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人工智能和机器学习的协同作用在革新药物监管事务
摘要。药物监管事务的动态格局正在经历通过人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的整合所推动的变革范式转变。本评论探讨了AI和ML对制药行业中监管过程的前所未有的影响。通过对最新进步，应用和案例研究的全面分析，评论阐明了这些技术如何提高监管事务的效率，准确性和遵守情况。AI和ML在自动化劳动密集型任务中扮演关键角色，例如数据分析，文档处理和合规性监视。利用高级算法，这些技术可以实时决策和预测分析，从而授权监管专业人员能够用敏捷性浏览复杂的框架。审查进一步研究了AI驱动工具在优化监管提交，加速批准时间表以及最小化与不合规性相关的风险的作用。评论强调了AI驱动解决方案在处理大量数据集和提取宝贵见解时的可扩展性，从而促进了积极的监管策略。监管事务中AI和ML的合成还解决了与数据完整性相关的挑战，从而确保了整个产品生命周期中信息的可靠性和可追溯性。通过促进人类专业知识与机器智能之间的和谐合作，监管专业人员可以做出明智的决定，并迅速适应不断发展的监管景观。关键词：人工智能，机器学习，算法，自然语言处理，数据管理，个性化医学，实时数据
蛋氨酸限制与化疗的协同作用：颠覆性的下一代癌症治疗方法
摘要。所有类型的癌细胞都对蛋氨酸上瘾，这被称为霍夫曼效应。癌细胞与正常细胞不同，没有大量的蛋氨酸就无法生存。一般来说，当蛋氨酸耗尽时，正常细胞和癌细胞都会从同型半胱氨酸合成蛋氨酸，但癌细胞会消耗大量的蛋氨酸，没有外源蛋氨酸就无法生存。因此，蛋氨酸限制已被证明在体外和体内对许多癌症有效。蛋氨酸限制将癌细胞抑制在细胞周期的 S/G 2 期。在 S/G 2 期起作用的细胞毒性剂与蛋氨酸限制结合使用时非常有效，因为癌细胞被困在 S/G 2 期，而正常细胞则停滞在 G 1 /G 0 期。将蛋氨酸限制和化疗药物结合起来用于癌症治疗被称为霍夫曼方案。许多
免疫检查点抑制剂近期临床试验中存在联合治疗获益但无协同作用
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
免疫检查点抑制剂近期临床试验中存在联合治疗获益但无协同作用
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
PQC遇到ML或AI：探索机器学习和Quantum加密后的协同作用
Achine Learning（ML），一个人工智能（AI）的子集（AI），在没有明确编程的情况下执行任务并从数据集中学习。鉴于大量可用的数据，ML算法耗时的任务，允许机器学习，理解和响应。这导致了ML的范围进入众多现实世界应用，跨越自然语言处理（例如ChatGpt），医疗保健系统，金融服务，推荐系统等。值得注意的是，Compainies还可以利用ML将任务的成本效益外包给基于云的基础架构，从而产生称为ML-AS-AS-A-Service（MLAAS）的范式。ml解决了将问题广泛分为四个类别的问题：分类（例如，电子邮件垃圾邮件检测），集群（例如电子商务），预测/回归（例如股票市场预测）和决策（例如，自动驾驶汽车）。学习发生在集中式，分布式或协作的举止中，联合学习（FL）属于分布式学习[1]。
针对 FLT3-ITD+ 急性髓系白血病的小分子抑制剂的疗效和协同作用
1 奥地利维也纳医科大学动物育种与遗传学研究所，1210 维也纳，奥地利； bregante@mpi-cbg.de (JB)；Anna.Schoenbichler@vetmeduni.ac.at (AS)；Daniel.Poeloeske@vetmeduni.ac.at (DP)；garazi.monzo@gmail.com (GMC)；richard.moriggl@vetmeduni.ac.at (RM) 2 维也纳医科大学医学一系，血液学和止血学分部，1090 维也纳，奥地利；lina.degenfeld-schonburg@meduniwien.ac.at (LD-S.)