XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemInterplay
创新与标准化的相互作用
越来越多的文献认识到创新与标准化之间的积极相互作用。经合组织和世贸组织等国际组织也加大了对发展中国家建设创新和标准化能力的支持。然而，发展中国家的技术、经济和机构能力相对较弱，因此创新与标准化之间的关系仍未得到充分研究。我们回顾了从 Web of Science 数据库中提取的 63 篇文章，这些文章涵盖了发展中国家背景下的创新-标准化关系。我们讨论了创新与标准化之间的关系是否以及如何对发展中国家的社会经济发展产生影响，并绘制了一个概念模型来了解其中的动态。我们的结果表明，标准通过三种方式促进创新：通过扩展、验证和协调进行创新。在诱导和阻碍机制发挥作用的同时，各种利益相关者都参与了这种关系。其中，政府和技术/行业支持组织的作用尤为突出，因为它们补充了其他参与者相对较弱的技术能力。现有的关于发达国家的文献将标准化描述为塑造创新路径的动态过程，而当前关于发展中国家的讨论则偏向于标准的采用方面。我们还认为，经济增长目标与社会发展目标之间存在差距。© 2017 Elsevier Inc. 保留所有权利。
机器学习的集成和相互作用和...
尽管化学疗法是卵巢癌（OCA）患者的一线治疗，但化学疗法（CR）降低了其无进展的生存率。本文研究了与OCA-CR相关的遗传相互作用（GI）。为了降低建立基因网络的复杂性，使用梯度提升决策树算法确定了与OCA-CR相关的单个签名基因。另外，提出了遗传相互作用系数（GIC）来定量测量两个签名基因的相关性，并解释其对OCA-CR的关节影响。具有高GIC的基因对被识别为签名对。选择了包括10个单个特征基因的24个签名基因对，并探索了签名基因对的影响OCA-CR。最后，确定了基于签名基因对的OCA-CR的预测。曲线下的面积（AUC）是用于机器学习预测的广泛使用的性能指标。签名基因对的AUC达到0.9658，而基于单个特征基因的预测的AUC仅为0.6823。已确定的签名基因对不仅建立了OCA-CR的有效GI网络，而且还为OCA-CR预测提供了有趣的方法。此改进表明我们提出的方法是研究与OCA-CR相关的GI的有用工具。
肿瘤微环境中的代谢相互作用
摘要：恶性肿瘤表现出快速生长和高代谢率，类似于胚胎干细胞，并依赖有氧糖酵解，称为“沃堡效应”。这种理解使得通过PET扫描在肿瘤分期和治疗反应评估中使用放射性标记的葡萄糖类似物。传统疗法（例如化学疗法和放射疗法）靶向快速分裂的细胞，从而引起显着毒性。尽管免疫疗法对实体瘤治疗的影响仍然存在，但仍会通过与肿瘤微环境（TME）相互作用来研究癌细胞逃避免疫反应和免疫耐受性诱导的研究。TME，由免疫细胞，纤维细胞，血管和细胞外基质组成，可调节肿瘤进展和治疗反应。靶向的疗法旨在将这种环境从支撑肿瘤生长转变为阻碍肿瘤的生长并促进有效的免疫反应。本综述研究了免疫细胞与癌细胞之间的代谢差异，对免疫功能和治疗靶向的影响，TME成分以及癌细胞与非肿瘤细胞之间的复杂相互作用。靶向TME靶向疗法的成功强调了它们获得更好的癌症控制甚至治愈的潜力。
自我消耗：自噬与细胞凋亡的相互作用
自噬和凋亡分别控制细胞内细胞器和蛋白质的周转以及生物体内细胞的周转，许多应激途径会在同一细胞内依次引发自噬和凋亡。通常，自噬会阻止凋亡的诱导，而凋亡相关的 caspase 激活会关闭自噬过程。然而，在特殊情况下，自噬或自噬相关蛋白可能有助于诱导细胞凋亡或坏死，并且自噬已被证明会过度降解细胞质，导致“自噬性细胞死亡”。自噬和细胞死亡途径之间的对话影响死亡细胞的正常清除以及对死细胞抗原的免疫识别。因此，自噬和凋亡之间关系的破坏具有重要的病理生理后果。
铁磁超导性及其与...
