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World File Search System非常
PROTAC 介导的 BCL-xL 和 BCL-2 双重降解是一种非常有效的
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。
非常时期的变革型领导力
在一个由大趋势主导的世界中，组织要想获得成功，就必须做出前所未有的变革。以气候变化为例。向可持续世界过渡需要彻底重构工业体系——我们如何养活自己；我们如何出行；我们如何建造、供电和制造物品。这项庞大而复杂的任务将影响每个组织、每个行业和每个地区。它高于任何单一行业，需要数千个高度相互依赖的参与者同时转型；涉及巨大的需求方和供应方变化；并且需要快速、大规模地进行。
对患有非常高心血管风险的慢性肾脏疾病患者的PCSK9抑制剂治疗
与药物相关的不良事件。研究期间有41例患者。用阿利罗司单抗和20例用evolocumab处理了21个。基线特征示出了表1：51.2％是中位年龄为73岁，EGFR中位数为46 mL/min/1.73 m 2的男性；四名患者的EGFR <30 mL/min/1.73 m 2，一名患有腹膜透析。 87.8％的人经历了冠状动脉事件；所有这些都以前曾接受他汀类药物和75.1％的Ezetimibe； 53.7％的患者因未能达到LDL-C靶标而开始IPCSK9，而其余的则是由于最大剂量的他汀类药物而引起的。开始药物后的中位随访时间为28个月。6个月后，我们发现脂质的显着改善
常规的地热系统和非常规的地热发展：概述
本文概述了传统的地热系统和非传统地热发展，作为能源专业人员之间的讨论所需的共同参考。常规的地热系统具有热量，渗透性和流体，仅需钻至<3.5 km。低温（LT）系统无处不在，具有<100°C，正常的热流或放射性花岗岩作为热源，并用于区域加热。中温度（MT）100˚C -190˚C和高温（HT）190˚C -374˚C资源主要在板界处，带有火山侵入性热源，主要用于发电。单井容量<2 MWE和<5 mW（LT），<7 MWE和<15 MW（MT），<25 MWE和<125 MW（HT）。非常规地热替代品具有热量（8˚C -500˚C）和一系列深度（1 m至20 km），但缺乏渗透性或液体，因此可以通过传导来刺激刺激。HVAC在井中的深度为1-2 m且浅地热降至500 m，均捕获<25°C，<10 kW且<5 mW且<5 mW的单位容量。Technologies targeting ≤ 500˚C are ei- ther advanced by geothermal developers at <7 Km depth (Enhanced Geo- thermal Systems (EGS), drilling below brittle-ductile transition zones and under geothermal fields), or by the Oil & Gas industry (Advanced Geother- mal Systems, heat recovery from hydrocarbon wells or reservoirs, Superhot Rock Geothermal, and millimeter-wave drilling降至20公里）。他们的primary目的是发电，依靠闭环，但是EGS在压裂过程中使用断裂与地震风险进行热交换。无与伦比的方法可能无处不在，浅地热已经起作用。更深，更热的非常规的替代方案仍然是经验丰富的，克服的成本和技术挑战，使其变得完全商业化。同时，传统的地热资源仍然是
ALS患者衍生的运动神经元网络表现出微观功能障碍和中尺度补偿，使它们非常容易受到扰动
摘要肌萎缩性侧硬化症会影响上和下运动神经元，从而导致进行性神经病理学，从而在症状发展前很久就会导致受影响神经网络的结构和功能改变。某些遗传突变，例如C9ORF72中的扩张，使运动神经元群体诱发病理功能障碍。但是，尚不清楚潜在的病理倾向如何影响脆弱网络内的结构和功能动力学。在这里，我们研究了ALS患者衍生的运动神经元网络的微观和中尺度动力学。我们首次表明，ALS患者衍生出具有内源遗传易感性的运动神经元，以细胞质TDP-43夹杂物的形式发展出经典的ALS细胞病理学，并自组织为计算效率高效的网络，尽管具有与健康的对照组相比具有更高的代谢成本的功能标志。这些标志包括微观障碍和中尺度补偿，包括功能集中度增加。此外，我们表明这些网络通过表现出诱导的多动症而极易受到短暂扰动的影响。
Chern，偶极子和四极杆拓扑阶段，具有方形晶格和非常规单位单元格
用于研究光子学中的拓扑阶段，而量子 - 大实型型前一阶手性边缘状态通常在磁光光子晶体中实现，而高阶拓扑状态大多在全dielectric光子晶体中探索。在这项工作中，我们研究了磁光子光子晶体中的一阶和二阶拓扑光子状态。在特定的情况下，我们在一个平方晶格中重新访问一个简单的磁光子光子晶体，每个单元中有一个旋风磁缸。However, rather than investigating the conventional unit cell where the cylinder is at the center of the square unit cell as previous works have done, we consider a configuration where the cylinders are located at the four corners of the square unit cell and show that this configuration hosts rich topological phases, such as dual-band Chern, dipole, and quadrupole topological phases.我们对这些拓扑状态的详细特征基于Wannier带和它们通过Wilson Loop和Nested Wilson Loop方法的极化。我们详细研究了不同拓扑阶段的边缘和角状态，并表明它们具有“频谱鲁棒性”的特殊特征。例如，尽管生活在带隙中的偶极相的边缘和角状态可以通过调谐边界条件将其推入散装带，但它们可以通过散装带并在不同的带隙内重新出现。对于双波段四极阶段，我们可以找到一个政权，两个乐队差距同时容纳了一组角状态，并且有趣的是，一组角状状态的填充异常可以使它们的签名在另一组拐角处的异常状态中，尽管它们被广泛的国家数量占据了一个拐角处。在简单的磁光子光子晶体中揭示的丰富拓扑物理学不仅为时间反转对称性折叠光子系统提供了对高阶拓扑阶段的新见解，结果还可以通过利用边缘和角状态的电势来找到有希望的应用。
