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机器人技术在数学教育中的整合
摘要在数学教育中机器人技术的整合至关重要，这是由于需要创新的教学方法吸引学生并增强其数学学习经验的需求。这篇系统的文献综述使用Prisma方法论精心研究了经验研究，从而确定了Scopus和Web of Science（WOS）数据库中的57篇相关论文。在严格的选择标准之后，选择了13项研究进行全面分析。的发现突出了机器人技术对学生数学水平和态度的变革性影响。值得注意的是，机器人的集成导致了理解，解决问题的技能和对数学的整体兴趣的提高。但是，诸如概念理解困难和资源约束之类的挑战仍然存在。本评论强调了为解决这些挑战并利用机器人技术在数学教育中的潜力而进行协同努力的必要性。拥抱创新的教学方法和利用技术进步可以创造沉浸式学习环境。需要进一步的研究来探索特定的数学子域和多种教育环境。总而言之，这种综合强调了机器人技术在数学教育中的重要性，并为教育者和政策制定者提供了实用的见解。通过克服挑战并深入研究有针对性的研究领域，Robotics集成有望丰富数学教育并为学生做好数字时代的准备。关键字：机器人技术，数学教育，经验，STEM教育
呼吁利用健康平等镜头加速人类神经科学研究
在人类神经科学中倾向于研究健康不平等的研究，作为个体水平的生物学因素。实际上，健康不平等很大程度上是由于结构上的深层结构因素。结构性不平等是指与与之共存的其他社会群体相比，一个社会群体的系统性劣势。一词涵盖了政策，法律，治理和文化，与种族，种族，性别或性别认同，阶级，性取向以及其他领域有关。这些结构性不平等包括但不限于社会隔离，殖民主义的代际影响以及随之而来的权力和特权分配。在神经科学的子场（即文化神经科学）的子场中，解决不平等的原则越来越普遍。文化神经科学表达了研究参与者周围的生物学与环境背景因素之间的双向关系。但是，这些原理的运作可能对大多数人类神经科学的溢出作用可能没有预期的影响：这种限制是本文的总体重点。在这里，我们提供了我们的观点，即在所有人类神经科学子学科中都缺少这些原则，以加速我们对人脑的理解。此外，我们还提供了实现人类神经科学研究公平的健康公平镜头的两个关键原则的概述：健康框架的社会决定因素（SDOH）框架以及如何使用反事实思维与混杂者打交道。我们认为，这些原则应在未来的人类神经科学研究中优先考虑，而这样做是进一步了解与人脑相互交织的情境背景的途径，从而改善了人类神经科学研究的严格和包容性。
使用人工智能的工业自动化
摘要：制药和消费者医疗保健行业受到人工智能和机器学习的极大影响。一个名为人工智能的计算机科学子场能够分析复杂的医学数据。人工智能（AI）的目标是创建智能建模，从而促进知识的想象，解决问题和决策。AI在药房的许多领域越来越重要，包括药物递送，过程优化，测试和药代动力学/药物学（PK/PD）研究的增长。本综述着重于AI在包括药物开发和发现在内的各种药物领域中的重要应用，正在进行许多研究，以增强目前可用的AI技术，以提高药房专业的效率。人工智能和系统掌握近年来已经大幅度热潮。它减少了人类在非凡生活中晋升所需的努力。已经检查了许多药物发现实施，证明了该技术在定量结构 - 特性关系（QSPR）和定量结构 - 活性关系（QSAR）中的有效性。此外，它们还在临床试验中，以生成和解释从患者信息中收集的数据。由于研发费用上升和生产力下降，制药行业目前在维护其药物开发计划方面遇到困难。关键字：医疗保健行业除了帮助实验设计外，机器学习算法还可以预测潜在药物的毒性和药代动力学。通过实现铅化合物的优先级和优化，这种能力减少了对广泛且昂贵的动物测试的需求。检查实际患者数据的人工智能（AI）算法可以支持个性化的医学策略，改善患者的依从性和治疗结果。
