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利用基于脂质的药物输送系统的多功能性用于局部治疗骨关节炎
骨关节炎（OA）是一种广泛的关节疾病，影响了全球数百万的社会负担，从而使更有效的治疗策略的发展至关重要。这篇综述提出了基于脂质的药物输送系统（DDSS）的最新进展，用于关节内施用OA疗法，包括非甾体类抗炎药，皮质类固醇，小分子疾病 - 修饰OA药物和RNA治疗药。脂质体，脂质纳米颗粒，脂质中间酶，细胞外囊泡和复合系统表现出增强的稳定性，靶向递送和扩展的关节保留率，从而有助于改善治疗结果并最小化的全身药物暴露。尽管积极的定位策略有希望，但仍需要进一步的研究来评估其在生理相关条件下的靶向效率。同时，能够提供不同治疗类别组合的多功能DDS提供协同作用和出色的OA治疗结果。这种长效系统的发展是至关重要的，在粒径和靶向capabilies中出现是至关重要的因素，这是至关重要的。此外，将软骨润滑特性与持续药物脱脂的结合在动物模型中具有潜力，值得在人类临床试验中进行进一步研究。本评论重点介绍了对新型DDSS与标准处理的直接，正面比较的关键需求，尤其是在同一药物类别中。这些比较对于准确评估它们的效率，安全性和临床适用性至关重要，并将显着塑造OA治疗的未来。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
利用大脑的自我修养能力
例如，如果中风患者失去了一个肢体的功能，则他们经常受到约束诱导的运动疗法（CIMT）。康复计划涉及通过将其放在吊带上或将其绑在身体附近来限制未受影响的肢体。以这种方式，患者可以集中精力强迫其中风影响的肢体开始正确移动。
利用铁铁作用以进行精确肿瘤学
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
利用砂拉越的土著资源
砂拉越的热带雨林拥有丰富的植物动植物和动植物的遗产，支持世界上一些最丰富的植物物种。在这种生物多样性中，长期以来将100多种土著水果，蔬菜，草药和香料用作食品来源，为农村社区提供补充收入。这些丰富的植物资源具有巨大的未开发的经济潜力，可以促进更广泛的使用，驯化和商业化。在这些潜在的土著资源中，有dabai，terung asam和野生胡椒。通过广泛的研发，狂欢节砂拉越利用这些资源来创建增值的砂拉越产品。我们的目标是通过战略性开发产品并利用我们丰富的资源来实现繁荣的未来，促进砂拉越农业食品领域的经济进步。本文旨在传播有关砂拉越土著资源未开发的潜力的信息，同时展示了狂欢节在产品开发方面的创新和成就，包括草药饮料，调味品和预混合的粉末。鼓励发展中国家通过探索尚未充分探索的土著作物产品的开发来使食物出口多样化。通过从事战略产品开发，砂拉越可以释放其巨大的经济潜力，并为繁荣和可持续的未来奠定道路。
利用动态异质冗余到...
摘要深度学习（DL）模型的快速发展伴随着各种安全和安全挑战，例如对抗性攻击和后门攻击。通过分析当前有关DL攻击和防御的文献，我们发现攻击和防御之间的持续适应使得无法完全解决这些问题。在本文中，我们建议这种情况是由DL模型固有的AWS引起的，即非泄露性，不识别性和非身份能力。我们将这些问题称为内源性安全和保障（ESS）问题。为了减轻DL中的ESS问题，我们建议使用动态异质冗余（DHR）体系结构。我们认为，引入多样性对于解决ESS问题至关重要。为了验证这种方法的效果，我们跨DL的多个应用领域进行了各种案例研究。我们的实验结果证实，基于DHR体系结构构建DL系统比现有的DL防御策略更有效。
利用生成AI：商业秘密保护的最佳实践
商业秘密通常被理解为一个秘密的配方，例如饮食可乐或鸡肉酱的配方。但是，商业秘密包括大多数公司拥有的各种知识产权资产，包括客户列表，制造流程和营销策略。The Uniform Trade Secrets Act (the UTSA) defines “trade secret” as “information, including a formula, pattern, compilation, program, device, method, technique, or process that derives independent economic value, actual or potential, from not being generally known to, and not being readily ascertainable by proper means by, other persons who can obtain economic value from its disclosure or use, and is the subject of efforts that are reasonable under the circumstances to maintain its secrecy.”因此，商业秘密涵盖了各种规模的企业的许多宝贵资产，适当的保护至关重要。
利用AI培养批判性思维技能
我们的研究打算将支持AI的工具整合在医学教育中，包括但不限于适应性学习系统，虚拟患者和AI-Enhanced评估方法，以发展和促进批判性思维和解决问题的技能以及医学生的参与。可以通过研讨会，在线资源和协作学术项目为教师和学生提供一个良好的环境。我们还考虑了AI生成的图像和开放的教育资源，这些图像可以增加课程并为学习者个性化体验。医学教育者使用讲故事，包括用于数据讲故事的AI，将复杂的临床数据包装在平易近人但揭示的方法中，以加深学生对医学概念的理解。讨论的AI角色包括对学生学习途径的个性化，有针对性的反馈和知识差距的识别。它旨在在快速变化的时代准备未来的医疗保健专业人员。将AI技术与批判性思考的教学法相结合的全面性质为医学教育本质的范式转移，以使我们的学生获得以终身学习者和批判性思想家的身份维持其职业的技能。
利用Ichip技术从泥炭土壤微生物组中发现新型抗生素，以打击抗菌抗性
抗菌素抵抗（AMR）构成了关键的全球健康威胁，使全球感染管理变得复杂。关于世界卫生组织（WHO）在2019年释放的抗生素抗药性患病率的数据导致127万人死亡（Murray等，2022； Who，2023）。此外，世界银行估计，到2050年，AMR的经济影响可能会损失高达1万亿美元的医疗保健费用，而到2030年，国内生产总值（GDP）损失了3.4万亿美元（Jonas等人，2017年）。迫切需要发现新药替代耐药性抗生素已变得越来越重要。最大的新抗生素生产商来源之一来自土壤，其中99％的微生物物种。抗菌化合物是由土壤中的微生物产生的，由于传统培养技术的局限性，这些化合物在实验室中通常仍然无法培养，而传统培养技术无法复制微生物的自然栖息地（Choi等，2015； Bhattacharjee，2022222）。具有获取新抗生素剂的巨大潜力的土壤类型是泥炭土（Kujala等，2018； Liu等，2022； Atapattu等，2023）。泥炭土包含富含养分的有机沉积物，这些养分支持微生物生长和多样性（Nawan and Wasito，2020）。必须利用泥炭土中丰富的微生物含量来开发新的抗生素。当前的微生物培养技术通常仅限于微生物的一部分，从而限制了二级代谢产物的分离。克服这些局限性需要创新的方法来培养产生抗生素的微生物，这些微生物在实验室条件下仍然无法养活。未经培养的土壤技术（UST）或原位孵育是最新的发展之一，涉及使用环境中存在的自然生长因子进行培养（Berdy等，2017； Chaudhary等，2019）。
利用 5G 时代的创新：盟友可以做好的准备……
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