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利用AI和机器学习革新干细胞培养和分化
人工智能（AI）和机器学习（ML）的使用正在迅速改变生物医学研究的各个领域，而干细胞生物学也不例外。将干细胞培养和区分为特定谱系需要精确控制各种变量，包括细胞密度，养分浓度，温度和生长因子。手动优化这些条件是耗时，劳动力密集的，并且通常依赖于反复试验。但是，AI和ML具有通过确定干细胞培养和分化的最佳条件来加速这一过程的潜力，从而导致更有效，更一致的结果。高级计算技术和干细胞生物学的交集有望简化研究，降低成本并提高基于干细胞的疗法的质量。
革命热化学吸附热存储：1
与纯MGSO₄20和MGCl₂分别降低了64.8 kJ/mol的反应激活能量46.2％和79.2％。对本研究中使用的模拟参数进行了测量，每21个复合材料。数值模拟验证了材料的实用性，显示了116.7 W的最大22瞬时放热功率，体积储能密度为237.2 kWh/m³。23这项研究突出了球形培养材材料在低24
清洁水和饮用水州循环基金
CWSRF（清洁水法案计划）和 DWSRF（安全饮用水法案计划）为改善水质和保护公众健康的项目提供资金。CWSRF 和 DWSRF 在美国各州和波多黎各独立运作，共计 51 个计划。这 51 个 CWSRF 计划和 51 个 DWSRF 计划结合了联邦资本化补助金和州基金，为符合条件的项目提供低于市场利率的贷款。低息贷款偿还后，这些资金可再次用于新项目；因此这些资金具有“循环”性质。SRF 计划还可以为符合州标准并有资格获得弱势群体援助的借款人提供额外补贴（例如补助金、本金减免）。对于 DWSRF 计划，各州可以从其资本化补助金中“预留”资金，用于资助各种活动，以支持实现 SDWA 的公共卫生保护目标。保护水基础设施或以其他方式保护水资源的湿地保护、恢复和建设计划可能符合联邦和州资助准则的资格。
革命性的基于SN的光构体：如何结合长...
在我们的工作中，我们合成了一种新型的四囊藻烷，吸光度高达560 nm，比商业最先进的PI长约70 nm。反应性和光漂白行为，并在460 nm处产生出色的特性。最关键的参数之一是稳定性，因为到目前为止，尚无文献知名的基于SN的PI的稳定性，足以使其进入工业应用。借助我们的新型Tetraacylstannane，我们发现了第一个基于SN的PI，它与当前基于GE的PI一样稳定，因此满足了所有工业光聚合过程的标准。
革命性的学习：人工智能对伊斯兰教育和转型浪潮的影响
这项研究调查了人工智能（AI）作为增强学习实践的工具，尤其是在伊斯兰宗教教育中的作用。它研究了AI改变教育的潜力，同时强调了教师和人类促进者在学习过程中的持续重要性。采用了描述性定量方法。数据收集是使用通过Google表格分发并补充访谈的问卷进行的。受访者包括对AI教育中AI经历的见解的学生。的发现表明，AI技术具有提高学习和教育成果质量的巨大潜力。学生报告说，AI工具可以增强他们的学习经验，提供与传统教学方法相辅相成的个性化和有针对性的帮助。尽管有好处，但AI并不是教育工作者的替代者，而是实现特定教育目标的合作伙伴。这项研究强调了AI对教育的变革性影响，尤其是在伊斯兰宗教教育方面，通过促进更好的参与和改善的学习结果。但是，它强调了教育工作者在指导和背景学习中不可或缺的作用，以确保与教育价值观和目标保持一致。AI技术是增强教育的宝贵工具，但应经过深思熟虑地整合，以补充而不是取代教师的角色。它的潜力在于支持有针对性和有效的学习成果，同时维持以人为本的教育实践。需要进一步的研究来探索AI在各种教育环境中的长期影响及其应用。
NeuroInsight：一种革命性的自适应框架，用于医学成像中精确的脑肿瘤分类，使用自适应深度学习
