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World File Search System范式转移
利用AI培养批判性思维技能
我们的研究打算将支持AI的工具整合在医学教育中，包括但不限于适应性学习系统，虚拟患者和AI-Enhanced评估方法，以发展和促进批判性思维和解决问题的技能以及医学生的参与。可以通过研讨会，在线资源和协作学术项目为教师和学生提供一个良好的环境。我们还考虑了AI生成的图像和开放的教育资源，这些图像可以增加课程并为学习者个性化体验。医学教育者使用讲故事，包括用于数据讲故事的AI，将复杂的临床数据包装在平易近人但揭示的方法中，以加深学生对医学概念的理解。讨论的AI角色包括对学生学习途径的个性化，有针对性的反馈和知识差距的识别。它旨在在快速变化的时代准备未来的医疗保健专业人员。将AI技术与批判性思考的教学法相结合的全面性质为医学教育本质的范式转移，以使我们的学生获得以终身学习者和批判性思想家的身份维持其职业的技能。
LED，OLED和自适应大灯
迈索尔，印度卡纳塔克邦，摘要：汽车行业正在见证照明技术的范式转移，发光二极管（LED）的进步（LED），有机照明发光二极管（OLEDS）和适应性头灯。本文提供了这些创新照明系统的全面概述，分析了汽车工程中的原理，收益，挑战和应用。LED提供了卓越的能源效率，寿命和设计灵活性，从而彻底改变了各种组件的汽车照明。OLED，其薄，轻巧且可定制的性质，为车辆中的室内照明和显示系统提供了新的可能性。自适应大灯动态调整为驾驶条件，提高道路的可见性和安全性。但是，诸如成本，监管要求和技术限制之类的挑战持续存在。本文讨论了正在进行的研究工作和未来的方向，旨在克服这些挑战并利用先进的汽车照明技术的全部潜力。总的来说，这项研究阐明了LED，OLED和自适应大灯技术对汽车行业的变革性影响，从而塑造了移动性对更安全，更高效和美观的车辆的未来。索引术语 - LED，OLED和激光照明
在1型糖尿病的预测和预防中的课程和差距
1型糖尿病（T1D）是一种严重的慢性自身免疫性疾病。即使尚未确定T1D Devel Opment的根本原因，但对T1D发病机理的自然历史已经足够了解，以允许研究可能延迟甚至阻止高血糖和临床T1D发作的干预措施。初级预防旨在防止无症状的T1D遗传风险的无症状患者中β细胞自身免疫的发作。SEC预防策略旨在一旦出现自身免疫性，旨在保留功能性β细胞，而第三级预防旨在在T1D临床开始后启动和扩展β细胞破坏的部分缓解。在美国，Teplizumab的批准延迟了临床T1D的发作，这标志着糖尿病护理中令人印象深刻的里程碑。这种治疗方法为T1D护理的范式转移打开了大门。需要通过测量与T1D相关的胰岛自动抗体来提早确定患有T1D风险的人。在患有T1D症状之前识别患者将有助于更好地理解症状前T1D进展和可能有效的T1D预防策略。
将高级技术集成到石油的腐蚀和检查管理中
摘要石油和天然气行业正在见证由于先进技术的整合而导致的腐蚀检测，检查方法和维护实践的范式转移。本文探讨了包括人工智能（AI），机器人技术和物联网（IoT）在内的尖端技术如何在石油和天然气运营中彻底改变腐蚀和检查管理。AI驱动算法通过分析大量数据集来识别腐蚀模式并预测设备故障来实现预测性维护。机器人技术在远程检查中起着关键作用，在最大程度地降低人类风险的同时，提供了前所未有的访问关键基础设施。此外，物联网传感器还提供对腐蚀速率，温度和压力的实时监控，从而促进主动维护并增强资产完整性管理。对先进技术的深入研究揭示了它们对石油和天然气行业中腐蚀管理，检查过程和维护策略的协同影响。通过利用AI，机器人技术和物联网，运营商可以优化资产性能，延长设备寿命并最大程度地减少停机时间，最终增强
新的交通安全范式
一个新的交通安全范式确认敞口，车辆总旅行，作为风险因素，因此，减少车辆旅行策略的安全益处，例如多模式计划，更有效的运输定价，智能增长开发政策和运输需求管理（TDM）计划。摘要尽管对交通安全计划和技术进行了大量投资，但车辆撞车事故仍在继续施加高昂的社会成本，并且最近增加了。需要新的策略来实现雄心勃勃的安全目标，例如视觉零。最近的研究提高了我们对影响崩溃风险的因素的理解，并确定了新的安全策略。应用此知识需要范式转移，定义问题的方式并评估解决方案的方式。旧的范式假定驾驶通常是安全的，因此偏爱针对特殊风险的安全计划，例如青年，高级，受损和分心的驾驶。新的范式认识到所有车辆旅行都会构成危险，因此暴露（总车辆旅行）是危险因素，而车辆旅行减少策略则提供了安全益处。本报告探讨了我们对交通风险和新安全策略的新兴了解，以及更全面的安全分析的重要性。
平衡补体抑制剂的功效和安全性
