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增强可逆共价药物设计
延长化合物的暴露时间，同时限制脱靶毒性。在 I 期研究中，Rilzabrutinib 显示出 3.20 小时的快速消除半衰期 (t 1/2 ) 6。尽管清除速度很快，但 Rilzabrutinib 在 BTK 上的延长停留时间 (14 小时) 可确保持续的靶标抑制 7。在 ITK (43 分钟) 和 HER4 (3.75 小时) 上的较短停留时间意味着任何初始的脱靶结合都可以快速逆转。这种动力学选择性与快速消除相结合，有助于减少脱靶效应的持续时间和影响，从而提高药物的安全性。因此，Rilzabrutinib 的治疗窗口最大化。不良副作用的可能性最小化，耐受性提高，同时在较长时间内保持疗效。
人工智能在增强网络安全方面的作用
随着网络威胁的规模和复杂程度不断增长，传统的网络安全解决方案已越来越不足以缓解不断演变的风险。人工智能 (AI) 已成为增强网络安全的有力工具，它通过改进威胁检测、自动化响应机制和预防攻击发生来增强网络安全。本评论探讨了人工智能与网络安全的交集，重点关注威胁检测、自动响应系统和预防措施中的人工智能驱动技术。此外，本文讨论了在网络安全中部署人工智能的挑战，包括对抗性攻击和道德考虑，并提供了未来的研究方向。
用本土智慧增强人工智能
当前“狭隘”或“弱”人工智能本身从根本上来说是一种数据分析工具，它所做的只是程序指令它做的事情。它没有自己的价值观或目标，它只是遵循程序员给它的价值观并追求目标。人工智能有可能使人工智能成为一个更好的工具，最终可能不仅仅是一个工具，但至少现在人工智能也必须被编程，因此同样只反映程序员的智慧。人工智能以其还原论的数据本体论和人为的算法认识论，是西方科学世界观的典型产物，人工智能的发展和应用以及对人工智能的讨论仍然在很大程度上反映了这种狭隘的世界观。人工智能将极大地受益于融入非西方世界观的元素，特别是形而上学包容性的土著世界观。例如，纳瓦霍人的 hozho 概念涉及和谐、平衡、相互关联和连通性的规范价值观和目标。Hozho 和其他土著概念可能会改变人工智能的范式，并可能极大地增强人工智能应用的实用性和整体效益。关键词
增强高等教育的教学支持
摘要。将人工智能 (AI) 融入到学术教师支持中是系统文献综述的主要主题。本研究的目的是研究这种实施的潜在优势和劣势，特别强调在教育环境中使用人工智能可能会如何影响教学方法、个性化学习体验和行政程序。在文献综述中，我们仔细检查了 Science Direct、Taylor & Francis 和 Emerald Insight 数据库。为了彻底分析人工智能在教学教师支持中的整合，我们对每篇文章的内容质量和与研究问题的相关性进行了评估。根据研究结果，ChatGPT 和智能辅导系统等人工智能驱动的工具有可能显着改善教学并促进自适应学习，从而带来更好的教育成果。人工智能的使用可以增强行政程序并促进学生的个性化学习。通过强调其优点和缺点，本研究加深了对人工智能在教学人员支持教育方面的作用的认识。通过强调关键的差距和困难，本研究为进一步研究和开发教育环境中人工智能集成的最佳实践奠定了基础。关键词：人工智能；教育；ChatGPT；教学支持 1.介绍 技术的发展，特别是从基本过程自动化到人工智能领域的过渡，无一不是变革性的（Chu 等人，2022 年；Xu 等人，2021 年）。人工智能通过对人类心理过程的认知模仿，能够实时生成文本、音乐或图像形式的原创内容（Mukhamediev 等人，2022 年）。这种能力彻底改变了行业，通过任务和流程提高了效率
加强印度-太平洋地区的射击训练
最近的行动凸显了制定结构化射击训练计划的必要性，这些计划侧重于具体的可衡量的成就。这一战略重点将训练从基本的枪械操作转移到全面的技能组合，包括提高高级射击技术、优化资源利用和提高训练质量。对于在部署前完成武器归零过程的部队，在射击训练期间投入大量时间进行重新归零可能是可选的。识别和验证现有的武器归零熟练程度有助于简化训练课程，从而可以分配更多时间来提高其他关键的射击技能。这种方法可确保高效利用训练时间，重点放在提高作战准备和射击表现的领域。量身定制训练以侧重于作战准备所需的基本技能至关重要。
