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生物标志物作为疾病机制与治疗策略之间的联系
术语“生物标志物”是从分子流行病学领域借来的，由自由基生物学家进行了重新使用，以指暴露于活性氧，氮或卤化物物种而导致的生物分子中的分子改变[3]。在现代医学的背景下，生物标志物在将我们对疾病机制的理解与有效治疗方法的发展联系起来方面起着至关重要的作用。它们是可测量的指标或特征，可提供有关正常或病理生物学过程，疾病进展和治疗反应的信息[5]。这些指标可以从各种信息来源中提取，例如分子，组织学，影像学或生理数据[1]。生物标志物可以经历定性变化，例如突变或定量变化，例如表达水平的改变[4]。他们的主要关键作用之一是早期诊断，在出现临床症状之前，它们在识别疾病中起着至关重要的作用。例如，前列腺特异性抗原（PSA）的水平升高被用作早期检测前列腺癌的生物标志物，从而可以及时干预和改善结果[9,6]。在基础研究和临床研究中的生物标志物以及在临床实践中的应用已变得如此标准，以至于将其作为临床试验中的主要焦点的纳入而被广泛接受而没有大量质疑。在许多情况下，在实际上，应继续对其进行评估和重新评估生物标志物的“有效性”的推定[2]。2。对于已充分表征并始终如一地证明以准确预测一系列治疗和人群中重要的临床结果的特定生物标志物，该应用是完全合理且适当的。历史背景：在整个历史上，人类都在寻求理解和
通过设计的对称性扩展蛋白质纳米含量...
多面体蛋白纳米局量作为疫苗平台取得了很大的成功（1-3），并且是生物制剂递送的有前途的车辆（4-7）。因此，人们对设计能够显示大量抗原或包装更大的更大的碳的更大且更复杂的结构有很大的兴趣。然而，常规的多面体是所有亚基都具有相同局部环境的最大闭合结构（8-11），因此访问更大，更复杂的封闭结构需要打破局部对称性。病毒通过在独特的环境（伪对称）（12）中放置化学不同但结构上相似的链条或利用相同的亚基来解决这个问题，或者利用在不同环境中采用不同构象的相同亚基（准对象）（13-15）（13 - 15），以访问具有更高的三角形（T）数量（13）结构（13），具有较大的亚基和互联剂和较大的子燃料。设计更大，更复杂的纳米焦点的一种有希望的途径是从定期的多面体纳米局（t = 1）开始，该纳米局（t = 1）是由对称的同构构构建块构建的，这些构建块的分离式环状布置是通过在假异构的异构体中代替这些构建块的隔离循环排列，然后通过将t = 4和大型结构与其他结构结合在一起，并与这些其他结构相结合。在这里，我们提供了这种设计方法的高级几何概述，以说明如何使用设计多样性和设计经济之间的权衡方向来实现不同的设计成果，正如在两篇随附的论文中实验证明的那样，Lee等人（16）和Dowling等人（17）。
用于生物特征机器学习的眼动追踪特征提取
在学习机器方面，Nilsson (1965) 的研究更多地关注模式分类的机器学习。近年来，对眼动追踪的研究也有所增加。许多研究人员在实验中研究如何利用眼动追踪数据进行研究。因此，在分类研究中使用眼动追踪技术时，会引发一个疑问：从眼动追踪数据中可以获得哪些眼部特征用于分类。眼动追踪技术是指跟踪和测量用户的眼球运动和眼睛焦点的过程。眼动追踪广泛应用于心理学、市场营销、医学、电脑游戏和认知科学等许多领域。因此，眼动追踪越来越多地应用于计算机科学领域，并利用眼部特征来研究信息处理任务（Rayner，2009）。