在整个人类历史上的不同文明中,将迷幻药用于各种目的都是很常见的,并且已经在一个多世纪的时间进行了科学探索。尽管迷幻药的应用在治疗各种精神病和神经系统迹象以及促进幸福感和个人成长方面表现出了希望,但也已经确定了几种与迷幻有关的风险和挑战。迷幻整合(PI)是指各种实践,这些实践可将危害最小化或最大化与迷幻使用相关的利益。pi也被认为是迷幻辅助疗法(PAT)的重要组成部分。在临床/心理治疗实践的背景下,已经提出了几种PI模型/方法。但是,尽管这些模型/方法中的许多是理论驱动的,或者有临床应用的史,但每个模型/方法都缺乏任何经验支持,因此不能被描述为基于证据。这是对无数人拥有和在各种背景下拥有迷幻经历的人的劣势,因为近年来使用迷幻药的流行率会增加,并有望进一步增长。因此,与开发和实施基于证据的心理健康实践的一般建议一致,本文呼吁对迷幻整合模型/方法的开发,检查和评估进行科学努力。本文还总结了有关迷幻整合的当前文献,提供了模范途径的清单,这些途径可能对迷幻整合的研究可能会进行,并预测并讨论了以PI为中心的研究的局限性和挑战。
COVID 大流行暴露了 T 细胞在初始免疫、建立和维持长期保护以及对新型病毒变体的持久反应中发挥的关键作用。越来越多的证据表明,增加细胞免疫措施将填补疫苗临床试验中的一个重要知识空白,可能有助于提高下一代疫苗对当前和新出现的变体的有效性。在 II 期试验中进行深入的细胞免疫监测,特别是针对老年人或免疫功能低下等高风险人群,应该能够更好地了解建立有效长期保护的动态和要求。此类分析可以产生细胞免疫相关性,然后可以使用适当的可扩展技术将其部署到 III 期研究中。作为临床免疫的相关性,细胞免疫的测量不如抗体那么确定,而且关于细胞免疫监测的实用性、成本、复杂性、可行性和可扩展性仍然存在一些误解。我们概述了目前可用的细胞免疫检测,回顾了它们在临床试验中的使用准备情况、它们的后勤要求以及每种检测产生的信息类型。目的是提供可靠的信息来源,以便利用该信息来源制定疫苗开发过程中全面免疫监测的合理方法。
人工智能 (AI) 的快速发展有望为包括建筑业在内的各个行业带来变革性效益。为了应对这一不断变化的形势,建筑专业的学生不仅必须利用 AI 的潜力,还必须掌握其道德考量和潜在挑战。因此,在建筑教育中,培养未来专业人士的 AI 素养越来越重要。本研究开发了“建筑中的 AI”课程模块并将其整合到本科建筑管理课程中。主要目标是通过一种综合的方法让学生掌握 AI 素养,这种方法既包括理论知识,涵盖基本 AI 概念及其在建筑中的应用,也包括实际动手经验,例如专注于个人防护设备 (PPE) 检查的计算机视觉项目。课程模块实施的结果表明,学生在学习模块后对 AI 基础知识有了基本的了解,例如数据集注释、模型开发、部署和评估。定性反馈表明,学生有动力进一步探索建筑中的 AI 相关主题,并确定了几个他们感兴趣的主题。这些发现证实了所提模块的有效性,并为进一步开发和加强建筑教育中与人工智能相关的模块提供了宝贵的见解。关键词:人工智能、人工智能素养、建筑教育
生物多样性在维持生态平衡、提供食物和支持全球生计方面发挥着至关重要的作用。印度是生物多样性极其丰富的国家之一,拥有大量特有物种。水生生物多样性,尤其是渔业资源,至关重要,因为它提供富含蛋白质的食物、维持生计并产生外汇。然而,由于人为因素导致的生物多样性下降令人担忧。综合分类学结合了传统方法和分子方法,彻底改变了分类学领域。基于形态特征的传统分类学历来支撑着我们对物种多样性的理解。然而,它有时会遇到表型可塑性等问题,即生物体的外观在不同环境条件下差异很大。过去三十年发展起来的 DNA 条形码等分子技术弥补了传统方法的不足,解决了分类模糊性问题,揭示了隐秘物种,揭示了形态学方法可能遗漏的进化关系。尽管印度拥有多样化的农业气候区,并且是一个生物多样性大国,但其生物多样性中只有不到一半得到了分子水平的表征。新一代测序等先进方法现在可以直接从环境样本中识别物种,增强了我们全面监测生物多样性的能力。培训计划“综合分类学和系统发育学”专门为让研究人员了解传统和基于 DNA 序列的物种划界技术的强大组合而设计。这种综合方法对于准确编目印度丰富的生物多样性和实施有效的保护战略至关重要。
