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增强人工智能对科学和医学的积极影响
这些积极影响往往是通过开放的技术和科学方法实现的。开源人工智能模型允许科学家和初创公司在他人工作的基础上进行开发。1415 同样，开放数据集也允许集体创新。例如，DARPA Triage Challenge 是一项旨在提高急救人员和医务人员在战场和地震等情况下的能力的计划。16 挑战赛的人工智能系统有助于预测哪些伤害最为严重以及如何应对。为了做到这一点，DARPA 团队与马里兰大学和匹兹堡大学的医疗专业人员合作，建立了去识别的临床创伤患者数据集用于训练。17 与此同时，国家人工智能研究资源 (NAIRR) 正在为免疫学数据集、癌症数据集和其他大型数据集做出贡献，以更好地研究疾病。18
增强具有生成负面挖掘的视觉语言模型的多模式组成推理
当代的大规模视觉语言模型（VLM）具有强大的表示能力，使它们无处不在，可以增强图像和文本理解任务。他们经常以对比的方式受到大量图像和相应的文本字幕的对比方式进行训练。尽管如此，VLMS经常在构图推理任务上挣扎，这些任务对对象及其属性的复杂相互作用进行了精细的了解。此失败可以归因于两个主要因素：1）对比的方法传统上专注于从现有数据集中开采负面示例。但是，该模型可能不难区分阳性检查。替代采矿的替代方法是负样本2），但现有的生成方法主要集中于生成与给定图像相关的硬性负面文本。在另一个方向上进行挖掘，即生成与给定文本相关的负面图像样本已被忽略。为了克服这两种限制，我们提出了一个框架，不仅在两个方向上矿山，而且在这两种方式（即图像和文本）中产生了有挑战性的负面样本。利用这些生成硬性负样本，我们在涉及多模式综合推理的任务中显着提高了VLMS的性能。我们的代码和数据集在https://ugorsahin.github.io/enhancing-- vlm.html上发布。
进化：增强无监督的持续学习与多位专家
近年来在未加强的持续学习方法中取得了重大进展。尽管它们在受控设置中取得了成功，但它们在现实世界中的实用性仍然不确定。在本文中，我们首先从经验上介绍了现有的自我保护的持续学习方法。我们表明，即使有了重播缓冲液，现有的methods也无法保留与时间相关输入的视频的关键知识。我们的见解是，无监督的持续学习的主要挑战源于无法预测的意见，缺乏监督和先验知识。从Hybrid AI中汲取灵感，我们介绍了E Volve，这是一个创新的框架，它是云中的多个预审预周化模型，作为专家，以加强对Lo-cal Clister的现有自我监督的学习方法。e Volve通过新颖的专家聚合损失来利用专家指导，并从云中返回并返回。它还根据专家的信心和量身定制的先验知识将权重动态分配给专家，从而为新流数据提供自适应监督。我们在几个具有时间相关的实地世界数据流中广泛验证了E volve。结果令人信服地表明，E Volve超过了最佳的无监督持续学习方法，在跨Var-IOS数据流的Top-1线性评估准确性中，volve持续了6.1-53.7％，从而确认了多样化的专家指南的功效。代码库位于https://github.com/ orienfish/evolve。
通过目标，阈值和社会生态目标来增强海洋保护区的气候变化计划和适应性管理
海洋保护区（MPA）正在全球部署，以保护地球的生物多样性在快速变化的海洋中。自适应MPA管理和监测中的气候变化考虑因素正在成为一种更普遍的方法，尽管MPA规划中越来越多地解决气候变化，但仍然存在实施差距。本研究将气候鲁棒性指数（CRI）应用于MPA监测计划，以评估场地和区域层面计划中如何概述气候变化。以前开发了用于评估MPA管理计划的，CRI分数计划基于其气候变化适应原理的纳入程度，包括适应性管理的核心要素。我们通过将美国MPA的指数分数与选定的MPA特征相关联，并通过检查特定的物理，生态和社会气候变化的影响，并在监测计划的监测范围内考虑，并研究了特定的物理，生态和社会气候变化的影响，从而为监测计划提供了补充。我们在MPA监视计划中发现可起作的目标和阈值的差距很大，这与先前评估MPA管理计划的研究一致，这表明在许多情况下，自适应管理周期是不完整的。我们将完成自适应管理周期的重要性视为一种核心气候适应策略，并探索社会生态目标和地方伙伴关系的作用，这是在不断变化的世界中继续改善MPA结果的途径。
