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506 004，Telangana 协同培训计划利用......
VIT 成立于 1984 年，前身为韦洛尔工程学院，由名誉校长 G. Viswanathan 博士创立，旨在提供符合国际标准的优质高等教育。VIT 已被印度政府认定为杰出学府 (IoE)。根据 2022 年 QS 世界大学学科排名，VIT 的工程和技术学科领域在全球排名第 346 位，在印度排名第 9 位。NAAC 认证，第 4 周期成绩为 A++。VIT 跻身世界前 900 所大学之列，跻身前 10 名，是印度唯一的私立机构（上海 ARWU 排名 2021）。在研究和工程类别中，它是印度第 12 佳机构（NIRF 排名，印度政府 2021），在亚洲排名前 200 位（QS-亚洲大学排名 2022）
回顾利用自然语言处理和人工智能进行实时分析中的高级数据可视化
本综述探讨了自然语言处理 (NLP) 和人工智能 (AI) 的集成，以增强实时分析的数据可视化。在数据呈指数增长的时代，传统的静态可视化越来越不能满足实时决策的需求。NLP 和 AI 提供了复杂的工具来动态解释和可视化数据，将大量原始信息转化为各个领域的可操作见解。本文综合了 NLP 和 AI 在数据可视化方面的当前研究、方法和应用，重点介绍了关键进展，例如增强的数据可解释性、实时数据处理能力以及通过自然语言查询和交互元素改善的用户交互。它还解决了实施这些技术所面临的挑战和局限性，包括计算复杂性、数据质量问题和道德考虑。本综述确定了重要的趋势和未来方向，例如增强现实和虚拟现实 (AR/VR) 的集成以及生成式 AI 模型的使用，这些趋势和方向有望进一步推动该领域的发展。通过全面概述数据可视化中 NLP 和 AI 的现状，本文旨在为未来的研究和开发工作提供参考和指导，以利用这些技术实现更有效、更高效的数据驱动决策。
引用Zhang H，Zhou Y，Yan H，Huang C，Yang L和Liu Y（2025）利用生物信息学和机器学习来识别CXCR4基因相关的Therape
糖尿病足溃疡（DFUS）是糖尿病最常见且高度残疾的并发症之一，其特征是持续的脚步溃疡具有高感染率和截肢的风险，对患者生活质量和公共卫生系统构成了重大挑战（1）。根据数据预测，到2030年，全球糖尿病人口估计约为4.39亿（2）。在糖尿病患者中，大约30％的人会在其一生中出现足球溃疡（3），其中一部分患者因溃疡恶化而受到截肢的风险。研究表明，到2050年，三分之一的美国人将患有糖尿病，多达34％的糖尿病患者将在其一生中发展糖尿病足溃疡（DFU）（4）。DFU是成年糖尿病患者的严重并发症（5），一生中约有19％-34％的人足性溃疡，随着患者的年龄和医疗保健的复杂性，这种风险会增加（6）。DFU可以导致严重的结果，例如感染，截肢和死亡，在3 - 5年内复发率为65％（7），截肢率为20％，5年死亡率高达50％-70％（8）。尽管在多学科预防和早期筛查方面取得了进步，但在某些地区，截肢率却有所提高，尤其是影响年轻个人和少数群体，突出了DFU管理中的差异和不平等现象（9）。此外，糖尿病患者的免疫功能降低并降低了感染性（10），进一步增加了与DFU相关感染的风险（11）。在这些机制中，持续的炎症反应和组织受损（12）被认为是DFU的进展中的关键驱动因素。最近的研究表明，CXCR4基因在诸如细胞迁移，炎症调节和组织修复等过程中起重要作用（13），并且CXCR4的异常表达被认为是多种慢性条件下疾病进展的驱动力（14，15）。cxcr4在各种细胞类型（16）中表达，并通过其配体CXCL12调节细胞迁移，增殖和炎症反应（17）。研究表明，CXCR4在诸如DFU之类的慢性伤口中异常表达，可能导致
纳米纤维素的功能材料：利用结构
为了开发具有独特性能和功能的先进/下一代材料，人们开始研究自然界中常见的分级组装。[1,2] 为了遵循模仿自然的理念，使用可再生/天然来源的构建块来开发分级结构最近成为自下而上制造领域的中心主题。纳米纤维素就是这样一种构建块，包括纤维素纳米晶体 (CNC) 和纤维素纳米原纤维 (CNF)（图 1），它由地球上最丰富的可再生聚合物纤维素组成。近年来，CNC 和 CNF 引起了人们的极大研究兴趣，广泛应用于生物医学、储能、包装、复合材料和特种化学品等多个行业。 [3–5] 这些高度结晶、高纵横比的纳米颗粒由 β (1–4) 连接的 D-葡萄糖单元的线性均聚物组成，表现出令人印象深刻的机械性能和可调的表面化学性质。鉴于 CNC 和 CNF 的高强度、尺寸各向异性和天然来源，使用纳米纤维素作为开发分级组装体的功能性构件引起了人们的极大兴趣。由于人们对纳米纤维素的广泛兴趣，之前已经发表了几篇评论，涵盖了 CNC 和 CNF 的材料特性、生产、加工、特性策略、化学改性和潜在应用，我们建议任何感兴趣的读者阅读这些评论以获取更多信息。[2–19]