眼动追踪数据可以通过使用眼动追踪传感器或摄像头来测量和获取。这些数据提供了多种特征，可用于多种分类任务。眼动追踪技术非常有用，它可以在未来被广泛采用和实施，因为它只需要一个简单的摄像头就可以收集所需的数据。在本文中，我们进行了系统的文献综述，并收集了5年内（即从2016年到现在）所有与使用眼动追踪数据中的特征进行分类相关的研究和文章。第一部分介绍本文。在背景部分，我们提供了眼动追踪技术和眼动追踪器类型的背景，包括桌面眼动追踪、移动眼动追踪和虚拟现实（VR）中的眼动追踪，以及机器学习的简要介绍。方法论部分描述了研究方法，包括研究问题、选择标准、搜索过程和选择过程。结果部分展示了结果，相关研究如表1所示。最后一部分总结了本文。
SAT 评估套件 – 美国大学理事会
文章 1 我们在网上浏览信息对大脑的影响并非都是坏的。某些认知技能会因使用电脑和网络而得到加强。这些技能往往涉及更原始的心理功能，如手眼协调、反射反应和视觉线索处理。一项被广泛引用的关于视频游戏的研究表明，在玩了 10 天的电脑动作游戏后，一群年轻人在各种图像和任务之间转移视觉焦点的速度显著提高。网页浏览可能还会增强与快速解决问题相关的大脑功能，尤其是当它需要在大量数据中发现模式时。英国一项关于女性在线搜索医疗信息方式的研究表明，经验丰富的互联网用户至少在某些情况下可以在几秒钟内评估网页的可信度和可能的价值。我们练习上网和浏览的次数越多，我们的大脑在这些任务上就越熟练。但是，如果只看这些好处就断定网络让我们变得更聪明，那就大错特错了。在 2009 年初发表的一篇《科学》文章中，著名发展心理学家 Patricia Greenfield 回顾了 40 多项关于各种媒体对智力和学习能力影响的研究。她总结道：“每种媒体都会发展一些认知技能，而牺牲其他技能。”她写道，我们越来越多地使用网络和其他基于屏幕的技术，这导致了“视觉空间技能的广泛和复杂的发展”。但这些收益伴随着我们“深度处理”能力的减弱，而这种能力是“专注的知识获取、归纳分析、批判性思维、想象和反思”的基础。我们知道，人类大脑的可塑性很强；神经元和突触会随着环境的变化而变化。当我们适应一种新的文化现象时，包括使用一种新的
SCI L3 1-6 阅读测试样本配对文章 (3)_r0
文章 1 我们在网上浏览信息对大脑的影响并非总是坏的。某些认知技能会因使用电脑和网络而得到加强。这些技能往往涉及更原始的心理功能，如手眼协调能力、反射反应和视觉线索处理能力。一项被广泛引用的关于视频游戏的研究表明，在玩了 10 天的电脑动作游戏后，10 一组年轻人在各种图像和任务之间转移视觉焦点的速度显著提高。网页浏览也可能增强与快速解决问题相关的大脑功能，尤其是当它需要在大量数据中发现模式时。一项关于女性在线搜索医疗信息方式的英国研究表明，一位经验丰富的互联网用户至少在某些情况下可以在几秒钟内评估网页的可信度和可能的价值。我们练习上网和扫描的次数越多，我们的大脑在这些任务上就越熟练。 25 但狭隘地看待这些好处并得出结论说网络让我们变得更聪明将是一个严重的错误。在 2009 年初发表的一篇《科学》文章中，著名发展心理学家 Patricia Greenfield 30 回顾了 40 多项关于各种媒体对智力和学习能力影响的研究。她得出结论：“每种媒介都会发展一些认知技能，而牺牲其他技能。”她写道，我们对网络 35 和其他基于屏幕的技术的日益使用导致了“视觉空间技能的广泛和复杂的发展”。但这些收益伴随着我们“深度处理”能力的减弱，而这种能力是“专注的知识获取、归纳分析、批判性思维、想象和反思”的基础。我们知道，人类的大脑具有高度的可塑性；神经元和突触会随着环境的变化而变化。当我们适应一个新的
