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人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
随着法律和技术格局的快速发展，如何跟上人工智能发展的步伐
“是否可以从其他行业的风险管理类似或具有指导意义的模式中汲取灵感，例如通过注册、激励、认证或许可促进监督的法律和政策？” 基础模式是否应区别对待？ 或者新法规将以结果为导向？ ▪ 法规将对技术保持中立吗？ 基于原则的法规（如 UDAAP 法律）不需要关注特定技术
生物启动IDEATHON：授权思想，不断发展的科学
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争，旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法，这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义，医疗保健，农业，行业和环境可持续性等主题。
在快速发展的大流行中部署人工智能模型的挑战
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心，2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心，3 伦敦大学学院呼吸科，4 医学物理和生物医学工程系，5 计算机科学系，伦敦大学学院，Gower Street，伦敦 WC1E 6BT，英国 6 Bioxydyn Limited，Pencroft Way，曼彻斯特，M15 6SZ，英国 通信：yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行，发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能（AI）迅速改变的世界。近年来，这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病，对健康和经济造成破坏，或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出，包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大，这种情况可能会持续下去，但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是，迄今为止，AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求，并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为，基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要，在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看，对 COVID-19 的反应，或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发，以更有效地应对。
标准演变 - 财务视角 - 外部顾问 RFP
经过 2020 年 12 月开始的多年过程和两轮广泛的公众咨询后，B 公司认证标准的演变过程已进入后期阶段。金融服务业是一个独特而多样化的行业，它拥有独特的商业模式和方法来管理其对社会和地球的（潜在）环境和社会影响。在制定新标准的过程中，我们认识到需要为金融服务业制定量身定制的标准。最初的轨迹是在制定 B 公司的新标准之后或同时制定金融行业的独特标准。因此，目前针对 B 公司的现行标准草案并未充分考虑到该行业的细微差别，可能并不全面适用于金融服务业。
具有 Cys-His-Asp 三联体的无金属 α/β-水解酶的超高通量定向进化为高效的磷酸三酯酶
摘要：寻找新的机制解决方案以应对生物催化挑战是酶进化适应以及设计新催化剂的关键。最近人造物质被释放到环境中，为观察生物催化创新提供了动态试验场。用作杀虫剂的磷酸三酯最近才被引入环境中，而它们并没有天然对应物。为了应对这一挑战，酶已迅速进化以水解磷酸三酯，并趋向于相同的机制解决方案，即需要二价阳离子作为催化的辅助因子。相比之下，先前发现的宏基因组混杂水解酶 P91（乙酰胆碱酯酶的同源物）实现了由金属独立的 Cys-His-Asp 三联体介导的缓慢磷酸三酯水解。在这里，我们通过对 P91 进行定向进化来探究这种新催化基序的可进化性。通过将聚焦库方法与液滴微流体的超高通量相结合，我们仅通过两轮进化就将 P91 的活性提高了约 360 倍（达到 ak cat / KM ≈ 7 × 10 5 M − 1 s − 1 ），可与自然进化的金属依赖性磷酸三酯酶的催化效率相媲美。与其同源物乙酰胆碱酯酶不同，P91 不会遭受自杀抑制；相反，快速的去磷酸化速率使共价加合物的形成而不是水解速率成为限制因素。定向进化改进了这一步骤，中间体的形成速度提高了 2 个数量级。将聚焦的组合库与液滴微流体的超高通量相结合，可以用于识别和增强自然界中尚未达到高效率的机制策略，从而产生具有新型催化机制的替代试剂。■ 简介
太空军事用途战略的演变
如今，这个稳定时代似乎受到了质疑，2007 年 1 月 11 日是一个具有象征意义的转折点，这一天中国进行了首次反卫星试验，中国由此成为太空军事领域新的主角。这一事件可以看作是一种破坏原有平衡的新事物。世界各地对中国这一决定及其后果的众多谴责表明了人们担心太空将进入一个新的、更危险的时代，面临轨道上直接或间接的军事对抗。但最重要的是，这一事件证实了过去 30 年来太空军事用途的转变。天基系统已逐渐成为直接用于作战的防御系统的一部分，今后它们将成为未来冲突的首选目标。这也是 2007 年 1 月 11 日试验的目的所在。
ERP系统的全面演变
ERP系统从僵化的本地解决方案到敏捷，云本地平台的演变彻底改变了组织管理。今天，ERP系统涵盖了各种行业和功能，从财务管理到供应链优化。本文综合了突出的ERP系统的功能 - SAP，Oracle，MRI，ISCALA，PEOPLESOFT，JDE，SALESFORCE和QUICKBOOKS - 高音介绍了他们在财务运营中的角色以及对AI-Driven Trunchation转型的准备。此外，本文探讨了ERP系统在Fintech和Biopharma等新兴行业中的应用，其中AI和ERP的整合对于竞争优势而言越来越重要。AI的最新进展，例如开发更复杂的机器学习算法和自然语言处理能力，正在进一步增强ERP系统的潜力，以推动业务创新和效率。
BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名BIP340的演变 - SECP256K1的Schnorr签名
- 数字位“对于任何人来说，这一定很容易地识别签名是真实的，但除合法签名者以外的任何人都不可能生产它” - 密码学的新方向（1976）
（进化）变革之风：
这种二分法的问题和有害性在于，原核生物最初在细胞学上被定义为负面的。换句话说，原核生物缺乏真核细胞的这种或那种特征：甚至油滴或凝聚层都符合这种负面定义。原核生物-真核生物二分法的任何优点在于它有助于理解真核生物，而真核生物可能是通过“原核”阶段进化而来的。随着重复（作为教义问答），原核生物-真核生物二分法只会让微生物学家轻易接受他们对原核生物之间关系几乎一无所知的事实；他们甚至对这一事实——当今最大的挑战之一——感到迟钝，即他们丝毫不了解原核生物和真核生物之间的关系。细菌之间的关系问题归结为“如果它不是真核生物，而是原核生物”，而要了解原核生物，我们只需确定大肠杆菌与真核生物有何不同。这并不是对创造性思维的邀请，也不是统一的生物学原理。这种真核生物-原核生物二分法是原核微生物学与真核微生物学之间的一道障碍。这种对微生物学的短视观点不仅未能认识到微生物关系问题的重要性，而且未能认识到今天难以解决的问题明天可能并非如此。自 20 世纪 50 年代以来，分子序列就被用于确定进化关系，而 Zuckerkandl 和 Pauling 的开创性文章“分子作为进化历史的记录”在 1965 年最令人信服地阐述了这一观点（36）。然而，记录表明，微生物学——最需要的生物科学——实际上对这些方法的意义和潜力视而不见。然而，在 20 世纪 70 年代末，情况发生了巨大变化。rRNA 序列已被证明是原核生物系统发育的关键（例如 8）。尽管原核生物在细胞和生理水平上没有提供可靠的系统发育排序特征，但它们的 rRNA 足以做到这一点。到 20 世纪 80 年代初，随着基于 rRNA 的原核生物系统发育开始出现，微生物学家开始（尽管非常缓慢地）重新意识到了解微生物系统发育的重要性。将所有原核生物视为同一种类的愚蠢做法，在古细菌（最初称为古细菌）的发现中得到了戏剧性的揭示。古细菌是一类完全出乎意料的原核生物，如果真要说有什么不同的话，那就是它与真核生物（真核生物）的关系比与其他原核生物（真正的）细菌（11、13、32、34）的关系更密切。即便如此，真核生物的力量——