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肿瘤线粒体氧化磷酸化刺激的核受体RORγ是骨肉瘤的有效治疗机会
Jianwei Zheng, 1,9 Qianqian Wang, 1,9 Jianghe Chen, 1 Guodi Cai, 1 Zhenhua Zhang, 1 Hongye Zou, 2 June X. Zou, 2 Qianqian Liu, 1 Shufeng Ji, 3 Guoli Shao, 3 Hong Li, 4 Sheng Li, 4 Hong-Wu Chen, 2 LinLin Lu, 5,6 Yanqiu Yuan，1， * Peiqing Liu，1,7,8， *和Junjian Wang 1,7,8,10， * 1 1名药学学校，Sun Yat-Sen University，广东，广东，510006，P.R.中国2个生物化学与分子医学系，加州大学戴维斯分校综合癌症中心，加利福尼亚大学，戴维斯分校，戴维斯分校，加利福尼亚州萨克拉曼多，加利福尼亚州，美国3特殊医疗服务中心，南部医科大学，广东，广东510280，南部医科大学中国4个生物医学实验室，广州Jingke Life Science Institute，广州，广东510145，P.R。Yat-Sen University，广东，广东510006，P.R。中国8广东省级省级新药设计与评估省主要实验室，药学学院，Sun Yat-Sen University，广东，广东510006，P.R。 中国9这些作者同样贡献了10个潜在客户联系 *通信：yuanyq8@mail.sysu.edu.cn（Y.Y. ） ），liupq@mail.sysu.edu.cn（P.L. ） ），wangjj87@mail.sysu.edu.cn（J.W。）中国8广东省级省级新药设计与评估省主要实验室，药学学院，Sun Yat-Sen University，广东，广东510006，P.R。中国9这些作者同样贡献了10个潜在客户联系 *通信：yuanyq8@mail.sysu.edu.cn（Y.Y.），liupq@mail.sysu.edu.cn（P.L.），wangjj87@mail.sysu.edu.cn（J.W。）https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024/1015//p>
人工智能与机器学习（HIC-AIM）
此外，患者隐私和临床试验或研究信息的“同意”在确保统计显著性安全性和有效性措施所需的协议方面可能面临自身的挑战。有一个网络安全隐私风险管理框架，其中包括一些数据类型的标准。（NIST 800- 60：信息类型分类）。确保安全性和有效性的性能要求不应受到去识别或潜在隐私问题以及对用于测试软件的数据的相关影响的影响，因为这会损害准确确定性能的能力。（Ruishan Liu、Shemra Rizzo、Samuel Whipple、Navdeep Pal、Arturo Lopez Pineda、Michael Lu、Brandon Arnieri、Ying Lu、William Capra、Ryan Copping 和 James Zou，2021 2
书评：……时代的合同和合同法
这篇书评是褒扬性的。Ebers、Poncibo 和 Zou 的书中每一章的内容都值得称赞。这些章节探讨了对合同学者、法律从业者、法官、立法者和缔约方至关重要的问题。这本书也很及时。在过去十年左右的时间里，有几家初创公司开发了人工智能解决方案，帮助律师及其客户减少合同过程中的摩擦，更好地理解合同条款的后果。例如，Kira Solutions（一家成立于多伦多的公司）使用机器学习来高效准确地自动识别、提取和分析合同内容。2 但随着人类将越来越多的合同自主权交给人工智能，人们不禁想知道合同原则将需要如何改变。
人工智能与机器学习（HIC-AIM）
此外，就确保统计显着性安全性和有效性措施所需的方案而言，患者隐私和临床试验信息的“同意”可能会面临其自身的挑战。有一个网络安全隐私风险管理框架，其中包含一些数据类型的标准。（NIST 800-60：信息类型分类）。绩效要求确保安全性和有效性不应受到识别或潜在隐私问题的影响以及对用于测试软件的数据的相关影响，因为这将损害准确确定性能的能力。（Ruishan Liu，Shemra Rizzo，Samuel Whipple，Navdeep Pal，Arturo Lopez Pineda，Michael Lu，Brandon Arnieri，Ying Lu，William Capra，Ryan Copra，Ryan Copping＆James Zou，2021年，2021年2
碳纤维增强热塑性聚合物复合材料的注射成型的最新进展：评论
Recent Advances in Injection Molding of Carbon Fiber Reinforced Thermoplastic Polymer Composites: A Review Wei Zou, 1 Xinbo Zheng, 2 Xiaodong Hu, 3 Jintao Huang, 2,* Guanghong Wang 1,* and Zhanhu Guo 4,* Abstract Carbon fiber reinforced polymer composites (CFRP) have excellent comprehensive mechanical properties, and become one of the轻巧组件的主要方法。在汽车行业，航空业和其他领域，它受到了越来越多的关注。为了提高生产率和质量，并更好地利用碳纤维增强聚合物复合材料，尤其是对于碳纤维增强的热塑性聚合物复合材料，本文首先回顾了碳纤维增强的碳纤维塑造热塑性聚合物聚合物复合材料的研究状态，最终讨论了该领域的本领域。
