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药物靶向的革命性方法
纳米技术的快速发展彻底改变了药物输送系统，大大提高了药物的功效，同时减少了不良副作用。为了实现最佳生物利用度、延长释放时间和准确靶向，传统的药物输送技术有时会遇到困难。相反，纳米粒子的尺寸范围从 1 到 1000 纳米，对药物的药代动力学、生物分布和细胞吸收提供了无与伦比的控制。本文研究了纳米粒子药剂学，并强调了它们如何改变药物输送和靶向。本文讨论了各种类型的纳米粒子，包括脂质体、聚合物纳米粒子、树枝状聚合物、固体脂质纳米粒子和量子点，以了解它们在药物输送中的独特特性和应用。本文对药物释放的机制进行了严格分析，例如被动和主动靶向、刺激响应系统和细胞摄取途径，以展示如何设计纳米粒子以实现靶向治疗效果。此外，本文还讨论了纳米粒子的药代动力学特征和生物分布模式，强调了它们在增强治疗效果的同时降低全身毒性的潜力。即使具有令人鼓舞的潜力，仍有许多障碍需要克服，例如稳定性、大规模生产、监管部门批准和安全问题。然而，纳米粒子已用于许多治疗领域，从基因转移和癌症治疗到疫苗的研制和传染病的管理。本综述旨在全面了解纳米粒子药物输送系统的当前状况，强调它们对制药行业的变革性影响。本文最后概述了纳米粒子研究的未来方向，并期待进一步的突破能够重塑现代医学的格局。
革命性的结直肠癌检测
下一代测序（NGS）技术的出现促进了临床诊断和个性化医学的范式转移，从而使能够访问高通量微生物组数据。然而，微生物组数据的固有高维，噪声和可变性给常规统计方法和机器学习技术带来了实质性障碍。即使是有希望的深度学习（DL）方法也不能免疫这些挑战。本文介绍了一种新型功能工程方法，该方法通过合并从输入数据派生的两个功能集来生成一个新数据集，从而规避这些限制，然后将其进行功能选择。这种创新方法明显增强了使用肠道微生物组数据中大肠癌（CRC）检测中深神经网络（DNN）算法下曲线（AUC）下的面积，从而将其从0.800升高到0.923。所提出的方法构成了该领域的显着进步，为微生物组数据分析的复杂性提供了强大的解决方案，并扩大了DL方法在疾病检测中的潜力。
移动通信网络中的尖端革命
摘要：移动通信网络的发展是由快速技术进步驱动的，尤其是在人工智能（AI）和机器学习（ML）中。本文提供了对通信网络中AI和ML集成的全面概述。研究着重于粒子群优化（PSO），无线网络（ADWIN）中的异常检测以及自动回应（AR）模型，以提高预测准确性和网络效率。通过对移动通信中AI应用的现有文献和仿真研究收集数据。关键结果突出了使用混合智能技术的网络预测准确性的提高，并具有在异常检测和通信优化方面的显着应用。本文以对AI驱动的通信技术进行进一步研究的建议结束，并提出了增强长期预测模型的框架，以提高预测准确性和降低连接故障的方法。关键字：无线网络中的异常检测，人工智能，自动回归模型，长期预测准确性，机器学习，随机优化算法。
嵌入AI：无形的情报革命性业务
©2025 Infosys Limited，印度班加罗尔。保留所有权利。Infosys认为本文档中的信息截至其发布日期是准确的；此类信息如有更改，恕不另行通知。Infosys承认本文档中提到的商标，产品名称和其他知识产权的其他公司的专有权利。除非明确允许，均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。均不能复制，存储在检索系统中，或以任何形式或以任何方式传输，无论是在未经本文档中的Infosys Pressys limited和/或任何命名的知识财产权持有人的事先许可的情况下以电子，机械，印刷，影印，记录或其他方式传输。
第四次工业革命：科学探究
版权所有：©2025 Andrew Bukaros。被许可人克莱尔斯科学出版物。本文是根据Creative Commons归因（CC BY）许可证的条款和条件分发的开放访问文章。
转变人工资本：利用人工智能革新现代工作场所的人力资源策略
