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通过研究焦虑、抑郁和精神分裂症中的大脑复杂性和神经回路功能障碍，架起神经科学与精神病学之间的桥梁
焦虑、抑郁和精神分裂症是复杂的精神疾病，其特征是神经回路、神经递质系统和大脑连接中断，导致情绪调节和认知功能受损。本综述研究了影响这些疾病的遗传、环境和神经生物学因素，强调了神经递质（如血清素、多巴胺和去甲肾上腺素）在情绪调节、应激反应和神经可塑性中的重要作用。这些发现强调了个性化治疗方法的必要性。本综述还探讨了将药物干预与非药物治疗方式相结合的综合策略，包括针灸、草药和正念，这些策略有望实现个性化治疗。神经成像和神经刺激技术的进步，如特征向量中心性映射和机器学习驱动的分析，提供了对大脑连接的更深入了解，并能够实施更有针对性的干预措施。这对于精神分裂症尤其重要，因为多巴胺介导的纹状体前额叶连接中断会导致认知缺陷和临床症状。然而，目前的局限性，例如对这些疾病背后的神经回路的理解不足以及传统治疗对某些亚群的有效性有限，凸显了现有研究和治疗方法中的关键差距。此外，本文还讨论了如何将计算模型与传统医学相结合以增强我们对神经递质相互作用和神经通路的理解。这种整合促进了创新疗法，既能解决短期症状，又能解决长期恢复能力。这种跨学科方法将基础神经科学与临床实践联系起来，为有效的个性化治疗铺平了道路，并为精神疾病患者带来了新的希望。
连接人类的今天和未来：人工智能安全......
生成式人工智能的进步不可避免地引发了人们对其风险和安全影响的担忧，而这反过来又催化了人工智能安全的重大进展。然而，随着这一领域的不断发展，一个关键问题出现了：我们目前在人工智能安全方面的努力是否与人工智能的进步以及人类文明的长远目标相一致？本文提出了一个先进人类社会的蓝图，并利用这一愿景来指导当前的人工智能安全工作。它概述了万物互联成为现实的未来，并创建了实现这一设想的未来的重大技术进步路线图。对于每个进步阶段，本文预测了人类可能面临的潜在人工智能安全问题。通过根据这一蓝图预测当前的努力，本文研究了当前努力与长期需求之间的一致性，并强调了 2020 年代需要人工智能安全从业者更加关注的独特挑战和使命。本愿景文件旨在为人工智能安全提供更广阔的视角，强调我们当前的努力不仅应解决眼前的问题，还应预测不断扩大的人工智能领域中的潜在风险，从而促进人工智能和人类文明的安全和可持续的未来。
农村教育中的挑战和机遇：通过创新弥合差距
拉贾斯坦邦斋浦尔Vivekananda Global University的UX Design硕士学生摘要印度的社会经济进步的骨干是印度农村地区的教育体系困扰着系统性的障碍，这些障碍面积从不足的基础设施和教师短缺到高辍学率，尤其是女孩。这项研究对这些问题进行了探讨，分析了挑战农村地区教育平等的社会经济，文化和系统因素。利用一种多学科方法，该研究评估了诸如Sarva Shiksha Abhiyan，ICT，学校和Digital India之类的计划如何有效，同时对地面现实产生了局限性。该研究还探讨了Edtech和基于社区模型在弥合资源差距和增强可访问性方面的变革潜力。，它使用定量和定性方法的组合探索了在资源受限设置中采用基础架构开发，教师保留和数字学习的可扩展解决方案。调查结果应为政策改革提供依据，并使农村社区能够朝着与可持续发展目标保持一致的可持续和包容性教育成果。