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细辛醚在乳腺癌细胞系中具有抗增殖潜力
乳腺癌是全球面临的重大健康挑战，需要不断探索新的治疗方法。细辛酮是一种来自菖蒲属的生物活性化合物，具有良好的抗癌特性，但其对乳腺癌细胞的影响尚未得到充分研究。本研究使用体外和计算机模拟方法研究了细辛酮对乳腺癌细胞系的抗癌潜力。使用 DPPH 自由基清除试验评估了细辛酮的抗氧化活性，结果显示其对自由基具有剂量依赖性（25.56%、32.18%、47.73%、54.83% 和 66.74%）。MTT 试验显示细胞活力呈剂量依赖性下降，表明细辛酮对乳腺癌细胞具有细胞毒性。 mRNA 表达分析表明，针对凋亡调节因子，例如 Bax（1、1.3、1.52 倍变化上调）和 Bad（1、1.4 和 1.6 倍变化上调）基因表达，表明细辛醚通过内在途径诱导细胞凋亡。此外，细辛醚抑制 Akt mNRA（1、0.6 和 0.4 倍变化下调）、caspase-3（1、1.4 和 1.7 倍变化上调）和细胞色素 c mRNA（1、1.2 和 1,54 倍变化上调），表明干扰关键的癌症进展途径。分子对接研究预测细辛醚与参与细胞凋亡和细胞存活的关键蛋白质（包括 Bax、Bad、细胞色素 c、caspase 3 和 Akt）之间存在有利的结合相互作用。这些发现共同强调了细辛醚对乳腺癌细胞的多方面抗癌机制。这项研究强调了阿魏酸作为乳腺癌天然治疗剂的潜力，为进一步探索转化研究和临床试验提供了途径。本研究大大提高了我们对阿魏酸抗癌特性的认识，为开发新的有效乳腺癌疗法提供了有希望的方向。
引文 (APA) Asaro, S., Atmaca, D., van Kampen, E., & Vos, R. (2025). 基于离线操控质量模拟的飞机控制面分配
飞翼飞机的商业应用（如本文讨论的 Flying-V）有助于减少航空业产生的碳和氮排放。然而，由于没有尾翼，所有飞翼飞机的可控性都降低了。因此，机翼上控制面的位置和尺寸是一个不小的问题。本文重点介绍如何使用基于认证要求的离线操控质量模拟来解决此问题。在不同的飞行条件下，飞机必须能够执行认证机构定义的一组特定的机动。首先，离线模拟计算执行每个机动所需的升降舵、副翼和方向舵的最小控制权限。然后，根据所有机动的全局最小值，确定控制面的尺寸并沿机翼放置。所采用的气动模型结合使用了雷诺平均纳维-斯托克斯 (RANS) 和涡格法 (VLM) 模拟。使用VLM和用RANS模拟校准的VLM对控制面的控制权限进行评估，发现两者之间存在显著差异。
AI进行欺骗，操纵和胁迫-Peter Asaro的www
这次演讲将概述我最近的AI和人造代理商欺骗，操纵和胁迫的工作。我从对胁迫分析哲学的文献及其相关的操纵和欺骗概念开始。我还考虑了大众媒体的宣传，广告和说服力的理论，以及“ nuding”的HRI和HCI理论，以及它们与影响人类代理人行为的人工代理人伦理的关系。i然后考虑如何通过新兴的AI和机器人技术来挑战这些概念，包括针对性的营销，大型语言模型，伴侣聊天机器人和社交机器人。我旨在为这些概念变得越来越复杂和有能力而建立一个理论框架，以便这些概念如何适用于AI和人造代理。该框架的目的是为这些系统的政策和监管提供信息，以评估并避免这些系统进一步融入社会时最大的有害风险。
引文：Caffo, B. S.、D'Asaro, F. A.、d'Avila Garcez, A. S. 和 Raffinetti, E. (2022)。社论：金融和医疗保健领域可解释的人工智能模型和方法。人工智能前沿，5，doi：10.3389/frai.2022.970246