使用...增强冥想技巧和洞察力
通过 Muse 2 设备和冥想应用程序之间的蓝牙连接，利用物联网功能。该方法包括数据收集、预处理、特征提取和模型训练，同时利用物联网 (IoT) 功能。Muse 2 设备从多个电极记录 EEG 数据，然后在移动冥想平台内进行处理和分析。预处理步骤包括消除冗余列、处理缺失数据、规范化和过滤，利用支持物联网的技术。对 EEG 信号进行特征提取，利用平均值、标准差和熵等统计指标。使用预处理数据训练三种不同的模型，包括支持向量机 (SVM)、随机森林和多层感知器 (MLP)，并结合基于物联网 (IoT) 的方法。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估模型性能，突出了物联网驱动技术的有效性。值得注意的是，MLP 和随机森林模型表现出了卓越的准确度和精确度，凸显了这种物联网集成方法的潜力。具体来说，这三个模型实现了较高的准确度，其中随机森林以 0.999 领先，其次是 SVM 以 0.959 和 MLP 以 0.99 紧随其后。这项研究不仅为脑机接口和辅助技术领域做出了贡献，还展示了一种将 Muse 2 设备无缝集成到冥想练习中的可行方法，通过物联网技术的附加功能促进自我意识和正念。
战略管理在增强财务能力中的作用......
本文探讨了战略管理在银行业中的重要性及其在提高机构财务效率方面的关键作用。在一个技术进步迅速、消费者期望不断变化和全球经济波动的时代，银行应对复杂情况的战略能力对于持续成功至关重要。本文对战略管理的组成部分进行了彻底的分析，强调了战略管理的多面性。本文认为，在充满活力和竞争激烈的银行业环境中，理解和实施战略管理实践对于实现和维持财务效率至关重要。本文讨论了盈利能力、风险管理和客户满意度之间的复杂平衡，并探讨了战略管理如何充当这种微妙平衡的协调者。通过案例研究和现实世界的例子，本文展示了战略决策、创新实践和数字化转型如何有助于提高银行的财务效率。本文还探讨了实施过程中的挑战，并强调了战略管理实践的适应性和持续改进的重要性。这项全面的分析旨在为有意促进银行生态系统的复原力和增长的银行专业人士和利益相关者提供宝贵的见解。
通过增强半生不熟的人工智能项目进行学习
深入了解和欣赏人工智能的一种非常有效的方法是构建人工智能程序。但是，构建人工智能程序可能很困难且耗时。但是，通过为学习者提供高级构建块和相关指南，可以大大减少这些缺点 [ 6 ]。在这里，我们介绍了一种额外的方法，让学习者在缺乏经验和时间有限的情况下体验人工智能程序的构建。这个想法是提供一系列半生不熟或最小的人工智能程序，旨在由学习者增强。这是在使用半生不熟的项目作为学习计算机编程的资源的工作的基础上建立的 [ 7 ]。一个相关的努力是儿童机器学习网站 [ 8 ]，该网站提供了构建简单人工智能项目的教程。作为 eCraft2Learn 项目 [ 5 ] 的一部分，我们随后开发了几个小型 AI 项目。所有项目均基于 Snap![ 3 ] 编程块构建，旨在支持 AI 编程 [ 6 ]。这些程序说明了几种不同的 AI 概念、技术和功能。虽然
利用人工智能增强基础设施资产
前瞻性陈述 本文信息包含、包括或基于联邦证券法（特别是经修订的 1934 年证券交易法第 21E 条）和加拿大证券法所定义的前瞻性陈述。前瞻性陈述包括除历史事实陈述之外的所有陈述，这些陈述涉及未来活动、事件或发展，包括但不限于业务或投资战略或实施战略的措施、竞争优势、目标、业务扩张和增长、计划、前景以及对我们未来成功的提及。您可以通过这些陈述与历史或当前事实没有严格关系这一事实来识别它们。诸如“预期”、“估计”、“期望”、“预测”、“打算”、“计划”、“相信”等词语和其他类似词语旨在识别这些前瞻性陈述。前瞻性陈述可能受到不准确假设或已知或未知风险和不确定性的影响。许多此类因素对于确定我们实际的未来结果或成果都很重要。因此，不能保证任何前瞻性陈述。我们的实际结果或成果可能会有重大差异。鉴于这些不确定性，您不应过分依赖这些前瞻性陈述。