；emir.hadzijusufovic@meduniwien.ac.at (EH)； peter.valent@meduniwien.ac.at (PV) 3 维也纳医科大学路德维希玻尔兹曼血液学和肿瘤学研究所，1090 维也纳，奥地利 4 兽医大学小动物内科小动物诊所，大学伴侣动物和马匹诊所，1210 维也纳，奥地利 5 多伦多大学密西沙加分校化学和物理科学系，密西沙加，ON L5L1C6，加拿大；e.dearaujo@mail.utoronto.ca 6 多伦多大学密西沙加分校药物化学中心，密西沙加，ON L5L1C6，加拿大* 通信地址：anna.orlova@vetmeduni.ac.at † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
协同策略矩阵，SWOT和QSPM作为Tempeh产品开发策略的决定因素
Surakarta市创建了一张烹饪地图并设计了一个烹饪旅行包（Wardani等人，2018年）。此政策是Surakarta中烹饪连接的中小型企业（SME）数量的后续行动，该企业涉及多达1,224家企业（Giyanti＆Indiriastiningsih，2018年）。此外，苏拉卡塔市政府还鼓励烹饪中小企业从印尼乌拉玛理事会获得清真食品证书（Giyanti＆Indiriastiningsih，2018年； Qurniawati，2020年）。开发烹饪旅游业的势头也由消费者风格的营销通过Instagram等社交媒体驱动，因此每个消费者市场都会访问过他们所参观的烹饪旅游目的地（Asrianshiansari＆Setiawan，2020; Lamidi＆Rahadhini，2021年）。Suwandi和Sutrisno（2017）和Achmad等。（2020）报告说，苏拉卡塔市政府的另一项政策是将某些烹饪产品定位在一个地区/地区
具有双重抑制策略的协同分解双线性网络用于 MRI 脑肿瘤分类
摘要：脑肿瘤自动分类是一种可行的加速临床诊断的方法。最近，使用 MRI 数据集进行深度卷积神经网络 (CNN) 训练已在计算机辅助诊断 (CAD) 系统中取得成功。为了进一步提高 CNN 的分类性能，在脑肿瘤的细微判别细节方面仍有一条艰难的道路。我们注意到，现有方法严重依赖数据驱动的卷积模型，而忽略了使一个类别与其他类别不同的因素。我们的研究旨在引导网络在相似的肿瘤类别中找到确切的差异。我们首先提出了一种针对脑肿瘤 MRI 的“双重抑制编码”模块，它从我们的网络中分出两条路径来细化全局无序信息和局部空间表示。目的是通过减少负面全局特征的影响并扩大显着局部部分的注意力，为正确的类别提供更有价值的线索。然后我们引入了一个用于特征融合的“分解双线性编码”层。目的是生成紧凑且有判别力的表示。最后，这两个组件之间的协同作用形成了一个以端到端方式学习的管道。大量实验在三个数据集的定性和定量评估中表现出卓越的分类性能。
权力二人组：通过人类AI协同作用在STEM和非茎教育中释放认知潜力
AI驱动的教育工具预计将在未来几年影响全球超过20亿学习者，以前所未有的方式改变STEM和非茎学科（Louly，2024； Sandhu等，2024；世界经济论坛，2024年）。人工智能（AI）正在通过个性化的辅导，实时反馈和自适应学习经验彻底改变教育（Akavova等，2023）。AI使教师能够根据学生的需求制定个性化的发展计划。它对诸如批判性思维，情感智力和道德推理等智力任务的影响是一个有争议的话题（Çela等，2024）。对驱动的工具的更大依赖性是对表面学习的关注，并且与复杂的问题解决和辩论最少的参与度（çela等，2024）。虽然AI在所有受试者中都增强了教育，但在STEM和非茎领域之间，它确实如此不均，尤其是在与基于结构化的基于逻辑的学习与解释性，抽象推理的互动（Nagaraj等，2023; Singer等，2023）。在STEM教育中，AI的分析和结构化逻辑性质在解决问题，模拟和复杂计算的自动化方面提供了极大的好处。然而，非茎领域，例如人文和社会科学，需要更多的解释性，道德和创造性的参与，而AI不太可能提供。本文探讨了这些差异，同时倡导AI的均匀整合，以增强而不是代替人类的教学。
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。