社论：大型脑建模的神经信息学
当代神经科学研究的主要重点是大型脑网络中连通性和活动动态的映射和建模。随着神经数据的分辨率，覆盖范围和可用性的增加，神经信息学技术在这项科学企业中起着越来越重要的作用。大型大脑建模是计算神经科学的方法论固定的子字段，它的重点是在粗粒（中宏/宏）空间尺度上对整个脑活动的模拟，或者在（微元素）空间尺度和高级别的详细尺度和高级详细质量范围的精选神经子系统中的活性。大型大脑建模中采用的神经信息学工具以软件基础架构，数据库资源以及促进这些核心研究目标的数学和算法技术的实际实施形式出现。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息和建筑解决方案本身具有研究人员的一般方法论，但其次经常与主要神经科学研究问题进行交流。因此，编辑团队认为，在计算神经科学研究主题中的神经信息和前沿的联合前沿，是一个强调该领域令人兴奋的最新发展的场所，并展示了广泛的创新工作。它包含11本原始研究文章的集合，描述了大型大脑建模的神经信息学的新进步。这些范围跨越了各种计算方法和神经科学应用，从细胞和微电路动力学到宏观尺度的神经解剖学和神经影像学。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信该集合中对本文的计算方法的共同关注还带来了重要的额外好处，以促进对话，暴露和交叉授粉，跨神经科学子范围。
社论：大规模大脑建模的神经信息学
当代神经科学研究的一个主要焦点是绘制和建模大规模脑网络中的连接和活动动态。随着神经数据的分辨率、覆盖范围和可用性的快速增加，神经信息学技术在这一科学事业中发挥着越来越重要的作用。大规模脑建模是计算神经科学中方法论定义的子领域，其重点是模拟粗粒度（中观/宏观）空间尺度上的整个脑活动，或细粒度（微观）空间尺度和高细节水平上的选定神经子系统中的活动。大规模脑建模中使用的神经信息学工具以软件基础设施、数据库资源和数学和算法技术的实际实现的形式出现，这些技术有助于实现这些核心研究目标。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息学和架构解决方案本身对研究人员来说具有一般的方法学兴趣，但通常次于主要的神经科学研究问题。因此，编辑团队设想将《神经信息学前沿》和《计算神经科学前沿》联合研究主题作为一个平台，重点介绍该领域令人兴奋的最新发展，并展示正在进行的广泛创新工作。它收录了 11 篇原创研究文章，描述了大规模大脑建模神经信息学的新进展。这些文章涵盖了从细胞和微电路动力学到宏观神经解剖学和神经成像等各种计算方法和神经科学应用。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信，本合集中各篇文章对计算方法的共同关注带来了重要的额外好处——促进神经科学子领域之间的对话、交流和交叉融合。
法医微生物学的未来
法医科学是一个广泛而不断发展的主题，旨在使用最尖端的方法来解决法律问题[1]。有许多法医科学子场。仅举几例，大多数人都知道弹道疗法，毒理学，DNA分析和指纹比较。法医微生物学是法医科学的相对较新的领域[2]。在2001年，炭疽芽孢杆菌对美国邮政系统的攻击导致了对法医微生物学的首次广泛认可。细菌和真菌与特定物种配对的细菌和真菌培养物是早期有关该受试者的唯一法医微生物学程序。在过去几年中，法医专家开始研究使用微生物组继承的生存能力来推断后验尸间隔，因为微生物在后验证后分解中起着作用，并具有遵循可预测模式的继承[3]。事后改变，确定死亡原因，测量验证后间隔和痕量证据分析是一些对医疗和刑事调查重要的微生物学领域。