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英语文学中的人工智能
人工智能对文学分析和解读的革命性影响是当今英语文学教学模式范式转变的前沿。通过使用情感分析和自然语言处理 (NLP) 等计算方法，学者们现在能够以前所未有的速度和准确性研究大量文学文本。人工智能 (AI) 算法可以揭示传统文学分析技术无法发现的晦涩主题、语言微妙之处和隐藏模式。这为文学作品的创作、风格和意义带来了新的视角。凭借这种计算能力，学生现在可以以前所未有的方式研究文学运动、作者影响和文化趋势，从而增强我们对文学及其社会重要性的了解。此外，由于人工智能融入了创作过程，实验行动和协作讲故事得以复兴。随着技术无可否认地迈出巨大的步伐并彻底改变了英语文学研究，英语教师也应该得到充分的培训，以指导学生并帮助他们利用人工智能的巨大潜力，这种潜力可以超越传统的 ICT 集成策略和优势，从而获得更有效、更有益的学习成果。因此，英语文学教师以及随之而来的英语教师教育者的培训成为一个至关重要的问题。然而，也存在挑战。本文仍然是一次谦虚的尝试，旨在探索人工智能为当今英语文学教学带来的新前景和挑战。它将探讨在教师教育中将故事地图、数据挖掘、协作故事讲述融入英语教学法的可能性，以及实习教师应该注意的一些突出的道德问题。故事地图技术在提高写作技巧中的应用
社论：高性能和可持续的混凝土材料和结构
近年来，混凝土技术研究领域取得了长足的进步，其主要发展方向有两个：对卓越力学性能的不懈追求和对可持续性的日益重视（Li，2019）。在工程范式不断发展以及对能够承受极端环境和负载条件的弹性基础设施的需求不断增长的背景下，提高混凝土的力学性能对于增强现代建筑的结构完整性和安全性至关重要（Gong et al.，2023；Yu et al.，2024）。同时，工业化的不断推进产生了大量废物和副产品，这些废物和副产品通常被送往垃圾填埋场，从而加剧了空气污染并增加了碳排放。因此，开发可持续混凝土材料和结构已成为减轻环境负担和实现碳中和的关键解决方案。这种模式转变不仅符合全球应对气候变化的要求，而且为废料的创新增值利用开辟了有希望的途径。然而，高性能混凝土材料的发展之路往往充满挑战，特别是材料成本高昂以及生产过程中产生的碳排放，这阻碍了它们在结构工程中的广泛应用。为了克服这些障碍，研究人员将重点放在工业、城市和农业残余物或副产品的研究领域，探索它们作为混凝土关键成分（包括水泥基粘合剂、骨料和纤维增强材料）的部分替代品的潜力（Xiang 等人，2023 年；Merli 等人，2020 年）。通过整合废弃物，可以降低高性能混凝土的成本和碳足迹，同时促进循环经济的原则。
定量交易的深入加强学习
摘要 - 人工智能（AI）和机器学习（ML）正在通过部署能够通过广泛的财务数据集进行筛分的高级算法来转变定量交易的领域（QT），以查明利润丰厚的投资开放。AI驱动的模型，尤其是那些具有深度学习和强化学习等掌握的ML技术的模型，在预测市场趋势和以速度和准确性执行交易方面表现出了极大的能力，超过了人类的能力。其自动化关键任务的能力，例如辨别市场状况和执行交易策略，至关重要。但是，当前QT方法中存在持续的挑战，尤其是在有效处理嘈杂和高频财务数据的过程中。在探索和剥削之间取得平衡，对AI驱动的交易代理提出了另一个挑战。为了克服这些障碍，我们提出的解决方案QT-NET引入了一种自适应交易模型，该模型可以自主通过智能交易代理自动制定QT策略。将深度强化学习（DRL）与模仿学习方法结合在一起，我们加强了模型的熟练程度。为了应对波动性金融数据集带来的挑战，我们将QT机制概念化为可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）的框架。此外，通过嵌入模仿学习，该模型可以利用传统的交易策略，从而培养发现与利用之间的平衡协同作用。为了进行更现实的模拟，我们的贸易代理商使用来自现场金融市场的分钟数据进行培训。实验发现强调了该模型在提取强大的市场特征及其对各种市场条件的适应性方面的熟练程度。索引条款 - 质量交易，加强学习