关键词：农村教育，基础设施缺陷，教师保留，ICT实施。引言农村教育，尤其是在像印度这样的国家中，大约有65％的人居住在农村环境中，是一个国家整体社会经济构成的不可分割的一部分。它可以通过其经济增长产生和财富分布的影响极大地改变社区，从而创造同等能力。教育设置本身遭受了许多系统性异常，包括基础设施缺陷，令人震惊的辍学率和教师的不可用，以及其他数字缺陷。尽管存在障碍，但农村教育提供了使用技术创新和基层模型的机会，可以增强访问和质量。这项研究试图找到和解决阻碍教育在农村有效的问题，特别是对于女孩的有效，并确定填补空白的可扩展解决方案。它在很大程度上被忽视和破坏了城市教育体系，这些系统比它们大得多。这是大多数人居住的最重要领域。发展必要性是在克服农村教育中的挑战方面产生的。另一方面，有机会揭示数百万学生的潜力。改善的农村教育将带来扫盲，提高就业能力和社会公平，以使国家增长更具包容性。该研究涵盖了涵盖以下几点的整个范围：•政府面临的挑战：可及性，辍学率和基础设施。•Edtech和数字干预在克服资源稀缺中的作用
r e v i w静脉内selexipag在管理PAH和弥合口服治疗中的作用：叙事评论
摘要：肺动脉高压（PAH）是一种罕见且潜在的致命状况，其特征是肺动脉中血压的逐渐升高。口服selexipag，2015年食品药品监督管理局（FDA）批准用于治疗PAH，将前列环素受体靶向肺动脉血管平滑肌和内皮细胞上，以改善通过肺部的血液流动并降低肺血管抗性。口服SELEXIPAG是有效的，但由于副作用，紧急情况或无法服用口服药物，可能导致严重的不良事件，例如反弹肺动脉高压和正确的心力衰竭，因此可能会停产。为了解决治疗中断，引入了静脉内（IV）selexipag，以替代暂时无法服用口服药物的患者。iv selexipag绕过肝代谢，与口服形式相比，需要提高剂量12.5％才能获得类似的治疗作用。它是通过IV输注两次在80分钟内通过IV输注进行的，通常用于短期使用。但是，在向患有肝或肾脏问题的患者开塞莱克西ag时需要谨慎，并且会被强CYP2C8抑制剂禁忌。一项III期临床试验证实，口服和IV SELEXIPAG之间的切换是安全的，具有可比的功效和耐受性，尽管它受样本量较小和持续时间短的限制。鉴于治疗中断的风险和管理PAH的复杂性，这篇综述为实际使用IV selexipag作为桥接疗法提供了基本见解。此外，它要求进行更大的临床试验，以完善剂量策略，探索长期结局并确定最有可能受益于IV SELEXIPAG的患者人群。
弥合差距：如何为净零过渡筹集资金
本文及时探索了过渡金融差距，这是全球努力实现气候目标的关键故障线。正如本文所表明的那样，差距不仅是资本和商业案例之一，而且是公共政策和框架的一种。一个例子：虽然欧盟（EU）试图在定义构成“绿色”的内容方面建立领导才能，但其绿色分类学既说明了这种努力的野心和陷阱。欧盟的方法多么有意义，经常被详细地陷入困境，并寻求详尽的普遍性。这导致了一个框架，该框架轮流过于二进制，太僵硬且过于复杂，无法作为投资者和金融家的实用指南。这份白皮书的作者非常敏锐地意识到，解决方案不仅需要在纸上，而且需要在现实世界中工作。正如论文所强调的那样，框架必须反映进步的阴影，捕捉从“棕色”转向“绿色”带来的风险和机会。
人工智能中的情感识别：连接人类表情......
