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通过战略资金增强生物医学研究
DOI 10.61770/NBEJMS.2025.v03.i01.012 Enhancing Biomedical Research Through Strategic Funding: A Comprehensive Review Raju Vaishya, 1, * Abhishek Vaish 2 and Marius M. Scarlat 3 1 Senior Consultant Orthopaedic Surgeon, Indraprastha Apollo Hospitals, Sarita Vihar, New Delhi 110076, India 2 Consultant Orthopaedic Surgeon, Indraprastha Apollo Hospitals, Sarita Vihar, New Delhi 110076, India 3 Consultant Orthopaedic Surgeon, Clinique Chirurgicale St Michel, Groupe ELSAN, 83100 Toulon, France Accepted: 20-December-2024 / Published Online: 06-January-2025 Abstract Background and Aims: Biomedical research play在推动健康创新方面起着至关重要的作用，但是复杂的资金景观为研究人员带来了重大障碍。本评论旨在探索资金在生物医学研究中的重要性，在获得此类资金方面遇到的障碍以及这些投资的经济影响。方法：通过数据库中的广泛文献搜索（如PubMed，Scopus和Web of Science）从12月1日至2024年10月10日进行了叙事评论。使用“生物医学研究资金”，“赠款申请流程”和“研究资金的多样性”等关键词，搜索针对的同行评审的文章，政府报告和与生物医学研究资金有关的出版物。结果：研究结果强调了资金在促进研究生产力和创新方面的重要作用。确定的主要挑战包括复杂的赠款申请流程，不足的代表性群体的财务支持不足以及资金机制缺乏透明度。此外，尽管投资于生物医学研究的迹象，但仍缺乏对经济影响的彻底分析。结论：审查强调了战略改革的必要性，以提高资金机制的协作和透明度。应对确定的挑战对于加强生物医学研究工作和确保解决社会面临的紧急健康问题的各种观点至关重要。改进的资金策略可以带来更好的研究成果和公共卫生的进步。关键字：生物医学研究，资金，赠款申请，经济影响，多样性，透明度 *通讯作者：raju vaishya电子邮件：raju.vaishya@gmail.com
sumac粉末在增强生理...
摘要该研究的目的是了解Awassi Lambs饮食中Sumac粉末的生物学作用。总共使用了24个AWASSI羔羊（3-4个月）（16.5±1.5g男性和20±2.5 g女性），分为四组（6只动物 / 3个复制）。在情况下（2.5*1.5 cm），实验动物分别喂入四个。第1组在饮食中喂食而不增加0％（对照）；组2、3和4被喂食1、3和5％sumac粉末。结果表明，在AST和ALT中的两组之间的饲料显着差异中添加Sumac粉末。与对照组相比，两组之间在肌酐，尿素，总蛋白，白蛋白和球蛋白水平中没有显着意义。我们的结果表明，sumac可以用于动物食品中，而不会对其健康产生任何影响。。
签证：带视觉源归因的检索增强生成
源文档的。 此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。 ，2024）。 044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document. 尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。 此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。 060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。 ，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？ 069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。。此类源归因042方法使用户可以检查输出的043可靠性（Asai等人。，2024）。044 However, text-based generation with source attri- 045 bution faces several issues: First, citing the source 046 at the document level could impose a heavy cogni- 047 tive burden on users ( Foster , 1979 ; Sweller , 2011 ), 048 where users often struggle to locate the core ev- 049 idence at the section or passage level within the 050 dense and multi-page document.尽管有051个粒度不匹配可以通过基于052通道引用的生成方法来解决 - 链接 - 053对特定文本块的答案，它需要非054个琐碎的额外工程工作，以匹配文档源中的块055。此外，源文档中的视觉高-056照明文本块对用户的直观更加直观，但是它仍然具有挑战性，因为它需要控制文档渲染，这是059，它并不总是可以访问，例如PDF方案中。060受到最新文档屏幕截图EM- 061床上用品检索范式的启发 - 放下文档 - 062 Ment Processing模块，直接使用VLM 063来保留内容完整性和编码Doc-064 UMent ument屏幕截图（Ma等人。，2024），065，我们询问源归因是否也可以在066中添加到如此统一的视觉范式中，以es- 067 tablish tablish tablish tablish a Tablish a Tablish a既是视觉，端到端可验证的RAG 068管道，既是用户友好且有效？069为此，我们提出了通过VI Sual s usce a ttribution（Visa）的检索增加的070代。071在我们的方法中，大型视觉模型072（VLM）处理单个或多个检索的文档图像，不仅为074产生了对074用户查询的答案，而且还返回了075框架内的相关区域内的相关区域。076如图1所示，此方法通过视觉上指示文档中的确切078位置来启用di-077 rect归因，从而允许用户在080原始上下文中快速检查生成答案的原始上下文中的支持证据。VLMS 081不受文档格式或渲染的限制，082