摘要目的：本文讨论了有关当前创新的人力资源管理（HRM）策略的评估及其在改变现代工作场所面孔时使用AI的转型。理论框架：鉴于技术景观，人口趋势和当前市场力量的变化，组织必须重新考虑其对HRM的方法。通过这种观点，本文通过应用技术和新方法来探讨关键领域的创新HRM策略，例如人才获取，员工参与度和技能发展。它着眼于向以员工为中心的模型的转变，重点是更积极的工作场所文化，更大，更深的多样性和包容性以及培养持续学习。方法：在混合方法技术中使用了分层随机抽样，以收集100位受访者的数据，其中包括员工，经理，AI专家和人力资源专业人员，这些专业人员使用SPSS软件来研究HRM中AI的看法，优势和困难。结果和讨论：研究中发现的主要发现表明，AI大大提高了人才管理（49.5％），并使员工的经验提高了（29.7％）。但是，诸如AI算法（34.7％）的偏见和缺乏全面披露（29.7％）等挑战强调了既有道德和负责任的执行必要性。研究意义：该研究加强了在AI驱动决策中保证责任制，公平性和开放性的法律。为了减少算法偏见并促进可持续劳动力发展的多学科策略的要求是加强的关键词：工作场所改革，人力资源管理，创新战略，员工参与，组织发展，组织发展
州循环基金贷款计划公告
田纳西州环境保护部 (TDEC) 将举行公开会议，介绍 2024 年联邦财政年度 (FFY)/2025 年州财政年度 (SFY) 清洁水州循环基金新兴污染物资金 (CWSRF EC)、饮用水州循环基金新兴污染物资金 (DWSRF EC) 和饮用水州循环基金铅服务管线更换 (DWSRF LSLR) 资本化补助金的预期用途计划草案 (IUP)，并听取公众意见。这些文件的访问权限将在公开会议之前开放。鼓励感兴趣的各方访问 SRF 网站。
印度的可再生能源革命
2025 年 1 月 22 日 随着印度加快向可持续未来转型，其可再生能源 (RE) 行业经历了前所未有的增长。2024 年，该国在太阳能和风能设施、政策进步和基础设施改善方面取得了重大进展，为 2025 年的雄心勃勃的目标奠定了基础。印度承诺到 2030 年实现 500 吉瓦的非化石燃料能源容量，正在成为清洁能源领域的全球领导者。截至 2025 年 1 月 20 日，印度的非化石燃料能源总容量已达到 217.62 吉瓦。 2024 年，太阳能发电量和风电发电量分别创纪录地增加 24.5 吉瓦和 3.4 吉瓦，与 2023 年相比，太阳能装机量增长一倍以上，风电装机量增长 21%。这一增长是由政府激励措施、政策改革以及国内太阳能和风力涡轮机制造业投资增加推动的。太阳能仍然是印度可再生能源增长的主要贡献者，占可再生能源总装机量的 47%。去年，公用事业规模太阳能发电量为 18.5 吉瓦，与 2023 年相比增长了近 2.8 倍。拉贾斯坦邦、古吉拉特邦和泰米尔纳德邦成为表现最好的邦，占印度公用事业规模太阳能总装机量的 71%。屋顶太阳能行业在 2024 年也经历了显着增长，新安装容量为 4.59 吉瓦，比 2023 年增长 53%。2024 年启动的 PM Surya Ghar：Muft Bijli Yojana 在这一扩张中发挥了关键作用，在十个月内推动了 70 万个屋顶太阳能装置的安装。此外，离网太阳能部分增长了 182%，在 2024 年增加了 1.48 吉瓦，进一步实现了印度在农村地区的能源普及目标。印度在 2024 年增加了 3.4 吉瓦的新增风电容量，其中古吉拉特邦（1,250 兆瓦）、卡纳塔克邦（1,135 兆瓦）和泰米尔纳德邦（980 兆瓦）领先。这些邦占新增风电容量的 98%，凸显其在风力发电领域的持续主导地位。新再生能源部 (MNRE) 通过政策干预和财政支持在促进可再生能源增长方面发挥了关键作用。主要亮点包括：
第四次工业革命网络中心 2023-2024
第四次工业革命网络影响报告中心的第二版为我们提供了一个反思自去年首份报告以来所取得进展的机会。该网络致力于帮助利益相关方充分利用技术进步的潜力，实现公平和以人为本的行业、经济和社会转型。正是在这种背景下，我们推出了第二版报告，庆祝我们网络中各中心在 2023 年 9 月至 2024 年 8 月期间取得的成就。从提高马来西亚公民的人工智能 (AI) 素养到试用无人机向印度偏远地区运送医疗资源，从推广替代蛋白质以解决以色列的粮食不安全问题，到为卢旺达社区卫生工作者开发卢旺达语决策大语言模型，该中心
革新AI购物助理体验
经过这些年的电子商务，在线研究产品购买仍然是一种相当原始的体验。您向自己喜欢的搜索引擎询问有关产品或类别的信息（“最佳面部清洁剂”，“时尚背包”），单击一堆结果，阅读评论，这些评论可能值得信赖或可能不值得信赖，然后尝试找出下一步要问的问题。在您购买的产品研究过程中，您可以购买购买，但有时希望您能走进一家老式的砖和砂浆商店，并与人类专家交谈，并与您会听取您的意见并提供明智的建议。