非洲医疗保健领域的人工智能
数字技术将在实现全球可持续人类发展中发挥重要作用。2015 年，联合国会员国制定了 17 项可持续发展目标 (SDG)，为到 2030 年实现地球和平与人类繁荣提供路线图。可持续发展目标 3 是旨在确保健康生活和促进各年龄段所有人福祉的目标之一，它将从数字技术的实施中受益匪浅。非洲人口超过 10 亿，利用包括人工智能 (AI) 在内的数字技术，非洲可以更好地克服其健康挑战，特别是在孕产妇和儿童健康以及传染性和非传染性疾病方面。人工智能被定义为与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题和学习 ( 1 )。人工智能首次用于医学是在 20 世纪 70 年代，当时基于贝叶斯统计和决策理论的医学专家系统可以诊断和推荐青光眼和传染病的治疗方法 ( 2 )。 20 世纪 90 年代末，贝叶斯网络、人工神经网络和混合智能系统取得进展，扩大了生物信息学研究规模，从而扩大了医学人工智能 (MAI) 的应用 ( 3 )。预计到 2021 年，全球对 MAI 的投资将达到约 66 亿美元，因为预计到 2026 年，医疗保健领域的人工智能实施可帮助节省 1500 亿美元的成本 ( 4 )。目前，与非洲相比，发达国家的 MAI 应用更有意义。联合国在两个不同的论坛上发出了改变这种说法的信号，即召集利益相关方讨论如何利用人工智能提供关键的公共服务并帮助实现可持续发展目标 ( 5 )。在本文中，我们简要介绍了当代 MAI 在非洲的使用情况，以及它的机遇、挑战和可能的前景。
人工智能塑造公共部门的未来
收到日期：2024 年 2 月 15 日 | 修订日期：2024 年 3 月 25 日 | 接受日期：2024 年 4 月 5 日 摘要 本研究深入探讨了人工智能 (AI) 对公共部门财政动态的深远影响。它主要研究人工智能如何提高公共财政管理的效率、准确性、开放性和责任感等方面。定性研究方法包括文献研究。进行公共部门财务文献。本研究采用 SLR 方法或系统文献综述，通过 PRISMA 方法收集数据，数据来源于 Scopus 数据库案例研究，重点关注各国人工智能的部署。数据它整合了定量和定性数据分析，以评估人工智能在公共财政领域的影响和功效。最终选择了 27 个数据。主要发现表明，人工智能在改进公共部门的财务程序方面具有巨大的潜力。这包括增强自动化、减少人为错误和加强基于数据分析的决策。然而，该研究也承认存在数据安全问题、技术基础设施先决条件以及缺乏足够技能的人员等挑战。它提出了一些解决方案，例如建立健全的政策框架和实施人力资源培训计划，以克服这些障碍。这项研究对公共领域的政策制定者和从业者具有重要意义。人工智能不仅重塑了公共金融实体的运营模式，还影响着政府的政策制定、人力资源开发战略以及公民与政府之间的互动动态。本文强调了积极主动地适应人工智能技术的必要性，提倡将其整合，以确保未来公共财政的有效和透明治理。关键词：人工智能、公共部门财政、数字化转型、数据安全。
挤压和纠缠光 - ediss.sub.hamburg
压缩态和纠缠态已被证明是光量子传感和提高测量灵敏度的宝贵资源。然而，它们的潜力尚未得到充分挖掘。在我的论文的第一部分，我展示了压缩光操作的马赫曾德干涉仪的实验量子增强。我测量了超过十倍的非经典灵敏度改进，相当于 (10.5 ± 0.1) dB，这相当于相干光功率增加了 11.2 倍。此外，我的论文提出了一个关于马赫曾德拓扑内直接吸收（损耗）测量的新概念。该技术使用量子相关的二分压缩光束来测量放置在马赫曾德干涉仪一个臂中的样品的透射率。我的原理验证实验表明，损耗与所用光电二极管的量子效率无关。除此之外，该概念可能成为集成量子光子器件生物传感光学测量的有力工具。感光样品在强光照射下特别容易受到高功率的影响，而这种测量将受益于压缩光的极低强度。在我的论文的第二部分，我展示了如何克服传感动态系统中的量子不确定性。首次实现了相对于纠缠量子参考具有亚海森堡不确定性的相空间轨迹。时间演化得到无条件监测，其精度比任何没有关联的量子力学系统高十倍。我同时测量了相位和振幅正交，剩余不确定性为 ∆ X ( t ) ∆ Y ( t ) ≈ 0.1 Å h / 2 。结果支持纠缠增强传感器的量子技术，并证实了量子不确定性关系的增强物理描述。从这个角度来看，我重新审视了海森堡的不确定性关系，并得出结论，它为两个共轭可观测量相对于已耦合到环境的参考系统的不确定性设置了下限。