JNJ.N——强生公司参加 Stifel 医疗保健会议……
在事件记录所依据的电话会议中，公司可能会对各种项目做出预测或其他前瞻性陈述。此类前瞻性陈述基于当前预期，涉及风险和不确定性。实际结果可能与任何前瞻性陈述中所述的结果存在重大差异，这取决于许多重要因素和风险，这些因素和风险在公司最近的 SEC 文件中有更具体的说明。尽管公司可能表示并相信前瞻性陈述所依据的假设是合理的，但任何假设都可能被证明是不准确或不正确的，因此，不能保证前瞻性陈述中预期的结果会实现。
面向下一代网络的具有检索增强生成的交互式人工智能
随着人工智能 (AI) 的发展，交互式人工智能 (IAI) 的概念被引入，它不仅可以交互式地理解和响应人类用户输入，还可以响应动态系统和网络条件。在本文中，我们探讨了 IAI 在网络中的集成和增强。我们首先回顾人工智能的最新发展和未来前景，然后介绍 IAI 的技术和组件。然后，我们探讨了 IAI 与下一代网络的集成，重点关注隐式和显式交互如何增强网络功能、改善用户体验和促进高效的网络管理。随后，我们提出了一个支持 IAI 的网络管理和优化框架，该框架由环境、感知、动作和大脑单元组成。我们还设计了一个可插入的大型语言模型 (LLM) 模块和检索增强生成 (RAG) 模块，以构建大脑单元决策的知识库和上下文记忆。我们通过案例研究证明我们的 IAI 框架可以有效地执行优化问题设计。最后，我们讨论了基于 IAI 的网络的潜在研究方向。
Rag2Mol：基于检索增强生成的结构药物设计
人工智能 (AI) 为药物发现带来了巨大进步，但识别具有最佳物理化学和药理学特性的命中化合物和先导化合物仍然是一项重大挑战。基于结构的药物设计 (SBDD) 已成为一种有前途的范例，但固有的数据偏差和对合成可及性的无知使 SBDD 模型与实际药物发现脱节。在这项工作中，我们探索了两种方法，Rag2Mol-G 和 Rag2Mol-R，它们都基于检索增强生成 (RAG) 来设计适合 3D 口袋的小分子。这两种方法涉及根据生成的小分子在数据库中搜索可购买的类似小分子，或从数据库中可以放入 3D 口袋的新分子中创建新分子。实验结果表明，Rag2Mol 方法始终如一地产生具有优异结合亲和力和药物相似性的候选药物。我们发现 Rag2Mol-R 比先进的虚拟筛选模型提供了更广泛的化学景观覆盖范围和更精确的靶向能力。值得注意的是，这两个工作流程都确定了具有挑战性的靶标 PTPN2 的有希望的抑制剂。我们高度可扩展的框架可以集成各种 SBDD 方法，标志着 AI 驱动的 SBDD 取得了重大进展。代码可在以下网址获取：https://github.com/CQ-zhang-2016/Rag2Mol。
利用知识增强生成模型改进分子生成和药物发现
摘要 — 生成模型的最新进展为分子和新型候选药物的生成建立了最先进的基准。尽管取得了这些成功，但生成模型与大量生物医学知识的利用之间仍然存在巨大差距，这些知识通常在知识图谱中系统化，其为生成过程提供信息和增强的潜力尚未实现。在本文中，我们提出了一种新方法，通过开发一个名为 KARL 的知识增强生成模型框架来弥合这一鸿沟。我们开发了一种可扩展的方法来扩展知识图谱的功能，同时保持语义完整性，并将这些上下文信息合并到生成框架中以指导基于扩散的模型。知识图谱嵌入与我们的生成模型的集成提供了一种强大的机制，可以生成具有特定特征的新型候选药物，同时确保有效性和可合成性。KARL 在无条件和有针对性的生成任务上都优于最先进的生成模型。
生命科学：增强生成AI
全球药品和医疗设备企业集团需要从不同来源中确定医疗保健专业人员数据之间的重复条目。在这种情况下，传统的主数据管理（MDM）算法有效。ltimindtree使用语言理解和嵌入来识别重复条目，开发了一种可自定义的解决方案，从而大大减少了数据审核所需的手册。解决方案确定并消除了70％的重复条目，这些条目以前被现有软件标记为唯一。通过实施一流的隐私和安全护栏，我们的解决方案提供了增强的信任和强大的敏感信息保护，同时提高了整体准确性和数据质量。
布莱尔·科尔曼 - 强生客户联络
2024 年 10 月 1 日 尊敬的客户，强生致力于确保我们供应链的完整性和安全性。我们采用产品标识，并拥有全面的序列化和可追溯性计划，为我们的患者、客户和行业带来好处。 2013 年，美国食品药品管理局 (FDA) 颁布了《药品供应链安全法案》(DSCSA)，这是一项为期十年的分阶段方法，其要求旨在阻止、检测和从供应链中清除潜在危险药物。* 强生致力于实现 DSCSA 报告里程碑，以共享您交付的交易信息。目前，您可以联系我们获取您的交易信息，2024 年初，强生将为您提供自助服务门户。随着 FDA 颁布的一年执法自由裁量权和系统稳定期的增加，强生将支持客户采用我们的交易信息数据，并与我们的行业合作伙伴合作，以确保端到端可互操作的跟踪系统。如果您有任何疑问，请参阅下面的联系人列表。一般 DSCSA 咨询或送货问题请继续联系客服：
在6G网络中有效检索增强生成服务随机过程.pdf
目的：随机过程是电气工程研究生研究的核心课程，对于那些希望专门从事沟通，控制，信号处理和网络的人来说，必不可少的课程。主题对于其他领域（例如机器学习，财务工程，操作研究和算法设计）也非常有用。本课程的主要目的是向学生介绍对概率，随机变量和随机信号（或随机过程）的严格且相当全面的看法。课程的第一部分将从概率和随机变量的全面视图开始。将研究条件概率和期望的概念。一旦看到基础知识，我们将研究随机现象的研究中所需的重要结果，因为它们在信号和噪声的建模中表现出来，即独立性，正常性等。基于这些，我们将研究关键结果，例如中心限制定理，大量定律和收敛概念。本课程的后三分之一将专门研究重要的信号模型，尤其是所谓的广泛固定过程的理论。该课程将以对马尔可夫连锁店的介绍为结束，这些链条是建模和算法开发的通用过程。总体目的是为学生提供与随机过程相关的潜在结构，特别是作为信号和系统模型，并学习在涉及随机现象的应用中工作的主要工具。