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑 Ji Eun Lee 和 Unkyoung Maeng Lee, JE, & Maeng, U. (2023)。高中生对人工智能聊天机器人在英语学习中使用的看法：好处、顾虑和道德考虑。泛太平洋应用语言学协会杂志，27 (2)，53–72。本研究探讨了高中生对在英语学习中使用人工智能聊天机器人的看法。具体来说，它旨在衡量聊天机器人使用的广度，并辨别与其使用相关的潜在挑战的看法。来自一所高中的 30 名学生参加了调查。数据分析涉及频率、平均值和独立样本 t 检验。研究结果如下。首先，学生高度认可聊天机器人的重要性和价值，并对其可用性给予了积极评价。然而，他们之前使用聊天机器人的经验并没有影响这种看法。第二，学生认为在英语学习中使用聊天机器人非常有益。特别是，那些有聊天机器人使用经验的人比没有经验的人有更积极的看法。第三，学生相对意识到使用聊天机器人的潜在道德问题。无论他们是否有使用聊天机器人的经验，他们都特别担心抄袭和版权问题以及潜在的个人信息泄露。他们还意识到了潜在的教育问题，担心过度依赖聊天机器人可能会阻碍他们的探索性学习或导致直接抄袭作业，错失学习机会。然而，没有经验的人比有经验的人更持怀疑态度。本文还讨论了从这些发现中得出的含义和建议。关键词：人工智能聊天机器人、感知、教育用途、道德问题 1 引言 第四次工业革命开启了一个多种技术融合和快速发展的时代。值得注意的是，人工智能的引入不仅有望在制造业、经济和医疗保健等行业取得重大潜在进步，而且还在不断增加
神经发育结果和来自意大利NICU的非常低出生体重的婴儿采用以家庭为中心的护理模型
1个新生儿科，摩德纳大学医院母子系，通过意大利摩德纳市41100 Del Pozzo 71； natascia.bertoncelli@aou.mo.it（n.b。）; bedetti.luca@aou.mo.it（L.B.）; cristina.agnini@studenti.unipd.it（C.A。）; guidotti.isotta@aou.mo.it（i.g.）; roversi.federica@aou.mo.it（M.F.R.）; dellacasa.elisa@aou.mo.it（E.M.D.C.）; 163320@studenti.unimore.it（t.z。）; francesca.miselli@unimore.it（F.M.）; fabrizio.ferrari@unimore.it（F.F.）; alberto.berardi@unimore.it（A.B。）2心理学部，摩德纳大学医院，意大利摩德纳41100； marisa.pugliese@unimore.it 3 Modena大学医院，意大利Modena 41100 Neuroradiology部门； cavalleri.francesca@aou.mo.it（f.c。）; todeschini.alessandra@aou.mo.it（A.T.）4医学和外科科学系针对母亲，儿童和成人，摩德纳大学和雷吉奥·埃米利亚大学的儿科研究生学院，意大利41121 Modena； 261005@studenti.unimore.it（A.D.C.）; 196397@studenti.unimore.it（l.c。）5博士学位课程，莫德纳大学和雷吉奥·埃米利亚大学临床和实验医学课程，意大利摩德纳41121 *通信：lugli.licia@aou.mo.it;电话。： +39-594222222;传真： +39-594223770
大脑MRI发现及其与年轻青少年的视觉障碍相关的非常早产
抽象目的非常早产增加了新生儿白质损伤的风险，但是有限的数据在何种程度上持续到青春期，以及与眼科结局的关系。这项研究的目的是评估与对照组相比出生的12岁儿童的大脑MRI发现，以及他们与同时的眼科结局的联系。方法，我们包括47个出生的孩子和22个完整的对照（胎龄<32和> 37周，从事分解）。在12年随访中，研究了与并发的眼科结局有关的研究结果。结果Evans指数（0.27 vs 0.25，p <0.001）和拟议的“后心室指数”（0.47 vs 0.45，p = 0.018）在出生的孩子中增加了。较高的胎龄与较大的call体面积相关（β= 10.7，95％CI 0.59–20.8）。在15个（32％）的早产儿（32％）和1（5％）的完整控制中，观察到局灶性白质病变。增加后心指数增加视力≤1.0的风险增加（OR = 1.07×10 11，95％CI = 7.78–1.48×10 21）和对比度灵敏度<0.5（OR = 2.6×10 27，95％CI = 1.9×10 8 –3.5×10 46）。降低了与视力受损相关的周围白质厚度（β= 0.04，95％CI 0.002–0.07）。结论在12年随访时，与完整的对照相比，在出生的儿童中发现了更多的白质病变和较低的白质体积的证据。较大的后心室指数与视力降低和对比度敏感性之间的关联表明，由于弥漫性白质病变，后视觉途径干扰。
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助