XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUbiquity
通过蛋白水解靶向嵌合体来靶向 STAT3（...
信号转导和转录激活因子 3 (STAT3) 因其在癌症进展中的关键作用而受到认可，在癌症中它经常被上调或组成性过度激活，从而促进肿瘤细胞增殖、存活和迁移，以及血管生成和抗肿瘤免疫抑制。鉴于 STAT3 活性失调在癌症中普遍存在，它长期以来一直被认为是开发抗癌疗法的极具吸引力的靶点。然而，针对 STAT3 的努力已被证明特别具有挑战性，这可能是因为转录因子缺乏可靶向的酶活性，并且历来被认为是“不可药用”的。针对 STAT3 的小分子抑制剂因选择性和效力不足而受到限制。最近，已经开发出选择性靶向 STAT3 蛋白进行降解的治疗方法，提供了不依赖于抑制上游通路或直接竞争性抑制 STAT3 蛋白的新策略。本文回顾了这些新兴方法，包括开发针对 STAT3 蛋白水解的嵌合体 (PROTAC) 药物，以及化学稳定反义分子（如临床药物 AZD9150）的临床前和临床研究。这些治疗策略可能会有效降低致癌 STAT3 的细胞活性，并克服选择性较低的小分子的历史局限性。
低成本遥控飞机系统 (RPAS) 配备多光谱传感器，用于绘制和分类潮间带生物牡蛎礁
低空遥感用 RPAS 技术和增强成像用微型传感器的蓬勃发展，推动了海洋生态应用的增加。然而，可见电磁波谱中传感器的 RPAS 的普遍性可能会限制沿温带潮间带岩礁的生物海洋栖息地的精细测绘、监测和识别应用。在这里，我们使用低成本 RPAS 结合多光谱传感器 (MicaSense® RedEdge™) 和基于对象的图像分析 (OBIA) 工作流程，在新西兰奥克兰怀特玛塔港制作生物牡蛎礁的超高分辨率地图。结果表明，可见电磁波谱以外的光谱带逐渐增强了图像上的特征检测，并增加了在异质海洋生态系统中描绘目标特征的潜力。使用基于规则的分类技术提取目标特征，基于分割后的光谱特征，总体准确率为 83.9%，kappa 系数为 69.8%。使用附加光谱带可提高牡蛎礁栖息地测绘的光谱分辨率。高空间尺度监测和测绘浑浊的潮间带岩礁带来了独特的挑战，但这些挑战可以通过在理想的气象和海洋条件下使用 RPAS 进行目标飞行来缓解。
对比机制的of-Osmium in-Electron- ...
具有可视化化学，结构和神经生物学至关重要的纳米级亚细胞结构。尤其是四氧化os已被广泛用于选择性脂质成像。尽管使用无处不在，但脂质膜中的oSmium物种形成以及电子显微镜（EM）中图像对比的机制始终是开放的问题，限制了改善染色方案并改善生物样品的高分辨率成像的努力。以我们最近的成功使用光发射电子显微镜（PEEM）来对小鼠脑组织进行15 nm的亚细胞分辨率图像，我们已经使用PEEM来确定脂质膜中OS染色的化学对比机制。os（iv）以OSO 2的形式产生脂质膜中的聚集体，导致了状态的电子结构和电子密度的强烈空间变化。OSO 2具有金属电子结构，可逐渐增加费米水平附近状态的电子密度。将金属OSO 2沉积在脂质膜上，可以强烈增强生物材料的EM信号。膜对比机械的这种不明显
机器学习与无理论理想-Philsci-Archive
在过去的十年中，机器学习的前景（ML）在CERN的大型强子集合体中采用了基于ML的基于ML的方法，用于对粒子碰撞事件的重要性（Duarte等，2018）和DeepMind进行排序（Duarte et al。氨基酸序列数据的第四纪蛋白结构有效地解决了生物学最复杂和持久的开放问题之一。在公共生活的所有领域，尤其是科学领域的学习吸收的速度和无处不在，引发了人们对其性质及其广泛使用的下游后果的猜测。从文化评论员，记者和媒体人物发出了这种猜测，这些研究人员和工程师生产了ML的工具以及在学术和流行场所中部署它们以及哲学家的科学家的工具。的回答着重于ML的认知状况及其对科学的预测影响，已经回应了机器学习的效果，即机器学习与普遍的建模，统计或科学疾病截然不同，这些陈述预计被预计以改变科学发现或科学企业的认知果实的性质的方式，这些陈述被预计。
