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研究糖尿病患者的神经异常
抽象目标：2型糖尿病（T2DM）是一种与氧化应激，炎症增加，能量代谢改变和神经系统异常相关的慢性代谢疾病。因此，本研究旨在阐明糖尿病中的一些神经系统歧义。通过考虑miRNA在生物学过程中的主要调节作用，我们评估了一些神经活性miRNA（miR-125a，let-7 miRNA，miRNA，miR-181c，miR-504，miR-16）和神经酮，例如γ-氨基丁酸（GABA），血清素蛋白和多帕宁患者和T2D2DMMATEN。方法：对30名T2DM患者和30个非糖尿病对照进行了这项研究。通过血清样品中的特定ELISA试剂盒确定GABA，5-羟色胺，多巴胺和生化参数的水平。另外，通过实时定量聚合酶链反应（RT-QPCR）分析评估miRNA的相对含量。结果：获得的结果表明，多巴胺和5-羟色胺在高血糖疾病的情况下增加可能是由于miR-181c和miR-125a的上调以及miR-16的下调。MiRNA网络中提到的变化也可以被视为胰岛素抵抗的原因（IR）。减少的miR-16含量可能导致糖尿病中观察到的葡萄糖摄取减少。 圆形GABA浓度也降低，这也可以被视为IR的原因和葡萄糖摄取减少的原因。 GABA是一种兴奋性神经递质，其还原可能是与痴呆相关疾病的可能原因。 结论：这项研究揭示了所检查的miRNA在T2DM中在氧化应激，炎症和IR中起着至关重要的作用，并且具有治疗潜力。减少的miR-16含量可能导致糖尿病中观察到的葡萄糖摄取减少。圆形GABA浓度也降低，这也可以被视为IR的原因和葡萄糖摄取减少的原因。GABA是一种兴奋性神经递质，其还原可能是与痴呆相关疾病的可能原因。结论：这项研究揭示了所检查的miRNA在T2DM中在氧化应激，炎症和IR中起着至关重要的作用，并且具有治疗潜力。基于糖尿病的神经内分泌异常，外源激素可以视为控制代谢率并降低T2DM中神经系统副作用的治疗剂。
调查遗产建筑的冷凝风险
摘要。迄今为止，印度尼西亚的遗产建筑物的保存技术仍然仅限于物理测量，其中大多数基于手动记录。因此，缺乏准确性，成本和时间消耗通常会导致决策过程中对关键信息的误解。该部分包括由高度相对湿度引起的凝结引起的物理损害（即霉菌生长，剥落，漏水）。得益于高级激光扫描技术的开发，可以获得高精度点云数据集以进行表面性能分析。此外，本研究提出了一种综合计算方法，用于通过利用根据点云数据计算出的光学和热特性来检测遗产建筑物中的冷凝风险。该提出的方法专门采用Blinn-Phong双向反射率（BRDF）模型来计算基于入射角和材料反射率的材料中的分布式反射率。随之而来的是，点云测量还与Flir One Pro IR摄像机和Hobo数据记录仪结合在一起，以分析建筑物表面的热性能。最终，这项研究将为建筑师提供对遗产建筑表面凝结潜在凝结风险的更好理解，以便他们可以执行早期的检测任务。
研究单个事件闩锁现象...
客观概述，实验设置，结果和讨论…….................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................16辐照设施和设置…………………………………………………………………………20 Single Event Latchup Results & Discussion…..………………………………... 21 ADS9818………………………………………………………………………………... 25 Device & Test Board Information…………..…………………………………… 25 Testing Facility & 设置…………..…………………………………………。…。27闩锁复制结果和讨论…..………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………… 设置…………..……………...………………………。…。30单个事件闩锁结果……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………32
研究长期火星气候进化
行星演化模型（PEM）：我们使用的GCM是火星行星气候模型（PCM）[5]。对使用PCM的MARS过去的climentes的长期模拟是困难和成本高昂的，因为它模拟了整个时间尺度的各种过程，从短云微观物理学到长时间的冰川演变。相比之下，PEM着重于火星储层的长期变化，同时通过异步建模方法绕过亚年级变化。PEM算法以两个原则运行。首先，它基于从PCM模拟的两年中计算出的趋势来推断储层进化。它还对某些气候变量进行了随后的改编。第二，Evolution算法在
研究...
