朱利安·勒·索默(Julien Le Sommer) - 计算海洋学家环境地球科学研究所,格勒诺布尔
乔治·法比安 (George Fabyan) 位于伊利诺伊州日内瓦的河岸实验室 (Riverbank Laboratories) 设有一个密码部门,在第一次世界大战初期协助美国政府。本表仅包括已知参与过军事情报部门发送给河岸实验室的代码和密码材料研究的工作人员。河岸实验室还有其他工作人员参与过培根密码研究,但无法证实他们是否也参与过战时研究。
微塑料曾经相对不为人知,但现在已成为地方、国家和全球关注的焦点。微塑料颗粒是塑料碎片的一个子集,主要特征是尺寸小于 5 毫米至 1 微米;小于此尺寸的塑料颗粒通常称为纳米塑料颗粒。这些颗粒也可以简称为 NMP(纳米和微塑料)。微塑料颗粒可能是由最初以该尺寸制造的塑料材料排放(初级微塑料)或由较大塑料碎片降解(二次微塑料)产生的。然而,在研究人员开始解决微塑料风险问题之前,您必须了解塑料的制造方式。塑料最初是聚合物,通过施加能量(例如热量)和加入所需的添加剂,塑料材料就形成了。添加剂是故意添加到塑料中的化学物质,以提供适合目的的功能,以提供、改进、修改或保留塑料特性,例如防火和在塑料生命周期内提供灵活性、耐用性或稳定性。塑料中经常含有添加剂,因为如果没有添加剂,塑料材料的应用会受到限制、易碎、可能降解,并且保质期非常有限。正是这种颗粒特性(例如大小、形状、聚合物类型)和化学添加剂的存在,给毒理学家带来了一个相当大的问题。了解微塑料潜在风险的另一个挑战是用作添加剂的潜在化学物质的数量。现有的监管计划提供了大量信息;美国食品药品监督管理局的食品接触通知和毒理学关注阈值模型等计划,加上欧洲化学品管理局的 REACH 注册,都是有价值的暴露和毒理学信息来源。如果没有暴露和毒理学数据,科学家可以求助于框架来预测潜在的暴露和风险。为了降低问题的复杂性,科学家可能会研究人类暴露情况,以筛选出由于暴露潜力低而风险较低的化学添加剂。在本课程中,第一位演讲者将重点介绍直接暴露(例如食品包装)和现有数值生物累积食物网模型修改后的暴露的概率估计建模。第二位演讲者将讨论当传统的暴露和毒性数据尚未开发但已知化学物质的分子结构和化学吨位时,如何使用新开发的框架来估计风险。这些演讲将为与会者提供新的视角,让他们了解毒理学家在研究微塑料及其对人类健康的潜在影响时面临的关键问题。
摘要 人工智能 (AI) 经常出现在期刊和报纸上,非技术外行可能难以区分夸张和现实。我们提供了一份实用指南,帮助非技术神经科医生了解医疗 AI。AI 被用于支持治疗神经系统疾病的临床决策。我们介绍了 AI 的基本概念,例如机器学习和自然语言处理,并解释了 AI 如何在医疗保健中的应用,举例说明了它的好处和挑战。我们还介绍了如何衡量 AI 性能及其在医疗保健中的监管方面。一个重要的主题是,AI 是一种通用技术,如医学统计学,在各种场景中具有广泛的实用性,因此在许多疾病领域和专业中广泛适用的方法取代了小众方法。通过了解 AI 基础知识及其潜在应用,神经科医生可以在评估临床实践中使用的 AI 时做出明智的决定。这篇文章是由四个人撰写的,生成式 AI 有助于格式化和图像生成。
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