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环境DNA研究有可能提高深海生物多样性知识
使用埃德娜（Edna）为海洋生物多样性研究带来了新的机会，考虑到采样海洋动物区系的挑战，尤其是深海（> 200 m深）。这种非侵入性方法对于比传统方法更高的效率进行大规模的生物多样性评估特别有价值，确定新物种，包括那些罕见，难以捉摸或难以直接观察的物种并随着时间的流逝监测海洋人群的变化，以了解其对自然和人类干扰的脆弱性。随着科学界最近的联合努力，埃德娜（Edna）在海洋动物研究中的使用变得越来越可行，即使在深海最偏远的地区，它也有助于评估生物多样性（Adams等人2023; Le等。2022;刘等。2022）。但是，需要解决一些挑战以有效地在深海生物多样性评估中使用Edna。
Chand Pasha博士
我在细菌败血症的先天免疫反应领域工作并预测生存能力。目前，我们正在开发一种经济有效的纳米探针测定法，以识别潜在的易感患者。我已经完成了一个OU-DST-PURSE项目（基于Osmania University的DST资金），该项目涉及对在败血症患者中表达的血清蛋白的比较分析，这些患者在败血症患者中表达或屈服于败血性休克，在那里我们在很早的阶段阐明了某些败血症标志物来识别潜在的幸存者和非幸存者的作用。我目前的重点是理解称为Haptoglobin在细菌败血症病理学中的急性相标记蛋白的作用。我们已经广泛地表征了其在离体败血症模型中的作用。我们正在解剖其在
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
本研究介绍了利用深度学习技术的椰子疾病预测系统的发展，以帮助农民识别和管理椰子树中的疾病。本研究的目的是增强早期疾病检测，提高诊断准确性并提供量身定制的营养建议以促进植物健康。系统集成了在患病椰子植物图像数据集上训练的卷积神经网络（CNN）模型，该模型通过用户友好的Web应用程序访问。农民可以上传树木的图像，然后由CNN模型对其进行处理以预测潜在的疾病。该系统还根据检测到的疾病提供肥料建议。结果表明在现实情况下，疾病鉴定和实际适用性的准确性很高。该系统的实施可以通过实现早期干预，减少农作物损失和优化资源使用来显着使农民受益。总而言之，椰子疾病预测系统展示了先进的机器学习和图像处理技术来转变农业实践的潜力，为椰子种植中的疾病管理提供了一种可及可及的工具。
有了更健康的心脏，您可以继续做自己喜欢的事
什么是Entresto？Entresto是一种处方药，用于治疗长期（慢性）心力衰竭的成年人，以帮助降低死亡和住院的风险。当心脏无法将正常数量的血液泵送到身体时，Entresto效果更好。它也用于治疗患有心力衰竭的1岁及以上的某些儿童。尚不清楚Entresto在1岁以下的儿童中是否安全有效。如果您：•对Entresto中的任何成分过敏，请勿服用Entresto。•在服用一种称为血管紧张素转化酶（ACE）抑制剂或血管紧张素II受体阻滞剂（ARB）的药物时，包括脸部，嘴唇，舌头，喉咙（血管性水肿）的肿胀，或呼吸困难。•服用ACE抑制剂。服用ACE抑制剂药物之前或之后至少36小时不要服用Entresto。如果您不确定是否服用ACE抑制剂医学，请在服用Entresto之前与您的医生或药剂师交谈。•患有糖尿病，并服用含有aliskiren的药物。在您服用Entresto之前，请告诉医生您的所有医疗状况，包括您：•有遗传性血管性水肿的病史•患有肾脏或肝脏问题•患有糖尿病•患有糖尿病•怀孕或计划怀孕。请参阅“关于Entresto的最重要信息是什么？”•是母乳喂养或计划母乳喂养。尚不清楚Entresto是否进入您的母乳。您不应在Entresto治疗期间母乳喂养。您和您的医生应该决定是否要服用Entresto或母乳喂养，请告诉医生您服用的所有药物，包括处方药和过度 - 非处方药，维生素和草药补充剂。使用Entresto与某些其他药物可能会互相影响。与其他药物一起使用Entresto可能会引起严重的副作用。尤其是告诉医生您是否服用钾补充剂或盐替代品；非甾体类抗炎药（NSAIDS）；锂;或其他用于高血压或心脏问题的药物，例如ACE抑制剂，ARB或Aliskiren。在您获得新药时，请保留您的药物清单，以向您的医生和药剂师展示。
刑法修正案（Deepfake性材料）法案2024
