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用于发现和验证药物靶点的人工智能方法
人工智能 (AI) 在加速和改善药物发现的各个方面具有巨大的前景，尤其是靶点发现和验证。通过整合多种生物数据模式，AI 能够准确预测药物靶点的特性，最终阐明疾病的生物学机制并指导药物发现策略。尽管 AI 在药物靶点发现方面具有无可争辩的潜力，但仍有许多挑战和障碍需要克服，包括处理数据偏差、模型的可解释性和普遍性以及预测药物靶点的验证等等。通过探索 AI 的最新进展，本综述展示了 AI 在药物靶点发现中的当前应用，并提供了 AI 在药物靶点发现和验证方面的未来前景，为生产新型和更安全的药物铺平了道路。
探索人工智能在增强中的作用......
技术与艺术表达的融合一直是创新和讨论的源泉。在音乐领域，人工智能 (AI) 的融合标志着一个变革时代的到来，有望提升创造力和表演的界限。本文深入探讨了人工智能对音乐表演提升的深远影响，深入探讨了其多方面的应用，包括作曲、即兴创作和现场表演中的实时互动。通过对人工智能工具的细致而全面的分析，结合成就卓著的音乐家和技术专家的细致入微的视角，本文旨在阐明人类音乐家和他们的人工智能同行在音乐的神圣舞台上展开的错综复杂的相互作用。研究深入探讨了人类直觉、艺术性和机器驱动算法之间的协同作用，最终阐明了音乐表达的深刻演变以及当代音乐合奏中人类和人工智能创造力的创新融合。
支持组织决策的人工智能配置中的人类能动性
人类智能与人工智能 (AI) 的融合对于在组织决策中发挥优势正变得越来越重要。这需要了解人机协作配置以管理协作智能。然而，现有的关于人机协作的文献缺乏结构，并且在人类智能 (HI) 对人工智能协作的贡献以及人工智能系统如何在决策过程中配置方面支离破碎。本文进行了有组织的文献综述，以整合现有文献的见解。我们确定了协作智能中涉及的六种人类机构，并将研究结果综合成六种人机协作配置，并用矩阵框架进行解释。通过阐明人机协作的复杂性，该框架阐明了对 HI 和人工智能在决策中的相互交织作用有细致理解的必要性，这对设计和实施用于组织决策的人工智能系统具有重要意义。
全球监视 - 国际民航组织
地面上的空中交通管制员确保数百万架飞机安全高效地一起飞行。监控解决方案是空中交通管制员的“眼睛”，照亮天空，显示那里有什么和谁。监视已不再是几年前的样子。如今，已有解决方案可以在最困难的环境中实现监视，这些解决方案使空中交通管制更加准确、安全和高效。如今，您可以选择传统的雷达解决方案以及新的监视技术，例如多点定位和自动相关监视。尽管您可能听说某些解决方案优于其他解决方案，但事实是没有一种解决方案适合所有情况。在复杂的进近区域提供出色结果的解决方案可能在山区效果不佳。您甚至可能会发现，结合使用监视技术才能获得最佳效果。
基于 NVivo 的 HFACS 对海事事故的人为因素进行分析
致谢 我想向在论文写作过程中给予我帮助的所有人表示感谢。首先，我要特别感谢我的导师石新教授，感谢他一直以来的鼓励和指导。他带领我完成了论文写作的所有阶段。如果没有他始终如一、富有启发性的指导，这篇论文不可能达到现在的形式。我还特别感谢国际运输和物流（ITL）项目的所有教授，他们的热心教学和启发性讲座让我受益匪浅，并为论文做好了学术准备。特别感谢我的朋友们，他们花费了大量时间和精力对初稿进行评论。最后，我要感谢我的父母，感谢他们一直以来的支持和鼓励。
脂质体：新型药物输送系统中的高级药物载体
这项全面的评论深入研究了脂质体药物输送系统的动态景观，阐明了它们的结构复杂性，机制和多方面应用。从探索脂质体的基本原理开始，我们浏览了它们的各种类型，封装技术和不断发展的方法论。脂质体药物递送的优点，从增强的生物利用度到靶向干预措施和副作用减少，成为关键主题。实验和临床证据的合成提供了对挑战和潜在创新的细微理解，为详细探索脂质体在各种治疗领域的应用奠定了基础。当我们凝视未来时，评论揭示了脂质体药物递送对个性化医学，慢性疾病管理和癌症治疗剂进步的变革性含义。纳米技术的整合，智能脂质体的出现和监管考虑因素为叙述增添了层次，为脂质体药物输送系统如何塑造药房的未来提供了整体观点。
巴雷特科技中心...
可持续性是 Barrett CTI 设计和建造中不可或缺的一部分。该设施优先考虑了被动策略和广泛的节能措施，包括高性能建筑围护结构、自然通风以补充机械冷却，以及在相邻建筑上安装 700 KW-DC 太阳能装置，从而实现净零能耗。该建筑的中庭设有落地窗，让充足的自然光照亮壮观的空间，并可欣赏周围社区的景色，同时保持平均窗墙比低于 40%。该建筑采用节能优先的方法，设计为年能耗强度 (EUI) 低于 100kWh/m 2。Barrett CTI 还旨在与 Humber 的低碳区域能源系统集成，这将在竣工后进一步减少 EUI 和温室气体 (GHG) 排放。
临床肿瘤学的人工智能
临床肿瘤学正在经历为加强癌症治疗而收集的数据的快速增长。随着人工智能 (AI) 领域的最新进展，现在有了计算基础来整合和综合这些不断增长的多维数据、推断模式和预测结果，以改善患者和临床医生的共同决策。虽然潜力巨大，但仍然存在重大挑战。从这个角度来看，我们提出了一种针对窄任务 AI 应用的临床癌症护理接触点途径，并回顾了一些应用。我们描述了 AI 临床转化所面临的挑战并提出了解决方案。我们还提出了将 AI 融入个性化患者护理的前进道路，重点是临床有效性、实用性和可用性。通过在当前临床肿瘤学 AI 应用的背景下阐明这些问题，我们希望帮助推进有意义的研究，最终将其转化为现实世界的临床应用。