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机器人，聊天机器人，自动驾驶汽车：人工智能的思想和道德的感知
AI系统已经快速高级，多元化和扩散，但是我们对人们对他们的思想和道德的看法的了解仍然有限，尽管它对人们是否信任AIS以及他们如何分配AI引起的危害的责任。在一项预先进行的在线研究中，有975名参与者对26个AI和非AI实体进行了评价。总的来说，AI被认为具有低到中度的代理（例如，计划，行动），无生命的物体和蚂蚁之间以及低经验（例如，感应，感觉）。例如，Chatgpt的评分只能像岩石一样能够感到愉悦和痛苦。类似的道德能源，道德机构（做对与错）和道德专案（正确或错误地对待）较高，更多样化，尤其是道德机构：最高评级的AI，Tesla Full自动驾驶的汽车，被认为是道德上的危害，以危害作为黑猩猩。我们讨论了设计选择如何帮助管理感知，尤其是在高度的道德背景下。
do wav2vec 2.0在
言语和语言技术是确定与帕金森氏病（PD）相关的不同语音变化的有效工具，可以早期，更准确地诊断。自我监管的语音预审查的最新进展，尤其是使用WAV2VEC模型，表现出了比传统特征提取方法优越的性能。虽然已成功用于PD检测WAV2VEC 2.0，但需要与WAV2VEC 1.0进行严格的定量比较，以全面评估其在PD中不同语音模式的优势，局限性和适用性。这项研究对三个多语言数据集的WAV2VEC 1.0和WAV2VEC 2.0嵌入的系统比较，使用各种分类方法进行分类（健康对照； HC）和PD语音。此外，两个WAV2VEC版本都针对各种语言环境的传统基线特征进行了基准测试，包括自发的语音，非自发的语音和孤立的元音。采用了多准则的TOPSIS方法来对特征提取方法进行排名，这表明WAV2VEC 2.0在所有语音模式中都始终如一地表现出色，其第一个变压器层展示了上下文任务的最佳性能（阅读文本和独白）及其特征提取器在基于Vowel的分类中表现最佳。相比之下，WAV2VEC 1.0虽然通常超过WAV2VEC 2.0的表现，但在上下文任务中仍然提供了具有竞争性能的替代方案，突出了其对特定应用的潜力，例如联合学习。此比较分析进一步强调了每个WAV2VEC架构的优势，并为它们在PD检测中的最佳使用提供了信息。
利用准双精度提高单精度：在跨尺度预测模型中实现双精度精度——大气（MP
摘要：高性能计算（HPC）的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性，但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本，但可能会引入舍入误差，这在特定条件下会影响精度。准双精度算法（QDP 算法）通过保留修正值来补偿这些舍入误差，从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性，本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气（MPAS-A），并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明，应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比，运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明，QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
巨细胞病毒感染在糖尿病性厄运患者中的作用
