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心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的
彻底改变发展中国家的酒精使用障碍治疗：整合人工智能和技术驱动的方法
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通过纳米传递彻底改变口服药物
提供更好的治疗影响，增加的生物利用度，降低给药频率以及副作用的低发生率。[2]在纳米级水平上的材料的创建和修饰以产生具有独特特性的产品被称为纳米技术。1959年，Cal技术物理学家Richard P. Feynman预测了纳米材料。他说：“底部有很多空间，”这意味着纳米技术进一步进步的秘密是从底部开始，然后努力到纳米级。最近，对纳米材料引起了很多兴趣。这些是在1-100纳米内至少一维的材料。[3] Nanosponge是一种现代材料类别，是一种类似于网格的纳米结构，它会改变许多疾病的治疗方式。与微物质相比，纳米传播的直径约为10至25 µm，其空隙范围在5到300 µm之间，小于1 µm
基因组学如何彻底改变分类学
基因组中包含的信息对于我们植物病理学家来说是一座金矿，使我们能够改进诊断方法并寻找与流行病学和植物-微生物相互作用有关的特征，以及它们背后的进化过程。2022 年是《自然》杂志上发表的前两个黄单胞菌全基因组序列（da Silva 等人，2002 年）的 20 周年。十年后，我加入了黄单胞菌社区，致力于宿主适应性研究，这篇出版物是我阅读的第一篇黄单胞菌论文之一。这项工作的一个核心方面是比较两种黄单胞菌致病变种，即柑橘黄单胞菌和油菜黄单胞菌，它们分别对柑橘和十字花科植物具有致病性。这种方法使作者能够识别菌株特异性基因，并提出可能解释不同宿主特异性和致病过程的机制，这是我们社区的两个热点问题（Harris 等人，2020 年；Jacques 等人，2016 年）。这种比较基因组学分析在许多方面都具有开创性，下一个黄单胞菌基因组花了三年多的时间才发表。几年后，随着越来越快、越来越便宜的测序技术的出现，全基因组测序“民主化”了（Zhao & Grant，2011 年），很快导致每年发布几十个，然后是几百个黄单胞菌基因组序列（图 1）。
GenAI 即将彻底改变银行
银行可以访问交易流中的大量数据，从而深入了解客户的行为、短期愿望和长期需求。实验表明，作为大型语言模型的基础的变换器网络可用于充分利用交易数据，同时取代传统机器学习来生成风险评分和产品倾向模型。生成的模型不会具有语言模型的形式，但可以将预测精度提升到一个新的水平，并减少构建传统模型所需的数据工程。然而，要实现这些好处，需要大量的交易数据，相当于拥有 1 亿客户的银行多年的历史记录。这可能会导致大型银行和供应商之间出现新的竞争维度，或促使银行探索联邦学习。
利用 CRISPR/Cas 基因组编辑彻底改变体内治疗：突破、机遇和挑战
使用 CRISPR/Cas 系统进行基因组编辑彻底改变了基因工程领域，为体内治疗应用提供了前所未有的机会。尽管正在进行的大量临床试验都侧重于体外基因组编辑，但最近的研究强调了使用 CRISPR/Cas 技术进行体内基因编辑的治疗前景。然而，值得注意的是，尚未完全实现人类体内治疗的固有能力。在充分实现体内治疗潜力之前，至关重要的是要提高选择性靶向缺陷细胞的特异性，同时尽量减少对健康细胞的伤害。本综述研究了新兴研究，重点关注基于 CRISPR/Cas 的临床前和临床试验，以针对多种疾病的创新治疗方法。此外，我们强调靶向与肿瘤相关的基因中的癌症特异性序列，从而阐明癌症治疗中采用的各种策略。我们重点介绍了与体内 CRISPR/Cas 癌症治疗相关的各种挑战，并探讨了它们未来的临床可转化性以及用于克服这些障碍的策略。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
b'英国和全球的能源行业在追求可持续性和高效资源利用方面面临着重大挑战。气候变化、资源枯竭和脱碳需求需要创新解决方案。这篇分析研究论文研究了能源行业面临的关键挑战，并探讨了生成式人工智能、数字孪生、人工智能和数据科学如何在应对这些挑战中发挥变革性作用。通过利用先进的技术和数据驱动的方法，能源行业可以实现更高的效率、优化运营并促进明智的决策。人工智能 (AI) 涉及在机器中复制类似人类的智能，使它们能够执行通常需要人类认知能力的任务，如感知、推理、学习和解决问题。人工智能涵盖各种方法和技术，例如机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。它在能源领域的应用对解决关键问题和彻底改变行业具有重大希望。能源行业的一个总体挑战是提高能源效率，而人工智能成为优化能源利用和减少浪费的关键工具。通过分析来自传感器、智能电表和历史能源消耗模式等各种来源的大量数据，人工智能算法可以识别人类可能无法检测到的模式和异常。这使得开发优化能源消耗的预测模型和算法成为可能，从而显著节省能源。
PAR 技术通过...彻底改变了酒店硬件
关于 PAR Technology 40 多年来，PAR Technology Corporation (NYSE: PAR) 的尖端产品和服务一直帮助大胆而充满激情的餐厅品牌建立持久的客户关系。我们是餐厅在需要从开门到关门、在最繁忙的高峰时段以及在世界迫使他们适应和克服困难时提供精彩服务时所依赖的合作伙伴企业。超过 110 个国家的 100,000 多家餐厅使用 PAR 的餐厅销售点、数字订购、忠诚度和后台软件解决方案以及行业领先的硬件和免下车服务。要了解更多信息，请访问 partech.com 或通过 LinkedIn、X（以前称为 Twitter）、Facebook 和 Instagram 与我们联系。
Transformers 彻底改变了 AI。什么将取代它们？
熟悉 AI 世界的人都知道，当今 AI 模型的一大特征是其永不满足的计算需求。如今，训练尖端的大型语言模型需要连续数月全天候运行数千个 GPU。例如，OpenAI 今年早些时候筹集了惊人的 100 亿美元，原因就是为了支付构建高级 AI 模型所需的大量计算资源。再举一个例子，成立 18 个月的初创公司 Inflection 最近筹集了超过 10 亿美元的风险投资，以构建一个庞大的 GPU 集群来训练其语言模型。
人工智能彻底改变医学教育领域
医学教育已进入人工智能 (AI) 驱动的计算机辅助教学的新领域。在医疗机构中，AI 可以作为一种智能工具，有效地促进决策过程。AI 可以通过协助制定新的教育者策略来增强教学。同样，学生也可以从扮演称职教师角色的智能系统中受益。因此，AI 整合的医学教育为高级教学和学习体验以及更好的结果铺平了新的机会。另一方面，光学标记识别和自动评分也是 AI 转变为医学教育中的实时评估者和评估者的方式。本综述总结了 AI 工具及其在医学教学或学习、评估和行政支持中的应用。本文可以帮助医疗机构根据教育者的需求规划和实施 AI。