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教师报告2021-2023
与往年一样，您有Phy-Sik和天文学学院的一份新报告，其中您将以压缩的教学形式告知2021 - 2023年教师。尽管一开始，电晕大流行仍然黯然失色，但这个时期的特征是连续工作。完成大流行限制后，我们能够迅速恢复正常运作，而不会放弃此期间发生的任何积极变化。这意味着现在已经可以在数字上获得课程，就像大流行之前可以想象的那样。所有讲座都保持在场，但有些讲座也被转移到实时流中并记录以供以后的可用性，例如在考试中。
造成II型糖尿病的风险因素...
2型糖尿病（T2DM）是一种慢性代谢疾病，是日益增长的全球健康问题。本文献综述的主要目的是确定有助于青少年2型糖尿病的发展的风险因素。本研究通过搜索Google Scholar和PubMed数据库中的相关文献使用了文献综述方法。从搜索中获得了20种符合相关标准的期刊。数据处理过程包括几个阶段：阅读，理解，比较和结论。研究输出解释说，有助于糖尿病（DM）发展的风险因素有两类，即不可降解的因素和可修改的因素。不可修改的风险因素包括性别，年龄和家族史。另一方面，可修改的危险因素包括肥胖，高血压，身体不活跃和吸烟。总而言之，由于复杂而多样化的风险因素，青少年容易受到2型DM的影响。建议青少年通过通过均衡的饮食和常规的体育锻炼来控制体重，以及避免吸烟和治疗血压最佳地提高人们对健康生活方式的认识，这可以帮助降低DM的风险。
FAK抑制与RAF/MEK夹具Avutometinib相结合，克服了对BRAF和MEK
虽然BRAFV600E黑色素瘤Yumm 1.7合成肿瘤未能对ICI疗法做出反应，但添加了Avutometinib±Faki抑制了肿瘤的生长。我们观察到，用ICI + Avutometinib治疗的肿瘤最终产生了抗药性并逃脱了生长抑制，但是用ICI +合并的Avutometinib和Faki治疗的肿瘤表现出耐用的治疗反应，通常具有完全肿瘤的消退。
使用机器学习和深度学习进行深度伪造检测
深度伪造技术的泛滥使人们能够制作出高度逼真的假图像，对社会构成了越来越大的威胁。使用人工智能工具创建 DF 是一项简单的任务。检测和缓解深度伪造内容已成为媒体、安全和隐私等各个领域的一项关键挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用最先进的深度学习和机器学习技术检测深度伪造图像和文本的新方法。我们的方法利用深度神经网络（包括卷积神经网络 (CNN)）的强大功能来分析区分真实内容和深度伪造的细微模式和特征。我们使用真实和深度伪造图像的多样化数据集来训练和微调我们的模型，确保稳健性和适应性。所提出的系统结合使用图像取证技术、语言分析和行为建模来识别图像中的不一致和异常。通过结合多模态特征，我们的方法在区分真实内容和深度伪造内容方面实现了高水平的准确性。深度伪造技术的激增引发了人们对各个领域数字内容真实性的极大担忧。本研究侧重于开发一个全面的框架，以有效识别和缓解深度伪造图像处理的泛滥。通过利用机器和深度学习方法的进步，本研究提出了一种强大的方法来应对复杂的伪造媒体带来的挑战。此外，我们提出了一种可扩展且高效的实现，允许实时或批处理，使其适用于各种应用。
人工智能在选举中的应用——“深度伪造”和“合成媒体”定义示例
在 2023 年 9 月的州行政和退伍军人事务 (SAVA) 临时委员会会议上，成员投票决定在委员会工作计划中为成员主题分配 0.25 FTE。在 2023 年 11 月的会议上，委员会成员投票决定对蒙大拿州的选举安全进行研究，并创建一份确保蒙大拿州选举安全的项目清单。在 2024 年 1 月的 SAVA 会议上，委员会成员投票决定将 AI 在选举中的使用添加到研究计划中。在 2024 年 3 月的 SAVA 会议上，委员会成员要求在与规范 AI 在选举中的使用相关的立法和法规中提供“深度伪造”定义的示例。本文包括来自美国政府机构的示例、非营利组织公共公民的示范立法以及来自全国各地州的法规和法案。根据 NCSL，2023 年，立法在提及 AI 时可能会使用不同的术语，例如“深度伪造”、“合成媒体”或“欺骗性媒体”。这些术语都指人们通常认为的 AI，但根据使用的术语和法规如何定义，可能具有不同的含义。
打击深度伪造