补体抑制剂已被批准用于几种免疫介导的疾病，它们被认为是治疗肾小球肾炎治疗的下一个范式转移方法。补体系统的分层组织为治疗干预提供了许多分子靶标。但是，补体是宿主防御的组成部分，因此补体抑制可能与严重的感染并发症有关。在这里，我们仔细观察了分层补体系统，以及如何干扰近端，远端或选择性与非选择性分子靶标的如何确定功效和安全性。此外，我们建议考虑对患者进行分层时的疾病类型，免疫学活动和患者免疫成分的影响，例如，高度活跃和潜在致命疾病的近端/非选择性靶标，远端和选择性靶标，而持续的疾病持续的疾病活动可能会持续不断地构成疾病，而远端和选择性靶标可能会使疾病的持续性持续性疾病相吻合，而与持续的疾病相吻合，则具有较低的疾病的性能。当然，对抗汇编治疗药物存在实质性的希望。但是，平衡功效和安全性将是建立强大的治疗效果，而不良事件的最小情况，尤其是在慢性疾病中持续更长的时间内补体封锁时。
从高渗透合金到具有高熵的合金：材料科学和工程的新范式，用于推进可持续冶金
高渗透合金（HEAS）的开发标志着合金设计的范式转移，从传统的方法中转移到了优先考虑较小元素增强的优先基础金属的传统方法。HEAS相反，没有单个主导成分的多个合金元素，从而扩大了合金设计的范围。这种转变导致创建具有高熵（AHES）家族的各种合金，包括高熵钢，超级合金和金属层间，每种都强调了需要考虑其他因素，例如堆叠故障能量（SFE），晶状体失误和抗形边界能量（抗形边界能量（APBE）），这是由于对显微镜的影响而产生的重大影响。在合金中利用多个元素为开发来自多组分废料和电子废物的新合金的有希望的可能性，从而减少了对关键金属的依赖，并强调了对高级数据生成技术的需求。凭借这些多组分原料提供的巨大可能性，建模和基于人工智能的工具对于有效探索和优化新合金至关重要，从而支持冶金中的可持续发展。这些进步要求重新构想合金设计框架，强调强大的数据获取，
加速科学模拟和设计Kamyar Azizzadenesheli 1，Nikola Kovachki 1，Zongyi li 2，Miguel Liu-Schiaffini
科学发现和工程设计目前受到物理实验的时间和成本的限制，主要是通过需要深入域专业知识的反复试验和直觉选择。数值模拟是物理实验的替代方法，但由于现有数值方法的计算要求，通常对于复杂的现实世界域而言是不可行的。人工智能（AI）通过开发快速数据驱动的替代模型来提出潜在的范式转移。尤其是一个称为神经操作员的AI框架提出了一个原则上的框架，用于在连续域上定义的功能之间学习映射，例如时空过程和部分微分方程（PDE）。他们可以在训练期间看不见的新位置推断和预测解决方案，即执行零拍的超分辨率。神经操作员可以在许多应用中增强甚至替换现有的模拟器，例如计算流体动力学，天气预报和材料模型，而速度更快4-5个数量级。此外，可以将神经操作员与物理和其他领域的约束集成在一起，以获得更高的重点，以获得高保真的解决方案和良好的概括。由于神经操作员是可区分的，因此他们可以直接优化用于反设计和其他反问题的参数。我们认为，神经操作员提出了一种变革性的模拟和设计方法，从而可以快速的研发。
采用安全固件的分散方法...
摘要 - Internet技术已经改变了计算和数据科学领域的范式转移，而这种范式定义的一种变化是“物联网”或IoT的范式。如今，成千上万的家用电器使用集成的智能设备，这些设备允许远程监视和控制，还允许强化计算工作，例如高端AI-Ai-In-Contigation Smart Security Security Security Security Systems，并为用户提供持续的警报。这些物联网设备的更新过程通常缺乏检查集中式服务器的安全性的能力，这些服务器可能会受到损害并托管恶意文件文件，因为假定服务器在部署过程中是安全的。可以使用分散的数据库来解决此问题的解决方案，以持有哈希和固件。本文讨论了用于托管商业物联网产品的MRWARES的不安全服务器的可能含义，并旨在提供基于区块链的分散解决方案，以寄托企业软件文件，并具有不可超然性的属性，并受控访问对企业软件上载的访问，以使未经置换的使用功能。纸张在此类安全的体系结构模型中使用了可能的硬件实现以及使用加密安全组件的灯光。
从教育母亲到神经疾病：育儿问题中的思想和争议
摘要：自1990年代初以来，许多发达国家出现了一个称为“育儿支持”的特定公共行动部门。该政策不应分散以下事实，即父母（尤其是母亲）进行的主要社会化已成为一个多世纪以来的明确关注。在本章中，克劳德·马丁（Claude Martin）建议了解这一全球化育儿问题所涉及的发展和转变。第一部分回顾了自19世纪末以来这些辩论的发展，最初以公共卫生问题和反对婴儿死亡率的斗争为标志，然后是战后市场在为母亲提供咨询方面的咨询中的发展，受到心理学的不同理论传统的启发，并在1990年代在特定的父母公共领域政策中引起了痛苦。第二个研究了自1990年代以来神经科学的平行发展及其对该部门的影响，通过该领域的决策者和专业人员对一定数量的思想进行政治化。这种神经科学的使用产生了两种发展途径，一种涉及儿童的认知发展，另一个涉及他们的情感发展。第三部分提议掌握这些变化的含义和深度，以确定我们是面对旧方法的简单复兴还是范式转移。