通过合成生物学和基因组工程增强噬菌体疗法
目前，噬菌体的抗菌和治疗效果有限，主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里，我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先，我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来，我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体，以递送抗菌“有效载荷”蛋白（例如序列特异性核酸酶）以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后，我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法，这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
增强实体瘤联合疗法中的先天免疫力
实体瘤通常由免疫抑制肿瘤微环境（TME）和更高水平的细胞和遗传异质性组成（1）。原发性和转移性实体瘤部位通过手术或治疗手段检测和进入，尽管该领域最近进展（2）。实体瘤的这些方面为使用联合疗法以提高临床反应率（例如利用协同的治疗机制）或克服细胞和遗传异质性而有助于对单层的抗性来提高临床反应率（例如，通过利用协同的治疗机制）提供了理由。影响患者预后的一个元素是实体瘤内的先天免疫细胞环境，例如，自然杀伤（NK）细胞，巨噬细胞，先天淋巴样细胞（ILCS）和树突状细胞（DCS）的存在和激活状态（在（4）中）。因此，通过广泛的药物靶标和模态调节先天免疫系统，已成为一种有吸引力的免疫治疗方法。先天免疫系统有助于肿瘤排斥的某些基本机制包括增加促进肿瘤排斥的可溶性或膜结合因子，从而增强抗肿瘤抗肿瘤免疫细胞的效果，传统或激活。抗肿瘤作用可以通过启动自适应系统或修饰基质或内皮细胞的方式以有利于肿瘤排斥的方式介导的抗肿瘤作用。Boersma等。 定义癌症进展中先天免疫系统的特定作用，Ota等。 ），肠吸附剂的影响Boersma等。定义癌症进展中先天免疫系统的特定作用，Ota等。），肠吸附剂的影响在这个研究主题中，标题为“增强实体瘤组合疗法的先天免疫力”，六篇文章从分子，细胞，治疗和临床视角促进了知识体。展示了在组合疗法中利用类似受体的免疫刺激剂的能力。其他四个评论，假设或意见作品提供了当前概述CAR-NK细胞放射疗法组合的潜在应用（He等人
加强战略监督和绩效管理
在当今充满活力和竞争激烈的商业环境中，董事会在监督战略和绩效管理方面的作用不可或缺。董事会必须积极参与战略制定、监督和执行，以确保组织蓬勃发展并适应不断变化的挑战。通过遵循最佳实践并不断改进流程，董事会可以有效地引导组织实现战略目标并庆祝其成就。正如张忠谋明智地指出的那样，“没有战略，执行就是失败。”
通过整合肿瘤治疗领域来增强胶质母细胞瘤治疗
胶质母细胞瘤（GBM）代表了由于其侵略性而引起的重大治疗挑战。肿瘤治疗场（TTFields）提出了一种有前途的GBM治疗方法。TTFIELD的主要机制，一种抗魔法作用，以及许多间接作用，包括增加的细胞膜渗透性，这与其他治疗方式相结合。当前的组合通常包括化学疗法，尤其是替莫唑胺（TMZ）的化学疗法，但是，新兴的数据表明，靶向疗法，放射疗法和免疫疗法的潜在协同作用。ttfields表现出最小的副作用，主要是与皮肤相关的，对疗法的合并没有明显的障碍。通过几项注册后研究证明了TTFields在GBM治疗中的有效性，主张持续研究以优化患者的总体生存（OS）和无进展生存期（PFS），而不是仅专注于生活质量。
增强翻译中风康复：运动网络优化的特定任务动作观察疗法
年龄（年）71.7±10.8性别（女性 /男性）％8（40％） /12（60％）MAS-ul 1.25（0-6）FMA-UL 51（29-66）脂肪5（1-5）MBI 94（1-5）MBI 94（46-100）平均±标准偏差； n（％）;中值（最小值最小）。修改后的Ashworth Scale-upper肢体（MAS-ul）; FUGL-MEYER评估 - Upper肢体（FMA-ul）；法式手臂测试（FAT）；和修改的Barthel指数（MBI）。