数字水印可以嵌入媒体中，这有助于检测后续的深度伪造。一种形式的水印会添加计算机可检测但人类无法察觉的像素或音频模式。这些模式会在任何被修改的区域中消失，从而使所有者能够证明媒体是原始媒体的更改版本。另一种形式的水印会添加一些功能，使使用该媒体制作的任何深度伪造看起来或听起来都不真实。 元数据（描述媒体中数据的特征）可以以加密安全的方式嵌入。缺失或不完整的元数据可能表明媒体已被更改。 区块链。将媒体和元数据上传到公共区块链会创建一个相对安全的版本，该版本无法更改，否则其他用户会发现更改。然后任何人都可以将文件及其元数据与区块链版本进行比较，以证明或反驳真实性。
模板在《工程学院杂志》杂志上写的模板
世界卫生组织（WHO）报告说，有5-25％的学龄前儿童患有轻微的大脑功能障碍，包括良好的运动发育障碍。在全球范围内，据报道，约有9％的儿童以焦虑，11-15％的情绪障碍和行为障碍形式出现疾病。9-15％。这项研究的目的是确定有关詹比市Ra al-Mini的学龄前儿童成长和发展的家庭支持和育儿模式。这项研究的人口均在Jambi City的Ra al-Mini注册，多达235个父母，这项研究的样本是44位父母，他们使用有目的的随机抽样技术根据标准随机选择。数据分析使用Chi Square测试使用单变量和双变量分析。研究结果表明，家庭抚养与儿童发展（P = 0.012）与育儿模式之间存在关系（p = 0.026）。可以提高学龄前儿童的成长和发展的效果与家人在家庭外的监督与父母在家庭外工作的监督以及父母的育儿风格在孩子的养育过程中保持了营养和时间的发展，并为孩子们提供了一定的营养和时间，并以时间和时间的培训，并在时间和时间上进行了时间和时间。作为孩子的朋友和朋友。关键字：成长和发展，家庭支持，育儿模式。简介
通过联合抑制 FAK 和 PI3K 来靶向癌细胞中的 Ras 信号兴奋性
Ras/PI3K/ERK 信号网络在包括宫颈癌和胰腺癌在内的各种人类癌症中经常发生突变。先前的研究表明，Ras/PI3K/ERK 信号网络表现出可兴奋系统的特征，包括活动波的传播、全或无反应和不应性。致癌突变导致网络兴奋性增强。Ras、PI3K、细胞骨架和 FAK 之间的正反馈回路被确定为兴奋性的驱动因素。在这项研究中，我们研究了通过抑制宫颈癌和胰腺癌细胞中的 FAK 和 PI3K 来靶向信号兴奋性的有效性。我们发现 FAK 和 PI3K 抑制剂的组合通过增加细胞凋亡和减少有丝分裂协同抑制了特定宫颈癌和胰腺癌细胞系的生长。特别是，FAK 抑制导致宫颈癌但不会导致胰腺癌细胞中 PI3K 和 ERK 信号下调。有趣的是，PI3K 抑制剂激活了多种受体酪氨酸激酶 (RTK)，包括宫颈癌细胞中的胰岛素受体和 IGF-1R，以及胰腺癌细胞中的 EGFR、Her2、Her3、Axl 和 EphA2。我们的研究结果强调了 FAK 和 PI3K 抑制剂联合治疗宫颈癌和胰腺癌的潜力，尽管需要适当的药物敏感性生物标记物，并且可能需要同时针对耐药细胞进行 RTK 靶向治疗。
合成致死筛选揭示了 FAK 和 MEK 的共同靶向作用，可作为 GNAQ 驱动的葡萄膜黑色素瘤的多模式精准治疗
目的：葡萄膜黑色素瘤 (UM) 是成人中最常见的眼癌。即使成功治疗原发性病变，约 50% 的 UM 患者也会在肝脏中发展为转移性 UM (mUM)。mUM 对目前的化疗和免疫疗法具有耐药性，大多数 mUM 患者在一年内死亡。UM 的特征是 GNAQ/GNA11 中的功能获得性突变，编码 G α q 蛋白。我们最近发现，G α q 致癌信号传导回路涉及一种非典型通路，不同于经典的 PLC β 和 MEK-ERK 激活。GNAQ 通过粘着斑激酶 (FAK) 促进关键致癌驱动因子 YAP1 的激活，从而将 FAK 确定为 GNAQ 下游的可用药信号传导中心。然而，靶向疗法通常会激活补偿性耐药机制，导致癌症复发和治疗失败。
合成致死筛选揭示了 FAK 和 MEK 的共同靶向作用，可作为 GNAQ 驱动的葡萄膜黑色素瘤的多模式精准治疗
目的：葡萄膜黑色素瘤 (UM) 是成人中最常见的眼癌。即使成功治疗原发性病变，约 50% 的 UM 患者也会在肝脏中发展为转移性 UM (mUM)。mUM 对目前的化疗和免疫疗法具有耐药性，大多数 mUM 患者在一年内死亡。UM 的特征是 GNAQ/GNA11 中的功能获得性突变，编码 G α q 蛋白。我们最近发现，G α q 致癌信号传导回路涉及一种非典型通路，不同于经典的 PLC β 和 MEK-ERK 激活。GNAQ 通过粘着斑激酶 (FAK) 促进关键致癌驱动因子 YAP1 的激活，从而将 FAK 确定为 GNAQ 下游的可用药信号传导中心。然而，靶向疗法通常会激活补偿性耐药机制，导致癌症复发和治疗失败。