聚吡咯包覆的δ-MnO2纳米片阵列作为高稳定性锂离子存储阳极
完整作者列表： 隋一鸣；华盛顿大学，材料科学与工程系 刘超峰；华盛顿大学，材料科学与工程系 邹佩超；清华大学，清华深圳国际研究生院能源与环境学部 詹厚超；清华大学，清华深圳国际研究生院能源与环境学部 崔远征；清华大学，清华深圳国际研究生院能源与环境学部 杨程；清华大学，清华深圳国际研究生院能源与环境学部 曹国忠；华盛顿大学，材料科学与工程系
细胞外基质对胰腺癌患者来源的类器官精准医疗效用的影响 Jan C. Lumibao 1、Shira R. Okhov
细胞外基质对胰腺癌患者来源的类器官精准医疗效用的影响 Jan C. Lumibao 1 、Shira R. Okhovat 1 、Kristina Peck 1 、Kathryn Lande 1 、Jingjing Zou 2* 、Dannielle D. Engle 1* 1 索尔克生物研究所，2 加州大学圣地亚哥分校 关键词：类器官、PDAC、药物分型、精准医疗、基底膜提取物 * 共同通讯作者 通讯作者：Dannielle D. Engle，博士。索尔克生物研究所 10010 N. Torrey Pines Rd.拉霍亚，加利福尼亚州 92037 电话：(858) 453-4100 X1312 电子邮件：engle@salk.edu 利益冲突：作者声明不存在利益冲突 字数：4364 图表：11 表格：2
2023 年年度报告 - Stewart Blusson 量子物质研究所
Rottler 介绍了推进我们对无序材料认识的突破性项目（详情见第 14 页）。Potter 和他的合作者在量子计算方面取得了重大进展（详情见第 12 页）。Salfi 成立了一个由国家量子战略资助的泛加拿大联盟（详情见第 31 页）。Ye 被重新任命为加拿大二级二维量子材料研究主席，并报告了观察到的雪崩不仅发生在山区，也发生在二维材料中的结果（详情见第 15 页）。Zou 和他的团队在设计超导材料 KTaO3 的新拓扑特征方面取得了进展（详情见第 15 页），并支持量子路径学生成功研究固态电池材料（详情见第 16 页）。
母乳衍生的花生四烯酸的关联 -
与弗朗西斯·KL陈（Francis Kl Chan），中国人民共和国香港中国大学的Microbiota I-Center（Magic），中国人民共和国； Fklchan@Cuhk。Edu。HK，Xia Chen，医学研究中心中央实验室，宁波大学第一附属医院，中华人民共和国宁博市江吉区人民公路247号； CHENX_ FSYY@163. COM，WEI LUO和YUHUA DENG，转化医学研究所，Foshan第一人民医院，＃81，北Lingnan Avenue，Foshan，Foshan，中华人民共和国； luowei_ 421@163. com，dyhsmu@163. com，yanli zou，中华人民共和国佛山的第二人民医院； Ylzouzou@126。Comand Siew C NG，肠道菌群研究中心，香港中国大学香港SAR，中华人民共和国； siewchienng@cuhk。edu。hk
利用人工智能技术进行语言学习
尽管对人工智能 (AI) 的研究可以追溯到几十年前，但由于大型语言模型 (LLM) 和旨在模仿人类对话的聊天机器人（如 ChatGPT）的出现，人工智能在过去几年中变得越来越突出。这导致人们对人工智能辅助教育的潜力重新产生了兴趣，特别是通过其改善个性化学习的潜力，以及它对学术诚信带来的挑战以及对安全和隐私的普遍担忧。在第二语言习得方面，人工智能的最新发展建立在智能计算机辅助语言学习 (iCALL)（Schulze，2008）的先前研究基础上，旨在研究如何通过个性化学习材料、教学和反馈来增强学习（Hellmich 和 Vinall，2021；Xiao 和 Park，2021；Dai 和 Wu，2023）。例如，在反馈方面，语言学习者可以使用人工智能技术在计算机或移动设备上录制自己的声音，然后通过语音评估系统获得分数和反馈（Dizon，2020；Zou 等，2023a）。此外，当他们使用人工智能进行口语练习时，可以通过社交网络环境中的协作活动来提高学习成果（Zou 等，2023b）。除了直接指导之外，人工智能还在提高管理、课程开发和测试流程的效率方面取得了重大进展（Xu 等，2021）。尽管人工智能在语言教育方面具有相当大的潜力，但该主题的研究仍然很少，现有的研究已经开始确定进一步研究的重要领域。一个新出现的问题是如何为学生提供一系列与课程和评估一致的输入。研究发现了语言学习人工智能编程方面的差距，包括调整各种类型的语言技能即时反馈等功能以维持自主学习。因此，需要进一步研究人工智能程序的潜力，探索如何将人工智能应用于培养现实生活中所需的语言技能。同样重要的是考虑人工智能程序中的即时反馈如何满足学习者的语言学习目标，以及如何设计各种反馈来增强学习者在计算机或移动设备上的自主学习。