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研究中生物技术动物；伦理和监管方面
本书从技术可能性、不同地区的监管问题、动物福利影响以及当前理论和框架所体现的更广泛的伦理问题等方面探讨了出于科学目的对动物进行基因改造的核心方面。随着 CRISPR-Cas9 技术的快速发展，对世界各地的法律和伦理框架提出挑战，对通过现代生物技术生产的实验动物的讨论变得越来越紧迫。现在，这些动物价格实惠，几乎每个科学研究分支都可以随时获得。这不仅为创建人类疾病的“量身定制”模型带来了巨大的潜力，而且与人道使用动物进行科学实验的传统指导原则 (3R) 相抵触，并引发了有关死亡、完整性和自然性的更广泛的伦理问题。在这本书中，来自实验室动物护理、动物研究、技术和动物权利等不同背景的专家作者探讨了一系列主题，从生物技术研究动物背后的科学及其使用监管，到功利主义、动物权利、美德伦理和护理伦理，以及批判性动物研究者对这些技术使用的看法。无论您在动物研究方面的背景或角色如何，本书都将挑战并激发您对在动物实验室中使用生物技术的益处、劣势和道德后果的更深入思考。
锂离子电池的热特性和安全方面：深入评论
摘要：本文概述了锂离子电池系统中精确热分析的重要性。它强调了对额外研究的要求，以创建有效的方法来建模和控制热性能，并最终是提高锂离子电池的安全性和性能。由于这些能量存储系统内的固有热量产生，温度调节与锂离子电池之间的相互作用至关重要。对锂离子电池所表现出的热行为的深刻理解，以及针对电池组的先进温度控制策略的实施，仍然是一个关键的追求。利用量身定制的模型来剖析锂离子电池的热动力学显着，从而在广泛的操作场景中增强了我们对其热管理的理解。这项全面的综述系统地探讨了采用模拟和模型来揭示复杂的热特性，行为细微差别以及与锂离子电池相关的潜在失控事件的多样化研究。本综述的主要目的是强调使用的表征方法的有效性，并强调关键参数（规定的当前速率和温度）在塑造热动力学中的关键参数。值得注意的是，与直接更改锂离子电池设计本身相比，热设计系统的增强通常更可行。因此，该热审查主要集中在热系统的领域。合成的见解提供了研究发现的全景概述，并有更深入的了解，需要咨询特定已发表的研究及其相应的建模努力。
从刚性到混合/软机器人：从笼子机器人转变为人类机器人团队的道德和哲学方面的探索
摘要 - 本文深入研究了与从笼中机器人到人类机器人团队（HRT）的过渡相关的道德，哲学和实践维度。通过探索人类和机器人之间不断发展的动态，本文研究了作为人类和机器人之间的协作和整合所带来的道德挑战，哲学含义和实际考虑。它强调了负责任的设计，实施和道德框架的需求，以指导人类机器人团队的发展和部署。特别关注刚性和软执行器之间选择的道德后果。这项研究强调了采用入学和阻抗控制技术来调节人与机器人之间的相互作用和依从性的重要性。通过分析利用软执行器的道德意义，该论文强调了潜在的优势，例如增强的安全性和在密切人类机器人协作期间的伤害风险降低。
儿科遗传护理的伦理问题
在谈论遗传学和基因组学时，经常会讨论伦理问题（或 ELSI，代表伦理、法律和社会问题）。这可能源于几件事。首先，优生学的历史。其次，遗传学本质上是家庭事务 - 不仅遗传条件也表明对其他家庭成员的潜在风险，而且基因检测可能会无意中发现可识别家庭成员的信息或有关家庭结构的信息。这也引发了一个问题，即主要为了家庭利益而进行儿科基因检测是否符合伦理道德。遗传信息可以是诊断性的、预测性的和概率性的，具体取决于进行的检测的时间和类型。这种信息的不确定性和未来可预测性对遗传学来说并不完全是新鲜事，但在儿科中，它引发了有关孩子未来自主决定是否想知道这些信息的问题。遗传信息以及我们改变遗传信息的可能性也引发了关于人类的意义以及我们的基因与我们的身份有何关系的讨论。最后，遗传和基因组检测和治疗通常会模糊临床接受的治疗和研究产品之间的界限。Dolan 等人 (2022) 很好地回顾了美国 ELSI 研究的丰富历史。1
