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北领地自愿协助死亡报告
专家咨询小组由 Hon Vicki O'Halloran AO CVO 和 Duncan McConnel SC 共同主持，包括来自临床、法律、消费者、残疾以及文化和语言多样化群体的专业知识，包括两名土著小组成员。该小组在 2023 年 8 月至 2024 年 4 月期间进行了广泛的公众咨询，以听取领土居民对如何制定和实施潜在 VAD 立法的看法。这项工作以五份社区讨论指南（附录 1）和一份临床讨论指南为指导，这些指南被广泛分发。这一咨询过程包括：一项在线调查，收到 1,396 份回复；98 份书面意见、公共社区论坛、利益相关者圆桌会议和与主题专家的会议，包括 56 个组织。该小组优先与原住民和托雷斯海峡岛民领土居民和组织以及农村和偏远地区的利益相关者接触。
主动学习辅助定向进化
摘要：定向进化 (DE) 是一种强大的工具，可用于优化蛋白质适应特定应用。然而，当突变表现出非加性或上位性行为时，DE 可能效率低下。在这里，我们介绍了主动学习辅助定向进化 (ALDE)，这是一种迭代机器学习辅助 DE 工作流程，它利用不确定性量化来比当前的 DE 方法更有效地探索蛋白质的搜索空间。我们将 ALDE 应用于对 DE 具有挑战性的工程领域：优化酶活性位点中的五个上位性残基。在三轮湿实验室实验中，我们将非天然环丙烷化反应所需产物的产量从 12% 提高到 93%。我们还对现有的蛋白质序列适应度数据集进行了计算模拟，以支持我们的论点，即 ALDE 比 DE 更有效。总体而言，ALDE 是一种实用且广泛适用的策略，可以解锁改进的蛋白质工程成果。关键词：蛋白质工程、定向进化、酶工程、原珠蛋白、卡宾、立体选择性、机器学习、贝叶斯优化、主动学习、不确定性量化
设计行为感知人工智能，提高人机团队在人工智能辅助决策中的表现
随着人工智能模型驱动的决策辅助工具的快速发展，人工智能辅助决策的实践越来越普遍。为了提高人机团队的决策能力，早期的研究多集中于提高人类更好地利用给定的人工智能驱动的决策辅助工具的能力。在本文中，我们通过一种互补的方法来应对这一挑战——我们旨在通过调整决策辅助工具背后的人工智能模型来训练“行为感知人工智能”，以考虑人类在采纳人工智能建议时的行为。具体来说，由于人们观察到当人类对自己的判断信心较低时，他们会更容易接受人工智能的建议，因此我们建议使用基于人类信心的实例加权策略来训练人工智能模型，而不是解决标准的经验风险最小化问题。在一个假设的、基于阈值的模型下，该模型描述了人类何时会采纳人工智能建议，我们首先推导出用于训练人工智能模型的最佳实例加权策略。然后，我们通过在合成数据集上进行系统实验，验证了我们提出的方法在提高人机联合决策性能方面的有效性和稳健性。最后，通过对真实人类受试者的随机实验以及他们采纳人工智能建议的实际行为，我们证明了我们的方法在实践中可以显著提高人机团队的决策性能。
复合材料的声学辅助体积 3D 打印