摘要 - 全世界人们广泛接受电动汽车的概念，预计销售将继续上升。电动汽车（EV）也在尼日利亚受到关注。此外，通过双向充电系统，尼日利亚电动汽车的部署可以支持环保的可再生能源开发。电动汽车的开发还可以降低排放，减少能源部门的投资，并有可能消除对昂贵的石油补贴的需求。显而易见的是，尼日利亚面临的挑战将阻碍癫痫发电供应的高渗透率。这项研究评估已意识到尼日利亚电动汽车的巨大潜力是改进和进步剂。随着整个汽车行业寻求新的学习和发展机会，可以合理地预测，这些开放机会将在尼日利亚，该大陆最大的经济体大大增加。理想情况下，尼日利亚电动汽车的未来似乎很清楚，理想情况下，具有正确的方法，策略，观点，政策和承诺。为此，考虑到电动汽车对该国汽车行业的潜在影响，本文评估了尼日利亚电动汽车的渗透率。关键字 - 电动汽车，前景，可再生能源，电池，尼日利亚
用于营销的 AI 聊天机器人？调查关系...
荷兰 摘要 在过去的几年中，人工智能聊天机器人在营销中的使用显着增加。人工智能聊天机器人是被编程为虚拟助手的算法，使用语音命令或文本消息模拟人类对话。这项技术被发现是客户服务的未来，因为它对营销有多种好处。人工智能和人工智能算法领域的现有文献表明，对算法的感知信任、其建议利用率和其可信度之间存在联系。本研究进一步研究了这些关系，同时特别关注人们对负面算法建议的敏感性。进行了基于场景的 2（可信度：公开与未公开）x 2（建议：积极与消极）实验，共分析了 57 名年龄在 21 至 60 岁之间的国际参与者。总体而言，为了回答研究问题，我们测试了五个假设。结果表明，可信度与对聊天机器人的感知信任之间不存在任何关系，在收到负面算法建议的情况下，可信度与建议利用率之间也不存在任何关系。然而，研究证明，人们倾向于信任并采纳为他们提供积极而非消极建议的聊天机器人的建议。此外，研究结果还表明，对聊天机器人的感知信任与其负面建议利用率之间存在正相关关系。毕业委员会成员： 第一导师 – M.L. 博士Ehrenhard (Michel) 第二导师 – F. Koefer MSc (Franziska) 关键词 AI、聊天机器人、算法、营销、信任、建议、利用率、可信度、披露、评估、负面
使用可解释的人工智能研究 ADR 机制
在我们的论文 [ 1 ] 中，我们建议挖掘生物医学知识图谱，以识别生物分子特征，这些特征能够自动重现此类专家分类，区分是否导致特定类型 ADR 的药物。从可解释的 AI 角度来看，我们探索简单的分类技术，例如决策树和分类规则，因为它们提供了人类可读的模型，可以解释分类本身。我们还评估了以下假设：从知识图谱中挖掘出的生物分子特征可能为 ADR 背后的分子机制提供解释元素。我们用两种专家分类测试了我们的方法，这两种分类可识别是否导致肝脏或皮肤毒性的药物（分别称为 DILI 和 SCAR，分别代表药物引起的肝损伤和严重皮肤不良反应）。与这些药物相关的特征是从 PGxLOD [ 2 ] 中挖掘出来的，PGxLOD 是我们之前通过链接公共开放数据（包括 DisGeNET、PharmGKB、DrugBank、CTD）创建的生物医学知识图谱。为此，我们开发了 kgpm 算法 [ 3 ]，该算法能够将特征路径的提取扩展到长度为 4 的水平。随后，这些路径被推广为路径模式，以覆盖更大的药物集。我们训练了两个分类器，根据提取的特征区分是否是药物导致了两种考虑的 ADR。我们分离出既能重现专家分类又能被专家解释的特征（例如，基因本体论术语、药物靶标、途径），并请 3 位药理学专家手动评估它们是否可能解释 ADR。
特别系列征文调查......
