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人工智能是科学研究的创新工具
AI在科学研究中的应用是扩展和多样化的。<可以计算出主要应用领域的神圣：医学和生物科学：IA用于发现新药，开发个性化治疗并改善医学诊断[8]。例如，自动学习用于分析医学图像并检测早期体育场中的癌症，其准确性通常超过人类医生的疾病[9]；物理和天文学：在物理领域，IA用于模拟颗粒并研究黑洞等现象[10]。<天文学的div，基于AI的工具可以实时发现新的系外行星和对宇宙事件的监视[11]；计算化学：基于IA的系统用于预测新分子的结构和行为
正在走向混合时代吗？科技与生物学的相互排斥
该研究基于多种方法，包括经典的、基于科学的方法，例如： B.文献、专利或出版物分析或专家访谈。另一方面，采用既定的预见和参与方法，例如德尔菲调查、未来之轮研讨会和应用场景的开发、与专家进行的场景验证研讨会和与公民进行的研讨会，讨论未来去边界化的潜在形式。因此，探索性、面向未来和面向对话的预测方法基于坚实的经验基础，可以追踪研究动态，同时捕捉新兴问题。这项在 BMBF 预见过程 III 框架内开展的深入研究直接以 2020 年夏季发布的预见过程价值观研究 3 为基础，将研究结果嵌入到全球情景 2 中。
微疗养药物和药物发现
Micro -Coodenza Pharma and Drug Discovery 7 March 2025 - Rectorate Magna Aula of the University of Tuscia, via Santa Maria in Gradi, Viterbo 8:30 Registration of participants 9:20 Institutional greetings Prof. Stefano Ubertini - Magnificent Rector, University of Tuscia Prof. Sabrina Saccomandi - General Director, Rome Foundation Prof. Barbato -罗马萨皮恩扎大学芭芭拉·萨姆布科（Barbara Sambuco）博士教学的proretrice- unstustria，董事会罗马罗马technopole 9:50 Micro -cold倡议的演讲Renato Baciocchi教授Renato Baciocchi- Roma tor Vergata大学教授 - 罗马·沃尔加塔（Roma tor Vergata Cassino和Southern Lazio，Spoke的协调员4 10:20 Micro -Crown培训活动制药主席：Roberta Bernini -Tuscia University，Spoke of Spoke 3 Dr.Stefano Penna-罗马Technopole基金会的科学总监奥古斯托·贾迪尼（Augusto Giardini） - 董事OPEX和PMO教授Antonio Coluccia-罗马萨皮恩扎大学。模块：制药行业的技术转移Luciano Castiello -ISS QA Fabiocell。模块：质量保证和监管博士Gianluca Fracasso -Novo Nordisk，EHS经理。模块：药物质量控制实验室11:20雇主品牌催化/诺尔诺迪斯·拉蒂纳（Novo Nord）latina pharma logista Italia Italia recorpati chimica and Pharmaceutical行业12:20药物发现主席：拉法尔·拉卡利（Raffaele Saladino Preclinical Models for Anti Ant Antication Drug Development in the era of Precision Medicine 12:45 Dr. Sofia Gabellone, Irst - Bio -Nanomaterals AS A Green Tool in Translational Medicine 13:00 Prof. Roberta Bernini, University of Tuscia - Synthesis of New Phenolic -Structured Antioxidants 13:15 Prof. Prof. Prof. Bruno Mattia Bizzarri, Tuscia/Welcare University - RNA和生物活性RNA类似物的抗生物合成13:30塔斯西亚大学 - 塔斯西亚大学 - 结构 - 结构和脂质相互作用，新设计的抗菌性皮皮物具有增强的活性和特异性对人类病原体的活性和特异性
科学Matemate
拉格朗日力学的各种特征。实际上，众所周知，当且仅当相应作用的第一个变化具有固定极端物质时，曲线才能解决E-L。关于最小的通常，它持续了短时间。 实际上，由于可能存在共轭点，临界曲线不再最小化更大的时间。 仅在某些凸度假设下才有“最小化轨道”。 对于这种杰出而机械的相关类别的拉格朗日（Lagrangian） - 所谓的tonelli lagrangians- legendre变换是一种全球差异性和E-L方程，等于相应的汉密尔顿人的汉密尔顿方程。 对于自主系统，沿解决方案提供了保守的能量值。 除了拉格朗日式和哈密顿式设置之外，对动态相关的最小对象的搜索是现代动态系统理论的中心主题之一。 沿这个方向的第一个结果之一可以追溯到八十年代，其中所谓的单调扭曲图的所谓的奥布里·梅瑟理论。 该理论的一个重要应用是对数学台球的研究，从伯克霍夫（Birkhoff）到近期台球类型，如符号和外台球。 在二十年后，通过马瑟·曼尼（Mather-Mané）理论开发了这种理论从一种到更高程度的自由度的概括，在这种理论中，最小化措施而不是轨迹的措施起着至关重要的作用。 