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揭示了干细胞疗法的承诺
摘要：干细胞以其独特的再生能力而闻名，在治疗中风方面具有巨大的希望，这是全球残疾的主要原因。本综述对中风（缺血和出血）恢复中的干细胞应用进行了详细的分析。IT检查基于自体（患者衍生），同种异体（供体）和基于粒细胞的固定刺激因子（G-CSF）干细胞的疗法，重点介绍了细胞类型，例如间质干细胞（MSC），骨莫罗型单核干细胞（骨骼核细胞），骨骼含量单核干细胞（BMMSCSSSC）和NEARARAN和NEARARARARAN/NEARARAN/NEARARAN/NEARARAN/NEARARAN/NEARARITITIRERITITIRERITITOR。本文编译了临床试验数据以评估其有效性和安全性，并解决了这些创新治疗的道德问题。通过解释干细胞诱导的神经系统修复的机制，该评论强调了干细胞在革命中风康复方面的潜力，并提出了未来研究的途径。关键词：干细胞疗法，中风，脑出血，自体干细胞移植，同种异体干细胞移植，粒细胞 - 粘液固体刺激因子
健康中人工智能的承诺和危险...
机器学习模型可以实现高度准确的预测，因为它们可以在提供的示例的特征及其相关结果之间找到相关性。机器学习模型的成功取决于用于训练所包含算法的示例的质量，并且在研究“垃圾，垃圾堆放”的研究中的古老格言仍然存在于这些更加精致的方法。4机器学习模型的一个重要局限性是，因为它们从接触到的数据中学习，因此它们的构建是为了扩大培训数据的任何偏见和缺乏代表性。另一方面，如果故意用于检测可用数据和示例中的偏见和歧视，它们可以成为克服系统不平等的强大工具。5
中国人工智能监管的前景与风险
近年来，中国已成为世界上制定最早、最全面的人工智能服务法规的先驱。迄今为止，人们的注意力主要集中在这些规则的限制性上，担心它们可能会限制中国人工智能的发展。本文首次提请关注中国人工智能立法的表达能力，特别是其信息和协调功能，以促进人工智能产业的发展。最近的立法措施，例如规范生成人工智能的临时措施和各种地方人工智能立法，对中国公众的保护作用不大。相反，这些法律在试图协调各利益相关者以加速技术进步的同时，向该行业发出了强烈的促进增长的信号。因此，中国战略性的宽松监管方式可能会使其人工智能公司在短期内比欧洲和美国同行更具竞争优势。然而，这种宽松政策可能会造成潜在的监管滞后，并可能升级为人工智能引发的事故甚至灾难。因此，中国监管策略的动态复杂性凸显了加强国际对话与合作以应对人工智能治理中的安全挑战的迫切需要。
人工智能的前景与危险
幸运的是，情报界并不缺少这两种类型的工作，这可能是天作之合。正如美国中央情报局开源企业总监兰迪·尼克松所说，“人工智能是一个起点。” 24 如果情报界能够巧妙地应用人工智能，它将赋予人类权力，而不是让机器失去自主权。人工智能很快就能跨多个平台实时看到、听到、倾听我们并与我们交谈。这意味着分析师将能够与看似智能的数字助理进行真正的对话。我们的人工智能助理将生成我们的旅行报告、起草我们的电子邮件并提供编辑更正。它们将集百科全书、同义词库和搜索引擎于一体，同时管理我们的收件箱、消除会议日历冲突、监控我们最喜欢的新闻源，甚至提供建议或谴责我们写作时产生的偏见。不久前，约瑟夫·加廷 (Joseph Gartin) 在这些页面上勾勒出了这一未来的令人信服的愿景。25
白皮书 可再生燃料的前景和挑战及其在重工业脱碳中的作用
生物燃料和重型运输脱碳的挑战 运输业产生了全球 25% 以上的温室气体排放，在美国则接近 30%。对这个至关重要的行业进行脱碳将是实现净零排放未来的关键。近年来，轻型车辆（如电池电动乘用车）的零排放技术取得了重大进展。但主要使用柴油的中型和重型车辆占这些运输排放量的近三分之一（占美国温室气体总排放量的 10%），而且这一领域的脱碳速度要慢得多。 在短期到中期内对陆上重型运输（长途卡车、采矿运输卡车和铁路）进行脱碳具有挑战性，原因有二。首先，这些资产代表着大量的资本投资。这意味着即使明天就有零排放替代品可用，企业也无法在不对融资和资本化进行重大改变的情况下立即替换现有的已安装资产基础。其次，虽然最终有望取代柴油的最低排放技术——电池和燃料电池技术——正在开发和试行中，但这些技术及其支持基础设施需要一段时间才能大规模商业化。预计到 2020 年代末，公路应用将达到这一里程碑，但重型运输（例如采矿卡车、货运铁路）则不会实现。企业越来越多地寻求临时方法来减少当前的排放，同时为这些长期解决方案做准备。事实上，许多工业品企业已经设定了 2030 年的目标，除非在短期内部署柴油替代品，否则这些目标将面临巨大风险，这凸显了生物燃料的机会和需求。