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2型糖尿病中的核受体和其他分子靶标Mellitus
藤黄（GM）（GM）和Caesalpinia Sappan（CS）是用于保健补充剂的传统食品。然而，从未研究过与糖尿病补充剂的组合的协同作用。这项研究旨在评估GM Pericarp和CS心脏结合提取物的协同α-葡萄糖苷酶活性。用乙醇和水提取两种植物。通过比色测定法测量总黄酮含量。使用α-葡萄糖苷酶抑制性测定法来测量提取物的α-葡萄糖苷酶抑制活性。协同效应。使用液相色谱高分辨率质谱法检测提取物中的靶向化合物。使用另一种科学的人工现实应用，蛋白质蚂蚁系统和Ligplot +软件分析蛋白质 - 配体相互作用。CS水提取物的总类黄酮含量高于GM，而乙醇提取物的结果相似。两种提取物的α-葡萄糖苷酶抑制活性与它们的总黄酮含量一致。与水提取物相比，乙醇提取物显示出更高的活性。两种提取物的组合都揭示了对α-葡萄糖苷酶活性的协同抑制作用（CI <1）。GM和CS提取物的类黄酮化合物揭示了它们与α-葡萄糖苷酶中的Acarbose活性位点的亲和力。因此，可以开发GM和CS提取物的组合作为预防和管理糖尿病的潜在草药补充剂。
引文：Caffo, B. S.、D'Asaro, F. A.、d'Avila Garcez, A. S. 和 Raffinetti, E. (2022)。社论：金融和医疗保健领域可解释的人工智能模型和方法。人工智能前沿，5，doi：10.3389/frai.2022.970246
被认为可能会迅速发生（Aziz 和 Dowling，2019 年；Shaheen，2021 年）。算法可以诊断我们的疾病、预测我们的康复情况、预测最佳治疗方法、确定我们是否能获得贷款、为我们投资以及确定商品和服务的成本。我们能信任那些驾驶我们的汽车并为我们做出医疗和财务决策的算法吗？具体而言，信任仍然是医疗保健、金融和其他领域大规模采用 AI 的关键要素。这种信任需要能够识别算法如何设计特征来创建预测、诊断或预报，以及算法能够推广到新设置的能力，与用于创建算法的训练、测试和验证数据集无关。在经典统计模型中，简约性、研究设计和建模选择是获得模型的可解释性、可推广性和信任的基础。现代人工智能工程师对研究设计拥有同样的控制权，但经常尝试自动化许多建模选择。然而，在具有数百万个参数（权重）的模型中，实现简约性往往是不现实的。因此，可解释人工智能的目标可以理解为在复杂模型中创建简约性变体的能力，目的是通过检测实际影响评估现象的因素来产生对算法的信任。应强调后一点，即可解释人工智能，理想情况下，它识别对结果影响最大的特征或特征组合，以便：激发未来研究，构建次级简约模型，并通过将特征重要性与已知或假设的机制相匹配来建立对算法的信任。由于缺乏信任，人工智能系统在医疗保健和金融领域的实际部署受到了阻碍。可解释性被视为提高复杂人工智能系统信任度和责任感的关键步骤。在医疗保健领域，患者、护理人员和监管机构需要能够解释和信任人工智能系统，才能将其投入使用。同样，如果没有可解释性，金融系统也不太可能满足该领域的严格规定。在每个领域，都需要可解释性来在复杂模型中创建简约性。可能需要新的专门算法和可视化技术来为这些复杂系统提供窗口。还需要新的指标，提供结果的公平比较、权衡和在生产使用之前测量解释的保真度。需要更加专注、面向应用的工作，因为可解释的人工智能为人工智能的信任和问责制提供了基础。虽然本期特刊的核心主题是可解释性，但其核心是信任算法输出。这个多方面的主题至少包括：严格的验证以及评估可解释性和可推广性的方法。本期特刊中的每篇稿件都涉及一个或多个核心问题。
1个不断变化的世界中的植物 - 微生物生态进化动力2 3 Violeta Angulo *1，Nicolas Beriot *2,3，Edisa Garcia-Hernandez *4，Erqin Li *5，
-glomalin，EPS和生物膜改善了土壤聚集的稳定性并增加了根际中的水分，在干旱1,2下增加了植物生存和生物量，以及在盐胁迫下发芽3。- 细菌生物膜减少了植物组织中砷的摄取和砷的积累，并改善了植物生长4。植物激素的分泌-Rhizobial Gearins促进了Rubisco和低分子量的渗透量产生，增加了干旱耐受性5，并促进了不定的根生长以抵消洪水6。- 细菌细胞分裂素增加了相对的水含量，叶水的潜力以及干旱下的根渗出液的产生。- 末期真菌gberellins调节植物激素，导致盐和干旱胁迫下的营养同化较高。8。- 细菌脱落酸增强了脯氨酸水平以及光合作用和光保护色素，减少了在干旱下损失的植物水9。- 细菌中的ACC-脱氨基酶基因增加了根部伸长和病原体耐药性10。
新世界小说的气息：翻译福克纳和加西亚·马尔克斯的嗅觉语言
南美和拉丁美洲之间的对应关系非常明显：无论是物质上、精神上还是历史上。这两个地区都是温暖、茂盛的地区，植被相似；都保留了中世纪文化的痕迹，精神价值在日常生活中扮演着一定的角色，生存的基本喜剧为生活中的一切都增添了情趣；而且，两者都有着类似的历史，都是一个传统的农业社会，突然被工业进步粗暴地接管。（“威廉·福克纳在拉丁美洲的影响”）1
请引用原始版本：Thombre, S.、Zhao, Z.、Ramm-Schmidt, H.、Vallet Garcia, JM、Malkamäki, T.、Nikolskiy, S.、Hammarberg, T.、Nuortie, H.、Bhuiyan, MZH、Särkkä, S. 和 Lehtola, VV (2022)。用于自主船舶态势感知的传感器和人工智能技术：综述。 IEEE 智能交通系统汇刊，23 (1), 64-83。 https://doi.org/10.1109/TITS.2020.3023957
