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Bliss，Carly M.，Hulin-Curtis，Sarah L Orcid logoorcid：https：//orcid.org/000000-0000-0003-0889-964X，Williams，Marta，Marušková，Mahuule，Mahuule，Davies，James A. James A.
腺病毒（ADS）表现出了显着的成功，因为它是复制（RD）病毒载体的疫苗，以及基因治疗和癌症治疗的广泛潜力。ad载体通过二级细胞整合素相互作用在病毒纤维旋钮和细胞表面受体之间的直接相互作用来转导人类细胞。在广泛的系统发育中， AD受体使用情况各不相同。 经常研究人类AD血清型5（AD5），以及在许可的Chadox1 NCOV-19疫苗中的黑猩猩AD衍生的矢量“ Cha-Dox1”，两者都与Coxsackie和腺病毒受体（CAR）相互作用，这在人类上皮细胞和Eryperial cellial and Erytherth-eRyth-ryyth--rocytees中表达。 CAR使用对于靶向基因递送到具有低/负CAR表达的细胞（包括人DEN-DIRITICS）（DCS）和血管平滑肌细胞（VSMC）的细胞。 我们评估了用人类AD血清型49的旋钮键入的RD AD5矢量伪伪伪伪载体的性能，称为AD5/49K载体。 AD5/49K显示，使用5T4肿瘤相关的抗原在小鼠癌疫苗模型中评估时，鼠和人类DC超过了AD5，其转化为AD5。 此外，AD5/49K表现出增强的原代人VSMC的转导。 这些数据突出了用于血管基因治疗的AD5/49K载体的潜力，并作为有效的疫苗载体。AD受体使用情况各不相同。经常研究人类AD血清型5（AD5），以及在许可的Chadox1 NCOV-19疫苗中的黑猩猩AD衍生的矢量“ Cha-Dox1”，两者都与Coxsackie和腺病毒受体（CAR）相互作用，这在人类上皮细胞和Eryperial cellial and Erytherth-eRyth-ryyth--rocytees中表达。CAR使用对于靶向基因递送到具有低/负CAR表达的细胞（包括人DEN-DIRITICS）（DCS）和血管平滑肌细胞（VSMC）的细胞。我们评估了用人类AD血清型49的旋钮键入的RD AD5矢量伪伪伪伪载体的性能，称为AD5/49K载体。AD5/49K显示，使用5T4肿瘤相关的抗原在小鼠癌疫苗模型中评估时，鼠和人类DC超过了AD5，其转化为AD5。此外，AD5/49K表现出增强的原代人VSMC的转导。这些数据突出了用于血管基因治疗的AD5/49K载体的潜力，并作为有效的疫苗载体。
使用自然语言处理和机器学习的自动化施工合同分析
摘要。上升的温室气体浓度和全球气溶胶排放量的下降正在导致能量以越来越多的速度积聚在地球气候系统中。对地球能量不平衡和海洋变暖的增加的不完全理解可降低准确准备近期气候变化和相关影响的能力。在这里，基于卫星的地球能量预算和海洋表面温度的观察与1985 - 2024年的ERA5大气再分析相结合，以提高人们对地球净能量不平衡变化和导致海洋表面变暖的物理理解。将地球能量失衡从2001 - 2014年的0.6±0.2 wm-2增加到2015 - 2023年的1.2±0.2 wm-2，主要是由于吸收的与海洋中与云辐射效应相关的吸收阳光的增加。观察到的吸收阳光的增加并未被ERA5完全捕获，并且由云层在全球海洋上反射的阳光的广泛减少确定。强烈有助于减少阳光的反射，但韦德尔海和罗斯海最近的南极海冰下降也是最近的南极海冰。在年际时间尺度（2000-2023）中，发现了每年1 Wm-2增加地球能量不平衡的每年增加0.1 o c/yr的增加。只有在混合层下方的热通量中没有并发响应时，才可以从简单的海洋混合层能量预算来理解这一点。基于这种简单的能量平衡方法和观察性证据，发现从2022年到2023年的近乎全球海洋表面变暖在0.27 o c上，与1.85±0.2 wm-2的较大能量失衡在物理上是一致的与从la nina到El Ni〜NO条件的过渡有关的混合层下方的通量。对地球能源预算的驱动因素的这种新解释及其与海洋变暖的联系可以提高对近期变暖和气候预测的信心。
琼斯，彼得·奥西德
过去 20 年来，大型零售商对可持续发展的兴趣日益浓厚。尽管零售商在供应链中发挥着核心作用，但对零售商供应链可持续性的研究却十分有限。考虑到这一点，本文对美国和英国五大零售商在其最新可持续发展报告中如何解决供应链问题进行了探索性回顾。本文显示，所有十家零售商都在其关于可持续采购、人权、碳排放和废物管理等一系列问题的报告中提到了供应链的可持续性，但在报告过程中没有专门或独立地关注供应链的可持续性。同时，许多零售商对供应链可持续性的态度都是抱有远大抱负的，这引发了成本和外部保证的问题。展望未来，特别是在 COVID-19 疫情之后，大型零售商需要多少热情、政治意愿和投资者支持才能继续在其供应链中实施可持续发展议程，这还有待观察。然而，如果大型零售商确实希望在其供应链中引入更严格的环境、社会和经济措施，这将对其传统商业模式构成重大挑战，甚至可能带来根本性改变。
Bliss，Carly M.，Hulin-Curtis，Sarah L Orcid logoorcid：https：//orcid.org/000000-000-0003-0889-964x，Williams，Marta，Marušková，Mahulena，Mahulena，Mahulena，Davies，James A.
