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恶魔 - 策略：打破恶性脑肿瘤连通性障碍的路线图
1德国博恩大学医院神经外科系2脑肿瘤转化研究小组，德国大学医院3号，德国大学医院医学中心神经外科系3，德国大学医学中心4神经外科4神经外科部，BG Klinikum unfalkrankenhaus berkrankenhaus berlin berlin Ggmbh，德国5个病理学和病理学系，哥伦比亚省纽约市，纽约市，纽约州。德国大学医学中心乌尔姆大学医学中心和青少年医学7神经外科部，GUI de Chauliac医院，蒙彼尔特尔大学医学中心，法国8团队8“中枢神经系统的可塑性，干细胞和GLIAL肿瘤的可塑性”，美国国家健康研究所（INSERM），美国国家医学研究所（INSERM）德国波恩大学医院神经病学
打破人工智能的平衡：领导者如何抓住指数级增长……
绘制更有价值的 AI 之旅 我们的研究和客户体验表明，AI 领导者对利用机器学习和其他此类工具取得成功意味着什么有了更好的理解。因此，他们更愿意坚持度过艰难的阶段，无论是训练机器的艰苦工作还是制定新工作方式的不适。这种清晰度使他们能够以不同的方式构建他们的 AI 之旅。他们不是涉足许多不同的领域，而是在一两个领域建立实力和密度，然后从那里扩展。这种方法使他们能够深化对非结构化数据的使用和应用，访问更复杂的用例，并分层必要的运营基础——投资、人才、数据管理、生产和其他技术，使 AI 支持的实践能够嵌入到日常工作中（图 2）。
打破 TPD 药物发现的障碍 Jutta Fritz 博士...
实验。我们通常在一次实验中定量多达 11,000 种蛋白质，这使我们能够全面评估降解剂的功效、评估脱靶效应并确定降解剂的潜在新靶蛋白。在这方面，我们的深度蛋白质组覆盖与可靠的蛋白质定量相结合，对于识别可能对药物发现具有重要意义的低丰度蛋白质（例如转录因子）至关重要。还可以分析降解剂在不同时间点或浓度对整个蛋白质组的影响，以确定其作用的速度和强度以及何时可能发生次级效应。凭借我们的高通量能力，我们可以筛选数千种化合物的降解剂库（有关深度蛋白质组筛选数据的呈现方式的示例，请参见图 1）。
打破障碍：酶抑制剂在治疗疾病和障碍中的作用
不可逆抑制是指抑制剂分子与酶形成共价键，导致酶活性永久丧失。这种抑制是不可逆的，因为酶一旦被抑制就无法再生。不可逆抑制剂通常用作药物，以针对特定酶来治疗疾病，例如癌症。酶抑制剂在医学和工业领域有许多应用。在医学上，酶抑制剂用于治疗各种疾病，如高血压、糖尿病和癌症。例如，血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制剂通过抑制血管紧张素 I 转化为血管紧张素 II 来治疗高血压。这可以减少血管收缩和血压。同样，蛋白酶抑制剂通过抑制病毒蛋白酶来治疗 HIV，而病毒蛋白酶是产生传染性病毒颗粒所必需的 [5]。
打破自动化车辆安全的净风险指标的暴政
＃1：正风险余额（PRB）＃2：避免风险转移＃3：避免疏忽驾驶＃4：安全标准符合条件＃5：特定风险缓解 /召回＃6：道德与权益关注＃7：可持续信任< / div>
人工智能民主化：2024 年将打破阻碍人工智能发展的瓶颈......
