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World File Search System眼花缭乱
国际分子科学杂志
蛋白质是 DNA 复杂解码的产物，是遗传信息的终极体现。在细胞的繁忙范围内，这些分子主力承担着多方面的角色。它们多功能性的核心在于由四个字母的 DNA 字母表编写的极其优雅的代码。这种由氨基酸序列组成的代码决定了蛋白质的折叠和排列，形成令人眼花缭乱的结构阵列，每个结构都经过量身定制以实现特定功能。从为组织提供结构支撑的坚固胶原纤维到为细胞运动提供动力的灵活分子马达，蛋白质体现了基因组中编码的惊人多样性。本期特刊旨在汇集描述研究蛋白质结构科学进展的作品，包括酶、结构蛋白、膜和所有生物体。它也开放涉及四个结构层面的生物信息学和研究方法、这些物理层面之间的相互作用以及不同的免疫和抗原疫苗方面以及药物开发的工作。
澳大利亚国家制造工厂
基于 ANFF 客户参与促进者在帮助客户找到 ANFF 支持其项目的最佳方式方面取得的成功，ANFF 已带头将这种礼宾式服务扩展到整个 NCRIS 网络。研究基础设施连接 (RIC) 是您浏览 NCRIS 网络的主要联系点。通过 NCRIS 提供的研究基础设施的广度和种类令人眼花缭乱。RIC 网站 (riconnected.org.au) 的高级搜索允许您使用关键字和过滤器来查找相关的 NCRIS 提供商、案例研究和联系方式。但当然，搜索只能到此为止。RIC 员工可以与您讨论您的项目，并帮助您找到所需的工具和可以缩短获得有效解决方案所需时间的专家。此外，RIC 员工可以为超越单个 NCRIS 提供商的项目提供额外的协调支持。现在，研究基础设施连接已经建立，ANFF 正在将控制权移交给 NCRIS 网络成员 Pawsey 超级计算中心，而 ANFF 则专注于 NE T 的未来。
航空航天杂志 2022 年 12 月.pdf
这场赌博获得了成功。然而今天，一些分析师担心波音在未来产品战略方面变得越来越厌恶风险——尤其是在推出一款全新的客机方面——这是波音公司多年来一直在考虑的事情。在最近的一次投资者电话会议中，首席执行官戴维·卡尔霍恩强调，任何新飞机的推出都还需要十年或更长时间。他的逻辑很难反驳，即紧迫的环保需求意味着任何新型客机都必须提供两位数的燃油效率才能在未来的市场上占有一席之地。波音仍未从 737 MAX 危机中恢复过来，而到 2040 年代可能会出现大量令人眼花缭乱的非常规配置、相互竞争的推进和燃料解决方案，这让波音的发布决定变得更加复杂，其中许多解决方案还需要与机身极其紧密的集成。为客机安装逐渐增加涵道比的发动机的“简单”升级路径早已一去不复返。
人工智能在基于模拟的教育中的应用和挑战
临床模拟已被证明可用于健康科学教育的多个领域——本科（1,2）和研究生培训（3-5）以及继续教育（6,7）——借助技术手段和组件，并得到不同教育理论观点的支持，可以在安全的学习环境中实现高效的实践（8-10）。技术突破无疑推动了不同知识领域的发展，健康科学教育和基于模拟的教育（SBE）特定领域也不例外，因为重要的发展已经成为现实（11,12）。在适用于教育的技术中，人工智能（AI）近年来发展势头强劲，并以令人眼花缭乱的速度被采用（13），为实际应用带来了新的可能性；然而，其在临床模拟训练中的实际应用知识仍处于起步阶段。本文探讨了一些关键概念，使读者能够从教育科学、计算机工程和机电一体化工程的角度了解人工智能的广阔领域、其在基于模拟的教育实践中的潜在应用以及健康科学教学人员面临的挑战。