人工智能时代加强美国民主的议程
选举参加时，AI是通过数量的方式使用的：外国对手使用该技术来通过创建模仿新闻网站来增强选举干预，并充满了AI生成的假故事。4个运动利用了深层技术来令人信服地模仿政客并制作误导性广告。5个激进分子部署了AI系统来支持选民抑制工作。6个候选人和支持者使用人工智能工具来建立政治机器人网络，翻译材料，设计引人注目的模因以及协助选民宣传。7和选举官员尝试了AI来起草社交媒体内容，并为选民提供重要的信息，例如投票地点和运营时间。8，当然，在此选举中，AI也可能以尚未焦点的方式使用，并且只有几个月甚至数年的时间才能揭示。恐惧和承诺被夸大了吗？是，否。声称AI去年将美国的支出转变为效果，而最糟糕的情况 - iOS并没有通过。9，但AI确实扮演着很少有人可以想象的两年前，对该角色的回顾提供了一些重要的线索，即随着技术的变得更加复杂和广泛采用，AI可以在未来几年中更广泛地改变美国民主 - 以及美国民主。AI承诺改变政府与公民互动并代表其公民的方式，以及政府如何理解和解释其人民的意愿。那个在2024年对AI的应用中出现的10个启示可以提供有关护栏和激励措施的经验教训，这些措施现在必须放置，以免对该技术进行更先进的迭代，从而允许对美国选举和整个民主党政府造成不可逆转的破坏。本报告阐明了布伦南中心对政策制定者如何确保AI不可避免的变化而不是削弱所有美国人应得的公开，响应，负责和代表民主的愿景。现在是政策制定者在各个层面上进行故意和广泛思考如何最大程度地降低AI危险并提高其亲民主潜力的时候。
确定 CD-SEM 测量线边缘粗糙度的最佳参数
线边缘粗糙度 (LER) 的测量最近已成为光刻计量学界和整个半导体行业关注的话题。高级计量咨询小组 (AMAG) 是由国际 SEMATECH (ISMT) 联盟成员公司和美国国家标准与技术研究所 (NIST) 的首席计量学家组成的委员会，该委员会有一个项目，旨在研究 LER 指标并指导关键尺寸扫描电子显微镜 (CD-SEM) 供应商社区采用半导体行业支持的标准化解决方案。2003 年国际半导体技术路线图 (ITRS) 包含了粗糙度的新定义。ITRS 设想了边缘和宽度粗糙度的均方根测量。还有其他可能的指标，其中一些在这里进行了调查。ITRS 设想将均方根测量限制在粗糙度波长范围内，该波长落在指定的工艺相关范围内，并且测量重复性优于指定的公差。本研究解决了满足这些规范所需的测量选择。推导出必须测量的线长表达式以及沿该长度的测量位置间距。图像中的噪声会产生粗糙度测量误差，这些误差既有随机成分，也有非随机成分（即偏差）。在特殊测试图案中报告了对紫外线抗蚀剂和多晶硅的测量结果，这些材料的粗糙度是典型的。这些测量表明，粗糙度测量对噪声的灵敏度主要取决于边缘检测算法的选择和焦点的质量。当使用基于模型或 S 形拟合算法且图像对焦良好时，测量对噪声的敏感度较低。使用测量的 UV 抗蚀剂线的粗糙度特性并应用 ITRS 对 90 nm 技术节点的要求，得出的采样长度和采样间隔表达式意味着必须以 7.5 nm 或更小的间隔测量至少 8 倍节点（即 720 nm）的线长。
通过低剂量焦平面镜进行实空间晶体结构分析...
