XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System日益减少
用于评估的能力和技能框架...
然而，当考虑到 SST 的内部性质时，问题就出现了。由于它们实际上几乎完全由皇家空军拥有和配备人员，因此必须考虑定制组建对资源供应的影响——初始设置成本高、技能交叉授粉机会少、职业发展困难。今天，随着国防预算日益减少，皇家空军在考虑支持软件密集型系统时，再也无法承受独一无二。同样，随着软件成为无处不在的功能交付者，它也不能忽视它。支持灵活性和任务可用性的关键现在取决于谨慎的资源管理，尤其是组织可以拥有的最宝贵的资源之一——人员。
数字化、AI 和 NHS 劳动力。......
KONP 数据工作组简介多年来，英国国民医疗服务体系 (NHS England) 一直认为数字化和人工智能可以解决 NHS 的许多问题。例如，《长期计划》（2019 年）建议使用数字工具来支持临床医生的决策，这将使顾问有更多时间进行培训，或者使用可穿戴监测设备可以让更多患者在家中接受护理，从而不占用昂贵（且日益减少）的病床。仅在一般实践中，人工智能就已经引入语音识别来转录患者咨询，而综合护理系统 (ICS) 正在使用人工智能来促进向个性化、数据驱动的疾病预防和治疗的转变。与此同时，人们对人工智能在多大程度上能够解决 NHS 的问题持怀疑态度。例如，人工智能尚未对一线临床护理产生可衡量的影响。正如一位数据科学家所说，
低空无人机成像准确量化了从阿拉斯加到加利福尼亚的鳗草消耗性疾病
病原体在世界各地自然和人类主导的生态系统中发挥着重要作用（Lopez-Calderon 等人，2016 年）。从植物和珊瑚到两栖动物和哺乳动物的标志性物种正因病原生物而日益减少（Harvell 等人，2002 年）。由于气候变化、物种分布的变化以及这些因素之间的相互作用，疾病爆发的频率不断增加（Burge 等人，2014 年）。然而，在了解从植物到人类的所有种群中疾病的生态学和影响方面，一个主要的挑战是开发一个强大的系统来量化感染的流行率和严重程度及其影响（Glidden 等人，2022 年）。疫情往往直到疫情已经严重时才被发现，从而妨碍了缓解措施。然而，为发现疫情和传播规模而必须进行的监测强度往往超出了可用资源（Burge 等人，2016 年）。因此，表征空间范围的能力
用长期使用数字设备的年轻人补充叶黄素，Zeaxanthin和Omega-3脂肪酸对黄斑色素和视觉功能的影响：用于随机双盲安慰剂对照研究的研究方案
背景：越来越多的证据强调了叶黄素类胡萝卜素和omega-3脂肪酸在眼睛健康中的重要性。但是，在高筛查的成年人中尚未对这种补充的有益作用进行彻底讨论。目前关于叶黄素生物利用度的试验证据是矛盾的，饮食干预与宿主相关因素的相互作用仍然难以捉摸。本研究旨在研究在黄斑色素光学密度（MPOD）和视觉功能上补充黄斑黄斑丁香和omega-3脂肪酸的比较有效性，访问游离叶酸脂蛋白和叶酸酯酯的生物利用性，并探索与遗传变体与数字息肉之间的遗传变体之间的复杂相互作用，并探索与数字息肉相互交流，以及与数字息息相关，以及与数字息息相关的，以及与数字息息相关，以及与数字息息相关，以及与数字的饮食中的差异，以及与数量的日益减少。
免疫检查点抑制剂在癌症治疗中的十年发展
肿瘤免疫疗法的复兴 过去十年中，癌症治疗的最大成就无疑是引入了阻断免疫检查点 CTLA-4 和 PD1 或 PDL1 的 T 细胞靶向免疫调节剂。 2011 年，首个阻断免疫检查点 (CTLA4) 的抗体 ipilimumab 获得授权。 紧接着，针对 PD1（pembrolizumab 和 nivolumab）和 PDL1（atezolizumab 和 durvalu- mab）的单克隆抗体也相继开发出来。 抗 PD1/PDL1 抗体已成为最广泛使用的抗癌疗法之一。 T 细胞靶向免疫调节剂目前用作单一药物或与化疗联合使用，作为约 50 种癌症的一线或二线治疗。 有超过 3,000 项活跃的临床试验正在评估 T 细胞调节剂，占所有肿瘤学试验的约 2/3 1 。然而，十年前，就在免疫检查点抑制剂 (ICI) 时代到来之前，实体瘤免疫疗法的处境十分严峻。它基于白细胞介素 2 或干扰素 α 等免疫细胞因子，效果不佳且毒性很大。临床试验测试了多种形式的癌症疫苗，但大多数都无效 2 。在国际肿瘤学会议上，免疫疗法的观众很少且日益减少，而与新兴的靶向治疗领域相关的会议却座无虚席。然而，在 ICI 免疫疗法首次成功之后，直到今天，情况已经逆转，免疫疗法引领了该领域，免疫学家重新获得了在癌症研究领域的重大影响力，正如 2018 年诺贝尔医学奖授予 ICI 免疫疗法概念的两位免疫学家 James Allison 和 Tasuku Honjo 3 所表明的那样。
人工智能在教育中的应用：
