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如何引用本文Zope S A，Dongare S S，Suragimath G等。 （2025年2月15日）对知识，意识和实践的比较评估
医疗保健，牙科领先于临床和教育目的采用AI [3]。今天，AI技术（例如机器学习，计算机视觉和自然语言处理）支持精确诊断，增强患者的沟通，并促进牙科学生的远程学习。CHAT生成的预训练的变压器（CHATGPT）是一种对话AI模型，有望加强牙科的沟通，教育和临床决策[4]。在牙科中的Chatgpt整合表明，AI和医疗保健的融合方面有一个重大的飞跃。其理解自然语言，提供准确的信息以及协助患者和从业者可以彻底改变牙科护理的能力，从而使其更容易获得，高效和以患者为中心[5]。在放射学中，卷积神经网络（CNN）有助于检测龋齿，根尖病变和上颌鼻窦炎，其精度非常准确[6]。专注于根尖的X光片，CNN在诊断牙周损害的前磨牙和磨牙方面达到了81.0％和76.7％的精度[7]。AI驱动的工具还通过自动化头形测量分析并提高治疗精度来增强正畸技术。在假肢中，AI简化了工作流程，例如设计假牙和优化材料选择[8]。此外，AI通过识别根部骨折并分析管道解剖结构来支持牙髓术[9]。在有希望的同时，这些应用需要进一步验证，以确保在临床环境中的可靠性和道德遵守。然而，尽管已广泛探索了AI在诊断，治疗计划和工作流程优化方面的应用，但在牙科专业人员中，人们对诸如CHATGPT之类的AI工具的意识和实际使用的研究有限。
进入Nakatsugawa City的网格储存电池业务，GIFU县将欧洲的聚合知识部署到国内业务
近年来，随着可再生能源的扩大，网格存储电池的重要性是调整电源和需求之间的平衡的一种手段。，尤其是在Chubu地区，主要和次要控制储备的市场竞标短缺，需要快速响应，因此可以稳定电网的储存电池变得越来越重要。该项目的目的是通过在三个电力市场（批发电力市场，供应和需求调节市场和产能市场）的交易中充电和放电，从而有助于稳定电网。我们预计该项目将在环境和财务上成为可持续业务，类似于欧洲的项目。自2017年以来，NKES一直在比利时和英国开发其能源市场领先的国家的储能业务。nkes将通过利用NKE在欧洲培养的储存电池业务开发，EPC和聚合方面的专业知识来促进该项目，以及其对能够控制储存电池的能源管理系统的了解。此外，Hazama Ando正在从事可再生能源项目，包括决定在2021年投资生物质发电项目。Hazama Ando参加了该项目，因为我们认为这具有很大的社会意义，因为它将有助于扩大可再生能源的引入，并最终有助于实现碳中立性。该项目旨在开始建造20兆瓦的电网存储电池，2025年3月的容量为80 MWH，并于2028年开始运行。
5-α还原酶抑制剂对躁郁症和精神病患者躁狂期性欲亢进的作用；对一种著名药物的新见解
双相情感障碍 (BD) 是一种复杂的精神健康状况，其特征是情绪和精力发生剧烈变化，这种变化可能非常明显，以致于扰乱患者处理日常任务的能力，甚至使日常活动也感到难以承受 ( 1 )。双相情感障碍躁狂发作的早期症状之一是性欲亢进 ( 2 )。受此病影响的患者往往性欲增强，远远超出社会预期，这可能导致冲动甚至危险的性行为 ( 2 )。双相情感障碍患者性欲亢进的确切病因尚不完全清楚，但可能与躁狂发作期间大脑化学变化和激活的奖赏通路有关。多巴胺、内啡肽和催产素等改善情绪的神经递质激增，会产生强烈的愉悦感，这可能会驱使患者寻求性唤起 ( 3 )。躁狂期的性欲亢进可能是激素失衡以及雌激素与睾酮相互作用所致 ( 3 )。
循环知识管理模型
知识管理（KM）在国际循环商业模型中的作用尚未得到充实。坚定的创建和共享知识的能力对于刺激循环性至关重要。我们的研究通过国际合资企业（IJVS）探讨了KM支持国际中小型企业（SME）的国际扩张，重点是循环商业模式。我们介绍了一种循环知识管理模型（CKMM），专为中小企业设计，以管理全球市场的文化和机构挑战。该模型旨在系统地管理知识在环保部门中获得竞争优势。采用混合方法协作研究设计，我们利用纵向案例研究来开发CKMM。结果表明，CKMM增强了IJV内的知识转移和集成，使外国市场中的创新和可持续适应能力。它促进了一种学习文化，并刺激了可持续性和创新的各种能力，在IJV中为知识管理提供了战略方法，该方法强调了全球竞争力和环境可持续性。这项研究弥合了国际化，公共和循环经济之间的差距，为理论和实际应用提供了见解。
Novel Variant and Known Mutation in 23S rRNA Gene of Mycoplasma pneumoniae, Northern Vietnam, 2023
ycoplasma pneumoniae is a common etiologic agent of community-acquired pneumonia (CAP) among children. Although M. pneumoniae infection often causes a mild and self-limiting dis- ease, pneumonia develops in ≈ 10%–20% of pediatric patients ( 1 ). First-line therapies for M. pneumoniae infection are based on macrolides, a group of anti- microbial drugs widely used in outpatient settings because of their high oral bioavailability. However, overuse and indiscriminate use of macrolides have contributed to the emergence of macrolide-resistant M. pneumoniae (MRMP). Point mutations in the V region of the M. pneumoniae 23S rRNA gene have been associated with macrolide resistance ( 2 ). In recent years, prevalence of MRMP has increased and is very high in Asia (13.6%–100%) ( 2 – 4 ). Dur- ing spring/summer 2023, hundreds of children with CAP were admitted daily to each of the major hospi- tals in Hanoi, Vietnam. M. pneumoniae has emerged as the major pathogen detected in approximately one third of patients with CAP (5). We analyzed the mutations in the 23S rRNA gene of M. pneumoniae isolated from nasopharyngeal samples of pediatric CAP patients during the 2023 outbreak in Vinmec Times City Hospital, Hanoi.
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
知识差距在量化海洋中碳生物存储的气候变化响应
摘要海洋负责吸收人为CO的25％的25％的排放量，而存储量是大气的50倍。海洋中的生物过程起着关键作用，使大气中的CO 2水平比以前低约200 ppm。海洋具有占用和存储CO 2的能力对气候变化很敏感，但是有助于海洋碳储存的关键生物学过程尚不确定，这些过程的响应和反馈方式也是如此。因此，生物地球化学模型在其相关过程的代表方面差异很大，在未来的海洋碳储存的预测中驱动了很大的不确定性。本综述确定了影响海洋碳储存方式未来在三个主题领域的未来如何变化的关键生物学过程：生物学对碱度，净初级生产和内部呼吸的贡献。我们对现有文献进行了审查，以确定在影响未来生物学介导的碳在海洋中储存的过程，并根据专家评估和社区调查确定过程的优先级。专家评估和调查中的高度排名过程都是：对于碱度 - 对碳酸钙产量的高水平理解；对于初级生产 - 资源限制增长，浮游动物过程和浮游植物损失过程；用于呼吸 - 微生物溶解，颗粒特征和粒子类型。此处提供的分析旨在支持针对新过程理解的未来领域或实验室实验，以及旨在实现生物地球化学模型开发的建模工作。
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