险，并授予一些视觉艺术家、设计师和电影制作人的访问权限，以获得有关如何改进模型以最有效地帮助创意专业人士的反馈。2023 年对于人工智能开发者来说是多产的一年，公众不仅非常乐意尝试这些系统，而且还积极将其功能融入到他们的工作和创意生活中。人工智能领域为用户提供了大量机会，让他们可以注册一系列诱人的平台——无论是付费还是免费。
涂有层状双氢氧化物的仿生酵母壳疫苗可诱导针对肿瘤的强大体液和细胞免疫反应
疫苗接种是预防或对抗肿瘤以及其他疾病最有效且最具成本效益的方法之一。1,2 有效的肿瘤疫苗应在佐剂的帮助下诱导广泛的体液反应和细胞免疫反应，包括 CD8 + 细胞毒性 T 细胞 (CTL)、CD4 + Th1 或 Th17 细胞反应。3 – 5 然而，最常用的佐剂铝盐（明矾）通常只能引发强烈的抗体反应，且以 Th2 为偏向，6 并且很少有获准用于人体给药的佐剂能够产生足够的细胞免疫反应。7 能够增强体液和细胞免疫反应的新策略仍然是治疗性肿瘤疫苗开发的重点。作为 FDA 批准的公认安全 (GRAS) 颗粒系统，酵母壳壁（β-葡聚糖颗粒）是
标题：工业中大体积计量的动态应用...
传统的自动化生产系统具有有限的计量可追溯性，难以满足工业 4.0 和未来工厂 (FoF) 对可重构制造方法的需求。解决此问题的一种方法是从僵化的自动化方案转换为基于灵活装配/制造范例并与智能规划/协调算法相链接的信息物理方案，从而有效地提供自我自动化。大容量计量 (LVM) 仪器使测量数据能够为虚拟工厂和虚拟机模型提供数字化接口，通过提供基于计量的虚拟参考框架（“度量”）将现实世界与 AI 联系起来。先前的研究（例如 EMPIR 项目 17IND03 LaVA，以及 17IND14 Met4FoF 和 EMRP 项目 LUMINAR）推动了 LVM 的重大进展。然而，具有严重视线约束和可重构性的极其恶劣和多变的工业环境（例如 AGV、机器人）仍然带来了重大挑战，例如来自 LVM 工具的低延迟、低不确定性和高数据速率的动态 3D 参考信息。物联网技术的同步进步要求将其集成和潜在优势纳入任何依赖复杂计算的研究领域。
应对大体积计量中的热膨胀
考虑到这些影响及其对我们理解被测物体的影响，本指南旨在概述一种可以开始补偿这些影响的方法。最近的研究关注的是所谓的混合计量方法。一般而言，这里提供的方法是持续监测测量体积周围的温度。在计算机模拟中使用这些测量温度，可以预测物体在这些负载下可能受到的点位移影响。然后可以将得到的模拟位移添加到测量坐标中，以产生更接近理想计量环境中测量结果的测量结果（如果有这样的环境）。