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增强工作量驱动t驱动T型管组件在开发心肌细胞中
这是根据Creative Commons Attribution非商业许可条款的开放式访问文章，该许可允许在任何媒介中使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始工作，并且不用于商业目的。相应的作者O. Manfra和W. E. Louch：奥斯陆大学医院和奥斯陆大学实验医学研究所，Ullevål，PB 4956 Nydalen，NO-0424，NO-0424，挪威奥斯陆。ornella.manfra@medisin.uio.no，w.e.louch@medisin.uio.no。 作者贡献动物工作，组织收获和蜂窝成像是在俄勒冈州健康与科学大学骑士心血管研究所的发展健康中心进行的。 图像和分子分析是在奥斯陆大学医院和奥斯陆大学实验医学研究所进行的。 o.m.，G.D.G.，K.L.T。和W.E.L. 负责研究的概念和设计。 S.L.，S.S.J.，G.D.G.和K.L.T. 有组织并进行了动物手术以及收获的组织。 S.L. 孤立的心肌细胞和O.M. 进行了细胞成像研究。 o.m. 和M.F. 执行图像分析。 H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。ornella.manfra@medisin.uio.no，w.e.louch@medisin.uio.no。作者贡献动物工作，组织收获和蜂窝成像是在俄勒冈州健康与科学大学骑士心血管研究所的发展健康中心进行的。图像和分子分析是在奥斯陆大学医院和奥斯陆大学实验医学研究所进行的。o.m.，G.D.G.，K.L.T。和W.E.L.负责研究的概念和设计。S.L.，S.S.J.，G.D.G.和K.L.T. 有组织并进行了动物手术以及收获的组织。 S.L. 孤立的心肌细胞和O.M. 进行了细胞成像研究。 o.m. 和M.F. 执行图像分析。 H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。S.L.，S.S.J.，G.D.G.和K.L.T.有组织并进行了动物手术以及收获的组织。S.L. 孤立的心肌细胞和O.M. 进行了细胞成像研究。 o.m. 和M.F. 执行图像分析。 H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。S.L.孤立的心肌细胞和O.M.进行了细胞成像研究。o.m.和M.F.执行图像分析。H.P-D。设计和执行的PCR实验。 o.m. 和W.E.L. 写了所有作者的关键输入的论文。 该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。 所有作者都批准了手稿的最终版本。 所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。H.P-D。设计和执行的PCR实验。o.m.和W.E.L.写了所有作者的关键输入的论文。该研究的资金由G.D.G.，K.L.T.，O.M。和W.E.L.提供。所有作者都批准了手稿的最终版本。所有被指定为作者的人都有资格获得作者身份，所有有资格获得作者资格的人都被列出。所有作者都同意对工作的各个方面负责，以确保与工作的准确性或完整性相关的问题得到适当研究和解决。
用于增强关键决策的视角感知人工智能 (PAi)
I. 引言 视角感知人工智能（PAi）是人机交互中计算创新的一个新领域，它允许用户通过彼此的视角进行查看和交互 [1]。PAi 涉及创建个性化的计算模型，称为记录。如图 1 所示，记录是通过基于个人数字足迹的时间顺序学习过程获得的。这个过程捕捉了个人在各种情况下的认知和行为倾向。PAi 对于关键决策特别有用。通过利用代表个人专业知识和观点的记录，PAi 有助于识别和考虑在特定情况下反映人类思维偏见的偏见。识别和推理这些偏见使 PAi 能够促进对其审计，从而增强专业知识的共享，并形成更具参与性的系统 [8][3]。此功能可提高医疗、教育、政治、新闻等不同领域关键决策的透明度和清晰度，并让用户能够辨别哪些意见或专家观点（如其记录所代表的）值得考虑。这种方法通过提供对各种观点及其潜在偏见的全面细致的理解，提高了决策质量。
通过增强基因组来强化突变育种...