从 2025 年底开始出版 兴趣表达截止日期：2025 年 1 月 1 日 论文提交截止日期：2025 年 7 月 1 日 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 推出了 ChatGPT，这是一个由大型语言模型驱动的类人聊天机器人，可以理解和生成人类语言。ChatGPT 几乎立即走红，引发了全球范围内的爆炸式增长。在发布后的前五天内，超过 100 万人使用了 ChatGPT，仅两个月后就有超过 1 亿用户注册。除了 ChatGPT，还有其他自然语言处理聊天机器人目前可供公众使用，包括 Gemini、Copilot 和 Claude。人工智能图像生成器，例如 Midjourney 和 DALL-E 3，可以创建从超现实主义到超现实主义的图像，并且可以提示模仿特定艺术家的风格。同样，像 Sora 和 Suno 这样的视频和音乐生成器可以创建如此逼真的内容，以至于数百万人相信它是真实的。 Research Rabbit 和 Jenni AI 等 AI 工具可以协助学术研究和写作，生成研究综合、摘要和释义，并提供自动写作反馈等。尽管人工智能几十年来一直是我们日常生活的一部分，但自 2022 年以来，生成人工智能 (GenAI) 应用程序的公开可用已经动摇了整个社会和教育领域的实践、惯例、原则、信念和基本概念。一些 GenAI 应用程序通常是付费的，专门针对教师（例如 SchoolAI teach 和德国平台 To-teach 和 Fobizz）。这些 GenAI 应用程序可用于创建个人（差异化）任务、信息文本、工作表、课程计划和教学单元。因此，它们提出了关于教育工作者对教师职业和角色以及教学本身的理解的重要问题。教育工作者和教育机构以各种方式回应了 GenAI。一些人采取了技术乐观的立场，并提倡将 GenAI 整合为改变教学和学习历史的一种手段。技术乐观主义教育家们讨论了将 GenAI 融入教学实践的方法，例如为书面作业创建大纲、参与聊天机器人与模拟历史人物的对话，或与聊天机器人进行历史辩论。他们认为，GenAI 可以让学生与先进的、具有情境感知能力的人工智能系统互动，增强批判性思维，提供探索复杂问题的工具
调查勒索软件支付经济 - arXiv
摘要 勒索软件攻击是最严重的网络威胁之一。近年来，它们因威胁政府、关键基础设施和企业的运营而成为头条新闻。收集和分析勒索软件数据是了解勒索软件传播和设计有效防御和缓解机制的重要一步。我们报告了运营 Ransomwhere 的经验，Ransomwhere 是一个开放的众包勒索软件支付追踪器，用于收集勒索软件攻击受害者的信息。通过 Ransomwhere，我们收集了 13.5k 笔赎金，支付对象超过 87 名勒索软件犯罪分子，总支付金额超过 1.01 亿美元。利用比特币（用于大多数勒索软件支付的加密货币）的透明性质，我们描述了不断发展的勒索软件犯罪结构和赎金洗钱策略。我们的分析表明，有两个平行的勒索软件犯罪市场：商品勒索软件和勒索软件即服务 (RaaS)。我们注意到，这两个市场在加密货币资源的使用方式、每笔交易的收入以及赎金洗钱效率方面存在显著差异。虽然在商品勒索软件支付活动中识别瓶颈相对容易，但对于 RaaS 来说，识别瓶颈则更加困难。