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MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用...
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解锁循环经济：克服循环医疗供应链中的障碍
由 Emerald 出版。这是已获作者认可的手稿，发行方式为：知识共享署名许可 (CC:BY 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1108/jamr-10-2024-0366。请参阅任何适用的出版商使用条款。
解锁成功：政治与经济的权力博弈
任何国家的成功都不取决于其经济实力，而是取决于该国的政治，因为“金钱是萨拉索塔的豪宅，十年后就会开始倒塌，而权力是屹立数百年的古老石头建筑。”1因此，健全的政治体系是一个国家繁荣的基石。为了证实这一论断，必须深入研究巴基斯坦的案例研究。尽管有论点认为经济实力至关重要，但有证据表明，政治稳定才是最重要的。在巴基斯坦的背景下，政治稳定是该国走向进步的基础。薄弱的机构、政治两极分化和长期不稳定阻碍了经济增长。只有稳定政治体系，巴基斯坦才有可能释放其全部潜力，为发展铺平道路。本文将比较政治和经济稳定的国家的成功，并特别参考巴基斯坦。
解锁特斯拉的人工智能魔力……进入道场
摩根士丹利目前正寻求与摩根士丹利研究报告中涉及的公司开展业务。因此，投资者应注意，该公司可能存在利益冲突，这可能会影响摩根士丹利研究的客观性。投资者应将摩根士丹利研究视为做出投资决策的唯一因素。有关分析师认证和其他重要披露，请参阅本报告末尾的披露部分。+= 非美国关联公司雇用的分析师未在 FINRA 注册，可能不是该成员的相关人员，并且可能不受 FINRA 对与目标公司通信、公开露面和研究分析师账户持有的交易证券的限制。
对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源对ESNZ委员会CFE的回应，以大规模解锁社区能源
1.21。“能源行业自愿补救计划”创新基金和减少碳排放基金于2022年向社区企业开放。这些代表总基金的25％。主要基金（代表该计划的75％），专门用于帮助“脆弱的消费者”，仅开放慈善机构，并在很大程度上由大型慈善机构降低。尽管大多数社区能源组织在燃料贫困和能源效率咨询方面非常有效，但由于它主要是亲自，通常在家里，并由了解当地社区，住房股票和其他当地支持规定的人们提供（例如，债务咨询，获得福利）。这使得提供一致的服务并保留和培养好员工变得具有挑战性。布里斯托尔大学研究计算得出，社区能源燃料贫困和能源效率建议工作每花费1英镑用于送货时至少提供9英镑的社交回报。
利用人工智能解锁售前超能力 | Vivun
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释放 iPSC 衍生免疫细胞的潜力
诱导性多能干细胞 (iPSC) 已成为细胞疗法的革命性工具，因为它们能够分化成各种细胞类型、供应无限，并且具有作为现成细胞产品的潜力。iPSC 衍生免疫细胞的新进展产生了强大的 iNK 和 iT 细胞，它们在动物模型和临床试验中表现出对癌细胞的强大杀伤力。随着先进的基因组编辑技术的出现，高度工程化的细胞得以开发，我们在此概述了 12 种设计 iPSC 的策略，以克服当前基于细胞的免疫疗法的局限性和挑战，包括安全开关、隐形编辑、避免移植物抗宿主病 (GvHD)、靶向、减少淋巴细胞耗竭、有效分化、提高体内持久性、干细胞、代谢适应性、归巢/运输以及克服抑制性肿瘤微环境和基质细胞屏障。随着先进基因组编辑技术的发展，现在可以将较大的 DNA 序列插入精确的基因组位置，而无需 DNA 双链断裂，从而实现多重敲除和插入。这些技术突破使得以前所未有的速度和效率设计复杂的细胞治疗产品成为可能。iPSC 衍生的 iNK、iT 和先进的基因编辑技术的结合提供了新的机遇，并可能为下一代细胞免疫疗法开启新时代。
释放鹰嘴豆的营养潜力
鹰嘴豆 (Cicer arietinum L.) 是一种重要的谷类豆科植物，其蛋白质、碳水化合物、脂肪、纤维、必需微量营养素和维生素含量均衡，有助于满足全球人口日益增长的粮食和营养需求。鹰嘴豆蛋白是一种均衡的氨基酸来源，生物利用度高。此外，由于其营养均衡、价格实惠，鹰嘴豆是动物蛋白的极佳替代品，为对抗隐性饥饿和营养不良（尤其在低收入国家普遍存在）提供了强大的工具。本综述研究了鹰嘴豆的营养成分，包括蛋白质、氨基酸、碳水化合物、脂肪酸、微量营养素、维生素、抗氧化特性以及在健康和制药领域具有重要意义的生物活性化合物。重点是将鹰嘴豆纳入饮食中，以获得其无数的健康益处和丰富的营养，旨在增强人体蛋白质和微量营养素营养。我们讨论了植物育种和基因组学方面的进展，这些进展促进了发现各种基因型和关键基因组变异/区域/数量性状位点，有助于提高宏观和微量营养素含量和其他质量参数。此外，我们还探讨了 CRISPR/Cas9 等创新育种工具在增强鹰嘴豆营养成分方面的潜力。我们将鹰嘴豆设想为一种营养智能作物，努力保障粮食安全，抗击饥饿和营养不良，并在可持续农业食品系统中促进饮食多样性。
在汽车行业解锁潜力
联合学习是一种分散的方法，用于训练Glo-Bal机器学习模型而无需在参与者之间共享数据，并且它已成为必须保护有关各方数据的情况下存在的关键解决方案。这在数据驱动的预后，健康管理和异常检测系统中非常重要，因为关键数据所有权在几个原始设备制造商和运营商之间划分。但是，对这项技术的适当提出需要在基础架构上进行大量的前期投资，因为计算，能源和网络能力必须支持边缘上的增加负载，这代表了从集中式范式转移。尽管有这些要求，但汽车行业对这项技术作为协作推动者的潜力表现出了极大的兴趣。该技术的隐私益处得到了充分的认可，但是通常不加区分地使用它，而无需透彻考虑其适当性。为了使这一详细的系统映射进行了详细的系统文献映射，通过分析，我们就联合框架的使用方面的有效性提供了对预测性维护和自动行业中异常检测应用的特定挑战的见解。此外，我们通过确定对该技术实施确实有意义的汽车行业的现实世界应用来做出贡献。我们的研究测试了每个人如何响应不同的数据方案。这些发现突出了对量身定制方法的需求，以满足每个应用程序的独特需求。在此基础上，我们使用广泛采用的模型和聚合策略进行了实验分析，以评估在模拟现实世界条件的各种数据拆分配置下，在各种数据拆分配置下评估了Fedeed Learning的性能。结果表明，FedAvg在平衡数据方面的表现最佳，而FedProx在IMBA分布中表现出色，其正则化技术解决了问题。虽然联邦学习持有承诺，但其实施可能并不总是证明成本是合理的，尤其是如果FraMework仅解决了一些关键挑战时。裁缝联合配置可以优化汽车行业的预测性维护和异常检测，但是要仔细考虑有用性和基础设施成本，这对于长期成功而言是限制的。