简介：厄运大理石通常与碳水化合物代谢的改变有关，范围从葡萄糖耐受性受损到明显的糖尿病（DM）。本研究旨在评估肢端肿瘤和伴随糖尿病患者的TNF-α和IL-10的血清浓度以及其他生化参数。此外，我们试图研究这些参数之间的关联。此外，这项研究还研究了该患者人群中巨细胞病毒（CMV）感染的患病率及其与TNF-α，IL-10和其他生化参数的潜在相关性。方法：使用市售ELISA试剂盒，在50例肢端肿瘤和伴随糖尿病和50个健康对照的患者中测量了TNF-α和IL-10的血清浓度。CMV DNA。结果：患有骨肥大和伴有糖尿病的患者的IGF-1，胰岛素，HOMA-IR，HOMA-IR，胆固醇，甘油三酸酯，LDL，VLDL，ALT，AST，AST，骨特异性碱性磷酸酶（BALP），TNF-α和IL-10与对照组相比，CMV感染，肢端肥大和糖尿病组的23.5％（12/50）检测到。与CMV阴性患者相比，在肢端肥大和糖尿病组中，CMV阳性患者的TNF-α和IL-10水平明显更高（均P <0.05）。结论：这项研究表明，TNF-α和IL-10水平升高与伴有糖尿病的峰值之间存在显着关联。需要进一步的研究来确定这些细胞因子在这些合并症的发病机理中是否起因果作用。患者观察到的ALT，AST和BALP水平的增加表明肢端肥大症与伴有糖尿病的潜在肝脏和骨骼受累。此外，与健康对照组相比，肢端肥大性和伴随糖尿病患者的CMV感染患病率更高，这表明CMV感染与该患者群体之间存在潜在的联系。有必要进行进一步的研究，以阐明这种关联的性质及其潜在的临床意义。
在德国的气候变化下预测森林管理的影响
对德国联邦各州的森林管理适应建议的全面文献综述，告知了各种管理方案的发展。ILAND模型是一种基于过程的高分辨率，基于个体的森林模拟器，用于在气候变化下产生详细的森林轨迹和管理影响。iland考虑生理过程，竞争和干扰，模拟了单个树层的森林动态。在代表性的通用景观中进行了模拟，大约对应于生长区域，以产生一组森林指标。此外，ILAND模拟确定了潜在的自然植被，以鉴定适合未来条件的目标物种。模型绩效对德国的BWI（国家森林库存）数据进行了评估。遥感和BWI数据提供了用于森林植被，气候和现场状况的大规模数据集。基于AI的规模（SVD）被用来将模拟到德国所有森林地区的100m分辨率，以通过Iland评估气候和管理场景。SVD利用了对ILAND模拟训练的深神经网络，以在大型空间尺度上有效地投射森林动力学。
将尖脂素的重新定位到靶向慢性髓样白血病治疗
摘要：最近，由于其在促进新的治疗策略的发展方面的优势，通过采用一种成本友好的方法并避免了严格的食品和药物药物（FDA）法规，因此最近在癌症中尤其是在癌症中获得了越来越多的兴趣。acriflavine（ACF）是FDA认可的分子，自1912年以来，已对具有抗菌，锥虫，抗病毒，抗菌和抗癌作用进行了广泛研究。ACF已显示可阻止固体和造血细胞的生长。的确，ACF充当各种蛋白质的抑制剂，包括DNA依赖性蛋白激酶C（DNA-PKC），拓扑异构酶I和II和II，低氧诱导因子1α（HIF-1α），除了它最近发现作为信号传输者和激活型Tran-crastion-sattran-crastion（Statsion-state）的抑制剂（STAT）的抑制剂。慢性髓样白血病（CML）是一种克隆骨髓增生性疾病，其特征在于组成型活性酪氨酸激酶BCR-ABL的表达。该蛋白质允许激活几种以其在细胞增殖和存活中的作用而闻名的信号通路，例如JAK/STAT途径。基于酪氨酸激酶抑制剂（TKIS）（例如伊马替尼（IM））的 CML治疗非常有效。 但是，有15％的患者与IM骨折，在某些情况下，有20-30％的患者具有抗性。 因此，我们建议在IM失败或与IM结合使用IM以改善IM的抗肿瘤效应后，在CML中重新利用ACF。 在这篇综述中，我们介绍了ACF的不同药理特性以及其抗白血病作用，以期在CML治疗中重新利用。CML治疗非常有效。但是，有15％的患者与IM骨折，在某些情况下，有20-30％的患者具有抗性。因此，我们建议在IM失败或与IM结合使用IM以改善IM的抗肿瘤效应后，在CML中重新利用ACF。在这篇综述中，我们介绍了ACF的不同药理特性以及其抗白血病作用，以期在CML治疗中重新利用。
利用超网和可学习的内核来预测各种消费者类型的消费能量
