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World File Search System彻底改变
彻底改变草莓生产：CRISPR/Cas9 编辑可提高果实硬度并延长保质期
从表型上看，编辑植物的营养生长与野生型相似。所选 8 个品系的果实质量参数显示，重量、长度、颜色和硬度均有所变化，具体取决于品系，其中大多数品系的长宽比低于野生型，与对照相比，转基因果实的伸长率较低且更方。此外，几乎所有编辑品系的果实硬度均显著增加，FaPG1 编辑程度与收获时的果实硬度之间存在明显的正相关关系。
用高级塑料彻底改变空气悬浮系统。
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用智能物联网，体重分析和机器学习彻底改变金库安全
摘要 - 尽管数字支付方法的增加，但持续使用实物货币，对存储钞票和硬币的保险库构成了安全挑战。传统的金库安全措施，包括物理障碍，时间锁，双控制系统和监视，容易受到复杂的攻击和内部威胁的影响。本文通过合并智能物联网（IoT）设备和机器学习算法来监视保险库货架上的钞票的重量，从而提出了一种新颖的方法来增强跳马安全性。通过跟踪和分析重量变化，该系统旨在检测差异和潜在盗窃。该系统采用各种机器学习模型，包括线性回归，套索回归，K-Nearest邻居（KNN），支持向量机（SVM）和随机森林，以预测基于重量和面额的钞票数量。评估表明，线性回归和LASSO回归达到了最高的精度，使其成为该应用的最有效模型。挑战，例如有限的数据，计算资源限制以及对更精致功能的需求，以及潜在的改进，例如数据增强和增强的解释性。这种方法通过整合现代技术来保护盗窃和未经授权的访问，从而在保险库安全方面取得了重大进步。
用AI彻底改变医疗保健：肿瘤学，CHATGPT，石油和天然气骗局和信息技术安全的新趋势
人工智能（AI）如今正在通过在医疗保健，石油欺诈活动和网络犯罪等领域提供出色的机会来迅速彻底改变世界各地的企业。AI在医疗保健方面正在发展；它通过早期诊断并提供了量身定制的Toddle和患者遗传学的正确治疗方法来重塑癌症的诊断和治疗，以增强患者的生活及其预后。因此，其在处理大量医学信息方面的唯一性在诊断，药物和疗法领域取得了令人印象深刻的进步。AI在石油行业中在诸如石油行业中变得必不可少。欺诈识别和预防，交易数据分析，库存和环境报告，以最大程度地降低成本和法律侵权。AI集成对中年有希望的技术（例如块链）做出了积极贡献，尤其是通过提高透明度和安全性，尤其是在操纵价格和其他欺诈行为的趋势的情况下。在网络安全中，人工智能正在增强强化措施，这意味着实时威胁识别和保护，资源脆弱性管理以及对保护关键结构免受网络威胁的保护设备失败的预期和预防。企业正在被Chatgpt的AI彻底改变，这增加了自动化，改善了决策并简化了交流。在癌症中，它促进了用于治疗计划的医学数据研究，在医疗保健领域，它支持诊断程序和患者参与。AI正在缓慢但肯定地接近许多行业的主流，在许多行业中，它越来越多地成为提高运营有效性，安全性和信誉的有效手段。一些杰出的问题包括；养活这些模型，集成问题以及对专家的需求的数据质量，但是AI的未来使其更加聪明，适应性和安全的系统使其成为跨经济领域的关键推动力。本文重点介绍了人工智能的清教用途以及该技术如何改变许多领域，同时为增长和优化创造更多机会。
通过AI神经网络彻底改变环境可持续性
摘要： - 气候变化的加速影响促使全球努力减少整个行业的碳排放。数字操作虽然有效，但对碳足迹产生了重大贡献。通过神经网络（NN）和机器学习（ML）利用人工智能（AI）提出了一种变革性的方法来预测和减轻这些排放。本文介绍了一个用于利用AI减少数字操作中的碳足迹的框架。通过整合神经网络和机器学习模型，该框架旨在预测碳排放，优化资源使用情况并为降低环境影响提供可行的见解。FURTHERMORE，该框架强调连续适应和改善对不断发展的环境数据和操作变化的重要性。由于AI模型暴露于更多样化和动态数据，因此它们变得越来越擅长识别可能表明排放或效率低下的趋势和异常。通过合并实时监控和反馈机制，该框架确保了数字操作可以迅速应对新兴挑战，从而使其成为反对气候变化的积极工具。最终，AI的整合不仅有助于组织减少其碳足迹，而且还可以推动创新更加绿色，更可持续的数字技术，这些技术可以为碳中性的未来铺平道路。
社论：探索神经病学的未来：AI如何彻底改变诊断，治疗和以后的