被认为可能会迅速发生（Aziz 和 Dowling，2019 年；Shaheen，2021 年）。算法可以诊断我们的疾病、预测我们的康复情况、预测最佳治疗方法、确定我们是否能获得贷款、为我们投资以及确定商品和服务的成本。我们能信任那些驾驶我们的汽车并为我们做出医疗和财务决策的算法吗？具体而言，信任仍然是医疗保健、金融和其他领域大规模采用 AI 的关键要素。这种信任需要能够识别算法如何设计特征来创建预测、诊断或预报，以及算法能够推广到新设置的能力，与用于创建算法的训练、测试和验证数据集无关。在经典统计模型中，简约性、研究设计和建模选择是获得模型的可解释性、可推广性和信任的基础。现代人工智能工程师对研究设计拥有同样的控制权，但经常尝试自动化许多建模选择。然而，在具有数百万个参数（权重）的模型中，实现简约性往往是不现实的。因此，可解释人工智能的目标可以理解为在复杂模型中创建简约性变体的能力，目的是通过检测实际影响评估现象的因素来产生对算法的信任。应强调后一点，即可解释人工智能，理想情况下，它识别对结果影响最大的特征或特征组合，以便：激发未来研究，构建次级简约模型，并通过将特征重要性与已知或假设的机制相匹配来建立对算法的信任。由于缺乏信任，人工智能系统在医疗保健和金融领域的实际部署受到了阻碍。可解释性被视为提高复杂人工智能系统信任度和责任感的关键步骤。在医疗保健领域，患者、护理人员和监管机构需要能够解释和信任人工智能系统，才能将其投入使用。同样，如果没有可解释性，金融系统也不太可能满足该领域的严格规定。在每个领域，都需要可解释性来在复杂模型中创建简约性。可能需要新的专门算法和可视化技术来为这些复杂系统提供窗口。还需要新的指标，提供结果的公平比较、权衡和在生产使用之前测量解释的保真度。需要更加专注、面向应用的工作，因为可解释的人工智能为人工智能的信任和问责制提供了基础。虽然本期特刊的核心主题是可解释性，但其核心是信任算法输出。这个多方面的主题至少包括：严格的验证以及评估可解释性和可推广性的方法。本期特刊中的每篇稿件都涉及一个或多个核心问题。
朝里彻地方政府辖区 Krakrama 社区
尼日利亚拥有丰富的可再生能源潜力，包括太阳能，这是一种替代能源。为了减少电力供应不足，还需要在太阳能供应领域开展更多研究。本研究重点评估了尼日利亚河流州克拉克拉玛社区建设一体化独立光伏 (PV) 系统供电的潜力。基于优化技术的方程式用于分析总负荷为 1936.0176kWh/天的光伏 (PV) 系统。方程式的解是通过 HOMER 实现的。结果表明，获得的光伏 (PV) 板的容量为 456kWp，电池容量为 1kW/h，逆变器为 226kW。项目寿命为 25 年，净利润成本 (NPC) 为 4,561,510.00 美元，运营成本为 169,086.70 美元；这是基于研究地点的每月太阳辐射。然而，该系统被证明是可靠和可持续的。为了降低初始成本，建议将风力涡轮机等其他可再生能源整合到系统中。关键词：控制器、转换器、电网、Homer、光伏系统 1. 简介：太阳能是地球能源的核心来源，它为地球提供日光、热量和辐射。利用阳光产生的电能不会耗尽地球的自然资源，并为地球表面提供源源不断的能量。利用阳光发电的两种方式是：太阳能热能和光伏。这项工作的范围仅限于为河流州 Asari-Toru 地方政府 Krakrama 社区的居民供电。理由：这项研究将为社区发电不足提供解决方案，光伏系统将为使用电网的人和尚未接入电网的人提供可靠的电力供应，由于尼日利亚电力部门面临电力供应不足的挑战；这项研究可以为解决/应对这一挑战做出巨大贡献。Krakrama 社区的电力挑战一直很普遍。这是因为电力供应不足以满足所需的电力需求。建议的解决方案将通过以下方式实现：- 确定每个家庭每天的用电量（以瓦时/天为单位）；构建负载曲线；使用 Homer 模拟系统以获得社区的光伏容量、电池容量和电力输出。