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利用人工智能来增强药物保护：全面评论
摘要药物保护（PV）在通过监测和评估不良药物反应（ADR）（ADR）来确保药物安全方面起着至关重要的作用。但是，传统的PV方法通常是劳动密集型，耗时的，并且受人类数据处理和分析能力的限制。人工智能（AI）的最新进展为增强PV活动提供了新的机会，从而使ADR的效率更高，准确的检测，评估和预防。这项全面的评论探讨了AI技术的整合，例如机器学习，自然语言处理和数据挖掘到PV系统中。它研究了AI的潜力自动化收集，分析和解释来自不同来源的大量数据，包括电子健康记录，社交媒体和科学文献。此外，审查还讨论了与PV中AI实施相关的挑战和道德考虑，例如数据隐私，算法偏见以及对监管框架的需求。通过综合当前的研究和案例研究，本评论突出了AI在PV中的变革潜力，并为在这个关键领域的未来研究和实践提供了建议。
利用人工智能（AI）对老年人进行心理评估和治疗
以及对老年人进行更及时的干预，包括孤独、认知能力下降和行动不便，否则他们将无法获得常规护理。然而，使用人工智能可能会带来一些问题，例如隐私、公平和开放等道德问题。因此，新技术必须设计为满足老年人的需求，易于使用，并坚持
利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。
利用竹制工业进行绿色增长和气候行动：技术援助报告
I.简介1。技术援助（TA）将在（i）吸引对竹制企业的投资以实现可持续建筑和制造业以及参与碳信贷市场的投资； （ii）制定强大的国家战略计划，以加强竹制工业以及竹子供应链的治理和实现环境； （iii）提高竹制行业监管机构，企业家和利益相关者的能力和有效性。TA活动将有助于区域发展，就业增长和生计，包括土著人民；应对气候变化和生物多样性损失；并确定潜在竹制行业投资的战略领域。TA旨在促进包容性竹制企业的投资，促进可持续生产，利用私营部门并促进性别响应的生计机会，同时实现气候目标。2。TA支持在ADB战略2030年中期审查中优先考虑的重点领域：气候行动，私营部门发展，数字化转型，弹性和授权以及贸易。TA明显支持三个运营优先级（OPS）：OP3（应对气候变化，建立气候和灾难弹性，增强环境可持续性）； OP 5（促进农村发展和粮食安全）；和OP6（增强政府和机构能力）。1
碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。
利用败血症护理中的人工智能：早期检测，个性化治疗和实时监控
由于其快速发展和异质性，败血症仍然是全球发病率和死亡率的主要原因。本评论探讨了人工智能（AI）转化败血症管理的潜力，从早期检测到个性化治疗和实时监测。AI，特别是通过机器学习（ML）技术，例如随机森林模型和深度学习算法，已经显示出在分析电子健康记录（EHR）数据方面的希望，以识别能够早期败血症检测的模式。例如，随机森林模型在预测重症监护病房（ICU）患者的败血症方面表现出很高的准确性，而深度学习方法已应用于识别并发症，例如败血症相关的急性呼吸遇险综合征（ARDS）。通过AI算法制定的个性化治疗计划可以预测患者对疗法的特定反应，从而优化治疗功效并最大程度地减少不良影响。AI驱动的连续监测系统（包括可穿戴设备）提供了与败血症相关并发症的实时预测，从而及时进行干预。除了这些进步之外，AI还提高了诊断准确性，可以预测长期结果，并支持临床环境中的动态风险评估。但是，必须解决道德挑战，包括数据隐私问题和算法偏见，以确保公平有效的实施。本综述的重要性在于解决败血症管理中当前的局限性，并强调AI如何克服这些障碍。通过利用AI，医疗保健提供者可以显着提高诊断准确性，优化治疗方案并改善整体患者的预后。未来的研究应着重于使用不同的数据集，整合新兴技术，并促进跨学科的合作以应对这些挑战并实现AI在败血症中的变革潜力。
使用深度学习技术从ECG图像检测的心血管疾病检测
我们所生活的世界动态本质使人们和环境遇到了无与伦比的经济，社会和环境挑战。这些挑战促使人们尤其是学者开始寻找解决这些挑战的创新方法。根据联合国（2020年）的说法，贫困，不平等，气候变化和社会不公正是需要创新解决方案的复杂问题的例子。Austin等，（2004），社会企业家精神已成为应对这些挑战的重要方法。社会和技术创新已成为回答各种问题的机制，以应对日常存在的人们和组织所面临的挑战，这些创新可以得到足够的政府和行政支持。尽管如此，有必要扩大新的业务模型并重组企业，以更快，更轻松，更有效地实施创新。因此，社会企业家精神似乎是企业实现可持续发展目标的正确方向。社会创业可以通过应用商业知识来为复杂的社会和环境问题创建可持续的解决方案来解决混合业务模型和创新业务生态系统（Matej，2022）。
利用纳米技术进行疾病治疗
摘要纳米医学将纳米技术与药物相结合，以应对疾病诊断，治疗和预防中的复杂挑战。通过工程纳米材料，纳米医学可以实现靶向药物递送，增强诊断成像，并促进精密疗法，具有降低的全身副作用。在癌症治疗，心血管疾病和神经退行性疾病中的应用已显示出很大的进步，尤其是在提高治疗功效和个性化方面。尽管具有变革性的潜力，但该领域仍面临挑战，包括生物相容性，监管问题和公众看法。未来的创新（例如纳米型和先进的智能材料）与多学科合作相结合，有望在纳米医学中解锁新的视野，从而改变了个性化和预防医学的医疗保健。关键字：纳米技术，纳米医学，靶向药物递送，癌症治疗，诊断。
利用机器学习和AI Wi
项目详细信息：对表观基因组的作用有广泛的兴趣，因为预计将介导遗传风险对疾病发展的影响。表观基因组包括各种直接调节基因活性的不同机制（即在不同的开发阶段）和空间（即在不同的组织和细胞类型中）。在大规模上单独填充这些不同的表观遗传机制的昂贵。取而代之的是，在单个实验中，具有测序（ATAC-SEQ）的转座酶染色质（ATAC-SEQ）的测定提供了一种具有成本效益的方法，可以在单个实验中获得基因调节活性的广泛视图。该技术通过检测有准备与基因调节机械相互作用的基因组的暴露区域（“开放染色质”）一起起作用，从而同时捕获了多个调节元件。通过将ATAC-SEQ数据与高级机器学习算法整合在一起，可以将信号分解为特定的表观遗传机制，例如转录因子结合位点。尽管已经有成功的概念证明研究证明了这种方法，但尚未完全利用它来加深我们对遗传变异如何促进疾病发展的理解。该博士学位的总体目标是提供可重复的方法，以促进表观遗传数据与遗传关联研究的整合，以提取新的生物学见解，从而增强我们对疾病发展的理解并加速对新型治疗的识别。
利用微生物清理环境污染物。
尽管具有潜力，但生物修复具有一定的局限性。细菌生物修复的有效性取决于几个因素，例如污染物的类型，环境条件（温度，pH，氧气水平）和养分的可用性。例如，某些污染物，例如具有复杂化学结构的污染物，可能对微生物降解具有更大的抵抗力。此外，土壤或水中污染物的生物利用度可能受到限制，使细菌更难进入和分解。在某些情况下，污染物可能过于毒性，无法有效地加工细菌。因此，生物修复通常需要采用良好的方法，包括仔细选择细菌菌株和环境修饰，以最大程度地提高降解效率[8]。