XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合
将绩效指标与业务战略相结合
a) 防御者公司将比探矿者、分析者和反应者公司更加强调运营/财务指标。b) 探矿者公司将比防御者、分析者和反应者公司更加强调关系指标。c) 分析者公司将比探矿者和反应者公司更加强调运营/财务指标。d) 反应者公司将比防御者、探矿者和分析者公司更少强调运营/财务和关系指标。
并发免疫检查点抑制剂的功效和安全性与晚期非小细胞肺癌的放疗或化学疗法相结合：系统评价和单臂荟萃分析
肺癌构成了全球癌症相关死亡率的主要原因[1]。非小细胞肺癌（NSCLC）占所有肺癌病例的80％至85％，晚期NSCLC在初次诊断时占20％以上的病例[2，3]。在患有无法手术和晚期NSCLC的患者中，确定的并发化学疗法（CCRT）传统代表了护理标准（SOC）。但是，CCRT的长期结果不令人满意，5年的存活率仅为15％至30％[4]。ICI，特别是高级NSCLC，已成为一种有效的治疗方法，因为许多临床试验已经证实了它们的临床优势[5-7]。自2017年太平洋试验的关键发现以来，ICI与放疗或化学疗法的整合与放疗或化学疗法的整合得到了积极的态度[8-11]。目前，ICIS的助理使用受卫生当局在全球范围内批准，并在准则中接受了SOC [12]。辐射疗法在调节免疫系统中的作用，从而创造了有利于抗肿瘤免疫力的环境[13，14]。辐射疗法因其多种免疫调节作用而闻名，包括增强的抗原表现，趋化因子分泌，对肿瘤部位的效应T细胞募集以及淋巴细胞造成的免疫原性死亡[15]。此外，已经观察到抑制性T细胞调节途径（例如PD-1/PD-L1轴）的放射后激活，从而促进了这些免疫学结果[16]。重要的是，放射疗法可以诱导免疫细胞和肿瘤细胞上的PD-1和PD-L1表达增加，从而突出了将其与PD-1/PD-L1抑制剂结合的战略价值[17]。然而，最近的证据表明，治疗时间表，尤其是放射疗法 - 免疫疗法组合的时间和顺序，对于功效至关重要。将ICI与放射疗法或化学放疗以实现协同作用的理想时机需要额外的研究[18]。太平洋试验建议在放射治疗后1至42天内启动杜瓦卢匹单抗。相比之下，当前的NCCN指南建议在完成放疗和化学疗法后开始杜瓦卢马布，而无需在放疗后确切的开始时间。此外，最近的研究探讨了同时进行放射疗法或化学疗法的ICI的可行性，报告表明这表明具有巨大的治疗潜力。同时使用放射治疗或化学放射疗法的ICIS显示出令人鼓舞的结果，强调了对这种合并方法进行更深入的检查的必要性。涉及ICIS和放射疗法的并发治疗策略不仅需要进一步研究，而且还需要改进以优化临床有效性。此外，由于平衡功效和安全性至关重要，与将ICI与放射疗法或化学疗法相结合的不利事件是一个问题。此荟萃分析旨在评估ICI与Radiother- APY或化学放射疗法结合在治疗晚期非小细胞肺癌中的功效。同时使用ICI与放疗或化学放疗可能会导致全身性作用，尤其是免疫相关肺炎的风险增加，这是所有报道的不良后果中最严重的。这项研究的预期发现可以扩大可用的临床管理选项。
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
将放电等离子烧结与高级建模相结合以实现工艺放大：向 DOE-NE 进行演示
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将光学和电气传感与高级粒子表征的机器学习相结合
粒子分类在各种科学和技术应用中起着至关重要的作用，例如在医疗保健应用中区分细菌和病毒或识别和分类癌细胞。此技术需要对粒子特性进行准确有效的分析。在这项研究中，我们通过多模式分类方法研究了电和光学特征的整合。使用机器学习分类器算法来评估结合这些测量值的影响。我们的结果证明了多模式方法比独立分析电气或光学特征的优越性。通过整合两种方式，我们实现了94.9％的平均测试精度，而单独的电气特征则达到66.4％，仅光学特征为90.7％。这突出了电气和光学信息的互补性及其提高分类性能的潜力。通过利用电气传感和光学成像技术，我们的多模式方法为粒子特性提供了更深入的见解，并对复杂的生物系统提供了更全面的了解。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
安装与可再生能源相结合的能源存储系统的援助计划（该计划）
2018/2001 号欧洲议会和欧洲理事会法案，包括其中规定的可持续性标准，以及能源效率，包括减少能源贫困的目的。俄罗斯入侵乌克兰后能源价格飙升，凸显了减少对进口化石燃料的依赖和加速能源转型的迫切需要。这涉及根据 REPowerEU 计划扩大具有成本效益的可再生能源供应。该措施还旨在支持现有的可再生能源项目，以最大限度地减少电力削减，目前，塞浦路斯的互连器和集中式能源存储设施不足加剧了电力削减。此外，它还寻求推进部署新的可再生能源发电项目和存储项目，这对于实现净零经济至关重要。
