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材料创新平台（MIP）
MIP建立并培养一个科学生态系统，其中包括内部研究科学家，外部用户和其他分享工具，代码，样本，数据和知识的科学家，以加强科学家之间的协作并使他们能够以新的方式共同努力。
改革墨西哥的联邦劳动法与数字平台有关
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Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标
数字平台中的佣金费用结构和创新
本文量化了数字平台中监管佣金费用的福利效应，重点是第三方应用程序开发人员的创新和定价决策。我从2018年10月至2024年2月在美国的Apple App Store中采用了音乐应用程序的全面数据集，以估算应用程序用户的需求和应用程序开发人员的成本参数。本文通过三个政策反事实模拟揭示了关键发现，我依次求解了最佳的创新和定价决策。首先，佣金的上限促进了第三方应用程序开发人员的创新努力，并改善了社会福利。第二，当平台在费用上限下添加单位费用计划时，开发人员通过提高应用内购买价格将部分将单位费用传递给应用程序用户。第三，平台对流媒体应用程序的假设收购导致了被收购应用程序的创新工作和市场份额的显着下降。值得注意的是，与全阶段模型估计相比，预计没有质量调整的福利分析将低估了费用上限对社会福利的影响0.91％-2.06％。这项研究强调了在评估数字平台中的监管干预时考虑质量变化以及价格波动的重要性。
人工智能平台的比较分析
ChatGPT-4o 和 Google Gemini 对与避孕相关的查询提供了高质量的回答，总分平均分别为 4.38 ± 0.58 和 4.37 ± 0.52，均被归类为“非常好”到“优秀”。根据描述性统计数据，ChatGPT-4o 在缺乏虚假信息方面表现出更高的分数（4.70 ± 0.60 vs. 4.47 ± 0.73），而 Google Gemini 在相关性方面表现更佳，具有统计学上的显着差异（4.53 ± 0.57 vs. 4.30 ± 0.70，p = 0.035，效果大小大）。完整性得分相当（p = 0.655）。统计分析显示总体表现没有显着差异（p = 0.548），但 Google Gemini 在“其他主题”类别中表现出更强的表现趋势。模型内变异性表明，ChatGPT-4o 在指标之间的差异更明显（中等效应大小，Kendall 的 W = 0.357），而 Google Gemini 的变异性较小（Kendall 的 W = 0.165）。这些发现表明，这两个平台都提供了可靠且互补的工具来解决避孕方面的知识差距，其细微的优势值得进一步探索。
原子和分子量子信息平台的吸收-发射代码
双原子分子代码 [VV Albert, JP Covey 和 J. Preskill, Robust encoding of a qubit in a molecule, Phys. Rev. X 10, 031050 (2020). ] 旨在将量子信息编码在双原子分子的方向上，从而能够校正小扭矩和角动量变化带来的错误。在这里，我们直接研究原子和分子平台固有的噪声——自发发射、杂散电磁场和拉曼散射——并表明双原子分子代码无法抵御这种噪声。我们推导出足以使代码免受此类噪声影响的简单条件。我们还确定了现有的并开发了新的吸收-发射 (Æ) 代码，这些代码比分子代码更实用，需要更低的平均动量，可以直接抵御任意阶的光子过程，并且适用于更广泛的原子和分子系统。
美国太空颠覆者日启动和平台会议......
Anna Brady-Estevez；美国跨部门太空经济工作组联合主席；高级投资顾问兼合伙人 (SBA)、PD Space Technologies (NSF) Curtis Hill；美国太空半导体工作组联合主席；NASA 电子产品按需制造和太空制造虚拟网络研讨会管理 - Dyan Finkhausen；Shoshin Works 和 NASA Convergent Aeronautics Solutions、SpaceWERX、AFWERX