XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJournal
Wu等。 2024年。“用于成像活细胞中代谢物的遗传编码的荧光DNA适体”。美国化学学会杂志。 doi：
背景/客观遗传编码的荧光蛋白和荧光RNA传感器是对细胞中生物分子成像的必不可少的工具。为扩展工具箱并改善了这种类型的传感器的普遍性和稳定性，我们在此报告了遗传编码的荧光DNA适体（GEFDA）传感器，该传感器将荧光DNA Aptamer用于二甲基糖红（Dimethylindole Red）与ATP APTAMER联系起来。
巴勒斯坦医学和制药期刊
摘要：简介：意识障碍，例如昏迷和微不足道的状态，是重症监护病房（ICU）患有创伤性脑损伤（TBI）和中风的患者，导致高发病率和认知障碍。综合的感觉刺激（ISS）是一种有希望的非药理学干预措施，可增强恢复。目的：这项系统评价评估IS在ICU患者改善意识和认知功能方面的有效性。方法：对六个数据库的系统搜索（2014–2024）鉴定了使用多模式感觉干预措施的随机对照试验（RCT）和准实验研究。分析了意识和认知结果，并使用Cochrane和Robins-I工具评估了偏见的风险。结果：13例研究（500名患者）显示，ISS显着改善了格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分（6.05±0.75至11.85至11.85±1.66，p <0.001）和昏迷恢复量表重新审查（CRS-R）得分（+9.65，p <0.05）。家庭管理的ISS对意识和认知功能的影响最大。结论：ISS有效地增强了ICU患者的意识和认知恢复。需要标准化方案和长期研究。
特刊 - 临床医学杂志
人工智能（AI）和深度学习（DL）通过提供前所未有的机会来改善诊断，预后，治疗计划和患者安全，从而重新定义医学成像。从高级图像分割和放射线学到可解释的AI和隐私模型，这些技术正在解决临床成像中长期存在的挑战。然而，诸如可重复性，算法偏见和AI在临床工作流程中的安全实施之类的关键问题仍有待解决。本期特刊旨在专注于医学成像中AI和DL的最新进步，不仅强调精确性和效率，而且还强调安全和道德部署。提交探索主题，例如多模式数据集成，鲁棒特征提取，联合学习，临床验证和方法，以确保调节依从性。特别欢迎调查减轻风险和提高解释性以提高患者安全的策略的研究。我们邀请作者就上述主题提交他们的原始研究文章和评论。
国际分子科学杂志
神经退行性疾病包括多种脱髓鞘性神经退行性疾病：多发性硬化症，过氧化物酶体和非骨质促成白血病，以及阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，Niemann – Pick病，尼姆曼 - 佩克病，亨廷顿病，亨廷顿病，亨廷顿病，乳腺癌疗法或乳腺癌疾病。在这些病理学，炎症，氧化应激和细胞死亡中所涉及的机制中起着至关重要的作用。因此，更重要的是要更彻底地了解这些疾病中细胞死亡，炎症和氧化应激的参与，以及导致其导致其的细胞和分子机制，并确定可以阻止这些机制的自然或不自然分子。凋亡，自噬，坏死或其他形式的细胞死亡可能是旨在打击的有趣的治疗靶标。细胞因子和非周期因子炎症以及产生氧化应激的过程，也可能是追求与这些病理作用的有趣靶标。
国际科学创新研究杂志
摘要：人工智能（AI）工作量的计算需求不断增长，已大大升级了数据中心的能源消耗。AI驱动的应用程序，包括深度学习，自然语言处理和自主系统，都需要实质性的计算能力，主要由图形处理单元提供。这些GPU在提高计算效率的同时，有助于大量的功耗和热量产生，因此需要采取先进的冷却策略。本研究提供了对AI特异性硬件功率使用的定量评估，重点是NVIDIA H100 GPU。该分析将AI数据中心的能源消耗与美国普通家庭用力进行了比较，这表明单个AI机架的消耗大约是典型家庭能量的39倍。此外，一项可伸缩性分析估计，大约87个新的超尺度数据中心消耗了纽约市消耗的电力。这强调，随着AI数据中心的快速增长，大规模的部署可能导致全球能源需求前所未有的增长。此外，该研究还评估了耗散热量对冷却需求的影响，强调了对节能冷却溶液的需求，包括液体和浸入冷却技术。未来的研究方向包括节能AI模型，可再生能源整合，可持续的AI加速器设计以及智能的工作负载优化，以减轻大规模AI采用的环境影响。I.但是，量化AI硬件的功率和冷却需求的研究仍然有限。本研究为设计更可持续的AI驱动数据中心提供了关键见解，同时保持高性能计算效率。关键字：AI数据中心，功耗，耗散耗散，能效，数据中心冷却，GPU计算，城市能源影响，可持续性AI，高性能计算，高尺度基础架构，热量管理，工作负载，优化，碳足迹减少，可再生能源能源整合，可再生能源整合，AI ACELERASTOR，AI ACCELERARSTORSRATOR，AI ACCELERARSTORS。简介人工智能（AI）和机器学习（ML）应用具有重塑行业，需要高性能计算基础架构。AI培训模型的指数增长导致数据中心内能耗的前所未有。根据国际能源机构2023年的一份报告[1]，数据中心占全球电力需求的近1％，预计AI工作量将大大增加这一份额。科技巨头，例如Google，Amazon和Microsoft，正在积极投资于AI特异性芯片并优化数据中心冷却以减轻能源足迹。这项研究提供了对AI特异性硬件（尤其是NVIDIA H100 GPU）中功率使用情况的定量评估，并评估了其对城市能源基础设施的影响。随着AI数据中心的扩展，对电网的影响成为主要问题。本研究的目的是：•比较AI基础设施的电力使用与家庭用电量。•评估AI数据中心的可伸缩性和可持续性。•分析散热和冷却要求。II。II。关键术语的定义A.功率和能量功率（P）：功率是数据中心中的机架或电气设备消耗能量的速率。就像每时刻消耗的能量量
国际分子科学杂志
败血症在当代临床实践中的关键条件中脱颖而出，这是一项多方面的挑战，其标志是宿主对感染的失调反应，可能导致器官功能障碍和死亡率。败血症的机制涉及病原体，免疫细胞，炎症介质和微生物组的改变之间的复杂相互作用，从而了解其病理生理学对有效管理的必要性。由于这些生物成分的相互作用因患者而异，因此认识到败血症的异质性对于调整治疗策略至关重要。传统的分子和生化诊断方法可能会延迟适当的治疗启动。本特刊是由Asimina Safarika博士和Spyros Foutadakis博士（Hellenic for sepsis研究）编辑的特刊。我们欢迎原始的研究手稿，并回顾有关开发更好诊断工具的文章，从而为败血症的新治疗策略提供新颖的见解，以改善受这种威胁生命危险状况影响的患者的生存和生活质量。