将类似Toll样受体激动剂与免疫检查点阻断相结合会影响抗肿瘤疫苗功效
抽象背景T细胞检查点受体在激活T细胞时会表达，并且这些受体的表达或信号的调节可以改变T细胞的功能及其抗肿瘤功效。我们以前发现，用同源抗原激活的T细胞在PD-1的表达中增加了，并且在存在多个Toll-lik-Hodyor（TLR）激动剂的情况下会减弱这一点，尤其是TLR3 Plus TLR9。在当前报告中，我们试图研究将TLR激动剂与免疫检查点封锁相结合是否可以进一步增加鼠类肿瘤模型中疫苗介导的T细胞抗肿瘤免疫。方法TLR激动剂（TLR3 Plus TLR9）和免疫检查点抑制剂（靶向PD-1，CTLA-4，LAG-3，TIM-3或VISTA的抗体）与疫苗或疫苗激活的CD8+T细胞一起递送，并与e.g7-ova或myc-cap-cap tumor-tmore-tmore-ciace一起递送。肿瘤的生长，然后通过流式细胞仪收集和分析。结果与TLR激动剂和αCTLA-4共同施用的siinfekl肽疫苗的含有siinfekl肽疫苗的免疫相比，与单独使用TLR激动剂或单独使用αCTLA-4免疫相比，抗肿瘤功效更大。相反，当疫苗和TLR激动剂与αPd-1。TLR激动剂抑制了调节性T细胞（TREG）的PD-1表达，并激活了该人群。含有肿瘤小鼠中Treg的耗尽，即使在存在αPD-1的情况下，这种联合疗法也会引起这种联合疗法的抗肿瘤功效。将疫苗接种与TLR激动剂和αCTLA-4或αLAG-3结合使用，与与αIM-3或αVista的组合相比，抗肿瘤具有更大的抗肿瘤。结论TLR激动剂和αCTLA-4或αLAG-3的组合可以进一步提高癌症疫苗的疗效，当将αPD-1与TLR3和TLR9和TLR9激动剂组合时，由于Tregs激活Tregs，未观察到使用αPD-1的效果。这些数据表明，TLR激动剂和免疫检查点阻滞的最佳组合可能会提高人类抗癌疫苗的疗效。
Manpreet Kaur 1* ，Babli Dhiman 博士 2 1* 研究学者，Lovely Professional University，manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 2 教授，Lovely Professional University，babli.dhiman@lpu.co.in，9501236056 *通讯作者：Manpreet Kaur *研究学者，Lovely Professional University， manpreet12775@gmail.com，9914213139，ORCID- 0009-0004-6749-7039 引用：Manpreet Kaur 等人（2024 年）探索将人工智能与金融素养相结合以构建可持续金融生态系统的框架。教育管理：理论与实践，30 (4)，8750-8759，DOI：10.53555/kuey.v30i4.2382
文章信息 摘要 简介：人工智能 (AI) 和可持续发展这一新兴领域对金融包容性和素养具有重大影响。本研究着眼于人工智能如何改善金融决策，尤其是针对代表性不足的群体。本文利用涵盖广泛发展相关主题的 2030 年议程知识，阐明了人工智能金融产品如何帮助解决复杂问题并赋予所有社会经济背景的人更多权力。目标：本研究考察了金融行业决策支持系统的发展，强调了人工智能在优化工作流程和提高结果方面的作用。基于对最近文献的分析，本研究探讨了人工智能金融分析的复杂运作，强调了它如何提高决策的准确性、有效性和包容性。此外，将人工智能纳入金融知识普及运动的理论框架强调了该技术对风险评估、欺诈检测、文本分析和改善客户服务的贡献。这种方法强调了人工智能对于提高金融服务可及性、鼓励可持续性和鼓励终身学习的重要性。方法和结果：本研究深入分析了研究文章、论文或会议，以探索利用信息技术进行教育，以便社会弱势群体有机会提高生活水平。该研究强调了金融能力的认知和非认知成分之间的复杂相互作用。个人可以利用人工智能驱动的工具和平台做出更好的判断，理解金融概念并应对复杂的经济环境。人工智能驱动的解决方案提供个性化推荐、预测洞察和定制学习体验，进一步促进全球金融包容性和知识普及。
将市级可再生能源项目与 NECP 规划和报告相结合：支持转型进程
摘要。关于根据欧盟治理条例制定的国家能源和气候计划 (NECP)，联邦和市政层面之间存在脱节，这阻碍了有效的规划和报告，特别是在可再生能源 (RES) 领域，其可用性取决于区域空间条件。transFORMAT-LINK 项目基于案例研究和利益相关者讨论解决了这一挑战。主要成果是 (1) 用于支持 RES 项目实施和 NECP 规划和报告的市政发展概念/计划的 LINK 指南；(2) 用于根据 LINK 指南制定和监控市政发展概念/计划的 LINK 软件原型。本文概述了初步结果，重点介绍了区域空间规划法下市政发展概念/计划的最低要求以及它们将如何促进可再生能源项目的实施。