高分辨率透射电子显微镜 (HRTEM) 能够实现原子分辨率的直接成像，是当代结构分析的核心方法之一。[1] HRTEM 需要大量的电子剂量，因此它主要限于在电子束下稳定的材料，如无机晶体。[2,3] 而有机材料对电子束敏感，[4–6] 因此，目前还没有通用的有机晶体 HRTEM 成像方法，而有机晶体在药物、[7] 有机电子器件 [8,9] 和生物系统中至关重要。[10,11] 对于金属有机骨架 [12–14] 共价有机骨架 [15] 石墨炔薄膜 [16] 酞菁晶体 [17–20] 和有序聚合物的 TEM 成像已经取得了进展，分辨率有所提高。 [21] 然而，在有机物的 TEM 成像中，为了减轻电子束损伤，需要使用低电子剂量来实现对比度，这就需要强烈的散焦条件，这会导致对比度解释困难和精细结构细节的丢失。[22,23] 此外，即使是接近焦点的有机物 TEM 成像，在图像解释方面，也会对轻微的局部结构变化非常敏感。[24] 提供相位恢复图像的 HRTEM 方法可以直接解释图像对比度和精细结构信息，因为它反映了成像对象的实际物理图像。[25,26] 这种方法对于解决与有机材料典型的多态性、异质性和局部无序有关的长期挑战非常有价值。它还可以解决未知的有机晶体结构，包括纳米级域的结构分析。HRTEM 图像形成涉及两个过程：电子与样品的相互作用和电子光学成像过程。后者阻碍了根据真实物体结构进行图像解释，因为 TEM 图像的形成高度依赖于透镜的光学缺陷。[27] 在 HRTEM 中，解开物体和仪器贡献的方法包括像差校正器 [28] 或
随机结构中的量子热力学
在过去的十年中，许多效果一直致力于了解如何从孤立的量子系统开始在哈密顿动力学，平衡和有效的热力学在长时间出现[1]。另一方面，对开放量子系统的研究引发了人们对在开放系统的量子演变下发生的量子热力学问题的兴趣[2]。量子动力学如何从量子动力学出现，量子系统如何动态平衡和热化以及是否始终在量子状态下达到热力化的问题是量子热力学研究的核心。显然，热力学物理学的基本要素是统计，即所研究系统的随机性质。我们的团队是使用用激光直接 - 连续方法制造的集成量子波导电路在随机光子结构中实施随机量子光的先驱之一[3]。当超短激光脉冲紧密聚焦于透明的散装材料中时，非线性吸收会导致光学分解和微等离子体的形成，从而诱导材料的分子结构永久变化。在融合二氧化硅作为宿主材料的特定情况下，密度在局部增加，从而永久增加了折射率。这些变化的尺寸大致与焦点区域的大小相同。通过相对于光束横向移动样品，获得了连续的修改并创建波导（见图1a）。1b）。这样的指南几乎可以沿任意路径的任何安排编写，因为放置焦点的唯一限制因素是写作目标的焦距。在我们在随机光子波导结构上的工作中，我们制造了具有随机间距[5]和随机折射率[6]的波导的扩展晶格[6]，从而产生了整个波函数的统计传播动力学（见图在将量子光发射到这些结构中并检查两粒子相关函数时，人们观察到，除了光子的预期玻体束外，发生了热化过程，因此光子位于结构中心（见图1C），显然正在从弹道运输到本地化的过渡。
保险中的可解释人工智能 (XAI)
摘要：可解释的人工智能 (XAI) 模型使人与机器之间的关系更加透明和易于理解。保险行业为展示 XAI 的潜力提供了一个根本的机会，因为该行业拥有大量有关保单持有人的敏感数据，并且在社会进步和创新中具有核心地位。本文分析了当前人工智能 (AI) 在保险行业实践和保险研究中的应用，以评估其可解释程度。使用代表保险业 (X)AI 应用的搜索词，从 IEEE Xplore、ACM 数字图书馆、Scopus、Web of Science 和 Business Source Complete 和 EconLit 中筛选出 419 篇原创研究文章。对由此产生的 103 篇文章（2000-2021 年之间）进行了分析和分类，这些文章代表了保险文献中 XAI 的最新进展，突出了 XAI 方法在保险价值链各个阶段的普遍性。研究发现，XAI 方法在索赔管理、承保和精算定价实践中尤为普遍。简化方法，称为知识提炼和规则提取，被确定为保险价值链中使用的主要 XAI 技术。这很重要，因为将大型模型组合起来以创建具有不同关联规则的更小、更易于管理的模型有助于构建通常可理解的 XAI 模型。XAI 是 AI 的重要发展，可确保信任、透明度和道德价值观嵌入系统的生态系统中。在保险行业背景下对这些 XAI 焦点的评估证明了对 XAI 独特优势的探索是值得的，它向行业专业人士、监管机构和 XAI 开发人员强调了在进一步开发 XAI 时应特别关注的地方。这是首次分析 XAI 在保险行业中的当前应用的研究，同时有助于跨学科理解应用 XAI。在推进有关充分的 XAI 定义的文献的同时，作者根据保险领域 XAI 文献的系统评价，提出了一种改良的 XAI 定义。