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ftse主题索引系列基本规则
6.1.3如果该索引系列的用户是一个构成或前瞻性组成的公司（或代表公司行事的专业顾问）希望挑战主题的安全性或所使用的保证金成员的成员，他们应该填写主题数据表格，可以在以下方面找到：thematic_data_data_form.pdf的理由应在以下情况下，以挑战某个主题或关键的范围，并将其挑战范围来确定，并将其挑战范围。附加任何文献证据以支持其主张。在考虑索赔时，FTSE Russell只能考虑公开可用的信息。应通过info@ftserussell.com
探索人工智能和机器学习在数字金融包容性中的作用和应用：通过文献计量分析确定数字革命时代的关键主题和趋势
摘要 - 本文旨在对金融领域人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用的研究现状进行全面的文献计量审查，重点关注数字金融包容性。为此，我们选择了 Elsevier 的 Scopus 数据库中索引的文章，而不是 Web of Science (WOS) 和 Google Scholar 中的文章，以确定关键的研究集群。在审查过程中，筛选了 6,642 篇文章，最终有 3,097 篇文章符合纳入标准。分析显示，近年来，该领域的出版物数量呈指数级增长，其中“数字银行服务”成为最相关的来源。此外，该分析强调了加强金融包容性人工智能研究的国际合作的必要性。通过共引和共词分析，该研究确定了该领域的杰出学者和关键概念，为未来的研究方向提供了宝贵的见解。虽然这项研究提供了宝贵的见解，但也承认数据库选择和样本量等局限性，为未来该领域的研究改进铺平了道路。
气候变化弹性主题案例研究
解决气候变化需要知识的适应和创新。J4N资金用于创建一种数字工具，该工具支持社区参与和维护自然的努力，这反过来又有助于社区变得更有弹性。例如，Creative HQ由J4N资助，以建立一种工具的原型，该工具使全国各地的人们都能找到志愿机会，在地图上查看它，并与主持他们的人建立联系。它通过将人们聚集在一起，并授权他们采取行动来保护环境来建立社区。此工具有助于打破参与的障碍，例如地理或缺乏对当地机会的认识。
主题 2：先进材料与加工 | NSRTC
12:05 45 分钟“纳米材料”圆桌小组讨论与互动主持人：Dinesh Seth 教授小组成员：以上所有杰出演讲嘉宾、Krupanidhi 博士、PS Anil Kumar 博士以及行业专家 12:50 05 分钟 致谢-Vikrant Gaikwad 教授 集体照-由 Debabrata 教授协调
genwise：文本数据的主题发现
在这项工作中，我们介绍了Genwise - 一种基于AI的生成AI框架，旨在从文本数据中播放和组织关键信息。专注于商业中的普遍问题，在这些问题上，我们的框架花在手动数据分析上，采用了尖端的生成AI，嵌入和聚类技术来实现这一发现。我们进一步提供了层次的主题表示，增强了对不同级别的用户的易用性。我们的方法包括通过生成AI的精确问题，利用了提高准确性的检索生成框架，并使用增强的社区检测算法提高了聚类相干性的20％。此综合管道针对工业环境明确优化，为复杂数据集提供了显着的效率和主题表示。
一个反复出现的主题：pembrolizumab诱导的急性间质性肾炎的罕见情况
1。引言P子蛋白单抗是一种免疫疗法，用于多种恶性肿瘤，包括非小细胞肺癌，头和颈部鳞状细胞癌，黑色素瘤和肾细胞癌。1 pembrolizumab的作用机理是抑制程序性细胞死亡-1（PD-1）信号通路。1，2某些肿瘤表达编程的死亡受体配体1（PD-L1），该死亡受体配体与T细胞上的PD-1受体结合，从而抑制T细胞杀伤。pembrolizumab抑制了PD-1和PD-L1相互作用的形成，从而使T细胞介导的杀伤发生。1，2尽管Pembrolizumab对各种癌症的治疗产生了突破性的影响，但其使用却有许多不利影响。pembrolizumab诱导的急性间质性肾炎（AIN）是很少有记录的不良影响，尽管它经常用作免疫疗法剂。2 E 4
crawllm：具有大语言模型的主题游戏
摘要 - Video游戏玩家越来越多地寻求沉浸式和个性化的体验，这些体验与其独特的兴趣和个性产生共鸣。本研究探讨了大语言模型（LLM）在游戏重新主题中的新应用，该过程将游戏资产适应新的环境和叙述。我们将其应用于原始游戏Crawllm，该游戏结合了地牢爬行和卡片战斗力。游戏结构指导LLMS生成新主题，故事，角色和位置的提示的构建，然后指导相应的视觉资产的产生。这种方法使游戏的美学能够从其潜在的叙述中出现。我们在此展示了游戏的可玩版本，该版本具有20个预先生成的，未策划的主题。这项研究为对自动游戏生成的未来研究铺平了道路，在该研究中，LLM可以协调各种内容创建管道，以从高级提示中构建整个游戏，同时保持凝聚力的用户体验。索引术语 - 游戏，程序内容生成，图像生成，文本生成，大语言模型
主题学习领域：人工智能
为了帮助您在每个主题学习领域（TLA）内做出明智的选择，提供许多学习路径。学习路径是各个部门的TLA选修课，分组为特定的子主题。TLA中的学习路径是基于假定的预选知识数量的，表明熟悉的程序具有更好的访问权限。这意味着某些学习路径是专门用于一个部门的学生，而其他学习路径最适合特定部门的学生。如果您达到了预期的预知，相关的选修课就可以访问。您可以通过在不同的学习路径上选择特定的选修课，或者选择预定义的学习路径来做出明智的选择。始终确保通过课程目录检查所需的先决条件知识/课程，以了解您想遵循的选修课程！
主题 2：解决胰岛素抵抗问题
简要说明：即使在健康、年轻且匹配良好的个体中，人类胰岛素敏感性也存在显著差异。这对确定胰岛素抵抗背后的关键分子机制提出了重大挑战。试图通过遗传差异解释这种个体差异的研究尚无定论，因为相对于环境因素的相对较强的影响，遗传效应大小不足。缺乏高度控制的实验条件进一步增加了揭示胰岛素抵抗机制的难度。该项目将让健康个体接触一系列短期良好控制的环境暴露，并进行广泛的表型分析和组织采样。它将基线和每次干预后的深度表型分析与获得的组织的多组学分析结合起来，以发现基于机器学习的签名，准确预测胰岛素抵抗网络的离散特征。然后，这些签名将用于在更大的现有人类队列中对不同的胰岛素抵抗类别进行基因图谱绘制。最后，该项目将提供人体验证，并为已识别的分子特征或特定靶点建立机械因果关系。这些特征和相关的遗传变异对于诊断和治疗目的非常有价值，可实现个性化策略来预防代谢疾病的发生。