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植物-微生物相互作用：简要概述
摘要 植物与微生物之间的相互作用显著影响着植物的行为、生长和进化。许多微生物物种，如细菌、真菌、病毒和古菌，它们在植物的根际、叶际和内际定殖，参与了这些复杂的关联。根据微生物的特性和功能以及它们对植物的影响，这些相互作用可能是有利的，也可能是有害的。植物与微生物之间的积极关系对于营养吸收、抗逆性和抗病性至关重要。植物相关微生物可以通过多种方法提高营养的利用率，包括固氮、磷酸盐溶解和铁动员。它们还可以产生促进植物生长发育的植物激素。此外，某些有益微生物可作为生物防治剂，抑制病原体生长并保护植物免受疾病侵害。复杂的分子信号网络，如植物和微生物之间的化学信号流，经常促进这些相互作用。另一方面，某些微生物会感染植物，导致严重的产量损失。植物可能通过伤口、环境中的孔洞或直接的植物组织渗透而感染病原体。它们会产生化学物质和酶，干扰植物的防御能力并损害其免疫系统。病原体还会阻碍营养物质的摄入并干扰正常的生理功能，从而损害植物的健康。为了实现可持续农业和生态系统的正常运作，必须了解植物-微生物相互作用的微妙之处。利用有利的相互作用可以创造创新技术，包括生物肥料、生物防治剂和生物修复。这些策略有可能减轻农业对环境的影响，同时增加作物产量并减少化学投入。植物-微生物相互作用的研究已经因下一代测序技术、组学技术和生物信息学的进步而发生了改变
llms用于药物相互作用预测
现代治疗方案中药物组合的增加需要可靠的方法来预测药物相互作用（DDIS）。虽然大型语言模型（LLMS）已重新提到了各个领域，但它们在药物研究中的潜力，尤其是在DDI预测中，仍然在很大程度上没有探索。这项研究通过唯一处理分子结构（微笑），靶生物和基因相互作用数据作为最新药品库数据集的原始文本输入来彻底研究LLMS在预测DDI方面的能力。我们评估了18种不同的LLM，包括专有模型（GPT-4，Claude，Gemini）和开源变体（从1.5B到72B参数），首先评估其在DDI预测中的零击功能。然后我们微调选定的模型（GPT-4，PHI-3.5 2.7b，QWEN-2.5 3B，GEMMA-2 9B和DEEPSEEK R1蒸馏QWEN 1.5B），以优化其性能。我们的全面评估框架包括对13个外部DDI数据集进行验证，并与传统方法（例如L2登记的逻辑回归）进行了比较。微型LLMS表现出卓越的性能，PHI-3.5 2.7b在DDI预测中达到0.978的灵敏度，在平衡数据集中的准确性为0.919（50％正，50％负案例）。此结果代表了用于DDI预测的零射击预测和最新的机器学习方法的改进。我们的分析表明，LLM可以有效地捕获复杂的分子相互作用模式和药物对以共同基因为目标的情况，从而使其成为药物研究和临床环境中实际应用的宝贵工具。
为一本书准备的章节，标题为：“人类计算机互动：互动技术和
frédéricDehais，Neurogoransic＆人为因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国和生物医学工程，科学和卫生系统，宾夕法尼亚州德雷克斯大学，美国宾夕法尼亚大学，美国帕桑大学，Hasan Ayaz，Hasan Ayaz，生物医学工程，科学和卫生学院信息学，波兰·西蒙·拉杜斯（Opole Technology），波兰西蒙·拉杜斯（Poland Simon Ladouce），神经工程学与人类因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国念珠菌，巴雷托，生物医学工程，科学和卫生系统，DREXEL大学，DREXEL大学，宾夕法尼亚州DREXEL大学，美国宾夕法尼亚州Waldemar KarwowskifrédéricDehais，Neurogoransic＆人为因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国和生物医学工程，科学和卫生系统，宾夕法尼亚州德雷克斯大学，美国宾夕法尼亚大学，美国帕桑大学，Hasan Ayaz，Hasan Ayaz，生物医学工程，科学和卫生学院信息学，波兰·西蒙·拉杜斯（Opole Technology），波兰西蒙·拉杜斯（Poland Simon Ladouce），神经工程学与人类因素实验室，DCAS，ISAE-SUPAERO，图卢兹，法国，法国念珠菌，巴雷托，生物医学工程，科学和卫生系统，DREXEL大学，DREXEL大学，宾夕法尼亚州DREXEL大学，美国宾夕法尼亚州Waldemar Karwowski
数字时代的社交互动对现实世界的影响
