XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFrontiers
肿瘤学和癌症：当前观点和新兴前沿
肿瘤微环境 (TME) 因其在癌症进展和治疗耐药性中的作用而备受关注。它由癌细胞、基质细胞、免疫细胞和细胞外基质成分组成，它们相互作用以促进肿瘤生长和转移 [4,5]。针对 TME 的疗法，例如免疫检查点抑制剂（例如派姆单抗和纳武单抗），彻底改变了癌症治疗，尤其是黑色素瘤、非小细胞肺癌和肾细胞癌 [6,7]。然而，预测哪些患者将受益于这些治疗仍存在挑战，这凸显了对更好的生物标志物和联合策略的需求 [8]。
第 49 页 材料科学前沿电池领域的进展......
摘要 材料科学是一个依靠合作和共享知识蓬勃发展的领域，其快速发展正在重塑众多行业，尤其是电动汽车、智能电子材料、电池技术和可持续能源系统。本概述重点介绍了电池技术的革命性进步，重点介绍了固态电池、锂硫系统和新型钠离子溶液等发展，这些发展提供了更高的能量密度、安全性和可持续性。智能电子材料（如压电和热电材料）的发展使下一代电子产品具有更高的功能性和能源效率。同样，可持续能源系统的进步（如钙钛矿太阳能电池、绿色氢气生成技术和储能突破）正在加速可再生能源的采用。轻质复合材料、精密电机和快速充电技术的创新正在推动全球电动汽车的发展趋势。除了讨论这些技术为可持续未来提供互联、环保解决方案的潜力外，本文还强调了跨学科合作解决紧迫的全球环境和能源问题的紧迫性和必要性。强调跨学科合作的紧迫性和必要性，旨在激发可持续发展与材料科学交叉领域的进一步研究和创造力，强调每个人在这一集体努力中的关键作用，并使您，读者，成为这个科学界不可或缺的一部分。
ISME19研讨会报告报告微生物座谈会：极端环境中的生态
研讨会包括2个小时的讲座和12个小时的动手生物信息学，在此期间，参与者分析了从原始数据到MAGS生成的shot弹枪元基因组数据集。 div>共有49名来自智利的12个不同大学的与众来自巴西的德大学（巴西，巴西），来自智利大学（圣地亚哥），一个来自Playa Ancha（Valparaíso）的Concepción大学（Concepción），两家来自大学（Santiago）的chile chile chile of santia santia chile of santia chile santia santia santia santia GO），来自技术大学Federico SantaMaría（Valparaíso）的三个。 div>
先进人工智能的伦理前沿：应对未来技术的挑战
随着 ChatGPT-4、Gemini 和 Meta AI 等人工智能 (AI) 技术变得越来越复杂，它们所带来的道德挑战也变得越来越复杂和紧迫。本文探讨了与高级 AI 相关的关键道德问题，从数据隐私到生存风险，并提出了负责任地解决这些问题的策略，确保 AI 造福社会，同时将危害降至最低。AI 技术的快速发展有望为各个领域带来变革性变化。然而，这些发展带来了一系列道德挑战，必须解决这些挑战才能负责任地利用 AI 的潜力。本文概述了部署高级 AI 系统时的关键道德考虑因素，并提供了有效解决这些问题的框架。
GIS和遥感的机器学习的进步和前景：对应用和研究前沿的全面审查
摘要：机器学习（ML）已成为地理信息系统（GIS）和遥感领域（RS）领域中的一种变革性工具，从而更准确，有效地分析了空间数据。本文提供了对各种类型的机器学习算法的深入探索，包括受监督，无监督和强化学习及其在GIS和RS中的特定应用。在这些领域中，ML的集成在诸如土地覆盖分类，作物制图和环境监测等任务方面具有显着增强的功能。尽管具有潜力，但在GIS和RS中实施ML仍面临一些挑战，包括数据质量问题，计算复杂性以及对领域特定知识的需求。本文还研究了GIS和RS中ML使用的当前状态，从而确定了关键趋势和创新。最后，它概述了未来的研究方向，强调了开发更强大的算法，改善数据集成并解决ML应用在空间科学中的道德含义的重要性。
Frontiers-Projects-October-2024.pdf - 爱尔兰研究
发现具有新技术特性的新化合物对于化学的所有领域都很重要。在半导体纳米晶体领域，许多地球上储量丰富且无毒的成分具有理论上预测的现有特性，但仍有待合成。NANOABZ 旨在通过自下而上的胶体合成方法加速发现新型 ABZ 纳米晶体（A-碱金属，B-过渡金属/氮族元素，Z 为硫族元素）。通过使用实验和计算方法研究反应动力学、表面化学和结构-性能关系的多方面方法，NANOABZ 将成为系统发现迄今为止缺失的可实现功能材料的途径。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
肠道轴和神经变性 - 前沿
本文回顾了肠道菌群对通过控制肠脑轴调节神经退行性疾病的影响。特定的微生物种群及其代谢产物（短链脂肪酸和色氨酸衍生物）调节神经蛋白膨胀，神经发生和神经屏障完整性。然后，我们讨论这些洞察力导致可能的干预措施的方法 - 益生菌，益生元，饮食改良和粪便微生物群移植（FMT）。我们还描述了哪些流行病学和临床研究已将某些微生物群与神经退行性疾病的课程相关联，以及这些如何影响基于微生物组的诊断和个性化治疗方案的建立。我们旨在指导与神经退行性疾病的关键联系的微生物生态研究，并通过针对微生物组相关的因素来强调管理神经健康健康的协作方法。