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智能流程自动化 – 人工智能奇迹 | 戴尔学习
摘要 对于那些希望在 IT 行业的激烈竞争中生存下来的企业来说，使用人工智能和分析现在是一种新常态。新工具被开发出来，新算法被设计出来，使企业能够利用人工智能 (AI)、流程自动化和智能、机器学习和自然语言处理 (NLP) 等新时代技术。智能流程自动化 (IPA) 就是这样一种技术，它被广泛用于有效地端到端自动化业务流程。IPA 是各种技术的集合，旨在实现数字流程的自动化、集成和管理。IPA 涉及的关键技术包括数字流程自动化 (DPA)、机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能 (AI)。智能流程自动化可以定义为多种智能技术的组合，以修改全面的端到端业务流程。它从自动化基于基本规则的任务发展到管理和自动化包含多项任务的整个业务流程。智能流程自动化的核心是 RPA 和各种人工智能 (AI) 技术的融合，用于自动化更大的决策业务流程，而这些流程过去需要人工干预和执行。智能流程自动化的前景源于灵活性，可以要求不同复杂程度的自动化，从而提高效率、降低运营成本、提高灵活性，并带来更好的体验。本文将重点介绍智能流程自动化 (IPA) 是什么。本文将涵盖以下主题：
微生物功能性淀粉样蛋白的多功能奇迹
各种生物，包括细菌，生物，真菌，植物和动物，分泌蛋白质和肽，它们自组成为有序的淀粉样蛋白纤维，从而执行不同的生理功能。在有关微生物功能性淀粉样蛋白的本期特刊中，Balistreri等。对已知功能性淀粉样蛋白及其广泛的功能进行了全面的综述，这可能仅代表对蛋白质的实际数量和活性的预测，这些蛋白质和活性在生活的所有王国中自组装成淀粉样蛋白[1]。作者全面地描述了通过高度精心策划的组件参与有毒活性的微生物淀粉样蛋白，重点是大肠杆菌和铜绿假单胞菌铜绿和酵母prions。ÁLVAREZ-MENA等。使我们更深入地了解革兰氏阳性细菌分泌的淀粉样蛋白的多功能性，包括链霉菌，葡萄球菌，葡萄球菌，链球菌突变，spp。[2]。淀粉样蛋白作为微生物中的关键毒力因子的功能使它们成为旨在发现新型抗臭虫疗法的结构表征的有吸引力的候选者。与涉及神经退行性和全身性疾病的真核淀粉样蛋白的广泛信息相反，机械，功能和高分辨率结构信息有关微生物淀粉样蛋白的结构信息仅适用于非常特殊的系统。[4]。这两项研究都集中在非常不同的淀粉样蛋白系统上，独立观察到响应环境变化的纯净的调节。[2]）。本期特刊中的研究论文揭示了来自金黄色葡萄球菌（Zaman和Andreasen）[3]的毒性淀粉样蛋白肽的新特性以及枯草芽孢杆菌中主要的蛋白质纤维生物纤维成分（Ghrayeb等人）Zaman和An-dreasen发现了金黄色葡萄球菌可溶蛋白（PSMS）的聚集动力学和纤维形态的显着pH依赖性。这种条件特定的行为可以调节并在不同的角色之间进行调整并切换，包括细胞毒素，抗菌剂和生物膜结构。Ghrayeb等。表明，在中性或酸性pHs生长时，天然枯草芽孢杆菌TASA形成非常不同的超分子形态，这也取决于蛋白质和盐的浓度的变化[4]。不同的纤维形态可能会在生物膜中编码不同的功能作用。pH变化也可以用于在有毒淀粉样蛋白的储存和活性之间切换，如单核细胞增生李斯特氏菌（ÁLVAREZ-MENA等人。最近使用低温电子显微镜（Cryo-EM）确定了TASA纤维的高分辨率结构，揭示了与典型淀粉样蛋白不同但具有β-片含量丰富的拟张形态的纤维。人类淀粉样蛋白通常由垂直于纤维轴堆叠的分子形成，以形成跨β纤维中的成对β-片。相比之下，tasa纤维由由供体 - 斯特兰德交换组装的折叠单体组成，每个亚基捐赠了β-链条以完成下一个亚基的折叠沿纤维[5]。
MFGM 的奇迹 - 牛奶脂肪球膜
Fraser, K.、Ryan, L.、Dilger, RN、Dunstan, K.、Armstrong, K.、Peters, J.、Stirrat, H.、Haggerty, N.、MacGibbon, AK H …. (2022)。添加乳脂球膜的配方奶对仔猪脑区神经脂质组的影响。代谢物，
《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑
推荐引用 推荐引用 Boyle, Colleen，《机器人总动员》、《星际穿越》、《惊奇队长》和《别抬头》中的公众焦虑》（2022 年）。学生奖学金。131。https://digitalcommons.denison.edu/studentscholarship/131
量子力学的奇迹与奥秘
量子力学的创立是 20 世纪物理学最引人注目的发展之一。在 1900 年至 1924 年期间，人们开始理解黑体辐射定律、光和物质的波粒二象性、能量的普遍量化和物质的稳定性以及光谱定律，随后在 1925 年至 1927 年的短短两年内，人们以惊人的速度发现了量子力学的数学结构。另一方面，对这一结构的物理解释和含义需要付出巨大的努力，其中不确定性和互补性原理、玻恩概率解释和规则以及波函数坍缩思想都发挥了重要作用。尽管量子力学在众多应用中一直取得了惊人的成功，但许多关于解释的令人困惑的问题仍然存在，并继续被研究，尽管焦点已经从波粒二象性转移到纠缠及其特征和后果。本文对这些发展进行了印象派的描述，并对人类直觉的起源和人类理解自然的意义进行了评论[1]。