摘要：铁磁性和超导性（FMS）的共存一直是冷凝物质物理学的迷人领域，可洞悉非常规超导配对，自旋三重相互作用以及拓扑保护的表面状态。本文综述了FMS研究中最新的理论和实验进步，重点是隧道光谱，自旋轨道耦合以及拓扑材料的作用。我们讨论了自旋极性电流，超导间隙和铁磁顺序之间的相互作用，以及在包括拓扑绝缘子和石墨烯在内的新型材料中识别和操纵这些现象的挑战。特定的重点是使用隧道光谱作为探测对称性的工具，以及外部磁场和自旋轨道耦合对这些系统的影响。
研究...
在聚合物中，在单个水平和链之间的链条折叠和聚集之间的竞争可以确定此类材料的机械，热和导电性能。了解折叠和聚集的相互作用为开发和发现具有量身定制性能和功能的聚合物材料提供了重要的机会。对于常规共价聚合物的非共价对应物也是如此，即，超分子聚合物（SPS）。sps有望用作新型刺激响应性聚合物材料的实际应用。大多数SPS具有单调的一维线性结构，该结构倾向于引起链链聚集，但是很少有SPS的报道可以通过主链折叠形成各种高阶结构。既展示了内部折叠和链链聚合的SP的开发，将为创建新型SP材料提供新的指南，其特性可以由高阶结构控制。最近发表在2024年7月25日在美国化学学会杂志上发表的一项研究报告了一种新的折叠SP，该SP自发进行链链聚集并转化为结晶骨料。借助原子力显微镜（AFM），研究小组证明了展开与聚集之间的关系。这项研究是由Chiba University的Shiki Yagai教授领导的，他是Chiba University科学与工程研究生院的博士课程学生Kenta Tamaki，是第一作者。 “最初，我们发现了一种单体结构，该结构以螺旋形形状聚合。这次，我们部分改变了驱动单体聚合以研究单体聚合物关系的单位结构。令我们惊讶的是，我们观察到了一种现象，螺旋自发地展开，而不同的链条捆在一起。然后，我们合并了一个可相关的分子，以便通过光线通过“任意时机”出现这种“自发”现象，这为我们的研究提供了背景，” Yagai教授说，这项研究背后的灵感。为设计新系统，该团队选择了可扭曲的二苯基和光反应偶氮苯单元作为核心，将其自组装到所需的SPS中。最初以折叠状态形成的SP慢慢地以内部分子顺序进行重排超过半天，并汇总到结晶状态。将偶氮苯单元纳入SPS导致了光诱导的展开，这通过松动折叠环之间的内部稳定来显着加速了这一过程。研究人员观察到，当将折叠的SP溶液保持在20 O C下几天时，聚合物会自发进行结构过渡并沉淀。使用AFM可视化沉淀物时，他们观察到了独特的中间状态，在通往统一的直纤维结构的途中，似乎是弯曲链的结合。这个有趣的图像使研究人员想起了蛋白质折叠不折叠的生物系统中经常观察到的链链聚集，从而导致淀粉样蛋白纤维形成。此外，该团队揭示了这种结构转型背后的原因。这包括由于双苯基单元的构象变化而导致的分子内顺序
迷幻：音乐与迷幻的相互作用
图1音乐的预测编码。（a）音乐（由旋律，和谐和节奏组成）感知是由大脑的实时预测模型通过贝叶斯推论所设定的预测。模型取决于听众的文化背景，听到音乐的背景，听众的个别特征，他们的能力，他们的大脑状态以及生物学因素。（b）音乐摘录显示了一个晕厥节奏，可以使用4/4米的遵循。串联注释会导致感知的节奏与预测的仪表之间存在误差，敦促听众通过例如敲击来加强仪表来行动。这个过程每次节奏都会重复出现，并且长期，这允许学习和音乐引起的情感。（c）涉及音乐感知，动作和情感过程的大脑网络的概述。学习被描述为通过贝叶斯推断对预测性脑模型的持续更新。2 p表示贝叶斯推论中音乐预测的持续更新。
共生关系揭示了相互作用...