这种重要的理论从汉密尔顿 - 雅各比方程到象征性拓扑都有联系。该博士学位课程的目的是在自我包含的方式中呈现 - 在不同环境中的“最小行动原理”。通常，它持续了短时间。实际上，由于可能存在共轭点，临界曲线不再最小化更大的时间。仅在某些凸度假设下才有“最小化轨道”。对于这种杰出而机械的相关类别的拉格朗日（Lagrangian） - 所谓的tonelli lagrangians- legendre变换是一种全球差异性和E-L方程，等于相应的汉密尔顿人的汉密尔顿方程。对于自主系统，沿解决方案提供了保守的能量值。除了拉格朗日式和哈密顿式设置之外，对动态相关的最小对象的搜索是现代动态系统理论的中心主题之一。沿这个方向的第一个结果之一可以追溯到八十年代，其中所谓的单调扭曲图的所谓的奥布里·梅瑟理论。该理论的一个重要应用是对数学台球的研究，从伯克霍夫（Birkhoff）到近期台球类型，如符号和外台球。在二十年后，通过马瑟·曼尼（Mather-Mané）理论开发了这种理论从一种到更高程度的自由度的概括，在这种理论中，最小化措施而不是轨迹的措施起着至关重要的作用。这种重要的理论从汉密尔顿 - 雅各比方程到象征性拓扑都有联系。该博士学位课程的目的是在自我包含的方式中呈现 - 在不同环境中的“最小行动原理”。这一原则可以被视为一种自然动作的一种非常公认的“节俭”。
Magna扩展了与梅赛德斯 - 奔驰的长期创新合作伙伴关系
Aurora，安大略省，2025年2月11日 - 数十年来，麦格纳一直是梅赛德斯 - 奔驰的战略合作伙伴，创造了创新和卓越的遗产。这种合作跨越了车辆的多个区域，包括动力总成和传动系统系统，ADAS技术，车身和机箱组件，电气化，内部系统，车辆组件等。“与我们的客户建立牢固的合作伙伴关系对于推动创新和推进汽车行业至关重要，” Magna首席战略与商务官Eric Wilds说。“我们与梅赛德斯 - 奔驰的持续合作伙伴关系体现了如何共同努力的方式可以带来开创性的解决方案和相互成功。”这种长期合作伙伴关系包括自1979年以来在奥地利的麦格纳（Magna's Graz）生产超过500,000个标志性的越野车。在2024年，麦格纳（Magna）在其奥地利兰纳奇（Lannach）设施的兰纳奇（Lannach）工厂开始生产Eds Duo，这是一个独特的Edrive系统，标志着合作伙伴关系的新篇章。标志性越野车的全新电动型号现在配备了该先进的电动驱动系统，以实现领先的性能和效率。” Magna为梅赛德斯 - 奔驰的标志性越野车提供了三代转移案件，现在很荣幸能为这款传奇的车辆配备其第一代电动单元。“ EDS二人组演示了Magna的灵活方法来交付动力总成解决方案，从内燃烧发动机无缝过渡到电池电动汽车。”2速双电子电机驱动器涵盖了高达240 kW的功率范围，EDS二人组提供了领先的牵引力和越野功能，包括独特的车轮推进系统，该系统可以启用“ G-Turn”之类的功能，从而使车辆可以旋转360度。具有优化的效率和先进的碳化硅和去耦技术，EDS二人组在保持高效率的同时提供出色的性能。
Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程 scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>Ingegneria dell'Informazione /信息技术的博士学位-40季节研究区域n。 1-计算机科学与工程scienze e tecnologie en odergetiche e nucetiche e nucit和核科学与技术的博士学位 - 第40周期主题研究领域：绩效和< / div>
氢的生产预计将在全球范围内强劲增长，也是欧洲和意大利战略计划的一部分。氢的生产在高度多样化的能源方面是战略性的。实际上，还可以通过利用可再生能源和国家电网来广泛生产氢。对于脱碳至关重要，这些部门被确定为“难以减弱”，并且是产生电子燃料的基础。从具有较高的可再生能源能力的角度来看，可以考虑具有可以利用的能量盈余来产生氢以存储的能量。事实证明，它是季节性存储的最佳能源载体。电解液对于从电力开始的氢产生至关重要。研究和开发的重点是改善电解室的最新面积，以具有以下特征：
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
在...
Biology: - Extraction of nucleic acids from human and environmental matrices - Preparation of essays in molecular biology (QPCR, DDPCR, DGGGE -PCR, PMA -QPCR) - Cellular crops - Cytotssicity test on cellular models of environmental matrices - Ames test - Preparation of analysis of Next Generation Sequencing (ION TORRENT ABD illuminates Nextseq 1000/2000) - 微生物培养物-MALDI -TOF质量光谱法 - 对抗生素的敏感性测试（磁盘扩散） - 实验室活动期间对学员的培训 - 书目研究
第 3 章 酶的产生
摘要 生产纯酶需要过量生产。为了实现这种过量生产，必须克服几个缺点。第一个缺点是菌株利用生物机制生产目标酶作为代谢主要蛋白质的能力的扩大。为了便于回收，研究了酶的分泌。因此，具有特定翻译后蛋白质分泌系统的生物体是首选。这些系统在真菌中特别发达，因此是工业规模生产的首选。此外，真菌能够在低 pH 值下生长，并且易于在液体培养基中和/或通过固态发酵培养。本章还描述了蛋白质制剂的回收、纯化和配制，以尽可能长时间地保持酶活性。