复合材料增材制造技术的进步已经改变了航空航天、医疗设备、组织工程和电子产品。增强 3D 打印物体性能的一个关键方面是通过在结构中嵌入和定向增强材料来微调材料。现有的定向这些增强材料的方法受到图案类型、排列和粒子特性的限制。声学提供了一种通用的方法来控制粒子，而不受其大小、几何形状和电荷的影响，从而实现复杂的图案形成。然而，将声学集成到 3D 打印中一直具有挑战性，因为声场在聚合层和未聚合树脂之间散射，从而产生不必要的图案。为了应对这一挑战，开发了一种创新的声学辅助体积 3D 打印机 SonoPrint，它可以同时对整个结构进行增强图案化和打印。SonoPrint 通过在制造的结构中嵌入增强颗粒（例如微观玻璃、金属和聚苯乙烯）来生成机械可调的复合几何形状。该打印机采用驻波场在感光树脂中直接创建目标粒子图案（包括平行线、径向线、圆形、菱形、六边形和多边形），只需几分钟即可完成打印。SonoPrint 增强了结构特性，有望推进体积打印，解锁组织工程、生物混合机器人和复合材料制造中的应用。
2024 年辅助生殖技术法案 -
虽然 RTAC 行为准则要求报告不良事件，并且 RTAC 认证要求独立审计员每年进行审计并向 RTAC 报告结果，但自我监管领域的合规监控由行业负责，不受外部核查、报告或监督。遵守这些文件是一项认证要求，而非法律要求，并且没有强有力的执行机制。RTAC 及时应对突发问题的范围有限，政府无法监控提供商或强制遵守认证计划。通常，如果在 RTAC 审计中发现不合规行为，诊所必须纠正不合规行为并向 RTAC 报告，并在下次审计时确认这些更改。当前的自我监管模式缺乏为与 ART 提供商有过不愉快经历的患者提供追索的途径。在没有州监管机构的情况下，民事诉讼或向昆士兰州卫生监察员或澳大利亚卫生从业者监管机构投诉仍然是消费者投诉的主要途径。2023 年中后期，昆士兰州出现了几起涉及 ART 提供商提供的服务的备受瞩目的案件。其中包括涉嫌使用错误的捐赠配子，导致来自同一家庭的孩子不是亲生兄弟姐妹；以及涉嫌使用捐赠精子的次数比现在可接受的做法多得多，导致昆士兰州可能有大量孩子出生在同一捐赠者名下，并存在近亲关系的连锁风险。2023 年 11 月 2 日，卫生、精神健康和救护车服务部长兼妇女事务部长（部长）根据《2013 年卫生监察员法》第 81 条指示卫生监察员调查 ART 提供商在昆士兰州提供的医疗服务
理赔员辅助 2D 报告
上表未包含脊梁、屋脊和起始长度所需的额外材料。提供的建议浪费系数旨在作为指导 — 实际浪费百分比可能因 EagleView 无法控制的几个变量而有所不同。这些浪费系数变量包括但不限于个人安装技术、工作人员经验、沥青瓦材料细微差别以及现场的潜在回收利用。个别结果可能与 EagleView 提供的建议浪费系数不同。建议的浪费系数不能替代或取代任何给定更换或维修工作的经验或判断。
riotfuzzer：伴侣应用程序辅助远程模糊，以检测物联网设备中的漏洞
由于物联网（IoT）系统的体系结构和外围设备的多样性，BlackBox Fuzzing脱颖而出是发现IoT设备漏洞的主要选择。现有的黑盒模糊工具通常依靠伴侣应用来生成有效的模糊数据包。但是，现有方法在依靠基于云的通信的模糊设备方面遇到了绕过云服务器端验证的挑战。此外，他们倾向于将精力集中在Android Companion应用程序中的Java组件上，从而限制了它们在评估非java组件（例如基于JavaScript的Mini-Apps）方面的有效性。在本文中，我们介绍了一种新颖的黑盒模糊方法，名为Riot-Fuzzer，旨在借助伴侣应用程序远程发现物联网设备的脆弱性，尤其是那些由JavaScript基于JavaScript的Mini-Mini-Apps功能启用的全合一应用程序启动的应用程序。我们的方法利用基于文档的控制命令提取，用于突变点识别的混合分析和侧向通道引导的模糊来有效解决模糊IoT设备的挑战。我们将Riotfuzzer应用于突出平台上的27个物联网，并发现了11个漏洞。所有这些都得到了相应的供应商的认可。8已由供应商确认，并已分配4个CVE ID。我们的实验结果还表明，侧通道引导的模糊可以显着提高发送到IoT设备的模糊数据包的效率，平均增加76.62％，最大增加362.62％。