人工智能（AI）自半世纪前的概念化以来，已经发生了一个显着的进化。，尽管机器学习，神经网络和自然语言处理的既定理论基础，但AI在神经病学中的广泛临床应用以及医学的广泛临床应用仍面临着显着的延迟。关键障碍包括有限的计算能力，不可能的数据质量和数量，以及医疗保健文化缓慢地接受技术破坏。神经体系结构的最新进展，大规模数据集的可用性以及对标准化的开源计算资源的访问已开始解锁AI在神经病学上的潜力。在本研究主题中，我们探讨了AI对神经病学的贡献，重点是诊断和治疗创新和未来的方向。尽管如此，AI的潜力超出了诊断和治疗范围。通过智能文档和增强的患者提供沟通来提供数据科学方面的解决方案。例如，大型语言模型已经可以产生简洁的，上下文丰富的临床注意事项，并有可能减少临床医生的倦怠。AI还可以简化复杂的医疗信息，促进更好的患者依从性和信任。在医疗保健中采用AI的情况仍然很慢，这可能是由于医学的传统性质，这通常优先考虑确定的规范和严格的验证。将常规临床用途的整合到数十年中，需要重大培训，政策调整和文化转变（1）。此不匹配可能会将翻译转换为实践（3）。随着年轻一代的医生和管理员对数字化转型更舒适，请进入领域，AI的采用有望加速（2）。资金景观还影响了AI的整合到临床实践中。传统的研究资金通常将方法论原创性优先于迭代突破，尽管重新发现AI工具并使用现实世界中的临床数据验证它们，但实际上取得了实际进展。合作伙伴关系
生物制剂：彻底改变慢性病的治疗
生物制剂正迅速成为当代医学的重要组成部分，特别是在管理历史上一直难以控制的慢性疾病方面。这些复杂的生物药物正在彻底改变我们治疗糖尿病、牛皮癣、类风湿性关节炎和不同类型癌症等疾病的方式。与化学生产的传统小分子药物不同，生物制剂是来自生物体的大型蛋白质治疗药物。它们在治疗以前几乎没有治疗选择的多种慢性疾病方面非常有效，因为它们能够针对特定的免疫系统成分或疾病途径。生物制剂能够精确针对疾病的根本原因，这是其日益流行的主要因素之一。例如，在类风湿性关节炎等自身免疫性疾病中，免疫系统会无意中瞄准人体自身组织，导致炎症和损伤。与这种免疫反应有关的某些分子，如引起炎症的白细胞介素或肿瘤坏死因子 (TNF)，都可以成为生物制剂的靶点。与传统治疗方法相比，生物制剂可以通过阻断这些分子成功降低炎症、延缓疾病进程，从而改善患者的生活质量并最大限度地减少副作用。
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，即柑橘致病菌黄单胞菌和油菜致病菌黄单胞菌，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，这是我们社区中的两个热点问题（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）。
彻底改变阿育吠陀草药学、药物发现和……
摘要 目的/目标：本综述试图评估人工智能在阿育吠陀草药学和药物发现和开发中的优势和局限性。 材料和方法：进行了全面的文献检索，以确定关于人工智能和阿育吠陀融合的相关研究和文章。搜索包括 PubMed、Google Scholar 和相关期刊等数据库。对收集的数据进行分析，以全面概述该主题。讨论：人工智能融入阿育吠陀药理学可以推进药物效果的预测模型并支持个性化的治疗计划。在药品领域，人工智能可以优化配方并改善质量控制。在生药学中，人工智能有助于准确的植物识别和植物化学分析。人工智能驱动的药物发现可以识别多草药配方中的新化合物和协同作用。此外，人工智能可以通过区块链和光谱分析确保药物的真实性，提高阿育吠陀产品的纯度和安全性。结论：人工智能有可能通过提高准确性、效率和个性化来彻底改变阿育吠陀的 Dravya 领域。这种整合标志着传统医学技术方法的重大进步，有望改善患者治疗效果并在全球范围内更广泛地接受阿育吠陀。
媒体发布人工智能的五个关键趋势，这些趋势将在2025年彻底改变农业
Syngenta Group首席执行官Jeff Rowe表示：“ AI和数字工具正在彻底改变农业和可持续的实践高级监控系统集成了卫星图像，无人机和土壤图，以实现精确的作物管理。由人工智能和机器学习提供支持的预测分析，为农民提供了可行的见解，将反应性实践转变为积极的策略。”根据Agritech Market Analysis最近的一份报告，全球Agritech市场预计到2029年为2419亿美元，到2029年将达到541.7亿美元在最近的市场分析中估计，全球农业AI的农业市场预计将从2023年的17亿美元增长到2028年的47亿美元，强调了这些技术的巨大经济潜力。WEF报告估计，数字农业可以每年将低收入和中等收入国家的农业GDP提高4500亿美元。在与Salesforce执行副总裁兼首席影响官Suzanne Dibianca讨论时，两位小组成员都强调了政策制定者，企业和其他利益相关者之间合作的迫切需要，以减少采用技术采用技术的农民的财务和技术障碍。