研究人员现在可以探索具有前所未有的分辨率和跨学科环境的微生物群落，因为对于测序技术的最新进步[4]。在处理方面，法医微生物学研究与其他法医研究非常相似。他们涉及审查犯罪现场，监护程序链，收集，处理和运输证据，其分析，解释以及在法庭上的介绍。除了收集和检查常规法医证据外，法医研究还将努力识别因果剂及其病因，通常以类似于流行病学研究的方式。但是，归因需要更高的表征[5]。对法医微生物学研究的兴趣增加是最近微生物学进步的结果。在其中一些研究中，非人类动物替代物被用作模型，而在其他情况下则使用了捐赠的人尸体。其中一些研究集中在人类遗体的分解微生物生态上。分解研究对取证具有潜在的重要性，但是两种方法都有优势和缺点[6]。
Manfred P. Stapff，医学博士，博士学位
+1 917 242 7849 2025年1月16日Dockets Management，（HFA-305）食品和药物管理局5630 Fishers Lane，1061 RM 1061 Rockville，MD 20852关于DiCKET编号：FDA-2024-D-D-4689为行业和其他有兴趣的人提供人工学子的指导范围的案卷编号：FDA-2024-D-4689，为人类的制作范围制定了一月份的制作， 2025年人工智能）尊敬的专员卡利夫博士，亲爱的码头管理人员。作为大型组织和启动环境中的现实世界科学和临床研究的熟练和经验丰富的专家，并具有作为执业医师的经验，我很高兴有机会评论新发布的指导文件草案“考虑使用人工智能来支持人工智能支持药物和生物学产品的监管决策”，这是对04/04/07/07/2025的公众评论的公开评论。关于我自己：我在不受公司或机构影响的情况下作为独立咨询研究人员提供评论。这确保了我远离任何商业利益或商业冲突的独立性，因此我可以完全代表患者和科学/医学界的利益。我在25年以上在学术界，制药行业和高级主管担任医师的职业生涯25年以上，在实际数据，药物开发和临床试验中积累了丰富的经验。我将我的简历和出版物列表附加为参考（请参阅附录A和B）。我最近的著作《现实世界证据》目前正在发布。我提供与FDA合作并在最终确定此指南时作为资源。我对指导草案的评论：最终确定的指南草案将代表食品药品监督管理局（FDA）关于该主题的当前思想，并且不会具有约束力。但是，FDA代表了极为高的科学权威，该指南中列出的任何内容都将被认真对待，反之亦然，即任何未提及的内容都可能被认为是不必要的。在建立AI模型的信誉（验证）的范围内至关重要。
医疗保健预测范围审查的见解
背景：未来研究是一门跨学科领域，专注于探索和制定替代性的未来，其历史发展和当代实例表明，使用未来方法在塑造医疗保健领域的重要性日益增加。尽管这些方法种类繁多，但迄今为止，在医学界使用它们的努力有限。目标：我们对未来方法的应用进行了迄今为止的首次范围界定审查，并发表了医疗保健领域的前瞻性项目。方法：通过使用 PRISMA-ScR（系统评价和荟萃分析扩展范围界定审查的首选报告项目）方法，我们确定了 59 项研究，随后将其分为以下 5 个不同的主题：国家战略（n=19）、战略医疗保健前瞻性（n=15）、医疗保健政策和劳动力动态（n=6）、大流行防范和应对（n=7）和专门的医疗领域（n=12）。结果：我们的范围审查显示，未来方法和预见的应用已在广泛领域得到成功展示，包括国家战略、政策制定、全球威胁防范和技术进步。我们的审查结果表明，在医学和医疗保健领域已经使用了总共 8 种未来方法，而可用的未来方法有 50 多种。这可能强调了该领域尚未开发的观点。此外，由于缺乏在医疗保健领域运用预见和未来技术的结构化方法和原则，因此有必要在医疗保健、医学和生命科学的广泛领域内创建医学未来研究作为单独的科学子领域。该子领域将侧重于新兴技术趋势的分析、政策影响的评估以及对潜在挑战的主动预测和缓解。结论：未来研究可以通过解决促进民主参与、促进跨学科对话和塑造替代未来方面的关键缺陷来显著增强医学科学。为了进一步促进医学未来研究新研究社区的发展，建议创办一本专门的科学期刊。此外，任命专门的未来学家参与决策和国家战略，并将未来方法纳入医学课程，可能会大有裨益。