人工智能辅助医疗研究
摘要：随着经济状况的改善和生活水平的提高，人们对健康的关注度也不断提升，开始将希望寄托在机器身上，期望人工智能（AI）能够提供更加人性化的医疗环境和个性化服务，从而大大扩大供给，弥补资源供需之间的缺口。随着物联网技术的发展，特别是5G、6G通信时代的到来，计算能力的增强，进一步促进了人工智能辅助医疗的发展和应用。目前，人工智能在医疗辅助领域的研究和应用正在不断深入和拓展。人工智能具有巨大的经济价值，对医疗机构、患者和医护人员都具有诸多潜在的应用，能够提高医疗效率、降低医疗成本、改善医疗服务质量，为医护人员和患者提供更加智能化和人性化的服务体验。本研究阐述了人工智能在医疗领域的发展历史和发展时间表、医疗信息化中的人工智能技术类型、人工智能在医疗领域的应用以及人工智能在医疗领域的机遇和挑战。医疗与人工智能的结合对人类生活产生了深远的影响，提高了人类的健康水平和生活质量，改变了人类的生活方式。
阳极WO3层的表面工程通过原位掺杂液辅助水
摘要：这项研究提出了一种通过单步电化学合成来制造阳极co-f - Wo 3层的新方法，利用氟化钴作为电解质中的掺杂剂来源。所提出的原位掺杂技术利用了氟的高电负性，从而确保在整个合成过程中COF 2的稳定性。在存在氟化物离子的情况下由阳极氧化物溶解引起的纳米孔层的形成有望有助于将钴化合物的有效掺入膜中。这项研究探讨了掺杂剂在电解质中的影响，对所得材料进行了全面的表征，包括吗啡，成分，光学，光学，电化学和光电化学特性。通过能量色散光谱（ED），X射线衍射（XRD），拉曼光谱，光致发光测量，X射线光电学光谱（XPS）和Mott-Schottky分析证实了WO 3的成功掺杂。光学研究表明，共掺杂材料的吸收较低，带隙能量略有变化。光电化学（PEC）分析表明，共掺杂层的PEC活性提高了，观察到的光电流发作电位的变化归因于钴和氟化物离子催化效应。该研究包括对观察到的现象的深入讨论及其对太阳能分裂中应用的影响，强调了阳极Co-f-wo 3层作为有效的光电子的潜力。此外，该研究还对阳极co -f -wo 3的电化学合成和表征进行了全面探索，强调了它们的氧气进化反应（OER）的光催化特性。发现共掺杂的WO 3材料表现出更高的PEC活性，与原始材料相比，最大增强了5倍。此外，研究表明，可以有效地将这些光射流用于PEC水分实验。关键字：氧化钨，阳极氧化，原位掺杂，纳米结构形态，OER，光电化学特性
协助死亡国际调查2024：4
尽管辅助垂死是医学伦理学中最古老的辩论之一，但现在比以往任何时候都更加主题。这很大程度上是因为她的积极发展，即我们提高了治愈和减轻医疗状况的能力，这反过来又是我们现在享受比前几代人更长的寿命的一部分。ever，我们寿命的缺点是死亡也变得更加持久。在一个发达国家，人们倾向于在医院，招待所，疗养院和其他医疗机构中死亡。与过去相比，如今的死亡并不是突然无法预料的事件或不可避免的事件的结束。更常见的是，死亡现在与一系列医疗决策和各种因素的平衡相结合，其确切时机在很大程度上取决于这些决策和因素。死亡和死亡正成为伦理扮演更大作用的问题，恰恰是因为我们比以前对死亡和垂死更具控制权。因此，我们要考虑并讨论我们要死的方式以及我们准备为他人提供什么样的死亡。