数字时代的社交互动对现实世界产生了重大影响，既有积极的，也有消极的。通过互联网和社交媒体，社交互动改变了我们交流、联系和建立社交网络的方式。就积极影响而言，数字时代的社交互动增加了个人获取信息的渠道，扩大了他们的社交网络。本研究旨在探讨数字时代的社交互动对现实世界的影响。本研究的背景是基于技术进步和社交媒体的使用导致的社交互动方式的重大变化。本研究采用文献研究法作为研究模型。文献研究是一种基于分析和综合先前存在的相关信息来源（如研究期刊、书籍、报告和科学文章）的研究方法。本研究的结果表明，数字时代的社交互动对现实世界产生了重大影响。数字时代社交互动的积极影响包括增加信息获取渠道，个人可以通过社交媒体轻松获取各种信息。
交互式经纪人虚拟资产风险披露
虚拟资产是指价值的数字表示形式，该数字表示可能是数字代币（例如实用标记，稳定的股份，安全性或资产支持的代币）或任何其他虚拟商品，加密货币资产或其他本质上相同性质的资产，但不包括由中央银行发出的数字代表。缺乏中央银行的支持以及虚拟资产通常不是法定货币的事实，意味着任何中央银行都无法采取纠正措施来保护虚拟资产在危机中的价值，或发行更多货币。虚拟资产价值通常由供求的市场力量得出，通常比传统货币更波动。对于大多数虚拟资产，交易者将信任放在数字化，分散和部分匿名系统中，该系统依赖于点对点网络和加密技术来维持其完整性。
虚拟现实和交互技术...
本文旨在探索虚拟现实 (VR)、人工智能 (AI) 和交互技术对当代艺术的变革性影响。这项研究提供了一个新的视角，说明这些技术如何将艺术重新定义为一种沉浸式、响应式的体验，以适应个人观众的互动。这项研究通过对现有研究、文章和记录案例进行全面的文献综述来进行，其中 VR、AI 和交互技术在艺术实践中发挥了作用。分析的批判性研究包括那些强调 AI 生成个性化内容的能力和 VR 创建完全沉浸式环境的能力的研究。本文的独创性在于它结合了当代艺术中的 VR、AI 和互动性。通过综合这三个领域，本文提出了一个理解沉浸式体验的创新理论框架，并有助于重新思考观众作为积极参与者的角色。研究结果表明，这些技术正在通过增强参与度和重新定义创作过程来重塑艺术，为艺术家和技术人员之间的合作提供新的模式。最终，这项研究扩展了我们对将现代技术融入艺术的理解，提出了艺术体验的新方法以及艺术家、艺术品和观众之间不断变化的动态。
Albrecht Schmidt、Fosca Giannotti、Wendy E. Mackay、Ben Shneiderman、Kaisa Väänänen。人工智能造福人类：关于如何为个人和社会创造真正互动和以人为本的人工智能的小组讨论。第 18 届 IFIP 人机交互会议 (INTERACT)，2021 年 8 月，意大利巴里。第 335-339 页，10.1007/978-3-030-85607-6_32。hal-03603481
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年，我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展，并催生出令人印象深刻的系统，例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集，可用数据集（公共或公司内部）的数量正在迅速增长，因为许多人都了解数据的基本价值。然而，许多应用程序并不关注人，它们不是以人为本的。下面，我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的，以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步，我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
Huwo：建立物理互动世界...
强化学习已被证明对人形机器人的运动有效，但是在复杂环境中实现稳定的运动仍然具有挑战性。humanoid机器人必须在导航并不断适应与环境的相互作用时保持平衡。对这些机器人环境动力学的深入了解对于实现稳定的运动至关重要。由于有特权信息，即机器人无法直接访问，以扩展可用的空间，因此先前基于强化的学习方法是从部分观察结果中重建环境信息，或者从部分观察中重建机器人染色信息，但它们从完全捕获的机器人环境相互作用的动力学中却缺乏。在这项工作中，我们提出了一个基于HU Manoid Robots（HUWO）的物理互动模型的端到端增强学习控制框架。我们的主要创新是引入物理互动世界模型，以了解机器人与环境之间的动态影响。另外，为了解决这些相互作用的时间和动态性质，我们采用了变压器-XL的隐藏层进行隐式建模。所提出的框架可以在复杂的环境（例如斜坡，楼梯和不连续的表面）中展示强大而灵活的运动能力。，我们使用Zerith 1机器人（在模拟和现实世界部署中）验证了该方法的鲁棒性，并将我们的Huwo与基线与基线进行了定量比较，并具有更好的穿越性和命令跟踪。