基于 DNA 的神经网络中的分子模式识别和监督学习
自然界的适应始于亚细胞、分子水平，生物分子级联的微妙相互作用协调着细胞的无数功能。这些细胞的混合活动成为多细胞系统复杂行为的表现。大自然提供了一系列令人眼花缭乱的例子，展示了智能功能的变化。然而，在合成构造领域，人类已经成功设计了哪些系统？我们的技术力量的界限是什么？与大自然的库相比，人类的成就显得相当微不足道。在智能生物中观察到的复杂行为源于其组成元素之间的集体相互作用和反馈回路，从而产生了新的特性和现象。为了开发表现出更像大脑的智能行为的大规模工程系统，我们必须首先设计出新的分子结构和算法，用于分子尺度的适应和学习。我在这里介绍的研究是朝着这些目标迈出的一小步。我将展示由 DNA 制成的新型分子系统的设计，这些系统表现出复杂的神经计算和学习行为。
聚焦：量子殖民地
量子力学这个词组会让非专家看得眼花缭乱，因此量子传感、量子加密——任何量子的东西——都很难掌握。以量子计算为例，它也许是量子承诺的圣杯。我们大多数人都能理解传统计算机中一个比特要么开要么关——二进制代码语言中的 1 或 0。我们明白这一点。但同时出现 1 和 0 显然不那么直观。这就是量子比特的领域，量子比特的能力使量子计算成为如此强大的承诺。量子比特的工作类似于普通比特，但具有明显的量子优势。量子比特和所有其他利用的量子功能尤其依赖于两个重要且密切相关的量子现象——叠加和纠缠。在考虑叠加时，想象一枚抛出的硬币在空中翻转会有所帮助，它还不是“正面”或“反面”，而是处于两种可能性均等的状态。同样，叠加的量子粒子，无论是单个光子还是电子等亚原子实体，都具有同时成为两种不同可能性的反直觉能力。纠缠是指两个量子物体之间的关系，即使它在另一边，也可以测量其中一个物体的属性
战疫中的新冠肺炎：乌克兰联合部队行动
2019 年 12 月，冠状病毒大流行灾难在中国武汉爆发，首例确诊病例由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV2) 新型冠状病毒引起，该疾病被称为 2019 冠状病毒病，或 COVID-19。世界卫生组织 (WHO) 确认了疫情并将其定性为全球大流行。目前的大流行已感染近 3 亿人，造成 300 多万人死亡。当前的 COVID-19 大流行正在打破欠发达国家和最发达国家的所有公共卫生屏障、护栏和安全措施，在不同时期出现高峰和低谷。遭受冲突和战争影响最大的是那些遭受冲突和战争影响的地区。对于那些处于危险之中且缺乏基本预防措施能力的社区来说，发病率和死亡率呈对数增长。全球各国都在努力统一应对措施，提高准备水平，识别和对症治疗阳性病例，全球各地的实验室都在疯狂推出各种疫苗以及有效的监测和治疗机制。由于没有统一的灾难应对措施，虚假信息四处传播，COVID-19 的发病率和流行率可能会继续在全球范围内上升。在这种应对失败期间，病毒变种正以令人眼花缭乱的速度爆发。非国家行为者占主导地位的无政府空间和活跃的战区可能成为 COVID-19 死亡率的下一个震中。随着事件的发生
新鲜方法