2。金融学院，国立大学，圣地亚哥92110，加利福尼亚，美国摘要：本文研究了技术与AI（人工智能）之间的动态关系，以及社会要求在推动AI研究和采用方面所起的作用。多年来，技术已经急剧提高，为AI的崛起提供了基础。AI系统在计算机电源，数据可用性和复杂算法方面的进步都取得了令人难以置信的壮举。另一方面，社会对效率，增强医疗保健，环境可持续性和个性化经验的需求已成为AI进步的强大加速器。本文探讨了技术如何赋予AI的能力以及社会需求如何决定其进步，从而强调了他们的共生关系。这些发现强调了负责任的AI研究的重要性，该研究既考虑技术实力和道德问题，以确保AI继续为更大的利益服务。Key words: Technology, AI, society, evolution, advancements, computing power, data availability, algorithms, efficiency, healthcare, environmental sustainability, personalized experiences, automation, machine learning, natural language processing, image recognition, predictive analysis, cloud computing, BD (big data), user experience, innovation, ethical considerations, responsible AI development.1。简介
机器学习的集成和相互作用和...
尽管化学疗法是卵巢癌（OCA）患者的一线治疗，但化学疗法（CR）降低了其无进展的生存率。本文研究了与OCA-CR相关的遗传相互作用（GI）。为了降低建立基因网络的复杂性，使用梯度提升决策树算法确定了与OCA-CR相关的单个签名基因。另外，提出了遗传相互作用系数（GIC）来定量测量两个签名基因的相关性，并解释其对OCA-CR的关节影响。具有高GIC的基因对被识别为签名对。选择了包括10个单个特征基因的24个签名基因对，并探索了签名基因对的影响OCA-CR。最后，确定了基于签名基因对的OCA-CR的预测。曲线下的面积（AUC）是用于机器学习预测的广泛使用的性能指标。签名基因对的AUC达到0.9658，而基于单个特征基因的预测的AUC仅为0.6823。已确定的签名基因对不仅建立了OCA-CR的有效GI网络，而且还为OCA-CR预测提供了有趣的方法。此改进表明我们提出的方法是研究与OCA-CR相关的GI的有用工具。
人工智能与商业秘密的相互作用
人工智能是数字时代泄露或暴露具有商业价值的敏感信息的一种潜在机制，大多数商业推动者都使用人工智能来分析商业计划、战略和实施。在当今的数字时代，保护商业秘密已成为一项日益严峻的挑战。商业秘密包括各种机密数据，如配方、流程、客户名单和专有算法，这些数据为公司带来了竞争优势。人工智能 (AI) 的出现正在显著改变商业秘密保护的格局。企业的成功取决于这些商业秘密。信息保密对于维护公司的竞争优势至关重要。商业秘密存储在企业的内部信息系统或登记册中。它可以保存在安全的地方或电子框架中，以防止未经授权的数据访问。公司合伙人和员工必须签署保密协议或 NDA，以防止共享私人知识。因此，AI 系统会错误地处理数据，它还依赖于陌生人的组件。许多网络犯罪分子利用人工智能访问数据并泄露商业机密。由于人工智能的存在，企业隐私受到很大影响。应采取足够的安全或预防措施来保护敏感信息。本研究的主要目的是确定人工智能入侵商业机密的影响以及保护数字人工智能系统商业机密的法律措施