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优化药物生命周期的新方法和监管影响
ECPM 提供为期一天的研讨会，讨论药物开发科学的新趋势和发展。这些研讨会提供了将工作和继续教育结合起来、与专家面对面讨论和建立国际网络的机会。它们在 ECPM 文凭课程的六个模块的第四天举行，是参加文凭课程的学生的必修课。此外，它们也向我们的校友和其他感兴趣的科学家开放，可以单独预订。
通过选择性去除冗余核酸序列
metatranscriptome（metat）测序是分析微生物组动态代谢功能的关键工具。除了分类信息外，Metat还提供了宿主和微生物种群的实时基因表达数据，从而允许对微生物组及其宿主的功能（酶）输出的真实定量。有效且准确的元数据分析的主要挑战是从这些复杂的微生物混合物中去除高度丰富的rRNA转录本，这些混合物可以在数千个种类中进行数量。不管rRNA耗竭的方法论如何，基于微生物组的分类学含量的RRNA去除探针的设计通常需要大量的单个探针，这使得这种方法使商业上生产，昂贵且经常在技术上不可行。在先前的工作[1]中，我们使用仅基于序列丰度的设计策略为人类粪便样品设计了一组耗竭探针，完全不可知的是存在的微生物物种。在这里，我们表明，与小鼠盲肠样品一起使用时，基于人类的探针效果较差。然而，将其他rRNA耗竭探针专门针对盲肠含量提供了更高的效率和一致性，以用于对小鼠样品的元分析。
神经教育中的人工智能：符合神经科学原理的人工智能应用系统评价，用于优化学习策略
MA 3. 芝加哥德保尔大学计算机科学系硕士生 *通讯作者：shasan1@student.fitchburgstate.edu 摘要 本研究考察了人工智能 (AI) 与神经科学原理在教育中的融合，重点关注机遇、挑战和对提高学习成果的影响。神经教育将神经可塑性、认知负荷理论和记忆形成等神经科学原理与 AI 工具相结合，以实现个性化、参与和认知优化。按照 PRISMA 指南，对 518 项研究进行了系统回顾，范围缩小到过去十年发表的 35 篇同行评审论文。这些论文分析了 AI 在神经教育中的应用，包括自适应平台、神经反馈工具和道德考虑。发现自适应学习系统、神经反馈界面和游戏化环境等 AI 工具可以增强基于大脑的学习策略。VR 和 AR 等未来技术显示出沉浸式学习的巨大潜力。关键挑战包括高成本、数据隐私问题和算法偏差。跨学科合作和经济实惠、可扩展的解决方案对于解决道德和技术障碍至关重要，从而实现人工智能在神经教育中的公平和变革性应用。
优化新型工业半导体自旋量子比特装置中的自旋量子比特控制项目描述：
工业半导体制造已经能够生产具有数十亿至数万亿个晶体管的传统处理器。有趣的是，半导体量子点器件中的量子比特与经典晶体管结构有许多相似之处。利用工业制造技术生产大规模半导体自旋量子比特处理器使半导体量子比特平台成为实现通用量子计算最有希望的候选平台之一。
无线电源传输：评论
优化发电的开发，以增加可再生能源的利用，gunawan saroji 1,2，穆罕默德·阿里·贝拉维（Mohammed Ali Berawi）2,3 *，Mustika Sari 2，Nunik Madyaningarum 4，Joanna Francisca socaningrum 2 28734, Indonesia 2 Center for Sustainable Infrastructure Development (CSID), Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia 3 Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia 4 National Research and Innovation Agency (BRIN), Jakarta 10340, Indonesia 5 Sheffield Business School, Sheffield Hallam University, Sheffield S1 1WB，英国摘要。电力系统对于支持一个国家的经济增长至关重要。另一方面，近年来对环境的越来越关注促使许多国家通过增加新的和可再生能源（NRE）来源的比例来制定策略，以最大程度地减少温室气体排放。