传统上，电离辐射（例如X射线、伽马射线、β粒子以及快中子和热中子）被用于诱发这些作物的突变。然而，电子束、质子束和重离子束等新能源正日益为突变育种增添新的视角。虽然单独诱发突变或与常规育种相结合有可能产生变异，但基因组资源的可用性深刻影响着加速遗传作物改良的步伐。下一代测序 (NGS) 技术的出现导致了广泛分子资源的开发，包括转录组序列数据、遗传和物理图谱以及分子标记，使性状定位和标记辅助育种更快、更可靠。为了快速跟踪豆类作物改良，必须使用辐射来扩大变异并同时开发详尽的基因组资源。
在知识工作环境中使用机器人来增强人类团队：文献的见解
大型语言模型的最新发展为人工智能和机器人打开了大门，以增加各种领域的知识工作者和团队，例如客户服务，数据科学，法律工作和软件开发。在本文中，我们回顾了来自多个学科的317篇文章，并总结了将关键机器人属性与人类看法和行为联系起来的理论框架中的见解。机器人属性包括体现，非语言和言语交流，感知的性别和种族，情感，感知的个性和能力。结果包括人类的看法，接受，参与，合规，信任和愿意提供帮助。我们确定了一个人和一个机器人设置和团队设置之间的四个差异，并将其用作弹簧板，将文献综述的见解概括为机器人的设计和影响，以帮助人类参与知识工作团队。我们报告了关于机器人属性和上下文依赖设计之间相互作用的两个高级观察，并讨论了它们的含义。
利用人工智能和机器学习增强贸易监控计划：简要概述
• 自适应和可扩展的监控：基于人工智能的模型能够快速处理大型数据集，并突出显示潜在市场操纵相关活动的演变模式。基于人工智能的模型处理大型和多样化数据集的能力可以帮助公司更适当地识别和管理风险。机器学习模型在处理不确定性方面脱颖而出，因为它们可以提供与其预测相关的置信度分数或概率，这在处理不同的交易和订单行为时很有价值。人工智能/机器学习的个性化功能使创建更切题且符合各种金融工具独特市场动态的警报成为可能。根据他们的风险偏好和交易方法，人工智能允许组织自定义警报阈值。例如，借助人工智能/机器学习模型，可以为各种客户设置动态阈值/参数。可以使用复杂的交易算法将交易额/交易活动较少且手动交易的客户与交易量大且低延迟/高频率流量的客户区分开来。借助人工智能，可以在为此类活动生成警报时做出明确区分。
带有感应和增强反馈的软性转换假肢插座：案例研究
摘要 - 在下肢假体中，插座构成的物理接口是设备成功的关键组件。这项工作提出了一种基于集成到有机硅结构中的刚性框架的新设计，该框架可以与残留的肢体建立更舒适的生物力学耦合，并促进智能技术的整合。这为假肢双向接口或用户健康监控的新可能性铺平了道路。因此，已将四个表面EMG传感器，三个纤维状效应单元和九个温度和湿度传感器整合到插座中。这些组件可以使用户的电动机意图解码，提供增强反馈，并在佩戴假体时测量残留的肢体热条件。在具有转截肢截肢的partecipant上测试了新插座。在电路训练中的五个不同任务中注册了SEMG信号，并且发现意图解码算法的分类中位数始终高于73％。通过心理物理实验评估了用户对颤振反馈的感知，并揭示了奇异活化单元的振动是最好的感知。问卷调查结果确认
保护、强化和增强 GPS 使用的概述
• 对 GPS 的广泛依赖使其漏洞对关键基础设施和其他应用构成风险 • GPS 民用用户设备通常是在假设频谱干净、没有恶意行为者的情况下开发和测试的 • 其他技术，尤其是移动宽带通信，试图使用与 GPS 信号相邻的频率，对高精度和生命安全用户造成干扰 • 其他国家也部署了自己的 GPS 版本，提供的功能比 GPS 提供的更多 • GPS 现代化进程缓慢且成本高昂
增强 BRAF Wild 中的 MEK 抑制剂 E cacy
降低超过 90%（平均效果 99%，[97-100%]，平均 EC50 47.8±17.6 nM），而曲美替尼或 CuET 单药治疗的抑制率分别为 50% 和不到 72%（平均效果 66%，[56-72%]，平均 EC50 58.2±6.1 nM）。综合起来，在曲美替尼中添加 CuET 三天后导致 BRAF WT 黑色素瘤细胞的细胞活力完全被抑制（图 2B 和 C，补充图 2A）。在活细胞成像实验中，组合增强的细胞毒作用在 24 小时后显而易见（数据未显示）。值得注意的是，角质形成细胞、成纤维细胞和黑色素细胞等正常皮肤细胞的生长受到 MEKi 的抑制，但经过三天额外的 CuET 治疗后，其活力没有进一步降低（补充图 2B）。
用大语言模型增强认知体系结构
生成的AI模型，例如大语言模型（LLM），Vision Transformer（VIT）（Dosovitskiy等，2020）等。模型在近年来引起了极大的兴趣。已经提出了一些建议，以利用与其他模型（例如LSTMS（Lester，al-Rfou＆Constant，2021），认知体系结构（Wray，Kirk，＆Laird，2021）或计划和改进的LLMS（Park等，Park等，2023年），以列出少数模型（Park等，2023年，2023年），以列出了一定数将。与LLM融合计划和反思的方法为模拟环境中的任务带来了良好的结果。这引起了人们对LLM是否可以以原则性方式利用LLM的问题的兴趣，目的是产生一种可以在不同情况下利用每种方法的优势的代理，从而产生了综合药物，该综合药物比其部分的总和更大。这项工作提出了LLM和认知架构之间的一种可能的融合。这里的尝试是提出一种创造性的融合，将两个学科的思想连接起来，以产生一种方法，该方法产生的结果可能比两种方法（认知体系结构或LLMS）隔离使用。本文的其余部分如下：讨论了第一个认知体系结构总结在这种情况下相关的关键方面，随后进行了有关生成AI的讨论，重点是LLMS。llms在认知体系结构术语中介绍。随后融合了LLMS