生物燃料是具有商业可行性的低碳燃料，是重型运输最可行的短期至中期脱碳杠杆。它们使用生物原料（例如植物油、废油和脂肪）生产，包括乙醇、生物柴油 (BD)、可再生柴油 (RD) 和可持续航空燃料 (SAF)。其中一些燃料被认为是“直接替代燃料”，因为它们可以替代运输中使用的部分化石汽油/柴油，而无需进行任何重大的发动机改造或基础设施改造。可再生柴油是替代柴油和使重型运输部门脱碳的最有力替代品。它的分子特性使其与化石柴油几乎相同，这意味着它可以用作直接替代燃料，而其二氧化碳排放被认为是生物源的。考虑到生物源饲料在精炼成燃料之前吸收的碳，研发可以将生命周期温室气体 (GHG) 排放量减少 40-80%（图 1）。
在数字健康方面的可解释AI的诺言用于精确医学：系统评价
摘要：本评论综合了有关在Precision Medicine中解释数字健康数据的机器学习模型的文献。随着医疗保健的越来越多地量身定制了个人特征，人工智能与数字健康数据的整合变得至关重要。利用主题模型方法，本文提取了27篇期刊文章的关键主题。我们包括了用英语编写的同行评审的期刊文章，搜索没有时间限制。Google Scholar Search于2023年9月19日进行，发表了27篇期刊文章。通过一种主题模型方法，已确定的主题包含通过数据驱动的医学来优化患者医疗保健，通过数据和算法进行预测建模，通过深入学习生物医学数据和医学中的机器学习来预测疾病。本评论深入研究了可解释的人工智能的特定应用，强调了其在医疗保健领域促进透明度，问责制和信任中的作用。我们的评论重点介绍了进一步开发和验证解释方法的必要性，以提高精确的医疗保健服务。
对行人行为预测的承诺和挑战
预测行人行为是确保自动驾驶汽车安全性和可靠性的关键。尽管通过从注释的视频框架序列中学习深入学习方法，但他们通常无法完全掌握行人与交通之间的动态相互作用，但可以进行准确的预测。这些模型也缺乏细微的常识推理。此外，这些模型的数据集的手动注释既昂贵又挑战，以适应新情况。视觉语言模型（VLM）的出现，由于其先进的视觉和因果推理技能，引入了这些问题的有希望的替代方案。据我们所知，这项研究是第一个在自主驱动的行人行为预测的概述中对VLM进行定量和定性评估的研究。 我们在公开可用的Pedes-Trian数据集上评估GPT-4V（ISION）：JAAD和Wideview。 我们的定量分析重点是GPT-4V预测当前和未来帧中行人行为的能力。 该模型以零拍的方式达到了57％的精度，尽管令人印象深刻，但仍落后于最新的域特异性模型（70％），以预测行人交叉行动。 定性，GPT-4V表现出令人印象深刻的处理和解释综合交通情况，区分各种脚步行为以及检测和分析组的能力。 但是，它面临着挑战，例如难以检测较小的脚步 - 评估行人与自我车辆之间的相对运动。据我们所知，这项研究是第一个在自主驱动的行人行为预测的概述中对VLM进行定量和定性评估的研究。我们在公开可用的Pedes-Trian数据集上评估GPT-4V（ISION）：JAAD和Wideview。我们的定量分析重点是GPT-4V预测当前和未来帧中行人行为的能力。该模型以零拍的方式达到了57％的精度，尽管令人印象深刻，但仍落后于最新的域特异性模型（70％），以预测行人交叉行动。定性，GPT-4V表现出令人印象深刻的处理和解释综合交通情况，区分各种脚步行为以及检测和分析组的能力。但是，它面临着挑战，例如难以检测较小的脚步 - 评估行人与自我车辆之间的相对运动。
SUMO对神经系统发展的控制
摘要：虫害在全球农业生产中的主要限制因素之一。除了对农作物的直接作用外，一些植物昆虫是植物性疾病传播的有效载体。需要大量的常规杀虫剂才能在全球范围内确保粮食生产，并对经济和环境产生很大影响，尤其是当有益的昆虫还受到经常缺乏所需特殊特定院子的化学物质的影响时。RNA干扰（RNAi）是一种自然机制基因表达调控，并保护包括昆虫在内的大多数真核生物中存在的外源性和内源性遗传元件。双链RNA（DSRNA）或高度结构化RNA的分子是细胞酶的底物，可产生几种类型的小RNA（SRNA），在靶向转录或转录后基因沉积物的靶向序列中起着至关重要的作用。基于RNAi调节的基础的相对简单规则，主要基于Watson -Crick互补性，具有基于这些细胞机制的生物技术应用。这包括使用工程的DSRNA分子的承诺，即在农作物植物中生产的内源性或外源合成并应用于农作物上，作为新一代高度特定，可持续和环保杀虫剂的新一代。在这一期望下，本文回顾了有关昆虫中RNAi途径的当前知识，以及其他一些应用的问题，例如重组RNA的生产和交付，这对于将RNAi建立为作物植物中昆虫控制的可靠技术至关重要。