社论：采用药物再利用技术克服癌症耐药性
尽管技术取得了重大进步，但癌症的病因和疾病进展机制以及它们转化为治疗效益的进展却相当缓慢。传统的药物研发工作采用无偏见或基于目标的方法，涉及天然产物或小分子筛选，已经创造了几种治疗方法，但整个过程非常繁琐。药物再利用，也称为药物重新定位、重新分析或重新任务，可以确定使用超出原始医疗适应症范围的已批准或研究药物的机会（Ashburn 和 Thor，2004 年）。这种策略比开发一种全新的药物或配方更有优势。它降低了失败的风险，因为再利用药物的安全性已经得到确定，并且通过完成的早期试验在临床前模型和人体中被发现是安全的；因此，从安全的角度来看，该药物在后续的疗效试验中失败的可能性较小（Breckenridge 和 Jacob，2019 年）。耐药性是肿瘤学中反复出现的问题（Maxmen，2016；Dharmaraja，2017；Nikolaou 等人，2018），研究人员正在积极寻求创新策略来减轻其影响。这些方法涵盖一系列干预措施，包括引发免疫系统对目标癌细胞的反应的免疫肿瘤治疗（Dawe 等人，2020）、使用多种药物在不同水平攻击癌细胞的联合疗法（Obenauf，2022），以及专注于耐药性背后的分子途径以优化治疗结果的精准医疗（Tsimberidou 等人，2020）。这些新技术旨在克服癌症耐药性的挑战并改善患者的治疗效果。将药物重新用于癌症治疗已成为一种越来越有吸引力的策略，因为它可以缩短获得监管部门批准的时间（Bertolini 等人，2015 年；Clohessy 和 Pandol 等人，2015 年；Corsello 等人，2017 年；Pantziarka，2017 年；Pushpakom 等人，2019 年）。在本研究主题中，我们整理了研究报告，探讨了有机小分子、天然
率先采用基于 VPN 的云策略原型，以简化图书馆管理
摘要：本文展示了一种基于 VPN 的云策略原型，该策略使用 SoftEther VPN 和 Microsoft Azure 来管理和交换图书馆管理系统和存储库。对原型进行了性能、安全性和可扩展性测试，结果表明基于 VPN 的云策略是管理分布式图书馆存储库的可行解决方案。通过使用 SoftEther VPN 和 Microsoft Azure，原型提供了安全通信和可扩展性，可以处理大量并发用户。未来的研究可以探索其他 VPN 技术和云平台，以增强原型的功能并评估其在各种场景中的性能。关键词：云策略、图书馆管理系统、SoftEther VPN、原型、Microsoft Azure。简介：在当代，数字资源的激增显著增加，对有效数字图书馆管理的需求也随之增加。作为回应，基于云的图书馆管理系统已成为一种可行的补救措施。然而，由于对安全性和性能的担忧，跨不同系统无缝交换数字图书馆资产仍然是一项艰巨的任务。为了克服这些障碍，我们设计了一种基于 VPN 的开创性云策略原型，用于监督图书馆管理系统和存储库的管理和交换。该策略建立了一个受保护的虚拟专用网络，使用户能够轻松地跨不同平台访问和交换资源。VPN 确保交易的加密和强化，从而减轻与数据泄露和网络威胁相关的风险。此外，基于云的方法提供了一系列优势，包括增强的可访问性、可扩展性和最小化的基础设施支出。图书馆可以通过利用基于云的图书馆管理系统的潜力来简化其运营，从而简化资源管理并提高其顾客的服务质量。此外，这种面向云的方法有助于与其他系统的无缝集成，增强功能并增强用户体验。总之，基于 VPN 的原型云策略成为管理和交易数字图书馆资产的复杂挑战的有利解决方案。它为监督图书馆存储库提供了一种安全有效的途径，同时减少了基础设施开销并增强了可访问性。它的可扩展性和集成能力使其成为各种规模图书馆的宝贵资产，赋予它们增强的管理能力和卓越的用户服务。
增强的供应链优化策略...