排除或豁免风险法规？
原子使氟化合物非常惰性和疏水。[1]由于氟化合物的解决特征，它们已被用于生物医学应用。例如，近年来，在失血的情况下，它们被用作氧载体，因为他们众所周知会溶解大量的气体，并将其应用于MRI和NMR中，作为对比剂。[2–4]对于体内应用，需要全氟化合物纳米乳液，这也被生物相容性的乳化剂稳定。磷脂符合这些标准，因为它们在食品和制药行业中起着关键作用，因为它们在所有生物体中的无处不在和绝对安全。作为细胞膜中的天然化合物和功能成分，磷脂是内源物质。此外，它们的两栖特征允许它们用作溶解剂，润湿剂或乳化剂，因此，它是普通合成的，人造乳化剂（如聚隔板）的合适替代品。[5,6]这些属性使磷脂磷脂有趣的候选药物（例如脂质体）。hove，例如，用于产生脂质体的常规实验室方法，例如，用于大量的胶片方法[7,8]或均质器[9]，倾向于在未使用的囊泡外面留下很大一部分活跃的摄入量。文献中针对高分子量分子的封装效率从10到仅50％不等。[10,11]
基于广泛的用户互动
摘要：当代社会中简短的视频应用程序的普遍存在是由于在移动设备上广泛采用Tiktok的概括而来的。该平台不断升级的用户率和参与时间持续时间表明其影响不断增长。本文研究了Tiktok算法处理广泛的数据集以策划和推荐用户偏爱的内容的能力。通过大学人群中各个年龄人口的一系列调查和分析研究进行，这项研究强调了元数据标签的关键作用和该平台的自主增强算法。By harnessing advanced machine learning and artificial intelligence technologies—such as Graph Neural Networks (GNN), Reinforcement Learning (RL), Temporal Convolutional Networks (TCN), Natural Language Processing (NLP), Generative Adversarial Networks (GANs), and Attention Mechanisms—TikTok effectively tailors its algorithmic learning to user interactions.这种战略整合允许逐步完善用户建议，促进个性化的内容交付，同时确保隐私并提高内容和用户参与度的整体质量。该研究的发现表明，这些技术整合使Tiktok能够更准确地辨别用户的偏好，从而促进提供更多引人入胜且相关的内容。最终，这些改进对平台上的用户体验的丰富具有重大影响。
纳米材料的安全设计——可持续创新早期预警的最新经验教训
环保活动家们发起了一场跨代人的政治动员，引起了全世界的关注，因为他们强调全球社会生态变化（特别是气候变化）不可逆转的前景[1,2]。监管不力的行业不断引发尚未解决的危机，如臭氧层损耗、昆虫生物量可能不可逆转的损失、水源中普遍存在的微塑料和纳米塑料，以及长期的空气、水和土地污染[3]。科学家联盟支持环保活动家们的呼吁，即采取可转化的技术科学举措，并彻底透明地透明创新过程，作为解决我们面临的超国家危机的关键要素[4]。欧盟（EU）对此作出回应，出台了可持续增长的“绿色协议”[5]，欧盟委员会（EC）呼吁通过开发从产品开发到报废的本质安全和可持续的化学品，创造无毒环境[6]。问题是，采用“安全设计”（SbD）概念方法是否有助于预防未来的危机，这种方法强调早期安全警告、可持续成果的共同责任，并得到新社会契约的支持。过去的错误无法收回和抹去，但纳米材料（NM）的 SbD 循证方法的倡导者认为，它为新型先进混合和智能材料提供了这样的模板。SbD 可以实现
