简介:人工智能 (AI) 复制了人类智能,在高等教育中越来越受到关注,以应对传统的教育挑战。人工智能在病理学、心脏病学、放射学和皮肤病学方面具有巨大的应用潜力。它有可能彻底改变这些领域的现有医疗实践。本研究旨在探索马来西亚奎斯特国际大学医学生对人工智能的知识、态度和实践 (KAP)。方法:2024 年 1 月至 2024 年 3 月在奎斯特国际大学 (QIU) 医学院进行了一项横断面描述性研究。在 QIU 的医学生中分发了一份结构化问卷,其中 53 名学生回答了问卷并参与了这项研究。结果:所有学生都对人工智能有所了解,但只有 54.7% 的人知道人工智能的亚型分类。关于人工智能在医学领域、放射学和病理学中的应用,绝大多数人分别不知道 73.6%、71.7% 和 73.6%。印度人的知识水平明显高于其他种族 [ Chi(df) = 12.95 (4), P 值 = 0.005 ]。大多数学生同意人工智能的重要性 48(90.6%)、将人工智能纳入医学课程和专业培训 44(83%)、早期诊断和疾病评估 40(75.5%)、人工智能在放射学中的重要性 36(67.9%)、病理学 38(71.7%)。结论:需要对人工智能进行培训,这将提高人们对人工智能的认识,并影响他们对在医学中使用人工智能的态度。实现人工智能在医学领域的广泛和完美应用具有挑战性,但教育机构和政府组织之间的合作努力可能有助于改善这一状况。关键词人工智能、教育、医学生、病理学、放射学
自 1977 年以来,能源与环境政策研究中心 (CEEPR) 一直是麻省理工学院能源与环境政策研究的焦点。CEEPR 提倡严谨客观的研究,以改善政府和私营部门的决策,并通过与全球行业伙伴的密切合作确保其工作的相关性。利用麻省理工学院无与伦比的资源,附属教职员工和研究人员以及国际研究伙伴为与能源供应、能源需求和环境相关的广泛政策问题进行实证研究。麻省理工学院 CEEPR 工作论文系列是这些研究工作的重要传播渠道。CEEPR 发布由麻省理工学院和其他学术机构的研究人员撰写的工作论文,以便及时考虑和回应能源和环境政策研究,但在发布之前不进行选择过程或同行评审。因此,CEEPR 发布工作论文并不构成对工作论文准确性或优点的认可。如果您对某篇工作论文有疑问,请联系作者或其所在机构。
摘要:该国经历了行业关闭,生产力下降,教育挫折,失业率的提高以及负面的医疗保健结果。南非的负载分解主要是由于维护不足,内部管理不善,腐败和缺乏技能引起的。此问题对小型企业产生了重大影响,因为它们通常缺乏处理电力浪潮,设备损坏以及与替换股票相关的成本的必要资源。本文探讨了从企业家的角度来看,负载分离是如何影响南非经济的。这项研究本质上是定性和探索性的,发现负载损失对企业的财务,资源和绩效产生了重大影响。南非的负载减轻对人们的日常生活有严重影响,从而导致企业,家庭和整体经济中断。Eskom在满足对电能的日益增长的需求方面面临重大挑战,导致工作损失,生产率下降以及数十亿兰特的损失。小型企业受到了特别的影响,估计有75%的企业因减轻负担而失败了三年后失败。为了确保小型企业在负载放松期间有电力可以运营,建议小型企业采用替代能源(例如太阳能)来提高企业的独立性并减轻负载减轻的影响。根据Mabunda等人的说法。南非政府还应鼓励和支持小型企业与成功的可再生能源公司合作。关键字:负载拆除;南非;经济; entrepreneurship small business Introduction The world has been faced with an exacerbating energy crisis, with several countries struggling to provide sufficient power to citizens, some recent events, such as Russia's restriction of gas supply to certain parts of Europe, have left countries like Germany preparing for potential power shortages, additionally parts of the United States, Australia, and various other nations may also encounter further power outages (Chepape, 2022).根据世界银行提供的数据,全球各国每月都在处理中位数为5.5次停电/中断,这些中断包括计划中的负载拆分和紧急停电,平均最后三个小时(Thelwell,2023年)。同样,在过去十年中,南非在能源部门遇到了许多问题(Schoeman&Saunders,2018年)。(2023)定期接受讨论的加重阶段的原因。ateba,Prinsloo和Gawlik(2019)认为,差异主要是由电缆盗窃,电力盗窃(通过桥接),关税交叉补贴和电力站的破裂引起的。Phiri(2018)认为,技术在业务中的整合