摘要 - 消费者能源预测对于管理能源消耗和计划，直接影响运营效率，降低成本，个性化的能源管理和可持续性工作至关重要。近年来，深入学习技术，尤其是LSTM和变形金刚在能源消耗的预测领域取得了巨大成功。尽管如此，这些技术在捕获综合和突然的变化方面存在困难，而且，通常仅在特定类型的消费者（例如，只有办公室，只有学校）上对它们进行检查。因此，本文提出了超能量，这是一种消费者能源预测的策略，利用超网络可用来改善适用于多样化消费者的复杂模式的建模。超网络负责预测主要预测网络的参数。由多项式和径向基函数内核组成的可学习的可自适应核纳入了增强性能。对拟议的超能量进行了评估，包括各种消费者，包括学生住宅，独立的房屋，带电动汽车充电的房屋和联排别墅。在所有消费者类型中，超能量始终超过10种其他技术，包括最先进的模型，例如LSTM，PoastionLSTM和Transformer。
Novavax 2024-2025 配方 COVID-19 疫苗在全美各大药店有售
前瞻性陈述本文中有关 Novavax 的未来、其运营计划和前景、其疫苗技术针对变异毒株的免疫原性反应以及未来监管备案和行动的范围、时间和结果的陈述，包括准备提供基于 JN.1 蛋白的非 mRNA COVID-19 疫苗的计划，以及其疫苗在不同地点的供应程度，均为前瞻性陈述。Novavax 警告称，这些前瞻性陈述受多种风险和不确定因素的影响，可能导致实际结果与此类陈述明示或暗示的结果大不相同。这些风险和不确定性包括但不限于 SARS-CoV2 刺突蛋白的抗原漂移或转移，单独或与合作伙伴共同满足各种安全性、有效性和产品特性要求的挑战，包括与工艺鉴定和检测验证相关的要求，以满足适用的监管机构的要求；难以获得稀缺的原材料和供应；资源限制，包括人力资本和制造能力，影响 Novavax 追求计划的监管途径的能力；获得其候选产品的监管授权的挑战或延迟，包括基于 JN.1 蛋白的非 mRNA COVID- 19 疫苗或未来的 COVID-19 变异株变化；临床试验的挑战或延迟；制造、分销或出口的延迟或挑战；Novavax 对印度血清研究所私人有限公司的独家依赖，以及其运营中的任何延迟或中断对客户订单交付的影响；零售客户备货策略；仓库订单履行执行，满足与多个商业、政府和其他实体达成的协议下的合同要求的挑战；以及 Novavax 截至 2023 年 12 月 31 日的 10-K 表年度报告和随后的 10-Q 表季度报告中“风险因素”和“管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”部分中确定的其他风险因素，已提交给美国证券交易委员会 (SEC)。我们提醒投资者不要过分依赖本新闻稿中的前瞻性陈述。我们鼓励您阅读我们向美国证券交易委员会提交的文件，这些文件可在 www.sec.gov 和 www.novavax.com 上查阅，以了解这些风险和其他风险和不确定性。本新闻稿中的前瞻性陈述仅代表本文件发布之日的观点，我们不承担更新或修改任何陈述的义务。我们的业务面临重大风险和不确定性，包括上述风险和不确定性。投资者、潜在投资者和其他人应仔细考虑这些风险和不确定性。
在早产与完整学科的多尺度大脑网络之间改变了功能网络能量：青少年脑认知发展（ABCD）研究
摘要 - 婴儿过早出生或早产，可能会改变大脑的连接性，部分原因是分娩时的大脑发育不完整。研究还显示，与出生时完全成熟的同龄人相比，这些人进入青春期时，大脑的结构和功能差异。在这项研究中，我们研究了来自青少年脑认知发展（ABCD）研究的大约4600名青少年的多尺度功能连通性的功能网络能量，他们是早产或出生时的全学期。我们确定了三个关键的大脑网络，它们在早产和成熟受试者之间显示网络能量的显着差异。这些网络包括视觉网络（包括枕骨和枕骨子网），感觉运动网络以及高认知网络（包括颞叶和额叶子网）。此外，已经证明，与早产受试者相比，完善受试者表现出更大的不稳定性，从而导致功能性脑信息的动态重新配置更大，并在三个确定的规范大脑网络中提高了灵活性。相比之下，那些天生的过早表现出更稳定的网络，但在这些关键规范网络中功能性大脑信息的动态和灵活组织较少。总而言之，测量多尺度功能网络能量提供了对与出生的受试者相关的规范大脑网络的稳定性的见解。这些发现增强了我们对早期出生如何影响大脑发育的理解。索引术语 - 早产学科，完整学科，多尺度功能连接，功能网络能量，大脑发展