摘要。目的 - 人工智能 (AI) 在教育领域得到了广泛的应用，从在线辅导到学生的自动在线评估。人工智能在教育中的应用的主要未解决问题是预测学生的成绩，以确定学习者是否过早失败或辍学。设计/方法/方法 - 本文从当前文献中分析了人工智能在教育中的应用，并在此基础上提出了一种智能课程分配和学生评估模型，以提高学生的表现和教师的效率。结果 - 文献综述和对人工智能在教育中的应用的分析表明，尽管目前人工智能在教育中得到了广泛的应用和使用，但在使用预测人工智能工具来改善学习者和教师的教学和学习体验方面仍然存在一个未解决的问题。虽然人工智能在教育中的重点似乎是形成性评估、评估和学生的自动评分，但对教师在教学、学习和评估效果方面的表现的评估似乎没有得到同样的重视。实际意义 - 面对全球南方国家用于支持教育的经济资源日益减少，以及全球北方和南方国家教育成本高昂的情况，应用预测性人工智能工具来确定早期学校失败和学生辍学迹象以及教师效率低下的必要性不容忽视。遵循我们的模型并应用 Weka 工具包中选定的机器学习工具来预测学习者和教师的表现，以提高成绩和教师的效率，将产生良好的结果。Weka 包含用于数据挖掘任务的机器学习算法集合，具有用于数据准备、分类、回归、聚类、关联规则挖掘和可视化的工具。使用这种工具可以得到可以表明学生和教师的表现和效率的结果。使用本研究提出的智能评分模型将使教育利益相关者能够成功地开展他们的活动。关键词：人工智能、教育、计算机辅助学习、教育技术。
通过 C3 到 C4 工程改良作物的挑战和方法
随着世界人口的快速增长和自然资源的日益减少，我们现在面临着巨大的挑战，既要提高作物产量，又要提高资源利用效率。将 C4 光合作用引入 C3 作物被广泛认为是应对这一挑战的关键策略，因为 C4 植物在光合作用和资源利用方面比 C3 植物更有效率，特别是在生产力潜力巨大的炎热气候下。有证据表明，C4 光合作用是在多个谱系中从 C3 光合作用进化而来的，这为这种 C3 到 C4 工程的可行性提供了支持。然而，C3 到 C4 工程并非易事，因为必须将 C4 光合作用所必需的几个特征引入 C3 植物。其中一个特征是光合作用的两个阶段（CO 2 固定和碳水化合物合成）在空间上分别分离到叶肉细胞和束鞘细胞中。另一个特征是克兰兹解剖结构，其特点是叶肉细胞和束鞘 (BS) 细胞之间紧密相关（比例为 1:1）。这些解剖学特征与 C4 特异性碳固定酶 (PEPC) 一起形成了一种 CO 2 浓缩机制，可确保较高的光合作用效率。过去人们付出了很多努力将 C4 机制引入 C3 植物，但这些尝试都没有成功，我认为这是由于缺乏对 C3 和 C4 途径的系统级理解和操纵。作为 C3 到 C4 工程的先决条件，我建议不仅必须阐明控制 C3 和 C4 植物中 Kranz 解剖学和细胞类型特异性表达的机制，还必须充分了解 C3 和 C4 光合作用背后的基因调控网络。在这篇评论中，我首先描述了过去和当前为提高 C3 植物的光合作用效率所做的努力及其局限性；然后，我讨论了应对这一挑战的系统方法、一些实际问题以及有助于我们解决这些问题的最新技术创新。
基于海洋温差能转换的多能源系统
基于海洋温差能转换的多能源系统 李志浩，苏嘉鹏，余晖，金安军*，王静 宁波大学航海学院，浙江省宁波市 315000 *: 通讯作者：(+86) 18600699878; ajjin at nbu.edu.cn 摘要：海洋温差能资源十分丰富，是清洁能源输出的良好条件。首先，全球海洋温差能总量约为400亿kW，而海洋温差能转换（OTEC）清洁可再生，发电稳定，储能能力强，积极开发利用海洋温差能资源对实现海洋强国战略具有重要意义。其次，针对传统OTEC的效率限制，作者提出了一种基于OTEC的多能互补系统来提高系统效率。该方法将太阳能、风能和储能集成到一个互补的OTEC系统中，该互补系统在系统级设置参数。例如，设计了一个1MW的集成发电系统，并通过计算理论模型，利用计算机辅助设计与仿真对该系统进行了研究。太阳能互补供热的OTEC系统的效率可达12.8%，综合效率可达18.6%。此外，OTEC还有许多有益的副产品，被认为对生态系统有益。最后，本文分析了该方法的基本原理和工作过程，并计算了系统效率。结果表明，与传统OTEC相比，互补系统可以提高发电输出效率、稳定性和海洋能利用率。关键词：海洋温差能转换，多能互补，太阳能互补供热，开式循环OTEC1.引言当今世界，能源消耗迅速增加，化石能源日益减少，环境污染和温室效应越来越严重地影响着我们的日常生活。因此，可再生能源对改变能源基础设施，维持人类能源利用的长远发展发挥着重要作用。据统计，赤道以南24°以南1000m处水温约为4℃，海面水温约为30℃，深海与海面温差蕴藏的能量约为10 13 W（Song，2019），海洋温差年发电潜力约为87600TWh，而全球每年的用电量约为16000TWh（Khan et al，2017）。而且海洋能可再生、稳定、清洁、无污染，具有很高的开发利用价值，浩瀚的海洋能资源对全球而言是一笔巨大的资源。海洋热能转换（OTEC）系统通过驱动暖海水和冷深海水之间的热力学卡诺热机来发电。OTEC系统的概念是一种具有百年历史的先进绿色能源技术。历史上众所周知，海洋资源具有巨大的经济价值（Torgeir 2019；Cheng 2019）。在某些情况下，大气沉降