流程图、断言和形式化方法？ - Mark Priestley
流程图是现代计算的标志性可视化表示之一。1947 年，赫尔曼·戈德斯坦和约翰·冯·诺依曼发明了流程图，作为他们所谓的“问题规划和编码”综合方法的一部分。在接下来的至少 20 年里，流程图成为了计算机程序开发的随处可见的辅助工具。人们使用了各种各样的符号，但所有形式的流程图都包含表示操作和决策点的方框，并由表示控制流的有向线段连接起来 [18]。尽管流程图无处不在，但历史学家对其作用仍心存质疑。人们批评流程图不是开发过程的重要组成部分，反而认为它是繁琐且具有误导性的文档，只是在官僚主义项目经理的要求下制作。Ensmenger [5] 将其描述为边界对象，其价值在于它们能够在管理人员和开发人员之间进行调解，但对这两组人而言，它们的含义不同。鉴于此，我们惊讶地发现，对于戈德斯坦和冯·诺依曼来说，流程图不仅提供了程序结构的图形表示，而且还提供了复杂的数学符号。他们定义了许多形式条件，类似于我们现在所说的证明规则，用于证明图表的一致性。将原始图表描述为设计符号而不是定义软件开发形式化方法的早期尝试并非不合理，尽管有点不合时宜。
人工智能如何向法律学习：仅在上诉时让人类参与
尽管关于在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 中将“人类纳入其中”的文献已显著增加，但对于如何将人类专业知识与 AI/ML 判断相结合的关注却很少。这一设计问题的出现是因为，在公众普遍不愿放弃人类专家判断的情况下，算法决策无处不在且数量众多。为了解决这一冲突，我们建议通过上诉程序纳入人类专家法官来审查算法决策。因此，人类只会在有限数量的案件中干预，并且只会在做出初步的 AI/ML 判断之后进行干预。基于与司法决策中上诉程序的类比，我们认为，在许多方面，这是在人与机器之间分工的更有效方式。人类审阅者可以添加更细致的临床、道德或法律推理，他们可以考虑难以量化的案例特定信息，因此，在初始阶段，AI/ML 无法获得这些信息。通过这样做，人类可以作为 AI/ML 的关键错误校正检查，同时保留 AI/ML 在决策过程中使用的大部分效率。在本文中，我们开发了这些广泛适用的论点，同时主要关注 AI/ML 在医学领域的应用示例，包括器官分配、生育护理和医院再入院。
玻璃纤维增强复合材料
玻璃纤维增强复合材料 (GFRC) 在现代生活中无处不在。在任何时候，人们可能都站在 GFRC 组件 20 英尺范围内，无论是汽车、船、风力涡轮机还是住宅复合甲板。尽管它们无处不在，但目前处理使用寿命结束时的 GFRC 的方法并不理想。这些复合材料通常最终进入垃圾填埋场，占用大量空间并浪费了在新产品中重复使用这些材料的潜力。近年来，由于社交媒体平台的发展，人们对这一问题的关注度显著提高。风力涡轮机叶片在垃圾填埋场中广为流传的照片是可再生能源产生的罕见垃圾的缩影，也是试图为实际问题寻找真正解决方案的行业的挫折和创新的缩影。如果我们希望继续使用 GFRC，短期内需要采取权宜之计，例如将复合材料倾倒在垃圾填埋场或将废物用作水泥窑的替代燃料。但从长远来看，这些选择并不能为报废复合材料提供生态甚至人道主义负责的解决方案。2019 年，美国能源部向 Carbon Rivers（田纳西州诺克斯维尔）提供了一项小企业创新研究补助金 (SBIR)，以探索复合材料循环经济的解决方案，主要关注风力涡轮机叶片。该公司成立于 2017 年，旨在利用