SCRL：利用加固学习来评估单细胞数据中的命运决策
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
Antonio Forte Ph.D.，M.D。合着者（S）： - 利用 2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ... Jakob Liever NeuroInsight：AI驱动的创伤大脑... 羟基氯喹对B细胞的Chongmin Huan效应... 护理学院公告2023-2024
利用生成文本来对AI模型进行图像探索审美整形外科的种族，性别和年龄，尚不清楚各种患者人群的代表性和包括图像AI模型的代表性和包含。因此，该项目探讨了AI模型产生的图像中种族，性别和年龄的多样性：DALL-E3，Midjourney和Adobe Firefly，以响应着针对流行美学程序的提示：致命的美学方法：脂肪，脂肪成形术和隆鼻。提示旨在要求每种AI模型为每个性别，种族和年龄组合生成手术结果的图像，以及用于吸脂术，骨整形术和隆鼻术的图像：男性与女性，白人或白人，黑人或非裔美国人或非裔美国人，拉丁裔或拉丁裔或西班牙裔或年龄组：20-30岁：20-30岁：20-30岁，31-45岁以上。通过Fitzpatrick和Monk量表评估了每个生成的图像以表示肤色，并使用4项问卷进行性别率。KRUSKAL-WALIS检验用于对成对比较的3个模型（P <0.05）和Wilcoxon Rank Sum测试之间的连续变量进行整体比较（P <0.017，基于Bonferroni方法进行调整后，用于多个比较）。Fischer的East检验用于对3个模型（P <0.05）和成对比较（P <0.017）之间的分类变量进行整体比较。浅色肤色（fitzpatrick i-iii＆Monk 1-5）之间没有显着差异与深色肤色（Fitzpatrick IV-VI和Monk 6-10）与图像生成型模型（p = 0.26＆p = 0.31）之间。通常在所有3种AI模型（P <0.0001）以及对衰老的描绘时（P = 0.0009）进行了显着差异。似乎具有包容性和浅色肤色和深色肤色的公平代表，但是关于性别偏见的描绘仍然有改善的余地。
关于利用人脑器官来研究神经系统疾病的神经炎症的全面综述
摘要有关神经系统疾病和疾病的大多数当前信息来自直接患者和动物研究。但是，在许多情况下，患者的研究不允许复制疾病的早期阶段，因此提供了有限的理解疾病进展的机会。另一方面，尽管动物模型的使用使我们能够研究该疾病的机制，但它们在为人类开发药物方面存在重大局限性。最近，源自人多能干细胞的3D培养的体外模型已作为有前途的系统浮出水面。他们提供了将患者研究发现与动物模型的发现的潜力。在这篇全面的综述中，我们讨论了它们在建模神经发育状况（例如唐氏综合症或自闭症，神经退行性疾病）中的应用，例如阿尔茨海默氏症或帕金森氏病，以及诸如Zika病毒或HIV的病毒疾病。此外，我们将讨论用于研究滥用药物的产前暴露的不同模型，以及必须满足的局限性和挑战，以改变人类脑疾病研究的景观。
利用计算机愿景来精确农业
精确农业正在通过使用现代技术来提高生产率，同时减少废物和环境影响，从而改变农业。该领域最强大的工具之一是计算机视觉，它有助于分析图像以监视农作物，检测杂草和引导自动化机器。通过使用数字图像，计算机视觉提供了有关农作物及其周围环境的准确和实时信息。不同的成像技术支持各种农业任务。RGB（红绿色蓝色）成像类似于人类的视觉检查农作物，而近红外（NIR）和多光谱成像有助于检测肉眼看不到的植物健康问题。这些技术允许农民监测农作物，评估生长阶段并尽早确定疾病。随着人工智能和机器人技术的兴起，计算机视觉在自动化农业任务中起着关键作用。配备摄像头和AI的机器人可以识别和清除杂草，在正确的时间挑选果实，并分析土壤条件。自动农业机器也可以浏览领域，从而减少对人工人工的需求并提高效率。精确农业中计算机视觉的主要目标是识别和区分农作物，杂草和其他物体，以优化农业运营。随着技术的发展，其应用继续增长，使耕作更聪明，更可持续。通过改善决策，降低成本和增加产量，计算机视觉将彻底改变现代农业，帮助农民满足对食物不断增长的需求，同时使用较少的资源。