摘要 - 本研究提出了一个强大的脑肿瘤分类框架，首先是对 233 名患者的细致数据整理。该数据集包含各种 T1 加权对比增强图像，涵盖脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤类型。采用严格的组织、预处理和增强技术来优化模型训练。所提出的自适应模型采用了一种尖端算法，利用了自适应对比度限制直方图均衡化 (CLAHE) 和自适应空间注意。CLAHE 通过根据每个区域的独特特征调整对比度来增强灰度图像。通过注意层实现的自适应空间注意动态地为空间位置分配权重，从而增强对关键大脑区域的敏感性。该模型架构集成了迁移学习模型，包括 DenseNet169、DenseNet201、ResNet152 和 InceptionResNetV2，从而提高了其稳健性。 DenseNet169 充当特征提取器，通过预训练权重捕获分层特征。批量归一化、dropout、层归一化和自适应学习率策略等组件进一步丰富了模型的适应性，减轻了过度拟合并在训练期间动态调整学习率。技术细节（包括使用 Adam 优化器和 softmax 激活函数）强调了模型的优化和多类分类能力。所提出的模型融合了迁移学习和自适应机制，成为医学成像中脑肿瘤检测和分类的有力工具。它对脑肿瘤图像的细致理解，通过自适应注意力机制的促进，使其成为神经成像计算机辅助诊断的一项有希望的进步。该模型利用具有自适应机制的 DenseNet201，超越了以前的方法，实现了 94.85% 的准确率、95.16% 的精确率和 94.60% 的召回率，展示了其在具有挑战性的医学图像分析领域提高准确率和泛化的潜力。关键词：NeuroInsight、脑肿瘤分类、医学影像、自适应深度学习、自适应框架。1. 简介通过整合最先进的技术，特别是在深度学习领域，医学诊断领域经历了前所未有的进步。这一进步的一个显著例子是使用自适应深度学习进行脑肿瘤分期分类，这是一种新颖的方法，它不仅利用了深度学习的能力，而且还能动态适应脑肿瘤分期固有的复杂性，在诊断中呈现出更高的精确度和个性化水平。在医疗保健领域，脑肿瘤因其表现形式多样、严重程度各异而成为一项艰巨的挑战。传统的肿瘤分类方法经常难以准确描述肿瘤分期的细微细节。在此背景下引入自适应深度学习标志着一种范式转变，它赋予诊断过程一种自学习机制，该机制会随着遇到的每个数据集不断发展和完善自身[1] – [4]。这种开创性方法的基础要素是一种先进的深度学习算法，其特点是动态和自适应性。自适应深度学习方法与典型的深度学习模型不同，它不断修改其参数以响应输入数据的独特特征，而不是依赖于固定的、预定的架构。这种自适应能力确保了对与脑肿瘤分期相关的复杂性的更细致入微和针对具体情况的理解[5] – [7]。
革命仍在继续
1982年5月17日，议会代表福阿德·卡里米（Fouad Karimi）更明确地提出了拉夫桑贾尼对政府的批评：“这些冲突不是伊斯兰共和国的弱点。这些冲突的发生是因为政府不采取议会的路线。”随着政权内部矛盾的激化，最明显的表现是内阁和议会之间的矛盾，1982年7月20日，首席检察官莫萨维·阿尔德比利（Mosavi Ardebili）说：“看看你的优先事项。削弱政府就是削弱革命。”这些“优先事项”迫使科梅尼采取立场。这次，“伊玛目路线”的领导人公开反对“伊玛目路线”。1982 年 6 月 22 日，霍梅尼向教士发表演讲。在演讲中，他说：“国家必须保持权力。今天，国家是一个伊斯兰国家。。。。教士不应参与行政事务。”但分歧如此之深，霍梅尼无法掩盖。拉夫桑贾尼在接受卫生部长和矿业和金属部长辞职的同时，要求他们留任。
建议引用：Damioli, Giacomo；Van Roy, Vincent；Vertesy, Daniel；Vivarelli, Marco (2021)：人工智能革命是否有利于劳动力？供应方的一些微观证据，IZA 讨论文件，第 14309 号，波恩劳动经济研究所 (IZA)
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
革新数字商务：ONDC倡议
印度政府，旨在使数字贸易民主化的印度政府促进工业和内部贸易部（DPIIT）促进工业和内部贸易部（DPIIT）的一项变革性倡议。于2022年4月推出，ONDC是一项旨在促进开放网络的倡议，以通过数字或电子网络交换商品和服务的各个方面。ONDC基于开放式方法，使用开放规格和开放网络协议独立于任何特定平台。它设想为印度的卖方，买家和服务提供商，尤其是中小型企业（MSMES）创建一个公平的竞争环境。它是一个统一的平台，利益相关者可以自由互动而无需独家生态系统的限制。通过促进开放协议并减少对垄断平台的依赖，ONDC旨在催化数字商务环境中的创新和包容性。