摘要:随着电力系统规模的不断扩大,分布式发电和能量管理向有源配电网发展趋势日益明显。然而分布式可再生能源的不稳定性给电力系统运行带来了复杂性,电力系统的有源对称性和平衡性显得越来越重要。本文针对分布式资源和低频减载的特点,提出了一种基于储能功率快速调整的协调运行与控制策略。分析各类可控资源的特点,探究储能的快速响应能力,根据支撑时间对储能类型进行分类,最终通过储能系统的功率分配与调节控制实现决策。此外,针对有源支撑不足的场景,提出了低频减载和分级系统的综合控制策略。通过多能源系统案例验证了所提模型和方法的可行性。
我们提出了一个多区域大脑模型,该模型探讨了内部海马区域在空间嵌入决策任务中的作用。利用累积的任务,我们模拟了反映hippocampus Ca1区域内形成的认知图的决策过程。我们的模型集成了将网格和位置单元格结合的两分记忆支架结构,并与复发性神经网络(RNN)一起基于感觉输入和网格单元格表示,以模拟动作选择。我们证明,在模型中内侧内侧皮层(MEC)和CA1中的位置和证据信息的联合编码复制了对位置细胞行为的实验观察,并迅速学习。我们的发现表明网格单元被共同调节以定位和证据。
低惯性电力系统中的系统运营商通常必须削减可再生能源 (RES),并采用严格的低频负荷削减 (UFLS) 方案,以确保在发生导致发电损失的事件后频率安全。这种方法限制了系统中 RES 的最大渗透率,并导致负荷损失。为了解决这些问题,可以使用快速频率响应 (FFR) 方案来限制扰动后的频率最低点,并减少对 RES 削减和 UFLS 的需求。本文深入探讨了扰动后动能 (KE)、频率遏制储备 (FCR) 和最低点之间的相互作用,这些是导致 RES 削减的驱动机制。然后,它分析了 FFR 对最低点的影响及其缓解 RES 削减问题的能力。低惯性孤岛塞浦路斯动态模型用于量化结果并展示对实际系统的影响。
背景:人们对儿科实体瘤的分子评估有浓厚兴趣。尽管针对神经母细胞瘤 (NB) 的靶向治疗临床试验正在进行中,但对于对治疗有抗药性的高危病例,需要新的治疗策略。本研究的目的是利用下一代测序 (NGS) 记录复发或难治性 NB 患者中与靶向治疗相关的特定基因突变。方法:研究包括土耳其 1965 例神经母细胞瘤病例中的 57 名 NB 患者,他们在多模式治疗后复发。根据国际神经母细胞瘤风险组的分类系统对病例进行诊断、风险分层和治疗。使用 Illumina Miniseq 平台上的 Pillar Onco/Reveal Multicancer v4 面板和 Pillar RNA 融合面板研究了 60 个基因的单核苷酸变异。结果:ERBB2 I655V 是最常见的突变,在 39.65% 的病例中发现。 29.3% 的病例检测到间变性淋巴瘤激酶 (ALK) 突变 (F1174L、R1275Q 和酪氨酸激酶结构域中的罕见突变)。19.6% 的病例观察到 NTRK1、NTRK3、ROS1、RET、FGFR3、ALK 和 BRAF 中的融合突变。结论:本研究为复发和难治性 NB 患者提供了有价值的突变数据。ERBB2 I655V 突变的高频率可能允许进一步探索该突变作为潜在的治疗靶点。罕见的 BRAF 突变也可能为靶向治疗提供机会。还应进一步探索 ABL1 突变在 NB 中的作用。
原核生物与入侵的移动遗传因素之间的进化武器竞赛导致出现了无数的抗病毒防御系统,这些防御系统聚集在宿主基因组中的防御岛上。通过识别与已知防御操纵子2-4相邻的未知基因的簇,原核生物免疫系统的这种内在特征促进了新型防御系统的系统发现。使用这种方法,最近已经确定了许多推定的防御系统,包括BREX 5,DISMAL 6,SEPTU 2,RADAR 3和MOKOSH 4,其蛋白质成分与多种酶活性有关。这些“先天”免疫系统被认为提供了多层的宿主防御,并补充了诸如限制性限制,流产感染和适应性免疫系统等规范防御机制的活动,例如CRISPR-CAS 7,8。对于这些先天系统的一小部分,基于免疫力的分子触发因素和机制已被发现9-16。例如,CBASS系统通过检测高度结构化的噬菌体RNA 17提供免疫力,从而产生环状二核苷酸18,19,随后激活下游效应蛋白以触发感染宿主细胞的死亡18,20。与CBAS,Avast和Caprel SJ46相比,通过识别高度保守的噬菌体蛋白(例如门户,末端酶和主要的capsid蛋白)来激活其下游效应子,以中止噬菌体感染21,22。尽管免疫学角色
本文件是作为美国政府资助工作的记录而编写的。尽管我们认为本文件包含正确的信息,但美国政府及其任何机构、加利福尼亚大学董事会及其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证,也不承担任何法律责任,也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务,并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学董事会的观点和意见。