466114，印度 摘要 人工智能中的情感识别代表了人机交互的一项关键进步，弥合了计算能力和人类情感表达之间的差距。本文研究了情感识别技术的现状，包括面部表情分析、语音模式识别、生理信号处理和多模态方法。它分析了印度公众对情商和人工智能整合的态度，强调了对技术进步的乐观态度以及对隐私和道德影响的担忧。该研究探讨了医疗保健、教育、客户服务和人机交互中的各种应用，同时解决了文化多样性、数据隐私和系统可靠性方面的关键挑战。未来的方向强调需要具有情境感知和文化敏感性的系统，以平衡技术创新和道德考虑。 关键词：情感识别、人工智能、人机交互、情商、隐私和道德 1. 简介 解读人类情感是人工智能 (AI) 中最雄心勃勃的目标之一。人工智能中的情感识别弥合了复杂的人类情感表达世界和机器学习能力之间的差距。情绪会影响我们的决策、交流和行为，如果人工智能要真正与人类互动，就需要学习这些微妙之处。情绪识别被广泛认为是实现“更深层次”人机互动的载体，旨在打造更直观、更有同理心、反应更灵敏的机器。人工智能系统会使用人类的各种表情，如面部表情、肢体语言、声调和心率等生理信号 [1]。这些数据被输入机器学习算法，以发现它们推断出的情绪状态。有了这些好处，我们相信这项技术有望增强虚拟助手、个性化学习、支持客户服务，并实现情绪感知医疗保健系统。目前的形式表明了进步，但理解人类情绪一直是一个巨大的挑战。情绪的解读很复杂，因为生物、文化和社会力量塑造了它们 [2]。举个例子：微笑可能表示快乐或不适；声调可能会受到（例如）压力或讽刺的影响。但情绪是动态的，会随时间而变化，实时跟踪起来很复杂。除了对情绪识别人工智能的兴起提出质疑外，道德问题也随之出现。然而，这些技术收集敏感的情绪数据，这引发了隐私问题，可能会被错误地用于广告或类似用途或监控。其他问题包括：机器是否应该能够在没有被指示的情况下处理情绪？
可持续未来的化学：桥接科学与社会
研讨会始于Vedam的调用。接下来是副校长和杰出客人对灯的礼仪照明。化学系主管Rajni Bhandari教授欢迎来宾和参与者参加为期两天的国际研讨会。她对研讨会的主题进行了深思熟虑的介绍，强调了化学在应对全球可持续性挑战方面所发挥的变革性作用。以下进行了简要摘要作为国际研讨会的一部分进行的会谈。Sri Sathya Sai高等教育学院副校长B. Raghavendra Prasad教授Prasanthi Nilayam Bhagawan Baba，我们尊敬的创始人校长，是自然和可持续生活的热心倡导者。他倡导可持续发展，重点是能源和健康。 该研讨会是探索化学如何应对关键全球可持续性挑战的关键平台。 最近的行业互动强调了对清洁能源的迫切需求，强调“绿色”能源仍然可以产生环境影响。 脱碳是最重要的挑战。 在我们的研究所中，我们积极努力通过专用的“绿色细胞”来减少碳足迹。 化学基础是所有17个联合国可持续发展目标（SDG）和可持续性5 C的基础：清洁，社区，文化，关怀和公司治理。 本次研讨会不仅仅是一项学术练习。 我们鼓励专家和教师合作并制定简洁的研讨会成果声明。他倡导可持续发展，重点是能源和健康。该研讨会是探索化学如何应对关键全球可持续性挑战的关键平台。最近的行业互动强调了对清洁能源的迫切需求，强调“绿色”能源仍然可以产生环境影响。脱碳是最重要的挑战。在我们的研究所中，我们积极努力通过专用的“绿色细胞”来减少碳足迹。化学基础是所有17个联合国可持续发展目标（SDG）和可持续性5 C的基础：清洁，社区，文化，关怀和公司治理。本次研讨会不仅仅是一项学术练习。我们鼓励专家和教师合作并制定简洁的研讨会成果声明。我们旨在通过协作讨论来激发年轻人的思想，并促进有影响力的行动，以实现更美好的未来。
将LLM桥接到企业数据集成
领先的大型语言模型（LLMS）接受了公共数据的培训。但是，世界上的大多数数据都是黑数据，主要是以私人组织数据或企业数据的形式公开访问。我们表明，在现实世界企业数据集上测试时，基于LLMS的方法的性能严重降低。基于公共数据的当前基准测试高估了LLM的性能。我们发布了一个新的基准数据集，即Goby Benchmark，以提高企业数据的发现。根据我们在该企业基准的经验，我们提出了提高LLM在启动数据上的性能的技术，包括：（1）层次结构注释，（2）运行时类学习和（3）本体学合成。我们表明，一旦这些技术部署了这些技术，企业数据的性能就与公共数据的性能相当。可以在https://goby-benchmark.github.io/上获得Goby基准测试。
单元信号通路：桥接通信和功能
细胞信号传导是一个基本的生物学过程，它控制细胞之间的交流并在生物体中策划其活动。从生长和发育到免疫反应和代谢，细胞信号传导可确保细胞以协调的方式一起工作。了解细胞信号的机制和途径不仅揭开了细胞行为的奥秘，而且还提供了对疾病和治疗干预措施的重要见解。细胞信号是指细胞用来检测和响应其环境的困难通信系统。此通信涉及通过受体蛋白在细胞上或内部检测到的分子或环境信号等信号。一旦识别出信号，它就会通过一系列分子事件传输，通常称为信号通路，最终导致细胞反应。