摘要 — 随着光通信的覆盖范围不断缩小,光子学正从机架到机架数据通信链路转向需要不同架构的厘米级计算机内应用 (computercom)。集成光学微环谐振器 (MRR) 正成为满足更严格的面积和效率要求的有吸引力的选择:它们通过波分复用 (WDM) 和高带宽密度提供缩放。在本文中,我们介绍了在 45 nm CMOS 中单片集成的用于 computercom 的紧凑型电光发射 (TX) 和接收 (RX) 宏。它们与 MRR 调制器和光电探测器一起工作,并包括所有必要的电子器件和光学器件,以实现片上数据源和接收器之间的光学链路。通过感测驱动电子器件中的光学设备的偏置电流而不是使用外部工作点感测光学器件,实现了最紧凑的热稳定性实现。使用场效应晶体管作为加热元件(在单片集成平台中是可能的)可进一步减少热控制所需的面积和功率。TX 宏的工作数据速率高达 16 Gb/s,消光比 (ER) 为 5.5 dB,插入损耗 (IL) 为 2.4 dB。RX 宏在 12 Gb/s 时灵敏度为 71 µ A pp,BER ≤ 10 − 10。用宏构建的芯片内链路在 10 Gb/s 时实现 ≤ 2.35 pJ/b 的电气效率和 BER ≤ 10 − 10。两个宏都在 0.0073 mm 2 内实现,每个宏的带宽密度为 1.4 Tb/s/mm 2。
量身定制的数字游戏化对于提高学生参与度和学习成果具有重要意义。然而,越南讲师对它的采用仍然有限。这项定性研究调查了他们不愿接受量身定制的数字游戏化的原因,并探讨了文化因素的作用。研究人员对越南六所大学的讲师进行了采访。研究结果显示,讲师们更喜欢传统的教学方法,因为他们熟悉这些方法并认为这些方法有效。采用的障碍包括感知到的复杂性、缺乏培训和对内容开发的担忧。此外,还发现等级制度、游戏感知和集体主义等文化因素显著影响讲师对游戏化的态度。这项研究对阻碍越南大学采用数字游戏化的复杂挑战和因素提供了至关重要的见解,为制定有针对性的干预措施提供了信息,以促进数字游戏化成功融入越南环境。
摘要 - 金属制造过程的未来,例如激光切割,焊接和添加剂制造,应依赖于行业4.0支头的智能系统。这样的数字创新确实正在推动机械制造商进行深刻的转变。是根据针对特定过程设计和优化的定制机器,雄心勃勃是利用开放性和大量的工业机器人可用性,以提高多流程实现的灵活性和可重新配置。挑战在于,机械构建者将自己转变为高知名度专业的过程驱动的机器人集成器,能够用智能传感和认知方面的过程控制器杠杆优化机器人运动。这项工作描述了BLM集团和Politecnico di Milano的多年合作,在CNR的支持下,重点是部署完整的机器人工作站,其特征是机器人控制和运动计划与制造过程的完整整合。索引术语 - 指导的能量沉积,激光金属拆卸,添加剂制造的设计,CAD/CAM
摘要。人工智能 (AI) 已成为供应链和运营管理的变革力量,显著提高了效率和弹性。本文探讨了机器学习、预测分析和实时数据处理等 AI 技术在需求预测、库存管理、物流和风险缓解方面的集成。通过分析不同的数据源,AI 可以提高需求预测的准确性、降低库存成本、优化物流路线并增强供应链的可视性。案例研究和数据驱动的见解展示了 AI 驱动的系统如何使公司能够适应市场动态、防止中断并实现大幅成本节约。研究结果表明,对于旨在优化供应链运营并构建能够应对未来挑战的强大、有弹性的框架的企业来说,采用 AI 至关重要。
机翼(A = 16°): 面积.............................................................. 623.2ft2 纵横比.............................................................. 5.6 锥度比.............................................................. 0.636 翼展.............................................................. 59.07ft MAC.............................................................. 10.9ft MAC 前缘............................................. 机身站 471.276 翼型............................................. 波音先进跨音速翼型 扫掠范围.................................................... 16 至 58° 厚度比: BL 93.................................................... 9.7% BL 321.9,尖端............................................. 5.44% 入射角: 夹具,跨度站 124.................................................... -3.15 °