南非耐药结核病成人患者的利奈唑胺群体药代动力学
摘要 利奈唑胺广泛用于治疗耐药结核病 (DR-TB)，但治疗指数较窄。为了指导剂量优化，我们旨在描述南非 DR-TB 患者的利奈唑胺群体药代动力学特征，并探索包括 HIV 合并感染在内的协变量对药物暴露的影响。数据来自一项随机对照试验和一项观察性队列研究中的药代动力学子研究，这两项研究均招募了患有耐药性肺结核的成年人。参与者接受了密集和稀疏血浆采样。我们使用非线性混合效应模型分析了利奈唑胺浓度数据，并进行模拟以估计推定的疗效和毒性目标的实现情况。共有 124 名参与者提供了 444 份血浆样本；116 名参与者的标准日剂量为 600 毫克，而 19 名参与者因不良事件将剂量减至 300 毫克。 61 名参与者为女性，71 名 HIV 阳性，平均体重为 56 公斤（四分位距 [IQR]，50 至 63）。在最终模型中，清除率和中心容积的典型值分别为 3.57 升/小时和 40.2 升。HIV 合并感染对利奈唑胺暴露没有显著影响。模拟显示，600 mg 剂量达到疗效目标（在 0.5 mg/L 的 MIC 水平下，游离、未结合药物部分的浓度-时间曲线下面积 [ f AU C 0 24 h = 最低抑菌浓度 ½ MIC . 119）的概率为 96%，但超过安全目标（谷值 h 24 h . 2mg = 升Þ）的概率为 56%。300 mg 剂量未达到足够的疗效暴露。我们的模型描述了南非 DR-TB 患者的利奈唑胺群体药代动力学，并支持在安全监测下每天服用 600 mg 剂量。
通用可编程光子芯片
摘要 - 光子芯片正在变得越来越可编程，并使用电子和软件重新配置了连接性。这种进化是由人工智能和量子计算应用所推动的。我们将讨论可以在更多样化的应用中部署的更多通用目的电路，类似于通用可编程电子产品。光子是世界上最喜欢的数据载体，形式是光学链接。，但越来越多的我们看到，光子信息是在芯片表面上处理的，而不仅仅是用于数据传输，还用于处理。虽然光子集成电路（PIC）大多限于非常特定的功能（例如收发器）该技术正在缓慢地发现其进入不同的应用空间。这是通过多种材料系统（例如IIII-V半导体，硅或氮化硅）中快速成熟的PIC技术平台支持的。用类似的半导体技术与电子芯片制造，这些PIC平台在芯片上支持100s或1000秒的光学构建块的密集整合。当这些构建块包含电气可调节元件时，可以主动操纵芯片的行为。结果，静态光子积分电路逐渐变得更加可调，在运行时可以调整性能或功能。当然，这需要将光子电路与电子驱动器电路集成。在过去的5年中，光子芯片上可调元素的广泛可用性导致了所谓的“可编程”光子电路。在可编程的图片中，光的路径没有预先确定。相反，该电路由连接的波导网的网格与2×2的光学门组成，由2×2耦合器组成（芯片上等效于2×2光学梁的芯片）和相位变速器（或相位变速器（或等效的光学子电路））。此类波导网格在图中绘制1。通过调整门的耦合系数，可以将光线分布在芯片上的不同波导路径上，并且随着相位变速，可以控制这些不同路径之间的干扰。结果是可以在运行时由用户控制的大量多路干涉仪。我们可以识别两个主要类别可编程的Wave-Uide网格，如图1 [1]。在仅向前的距离隔离光线，从一组输入端口到一组输出端口的一个方向传播。光学门控制