飞行是一种激发所有感官的体验，但每个元素只激发一种感官：35,000 英尺高空的景色让人眼花缭乱，110,000 磅推力的轰鸣声让人耳目一新，纺织品触感舒适，机上餐饮激发味觉（我将忽略嗅觉，因为我不确定在飞机上是否有过良好的嗅觉感觉）。我本来是这么想的，直到我采访了 Gate Gourmet 的行政总厨、航空美食界最有名的人物之一、活泼可爱的 Bob Rosar 大厨（第 8 页）。对于 Bob 大厨来说，机上餐饮体验激发了所有的感官。我对航空食品的听觉刺激性提出质疑，直到我想到新的厨房设备可以实现的一些可能性，比如阿提哈德航空航班上煎鸡蛋的咝咝声，或者浓缩咖啡机的嘶嘶声。当鲍勃大厨提到让乘客有宾至如归感觉的诀窍之一：在机上烤饼干和松饼时，我对令人愉悦的香气的怀疑也得到了解决。这些进步，加上对机组人员卓越性的日益关注，使头等舱的用餐体验名副其实，尽管鲍勃大厨对厨房只有一个愿望：更大的准备区。当您看到我们关于高级餐饮和名厨崇拜的专题报道中的菜肴时，原因就会变得清晰（第 14 页）。虽然餐具都非常精美，而且其中一些是由纪梵希 (Givenchy) 等人设计的，但尺寸不可能像著名的
人工智能需要的不仅仅是深度学习
现在是人工智能研究人员眼花缭乱的时代。就在二十年前，许多局外人对我们这个领域持怀疑甚至嘲笑的态度。在大学计算机科学系之外，人工智能作为一门科学/工程学科几乎不被承认。今天，情况大不相同。人工智能每天都在媒体上出现，新的人工智能系统经常登上全球头条新闻。其他科学领域的研究人员在人工智能研究人员的门口排队，迫切希望在自己的工作上撒一些人工智能仙尘。我们领域的领导者被尊为英雄和女英雄，被授予荣誉花环，并受邀会见政府和工业界的首脑——甚至是教皇。一些国家的调查显示，有抱负的青少年以前可能梦想成为音乐家、电影明星或足球运动员，但现在他们把人工智能事业视为通往名利的途径。目前人工智能的资金水平，以及围绕人工智能初创企业和收购的持续狂热，确实令人难以理解。谁能在世纪之交预测到这样的事情？当然，虽然所有人工智能研究人员都沐浴在一个焕发活力、备受推崇的领域的灿烂阳光下，但事实是，对我们许多人来说，这只不过是光荣的体现。虽然媒体在报道我们这个领域时通常使用“AI”这个标签，但主要进展是在机器学习 (ML) 领域，更具体地说是在神经网络领域。神经网络训练算法的进步、新的神经网络结构（特别是卷积神经网络、生成网络和
驾驶员对仪表板照明水平的偏好
本报告确定了驾驶员对仪表盘亮度/对比度水平的偏好。共有 30 名驾驶员（10 名年轻美国人、10 名老年美国人和 10 名日本人）参与。在密歇根州安娜堡 17 英里路线的 9 个地点获得了判断（最小、首选、最大和耀眼）。每位驾驶员都针对 5 种测试条件（白天 - 电子除尘器，带和不带太阳镜；夜间 - 电子、绿色模拟和白色模拟集群）提供了判断。对比度方差分析 (ANOVA) 显示，夜间 3 个集群之间存在显著差异（电子=l78:1、绿色=82:l 和白色=51:l）。t 检验显示带太阳镜（14:l）和不带太阳镜（1 1:1）的电子面板之间存在显著差异。对于 5 种情况（戴太阳镜、不戴太阳镜、电子、绿色和白色），首选比率分别为 14:1、11:1、186:1、77:1 和 441。正如预期的那样，从低到高的对比度判断顺序为最小（30:1）、首选（67:1）、最大（84:1）和耀眼（88:1）。但是，最大和耀眼的判断并没有显著差异。这是集群有限亮度范围的函数，因为 30% 的时间最高设置不足以达到最大判断，67/0 的时间它不足以达到耀眼。因此，这两个判断的对比度被低估了。年轻人（64:1）和老年人（70:1）美国人之间存在差异，但美国男性和女性或美国和日本司机之间没有差异。为对比而开发的预测方程至少解释了首选、最大和令人眼花缭乱的判断的 84% 的变异性。