摘要 — 无人驾驶船舶有望提高未来海上航行的安全性和效率。此类船舶需要感知功能，以实现两个目的：执行自主态势感知和监控传感器系统本身的完整性。为了满足这些需求，感知系统必须使用人工智能 (AI) 技术融合来自新型和传统感知传感器的数据。本文概述了对常规和自主航行船舶公认的操作要求，然后着手考虑适合操作传感器系统的传感器和相关 AI 技术。考虑了四个传感器系列的集成：用于精确绝对定位的传感器（全球导航卫星系统 (GNSS) 接收器和惯性测量单元 (IMU)）、视觉传感器（单目和立体摄像机）、音频传感器（麦克风）和用于遥感的传感器（RADAR 和 LiDAR）。此外，还讨论了辅助数据源，例如自动识别系统 (AIS) 和外部数据档案。感知任务与明确定义的问题相关，例如情况异常检测、船舶分类和定位，这些问题可以使用人工智能技术解决。机器学习方法（例如深度学习和高斯过程）被认为与这些问题特别相关。根据操作要求对不同的传感器和人工智能技术进行了描述，并根据准确性、复杂性、所需资源、兼容性和对海洋环境的适应性，特别是针对自主系统的实际实现，比较了一些最先进的选项示例。
已发布版本的引文 (APA)：Dudurych, I.、Garcia-Uceda, A.、Saghir, Z.、Tiddens, H. A. W. M.、Vliegenthart, R. 和 de Bruijne, M. (2021)。根据初始气道分割创建人工智能训练集。欧洲放射学实验，5(1)，第 54 条。https://doi.org/10.1186/s41747-021-00247-9
气道分割对于肺部疾病研究很重要，但需要训练有素的专家花费大量时间。我们使用公开可用的软件来改进从人工智能 (AI) 工具获得的气道分割，并重新训练该工具以获得更好的性能。使用之前在丹麦肺癌筛查试验和 Erasmus-MC Sophia 数据集上训练过的 3D-Unet AI 工具从低剂量胸部计算机断层扫描中获得 15 个初始气道分割。在 3D Slicer 中手动校正分割。校正后的气道分割用于重新训练 3D-Unet。自动获取气道测量值，包括从分割中每代计数、气道长度和管腔直径。每次扫描校正分割需要 2 – 4 小时。与初始分割相比，手动校正的分割具有更多分支（p < 0.001）、更长的气道（p < 0.001）和更小的管腔直径（p = 0.004）。与初始分割相比，重新训练的 3D-Unets 的分割趋向于更多分支和更长的气道。从第 6 代开始，气道的变化最大。手动校正可显着改善分割，并且可能是一种有用且省时的方法，可以提高特定医院或研究数据集上的 AI 工具性能。
González-Domínguez，JM。；莱昂（León）密歇根州卢西奥； Prato，M。； Vázquez，E。（2018）。在水性悬浮液中生产现成的几层石墨烯。 na
Highlights • Fertility differentials among inbred lines are not predicted by routine semen analysis • Host genetic diversity affects the fertility rate • Host genetic diversity affects the bounty of bacteria in sperm microbiota • Sperm microbiota exhibit an inbred line-specific variation in bacterial occurrence • Symbiotic sperm microbiota could be potentially correlated with reproductive disorders
Ramos-Paja，CarlosAndrés； Serna-Garcés，Sergio Ignacio； González-Montoya，Daniel电源转换系统用于混合电池 - 电容器存储IngenieRamos-Paja，CarlosAndrés； Serna-Garcés，Sergio Ignacio； González-Montoya，Daniel电源转换系统用于混合电池 - 电容器存储Ingenie
背景：由于电气系统的CO 2的排放率低，这些电气系统引起了行业和学院的广泛关注。 div>但是，许多应用中所需的能源存储系统应保证是高能量和功率密度。 div>同样，提出的解决方案通过电流导数的限制保护电池。 div>设计过程确保了系统的整体稳定性和电池安全操作。 div>结论：当前控制器避免了由负载要求电流的高频组件引起的电池降解。 div>这些高频组件由电容器假定。 div>关键字：Batteria，电容器，滑动模式，升压转换器，Buck转换器，H Brido存储系统。 div>致谢：哥伦比亚国立大学梅德尔总部，技术研究所Metropo-Litano，Minciencas。 div>语言：英语。 div>
量子计算，量子算法及其对数据科学的影响Nathan Kim先生，Jeremy Garcia先生和得克萨斯州戴维·汉大学A
抽象量子计算是一种新的革命计算范式，首先在1981年进行理论。它基于量子物理学和量子力学，它们本质上具有固有的随机性和不确定性。量子计算的力量取决于量子位的三个属性：叠加，纠缠和干扰。量子算法用量子电路描述，并且预计它们将解决决策问题，功能问题，口头问题，抽样任务和优化问题的速度比基于经典硅的计算机快得多。预计他们将对当前的大数据技术，机器学习和人工智能产生巨大影响。尽管有理论和身体进步，但仍有几个技术障碍可以成功应用量子计算。在这项工作中，我们回顾了量子计算和量子算法的当前状态，并讨论了它们在不久的将来对数据科学实践的影响。毫无疑问，量子计算将加速科学发现和工业进步的过程，并对我们的社会产生变革性的影响。关键字：人工智能，数据科学，机器学习，量子算法，量子计算，量子信息