在印度尼西亚，Java-Bali电网是最广泛的电力系统，需求为177,692.43 GWH，峰值负载在2019年为40,059.74 MW。然而，Java-Bali中的能量混合物以煤为主，为70％，其次是21.22％的天然气，可再生能源为7.71％，燃料为0.14％。因此，迫切需要增加NRE来源来满足电能需求，而政府将2025年的可再生能源利用目标定为23％，在2050年为31％。此外，这种情况可以将Java-Bali系统中可再生能源的组成增加到未来十年中的16.95％。本研究旨在以最低的成本以最低的成本来创建能力开发计划的计划，以支持印尼决策者获得这些目标。使用一般代数建模系统（GAMS）编程的Balmoral模型用于优化功率生成能力的计划模型。结果表明，开发计划方案的总额外发电能力为15,035 MW是NRE来源最佳利用率和最低成本的情况，估计总投资成本为901万亿。
使用加固学习在制造中优化生产组合
制造公司通过停用表现不佳的产品而面临越来越多的压力，以优化其生产组合。产品的需求各不相同：有些是由多个客户订购的高级跑步者，而另一些则是中等或低竞争者，具有有限或利基的上诉。一种纯粹基于收入的优化方法无法解决盈利能力，客户关系和供应链相互依赖性，可能会损害长期业务绩效。增强学习（RL）提供了动态和自适应解决方案。通过将问题作为一项顺序决策任务，RL通过探索盈利能力，客户满意度和运营效率之间的权衡来实现学习最佳产品相关策略。
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
优化黑色素瘤疫苗诱导免疫治疗的疗效
摘要 癌症治疗疫苗用于通过放大现有的免疫反应来增强患者自身的免疫系统。基于细菌的 emm55 疫苗与 PD1 检查点抑制剂一起在病灶内给药对 B16 黑色素瘤小鼠模型产生了强大的抗肿瘤作用。然而，设计联合疗法的最佳注射顺序和注射频率并非易事。在这里，我们开发了一个根据实验数据校准的耦合常微分方程模型，并使用网格自适应直接搜索法优化 emm55 疫苗和抗 PD1 联合治疗的治疗方案。该方法确定，早期连续疫苗注射与减少间隔时间的分布式抗 PD1 注射相结合可产生最佳的肿瘤尺寸减小效果。优化的方案导致单独疫苗治疗的肿瘤面积减少了两倍，联合治疗的肿瘤面积减少了四倍。我们的结果揭示了最佳治疗条件下的肿瘤亚群动态，为有效的治疗设计定义了路径。类似的计算框架可以应用于其他肿瘤和其他联合疗法，以在相当不受限制和廉价的环境中产生可通过实验检验的假设。1. 简介虽然免疫系统提供了抵御病毒或癌细胞等异物的第一道防线，但患者自身的激活 T 细胞很少能有效杀死大肿瘤。因此，需要其他方法来增强患者的免疫系统。其中一种方法是施用治疗性癌症疫苗，旨在通过诱导新的或放大现有的免疫反应来增强患者自身的免疫系统，从而消灭癌细胞 [1-4]。当这种疫苗被注射到肿瘤中时，它们会转染肿瘤
通过卫星星座优化全局量子通信
摘要 - 在本文中，我们通过卫星星座研究了全局量子通信的优化。我们应对巨大距离的量子密钥分布（QKD）的挑战以及地面光纤网络所带来的局限性。我们的研究重点是卫星星座的配置，以改善地面站之间的QKD和创新轨道力学的应用以减少量子信息传输中的潜伏期。我们在Molniya轨道中使用量子继电器卫星引入了一种新颖的方法，从而提高了通信效率和覆盖范围。使用这些高级轨道的使用使我们能够将卫星的操作存在扩展到目标半球上，从而最大程度地提高量子网络的范围。我们的发现为部署量子卫星和继电器系统提供了一个战略框架，以实现强大而有效的全球量子通信网络。
优化医疗生态系统绩效 - 初级保健综合患者援助的计算研究
直接在患者家中提供医疗服务具有诸多优势 [1, 2]。居家医疗保健 (HHC) 要求医疗保健专业人员访问患者住所，在其生活环境中直接提供基本医疗服务和支持 [3]。这些服务包括医生问诊、提供药物和医疗用品、收集实验室样本、管理未使用的药物和设备以及维护家中的设备，如 [4] 所述。家庭护理计划已大大扩展，以满足社区的需求 [5]。这种增长源于居家护理在满足各种医疗保健需求方面的有效性，从而提高了这种方法的效率，如 [6] 所示。例如，[7] 中的研究发现，81% 的建议住院治疗在家中得到了有效管理，减少了