Bliss，Carly M.，Hulin-Curtis，Sarah L Orcid logoorcid：https：//orcid.org/0000-0000-000-0003-0889-964x，威廉姆斯，Marta，Marušková，Marušková，Mahulena，Mahulena，Mahulena，Mahulena，Davies，Davies，Davies，James A. Jones, Lauren E., Milward, Kate, Russell, Gabrielle, George, Sarah J., Badder, Luned M., Stanton, Richard J., Coughlan, Lynda, Humphreys, Ian R. and Parker, Alan L. (2024) A pseudotyped adenovirus serotype 5 vector with serotype 49 fiber knob is an effective vector for vaccine and gene治疗应用。分子疗法 - 方法与临床发育，32（3）。艺术：101308。doi：10.1016/j.omtm.2024.101308
在CMIP6模型的不同SSP方案下，印度的热浪及其未来预测
摘要。我们提出了可解释的深度学习技术，用于重建南亚palaeomonsoon雨 - 在过去的500年中，降落了，利用了南部和东亚的长期仪器降水记录和长期的乐器降水记录和古环境数据集以建立两种类型的模型：密集的Neu-neu-neu-ral网络（“区域模型”）和卷积神经网络（“区域模型”和Neural neveral newursal nevental alsal neveral alsal and anns（Cnns）。该区域模型是在七个区域降雨数据集上进行的，虽然它们具有衰落的阶级变异性和显着的干旱，但它们低估了年际变化。CNN旨在说明预测因子和目标中的空间关系，在重建降雨表和产生强大的时空重建方面表现出更高的技能。19世纪和20世纪的特征是季风的年间变异性明显，但较早的时期的特征是衰老到百年纪念的振荡。多年代干旱发生在17世纪中叶和19世纪中期，而18世纪的大部分时间（尤其是本世纪初）的特征是季风降水高于平均水平。极端的干旱往往集中在印度南部和西部，并且经常与记录的饥荒共同进行。大型体积喷发后的几年通常以明显弱的季风标记，但与ElNiño-Southern振荡（ENSO）的关系的符号和强度在百年纪念时间尺度上有所不同。通过应用解释性技术，我们表明模型同时利用了局部氢气候和天气尺度的动力学关系。我们对印度夏季季风的历史变化的发现，并强调了古气候重建中深度学习技术的潜力。
Gagliardi，Valerio，Tosti，Fabio Orcid：https：//orcid.org/0000-0000-0003-0291-9937，Bianchini Ciampoli，Luca，Luca，Battagliere，Battagliere，Maria Libera
摘要：运输基础设施的高频频率监测对于促进主要服务和防止重大服务中断或结构性故障至关重要。基于地面的非破坏性测试（NDT）方法已成功应用数十年，达到了非常高的数据质量和准确性标准。但是，数据收集及其对可靠的基础架构管理系统（IMSS）的实施需要常规活动和较长的检查时间。另一方面，卫星遥感技术，例如多阶段的干涉合成孔径雷达（MT-Insar）方法，已证明有效地监视了运输基础设施（道路，铁路和空气轨道）的地面分离，并以更高的时间调查和覆盖区域的调查频率和覆盖区域的范围更高的时间频率。然而，（i）卫星遥感和（ii）基于地面NDT方法的信息的集成是在土木工程中仍需要充分探索的主题。本文旨在审查这两个方面的独立和合并应用，用于运输基础设施监测。还讨论了最近的进步，主要挑战和未来的观点。
Liu, Junxiu, Li, Mingxing, Luo, Yuling, Yang, Su ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6618-7483, Li, Wei and Bi, Yifei (2021) Alzheimer's disease detect
摘要：为了诊断阿尔茨海默病 (AD)，人们采用了磁共振成像等神经成像方法。深度学习 (DL) 在计算机视觉方面的最新进展进一步激发了对机器学习算法的研究。然而，这些算法的一些局限性，例如需要大量的训练图像和强大的计算机，仍然阻碍了基于机器学习的 AD 诊断的广泛使用。此外，大量的训练参数和繁重的计算使得 DL 系统难以与移动嵌入式设备（例如手机）集成。对于使用 DL 进行 AD 检测，目前大多数研究仅侧重于提高分类性能，而很少有研究获得更紧凑、复杂度更低、识别准确率相对较高的模型。为了解决这个问题并提高 DL 算法的效率，本文提出了一种用于 AD 分类的深度可分离卷积神经网络模型。本文使用深度可分离卷积 (DSC) 来代替传统的卷积。与传统神经网络相比，所提出的神经网络的参数和计算成本大大降低。与传统神经网络相比，所提出的神经网络的参数和计算成本显著降低。由于其低功耗，所提出的模型特别适合嵌入移动设备。实验结果表明，基于 OASIS 磁共振成像数据集的 DSC 算法在 AD 检测方面非常成功。此外，本文还采用了迁移学习来提高模型性能。使用两个训练有素的复杂网络模型 AlexNet 和 GoogLeNet 进行迁移学习，平均分类率分别为 91.40%、93.02%，功耗更低。
