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![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
关于Li-Garnet固态电池设计和技术挑战的观点
基于Li-Garnet Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO）电解质的抽象固态锂离子电池近年来已经快速发展。与常规的基于电解质的同行相比，这些固态系统有望满足对安全，不易用和耐温温度的储能电池的迫切需求。在本愿景文章中，我们回顾了当前的研究追求，并讨论了LLZO固态电解质（SSE）用于固态电池的局限性。特别强调了对固态阴极，LLZO SSE和LI金属阳极层制造目前方法论的利弊的讨论。此外，我们讨论了固态阴极中LLZO厚度，阴极面积容量和LLZO含量在Li-Garnet固态电池的能量密度上的贡献，总结了它们所需的值，以匹配常规液体系统的能量密度。最后，我们重点介绍了朝着最终的Li-Garnet固态电池商业化时必须解决的挑战。
1 挑战与未来方向 2 Sean Tan
© 作者 2024。由牛津大学出版社代表欧洲心脏病学会出版。这是一篇根据知识共享署名-非商业许可条款分发的开放获取文章（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），允许在任何媒体中进行非商业性再利用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。对于商业再利用，请联系 reprints@oup.com 获取重印和翻译重印权。所有其他许可都可以通过我们网站文章页面上的许可链接通过我们的 RightsLink 服务获得——有关更多信息，请联系 journals.permissions@oup.com。1
植物病毒诊断的最新进展与挑战
准确及时地诊断植物病毒感染对有效控制疾病和维持农业生产力起着关键作用。植物病毒诊断的最新进展大大扩展了我们检测和监测农作物病毒病原体的能力。本综述讨论了诊断技术的最新进展，包括传统方法和最新创新。酶联免疫吸附测定和基于 DNA 扩增的测定等传统方法由于其可靠性和准确性而仍然被广泛使用。然而，下一代测序和基于 CRISPR 的检测等诊断技术提供了更快、更灵敏和更具体的病毒检测。本综述强调了用于植物病毒诊断的检测系统的主要优势和局限性，包括传统方法、生物传感器技术和先进的基于序列的技术。此外，它还讨论了市售诊断工具的有效性和现代诊断技术面临的挑战，以及改进明智疾病管理策略的未来方向。了解现有诊断方法的主要特征将使利益相关者能够选择最佳的病毒威胁管理策略并确保全球粮食安全。
异源促进h1N1疫苗接种加剧了疾病，在猪模型中，与不匹配的H1N2插入病毒的挑战
流经病毒（IAVS）对人类和动物健康构成了显着威胁。制定能够引起对抗原多样性IAV菌株的广泛的异源保护的IAV疫苗策略在有效控制该疾病方面至关重要。这项研究的目的是检查各种H1N1插入疫苗策略的免疫原性和保护性效率，包括单价，双重和异源促进疫苗接种方案，针对不匹配的H1N2 Suwin2 Swine-lofenza-lofEenza-lofeNza virus。五组是同源的，促进油的促进疫苗接种了一个油添加的全部吸收病毒（WIV）单价a/swine/georgia/georgia/27480/2019（GA19）H1N2疫苗，WIV单位a/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/sw/a0263666116/2021（MN1） A/California/07/2009（CA09）H1N1，由CA09和MN21组成的WIV二价疫苗，或仅辅助疫苗（模拟疫苗接种组）。第六组用CA09 WIV进行了主要疫苗接种，并用MN21 WIV（异源Prime-Boost组）增强。四周后，促进猪的鼻内和气管内被A/猪/乔治亚/27480/2019，H1N2猪IAV领域分离株挑战。疫苗诱导的保护是根据五个关键参数评估的：（i）抑制（HAI）抗体反应的血凝性抗体反应，（ii）临床评分，（III）鼻拭子和呼吸道组织植酸盐中的病毒滴度，（III）降低病毒滴度，（IV）BALF细胞学学和（V）。不匹配的疫苗接种方案不仅未能在挑战后授予临床和病毒学保护，而且加剧了疾病和病理。While all vaccination regimens induced seroprotective titers against homologous viruses, heterologous prime-boost vaccination failed to enhance HAI responses against the homologous vaccine strains compared to monovalent vaccine regimens and did not expand the scope of cross-reactive antibody responses against antigenically distinct swine and human IAVs.与模拟疫苗接种的猪相比，异源促进的猪表现出长时间的临床疾病和肺部病理的增加。
Autoware-Challenge-2024
○从控制误差中估算车辆重量○轮胎扁平化的变化○修改控制算法中使用的控制参数在线上●在线上，一个困难是可以通过目标加速度和实际加速度来估计重量，但是从目标加速器中的转换器从目标加速器到Actuator的输出中的车辆组件中的转换器可能会产生错误。因此，该功能必须判断错误是来自转换器的错误还是权重错误。●对于确切的估计，我们可以假设如果车辆移动，重量不会改变。●确保该功能在简单的计划模拟器中效果很好。
对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
评论文章：药物再利用的挑战与机遇：Sindhu S 1 和 Murugan S 2 的简短评论
摘要：药物再利用是医学领域的一个新兴领域。配制用于治疗新临床疾病的新药需要时间，并且需要大量投资。因此，人们非常关注旧药再利用以用于新疗法。FDA 批准用于特定治疗的大多数药物也可用于治疗各种其他临床疾病。换句话说，可以说是药物的“重复使用”。这篇小型综述重点介绍了再利用药物在细菌感染和癌症治疗中的应用。除了药物再利用的好处之外，还有一些挑战需要解决。因此，本综述讨论了再利用药物在治疗传染性（细菌感染）和非传染性（癌症）疾病中的应用。关键词：药物再利用；V 期临床试验；生活方式药物
通过组合测试挑战自治
摘要 - 本文描述了一种称为仙人掌的输入空间建模和测试生成方法（具有组合测试的挑战性自治），该方法为自主系统创建了一系列“挑战场景”。尽管自主系统的参数空间是广泛的，但仙人掌有助于使用组合测试以及通过将专家判断到场景的制定中减少参数空间。可以在适当的测试基础结构（例如模拟器或循环测试）上执行所得场景。仙人掌可用于锻炼系统，作为获得符合ISO 21448或UL 4600等标准的努力的一部分。该方法用于生成商用自动驾驶汽车感知系统的测试方案。索引术语 - 跨越测试，输入建模，Au ossos Systems，自动驾驶汽车
能量贫乏的国家面临特殊挑战：垂直能源过渡
图1以风格化的方式说明了水平和垂直能量过渡。在水平过渡中，一个国家的总能源需求保持恒定，而其可再生能源的份额则从25％线性增长到100％。在垂直过渡中，一个国家的总能源需求在其可再生能源份额的同时增长了线性增长，从25％线性增长到100％。水平能量过渡仅需要随着可再生能源的增长而逐步缩小遗产化石燃料的能力，而垂直过渡需要在近期备份备用可更可再生能源的能力（在这里假定为气体燃料的发生器），然后才能长期逐步淘汰它。没有新的可调节生成的垂直过渡将意味着可再生能源份额的实际增长速度比实际上更快地增加，以及在远远超过富裕国家所取得的范围内的短期和长期储能的部署。