大型语言 AI 模型（如 ChatGPT）的知名度和受欢迎程度呈爆炸式增长。到目前为止，短缺和瓶颈限制了这项变革性技术，只有资金最雄厚的公司（如 OpenAI、微软、谷歌和 Anthropic）才有资源开发和部署它。然而，2024 年将是 AI 开始普及的一年，它将超越科技巨头。新平台将引发 AI 创新浪潮，创造就业机会，从初创公司到中小型企业，以及整个行业。小公司被挤出市场？许多专家警告说，由于 Bard、Claude 和 ChatGPT 等系统对计算能力的大量要求，小公司已经被挤出 AI 市场。GPU 短缺限制了许多公司开发新的 LLM。成本也高得离谱，公司需要数百万美元才能起步。Wired 最近报道了这些瓶颈对初创公司和其他创新者的影响。即使是巨头也在努力获取所需的所有资源。新平台让人工智能民主化 然而，前景光明的新平台旨在通过提供更易于访问的人工智能工具，在 2024 年改变这一现状。 像 Fujitsu Kozuchi（代号）-Fujitsu AI 平台这样的服务允许快速测试和部署人工智能创新，而无需专业技能或昂贵的基础设施。 还有 Cohere，其平台让初创公司可以访问大型语言模型。 这种方法可以提供基于云的访问，访问针对聊天机器人、文本摘要和内容创建等领域量身定制的生成式人工智能模型。 用户可以在几天内而不是几个月内启动并运行自定义人工智能应用程序。 释放创新 这些平台提供的更广泛的访问权限，例如在培训员工了解新流程方面，有望推动许多行业的人工智能创新。 物流公司可以使用生成式人工智能来优化交付，医疗保健提供商可以加速研究，创作者可以生成引人入胜的内容。 在动漫世界中，我们帮助娱乐集团 Remow 创建了一种人工智能，它可以理解作家的意图和世界观，并生成与目标调色板匹配并提供所有所需细微差别的图像。似乎没有什么限制。我们与瑞穗金融集团合作开发了一种生成式人工智能，它可以检查营销文件，以确保它们都符合品牌指南。随着初创公司和地区性公司开始涉足人工智能，我们将看到独特的用例释放商业价值。新工作批评者认为，人工智能和自动化向更广泛的经济领域的传播将摧毁就业机会，尤其是在创意领域。但其他人则指出了将会出现的新机遇。在线新闻平台 Semafor 最近撰文介绍了这些短缺和瓶颈如何刺激新一波商业创业、投资和就业，旨在解决当今和未来的人工智能挑战。麦肯锡预测，仅 63 个用例，生成式人工智能每年就能为世界经济贡献高达 4.4 万亿美元。这比英国的整个 GDP 高出 40% 以上。该报告的作者认为，如果生成式人工智能嵌入到这些用例以外的软件中，他们的估计可能会翻倍。
打破障碍：酶抑制剂在治疗疾病和疾病中的力量
当抑制剂分子与酶形成共价键时，会发生不可逆的抑制，从而导致永久性活性丧失。这种类型的抑制作用是不可逆的，因为酶一旦被抑制就无法再生。不可逆的抑制剂通常用作靶向特定酶（例如癌症）的药物。酶抑制剂在医学和工业中有许多应用。在医学中，酶抑制剂用于治疗各种疾病，例如高血压，糖尿病和癌症。 例如，血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂用于通过抑制血管紧张素I向血管紧张素II的转化来治疗高血压。 这降低了血管收缩和血压。 同样，蛋白酶抑制剂用于通过抑制病毒蛋白酶来治疗HIV，这是产生传染性病毒颗粒所必需的[5]。在医学中，酶抑制剂用于治疗各种疾病，例如高血压，糖尿病和癌症。例如，血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂用于通过抑制血管紧张素I向血管紧张素II的转化来治疗高血压。这降低了血管收缩和血压。同样，蛋白酶抑制剂用于通过抑制病毒蛋白酶来治疗HIV，这是产生传染性病毒颗粒所必需的[5]。
通过表面旋转波打破表面 - 色板激发约束
二维（2D）电子系统中的表面等离子体引起了人们对其有希望的轻质应用的极大关注。然而，由于难以在正常的2D材料中同时节省能量和动量，因此表面等离子体的激发，尤其是横向电（TE）表面等离子体。在这里我们表明，从Gigahertz到Terahertz机制的TE表面等离子体可以在混合介电，2D材料和磁体结构中有效地激发和操纵。必需物理学是表面自旋波补充了表面等离子体激发的额外自由度，因此大大增强了2D培养基中的电场。基于广泛使用的磁性材料，例如Yttrium Iron Garnet和Difuluoride，我们进一步表明，等离子体激发在混合系统的反射光谱中表现为可测量的浸入，而浸入位置和浸入深度可以通过在2D层和外部磁性磁场上的电气控制很好地控制。我们的发现应弥合低维物理学，等离子间和旋转的领域，并为整合等离子和旋转器设备的新颖途径打开新的途径。
打破根深蒂固的劣势，为更多的人和社区创造更美好的未来。
持续的生活质量测量对于老年护理员工和服务提供商来说非常重要，这样他们才能提供护理，维护居民和客户的福祉，为政府政策和资金提供信息，并帮助避免最近皇家老年护理质量和安全委员会发现的缺陷。我们很自豪能够站在老年护理成果测量的前沿，澳大利亚政府现在正在测量老年护理的生活质量，这让我们感到鼓舞。Uniting 将继续分享我们使用这些工具的经验，以便成果测量能够支持澳大利亚老年人积极而有目标地生活。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。