ISA建议实施一项国家教育运动，以提高人们对Deepfake技术危害的认识以及滥用它的法律后果。 全国运动将支持学生，教育工作者，父母和公众的广泛信息，内容涉及创建和共享Deepfake内容的道德考虑和潜在影响。 由于这是一个迅速发展的空间，年轻人可能没有意识到，深击性材料的产生和分布是刑事犯罪。 强大的教育运动可以限制这些立法修正案引起的其他调查/指控的数量，从而减少了对警察资源的影响。ISA建议实施一项国家教育运动，以提高人们对Deepfake技术危害的认识以及滥用它的法律后果。全国运动将支持学生，教育工作者，父母和公众的广泛信息，内容涉及创建和共享Deepfake内容的道德考虑和潜在影响。由于这是一个迅速发展的空间，年轻人可能没有意识到，深击性材料的产生和分布是刑事犯罪。强大的教育运动可以限制这些立法修正案引起的其他调查/指控的数量，从而减少了对警察资源的影响。
人工智能、CHATGPT 和 DEEPFAKES
1 Bibhu Dash & Pawankumar Sharma，《ChatGPT 和 Deepfake 算法是否危及网络安全行业？评论》，10(1) I NT'L J. OF E NG'G & A PPLIED S CI. 1 (2023 年 1 月 16 日)，https://www.ijeas.org/download_data/IJEAS1001001.pdf [https://perma.cc/7VPT-BUZ5]（讨论技术如何利用机器学习来操纵图像和视频，从而危及区分真假图像的能力）。 2 例如，请参阅 Robert McMillan 等人的《新的 AI Deepfakes 使 2024 年选举复杂化》，《华尔街日报》，2024 年 2 月 16 日（讨论随着 Deepfakes 的传播，AI 如何对选民投票率产生不利影响）。 3 例如，请参阅 Ashley Belanger 的《少年男孩使用人工智能制作同学的假裸照，引发警方调查》，A RS T ECHNICA (2023 年 11 月 2 日)，https://arstechnica.com/tech-policy/2023/11/deepfake-nudes-of-high-schoolers-spark-police-probe-in-nj/ [https://perma.cc/PM46-YPPM]（最后访问时间为 2024 年 2 月 18 日）（讨论少年如何使用人工智能图像生成器制作和分享女同学的假裸照）。
保持英国航空航天业在 2025 年及以后的全球联系、可持续发展和安全
在全球航空业不断发展的格局中，对安全可靠的基础设施和航空航天系统进行现代化改造以增强全球流动性的必要性从未如此重要。英国在航空航天领域有着开拓性的发展历史，如今正处于十字路口；传统航空与新兴技术和市场的融合带来了前所未有的机遇和挑战。将新型飞行技术（包括遥控飞行器系统 (RPAS) 或无人驾驶飞行器系统 (UAS) 和先进空中机动 (AAM) 系统，包括电动垂直起降 (eVTOL) 飞行器）整合到英国领空需要创新思维以及大量的基础设施和系统调整。此外，AAM 承诺为当地社区提供绿色点对点旅行，强调保护正在消失的地区机场和通用航空 (GA) 机场的必要性。
英国绵羊种植和可持续性议程
英国的温带气候和各种各样的景观导致在高地和低地地区占主导地位的草原。我们作为绿色和宜人的土地的声誉是建立在悠久历史上的悠久历史的，这些人管理带有放牧的反刍动物的田园景观，以提供生活的基础 - 食物，纤维和其他营养和温暖的副产品。成立了数千年的英国绵羊农业，从而影响了我们的景观和社区，从席卷高地和沼地，到河流和沿海牧场，以及传统的草地农业耕作中的传统耕作 - 后者在再生耕作中兴起了兴趣。基于牧场的牲畜农业基本上塑造了英国的农田生态 - 土壤生命，昆虫，哺乳动物和鸟类 - 在我们的文化和遗产中起着重要作用。
铟基 FEEP 推进系统在不同应用和轨道上的飞行历史：太空清洁
摘要：自 2018 年场发射电推进 (FEEP) 推进器首次飞行以来，已发射了 200 多个基于 FEEP 的推进系统，其中包括 190 个传统 ENPULSION NANO 系统、18 个更高功率的 MICRO 系统和 9 个新型 NANO R 3 /AR 3。后者是传统 NANO 的后继产品，AR 3 版本允许直接推力矢量能力而无需活动部件。本文报告的所有推进系统均基于被动供给的铟基液态金属 FEEP 技术。本文报告了最新的发射和飞行遗产统计数据。我们介绍了在不同应用和轨道中使用的不同推进系统的遥测数据，并介绍了在 LEO 上对传统 NANO 推进器进行 1350 小时累计点火后进行的成功的在轨提取器清洁程序。
锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。