残余应力和微观结构对溅射生长的 Cu/W 纳米多层机械性能的影响请确认 ORCID 准确无误。如果您希望为没有 ORCID 的作者添加 ORCID，您可以立即添加。有关 ORCID 的更多信息，请参阅 https://orcid.org/。G. Lorenzin 0000-0003-4206-4443 FF Klimashin 0000-0002-2152-7165 J. Yeom 0000-0002-6937-5551 Y. Hu 0000-0001-9845-362X
W 的高耐磨性和机械强度与 Cu 的高热导率相结合，使 Cu/W 系统成为等离子体实验中散热器和耐辐射应用的有吸引力的候选材料。然而，多层膜和涂层的最终机械性能在很大程度上取决于层的微观结构。在这项工作中，系统地研究了具有不同内部界面密度的 Cu/W 纳米多层膜在两种相反的面内应力状态下的机械性能，并与文献进行了批判性讨论。使用具有最先进的神经网络势的原子模拟来解释杨氏模量和硬度的实验结果。结果表明，微观结构，特别是与应力状态相互关联的孔隙率和界面无序相关的过量自由体积，对机械性能有很大影响，尤其是 Cu/W 纳米多层膜的杨氏模量。
Bach，E。Orcid：https：//orcid.org/0000-0002-9725-0203，Mote，S.，Krishnamurthy，V.，Surjalal Sharma，A.，Ghil，Ghil，M。和Kalnay，E.（2021）
摘要：气候系统的振荡模式是其最可预测的特征之一，尤其是在季节内尺度上。这些振荡可以通过数据驱动的方法很好地预测，通常比动态模型更好。但是，由于振荡仅代表了总方差的一部分，因此以前尚不清楚将振荡预测与整体系统的动态预测相结合的一种方法。我们引入了集合振荡校正（ENOC），这是一种校正动力学模型集合预测中振荡模式的通用方法。我们计算合奏平均值或集合概率分布，只有最佳的集合成员，这是由它们与振荡模式的数据驱动预测差异所确定的。我们还提出了一种使用集合数据同化的替代方法，将振荡预测与系统的动态预测集合（ENOC-DA）结合在一起。使用一种称为多通道构思频谱分析（M-SSA）的时间序列分析方法提取振荡模式，并使用模拟方法进行了预测。我们使用具有显着振荡组件的混沌玩具模型测试这两种方法，并表明与未校正的集合相比，它们可稳健地减少误差。我们讨论了这种方法的应用，以改善季风的预测以及气候系统的其他部分。我们还讨论了该方法可能扩展到其他数据驱动的预测，包括机器学习。
![医学生对人工智能 (AI) 的知识、态度和实践：霹雳州怡保的一项横断面研究 邮箱：xoongqin.kam@qiu.edu.my [ ORCID ] 2 Nameera Ahmad [ ORCID](/simg/e/efcb27143c551af64a624ccedc033b91c306c12a.png)
医学生对人工智能 (AI) 的知识、态度和实践：霹雳州怡保的一项横断面研究 邮箱：xoongqin.kam@qiu.edu.my [ ORCID ] 2 Nameera Ahmad [ ORCID
简介：人工智能 (AI) 复制了人类智能，在高等教育中越来越受到关注，以应对传统的教育挑战。人工智能在病理学、心脏病学、放射学和皮肤病学方面具有巨大的应用潜力。它有可能彻底改变这些领域的现有医疗实践。本研究旨在探索马来西亚奎斯特国际大学医学生对人工智能的知识、态度和实践 (KAP)。方法：2024 年 1 月至 2024 年 3 月在奎斯特国际大学 (QIU) 医学院进行了一项横断面描述性研究。在 QIU 的医学生中分发了一份结构化问卷，其中 53 名学生回答了问卷并参与了这项研究。结果：所有学生都对人工智能有所了解，但只有 54.7% 的人知道人工智能的亚型分类。关于人工智能在医学领域、放射学和病理学中的应用，绝大多数人分别不知道 73.6%、71.7% 和 73.6%。印度人的知识水平明显高于其他种族 [ Chi(df) = 12.95 (4), P 值 = 0.005 ]。大多数学生同意人工智能的重要性 48(90.6%)、将人工智能纳入医学课程和专业培训 44(83%)、早期诊断和疾病评估 40(75.5%)、人工智能在放射学中的重要性 36(67.9%)、病理学 38(71.7%)。结论：需要对人工智能进行培训，这将提高人们对人工智能的认识，并影响他们对在医学中使用人工智能的态度。实现人工智能在医学领域的广泛和完美应用具有挑战性，但教育机构和政府组织之间的合作努力可能有助于改善这一状况。关键词人工智能、教育、医学生、病理学、放射学