定性指标：标准1 - 课程方面（30）
在现场工作的情况下，提及现场工作的目标和结果以及现场工作报告。1.4.1机构从各种利益相关者（例如学生，教师，雇主，校友等）那里获得有关机构的学业绩效和氛围的反馈。和有关反馈的行动报告可在机构网站的机构反馈过程中提供，如下所示：（20）A。在机构网站B上收集，分析，采取的行动和反馈。已收集，分析和行动已采取的反馈。收集和分析的D.收集的反馈（至少来自任何两个利益相关者）E。未收集反馈
空间研究是数字技术在寻路设计中的一种整合方法，以增强雅加达的医院可持续性方面
摘要。雅加达的医院在提供有关医院内部指示的信息时面临着无效的问题，因为这仍然取决于值班工作人员。此外，具有多个目的地的不同流动活动取决于每个患者情况。这种情况在某些十字路口引起人群。这对患者有害，因为他们的医疗旅程浪费了很多时间。GPS技术的应用将减少患者在进行某些活动中的旅行时间，例如注册，排队，医生咨询，实验室检查，付款和其他行政问题，通过指导患者通过其移动应用程序中显示的路径，这些路径与医院中的标志集成在一起。这项研究是通过定性数据分析通过设计模拟方法和雅加达医院设施和活动的数据收集进行的。该研究的重点是政府健康保险（BPJ）。基于GPS的移动应用程序是改善状况的解决方案，以便医院内的活动流动可以有效地运行并为患者达到一定程度的舒适度，从而为患者提供足够的，易于访问和易于理解的信息，并在卫生服务中实现可持续性。
多态度增强的卷积神经网络用于知识图完成
摘要。知识图完成（KGC，也称为链接预测）旨在预测知识图中的缺失实体和关系（kgs）。知识图嵌入（KGE）技术已被证明对链接预测有效。术语，一系列基于卷积的神经网络（CNN）基于模型（例如，凸出及其扩展模型）已获得了极好的链接预测。但是，尚未同时考虑和增强使用CNN的链接预测重要的几个方面，这显着限制了这些模型的性能。在本文中，我们探讨了一个基于CNN的有效KGE模型。我们调查并发现了四个极大的方面，这些方面对引体具有强大的影响：实体和嵌入式，实体与 - 关系相互作用方法，CNN结构和损失函数。基于上述四个方面的优化，我们提出了一种称为CONVEICF的新型KGE方法。通过广泛的实验，我们发现传达的FB15K-237和WN18RR数据集优于先前的最新链接预测基准。尤其是，ConveICF获得@10分别比FB15K-237和WN18RR数据集的10分的10分和6.5％。此外，通过深入的典范，我们观察到一种有趣的现象，并且重要的是，只要添加掉落操作，就可以在KGE中非常常见的1-N评分技术得到改善。我们的代码可在https://github.com/neu-idke/conveicf上找到。
揭示土曲霉中潜在的葡萄糖苷酶抑制剂的分子方面：分子对接耦合动力学模拟和药代动力学分析的计算之旅
1 阿卜杜勒阿齐兹国王大学药学院天然产物系，吉达 21589，沙特阿拉伯；nhamadaelshoubaki@stu.kau.edu.sa（NMA）；melfaky@kau.edu.sa（MAE）；aekoshak@kau.edu.sa（AEK）2 阿卜杜勒阿齐兹国王大学精准医学人工智能中心，吉达 21589，沙特阿拉伯 3 阿卜杜勒阿齐兹国王大学药学院药物化学系，吉达 21589，沙特阿拉伯；maaalharbi1@kau.edu.sa 4 加拉拉大学药学院生药学系，新加拉拉 43713，埃及； reda.fouad@gu.edu.eg 5 苏伊士运河大学药学院生药学系，埃及伊斯梅利亚 41522 6 苏伊士运河大学药学院药物化学系，埃及伊斯梅利亚 41522 * 通讯地址：ssahmed@kau.edu.sa (SSE)；khaled_darwish@pharm.suez.edu.eg (KMD)；电话：+966-544-512-552 (SSE)；+20-100-5330-114 (KMD)