1,2 MBA，贾坎德邦中央大学，兰奇摘要供应链优化的ARTICLELOKS以及使运营更加高效和有效的含义。供应链管理是业务的重要组成部分，因为它可以确保材料，信息和资源从供应商转向客户。但是，供应线通常需要帮助产品管理，市场波动，运输成本和团队合作。本文旨在展示如何使用不同的策略和方法（例如库存管理，需求预测，运输优化和买方关系管理）来改善供应链运营。这些策略使企业变得更有竞争力，削减成本，改善客户幸福感并可持续发展。本研究旨在完整地了解供应链优化方法以及它们如何影响业务绩效和效率。通过使用这些策略，企业可以改善其供应链流程，削减成本，改善客户幸福感并在市场上获得竞争优势。从业人员和学者需要跟上供应链优化的最新趋势和技术，以应对越来越复杂和迅速变化的商业世界中的挑战和机遇。关键字：交叉船，需求预测，库存管理，及时，供应链优化。1.引言1.1。供应链优化的背景和重要性：供应链对于组织有效管理材料，数据和资源从供应商到消费者的通过至关重要。尽管如此，供应链运营经常会遇到消费者需求的波动，成本上升，库存失衡和涉及多个政党的协调问题。组织实施供应链优化策略来克服这些障碍并提高运营效率。不可能高估供应链优化的价值。组织可以通过优化其供应链流程，包括降低成本，提高客户服务，提高盈利能力和提高竞争力来实现各种好处。供应链优化使企业能够简化其运营，消除浪费并最大程度地利用资源。此外，它有助于减少交货时间，提高产品质量并确保按时客户交付。1.2。本文的目标：本文的主要目标如下：彻底掌握供应链优化及其在改善性能中的作用，
基于抗体的血液...
抗体疗法具有强大且高度选择性的靶性结合，现在用于治疗各种疾病。然而，为了使它们用于治疗脑疾病，必须在血脑屏障（BBB）上递送，因为没有主动运输，只有大约0.01％的静脉注射剂量到达大脑。大脑递送可以通过能够结合自然转运蛋白（例如转铁蛋白受体（TFR））结合受体的BBB班车来完成。本论文研究了设计TFR结合班车的策略，以及如何增强抗体疗法的蛋白质表达。在论文I中，我们共享了我们更新的瞬态基因表达（TGE）协议，并开发了一个小规模版本，以影响测试许多条件的成本限制。对于两种方案，观察到蛋白质表达的巨大变化，促使未来研究研究其原因。在论文II中，我们研究了BBB中存在的硫酸乙二醇乙酰肝素（HS）是否可以改善大脑递送。我们的结果表明，BBB穿梭SCFV8D3不取决于所识别的HS结合位点，并且添加新的HS结合位点并不能增强交付。但是，由于HS的复杂性和异质性，需要进一步的研究。降低BBB班车的TFR亲和力已被证明可以增强高亲和力抗TFR抗体的治疗剂量的递送，例如，二色8D3抗体。在论文III中，我们将该策略应用于基于8d3（SCFV8D3）的单链片段变量（SCFV）。我们的亲和力突变体表现出降低的TFR亲和力，更长的血液半衰期和更高的脑浓度。使用我们的内部BBB反式分析，我们得出结论，脑浓度的增加可能是由于血液半衰期延长。在纸IV中，我们将TFR配体全转蛋白融合到部分二价RMAB158-SCFV8D3抗体的TFR结合臂上。我们的结果表明，TFR的结合从部分转移到完全二价，导致体外转胞细胞增多显着降低。没有二价结合的融合holotf的潜在跨胞菌病促进作用和/或抵消。但是，该策略仍然可以证明对单价TFR粘合剂有用。总而言之，在治疗剂量下，单价和低至中度亲和力可能是TFR介导的脑递送的有益结合特性。但是，是否有可能通过HS结合或HOLOTF融合来增强大脑递送，这需要进一步研究。