XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembest
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
新报告估计厌氧消化的纽约气候影响潜力，因为关键决策者考虑到这些途径的最佳途径
在经济学方面，开发300个新项目将产生大约8,000个新工作岗位和约3.4B美元的资本部署。产生有意义的影响将需要在全国范围内将这些操作部署在大规模上，并且在AD达到到期水平之前，还有很多工作要做。，但凭借其雄心勃勃的政策，纽约 - 能源视觉的家乡可以领导指控，证明能源愿景总裁Matt Tomich。AD是一个复杂的生物学过程，但Digester Doc和首席执行官Valkyrie Analytics的Charlton简单地解释了该概念的要旨：“碳不消失；它采取了不同的形式。它作为二氧化碳，土壤中的碳或生物物质存在。话虽如此，如果我们将通过AD捕获的能量转换为甲烷，我们会防止在将材料应用于土地或其他地方时发生的排放。，而消化池内部甲烷的碳越多，排放量就越少。”随着技术的发展，它会提供改进，包括更熟练的碳转换过程多年来，该行业已将转化效率从30％或35％提高到65％或70％。排放率的捕获率现在为99.9％，进一步提高了结果。仍然，鉴于有机材料的数量和多样性，这些系统只能独自完成。另一个现实是，AD留下了需要辅助处理方法的消化后残留物。堆肥已成为一种互补的后端技术，进入了众人瞩目的焦点。农业部门越来越多地转向AD。在现场应用之前堆肥消化固体实际上进一步减少了甲烷排放。在她的团队的多项研究中，正在评估消化酸盐应用对土壤过程，作物生产和环境的影响。，虽然堆肥在支撑较小的系统方面非常有用，但具有较大操作的热解或气化可能会更好，并且可以将固体和碳转化为各种产品。“因此，根据您的使用方式，有不同的解决方案，”他说。奶农尤其是发现，通过将肥料作为原料提供，他们可以产生额外的收入，更可持续地管理大量的牛便便，并最终减少其碳足迹。在纽约，通过报告的计算，将大约260个新广告带到奶牛场可以将甲烷从粪便中减少56.5％。作为其潜在价值作为原料获得更多的识别性粪便是一个不断增长的研究兴趣，一个目标是弄清楚如何开发具有成本效益的治疗方法以提高其生物降解性和沼气生产率。加州大学戴维斯分校教授兼空中质量专家Frank Mitloehner说，尽管已经研究了许多治疗方法，但经济学却阻碍了商业化的进展。尽管他和他的同事们参与了表现出希望的项目；他指出了涉及土地应用的堆肥肥料的工作。在其他领域正在进行研究，从自动化到改善沼气生产到多年生草作为原料的潜力。
沙巴最适合太阳能，生物能量
“发电的总柴油补贴高达12.7亿令吉，这是2016年至2021年至2021年28.9亿令吉的补贴到沙巴的44％。“是时候我们该转到更具环境友好和廉价的发电项目了……”“联邦政府需要加快速度，并确保减少诸如上帕达斯水力发电，Hulu Padas和Sun-gai Maligan水力发电项目，即使在州政府接管Sabah的电力之后，Solary She She。”
预处理18F-FDG-PET/CT参数是无效生存的生物标志物，最佳总体反应和接受一线免疫疗法的转移性黑色素瘤患者的总体生存率
自从引入检查点抑制剂ipilimumab（靶向细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4））和Nivolumab / pembrolizumab（靶向计划的死亡-1（PD-1）受体及其组合组合以来，对晚期黑色素瘤患者的治疗已有急剧改善。现在可以使用有效的免疫疗法，无论突变状态如何，都可以进行治疗[1]。免疫治疗药物的应用已导致患者总生存期（OS）和无进展生存率（PFS）的显着改善[2-4]。不幸的是，在免疫疗法下，约有百分之五十的治疗患者具有一级耐药性或可以在免疫疗法下产生次要耐药性。为了应对这一挑战，诸如乳酸脱氢酶（LDH）等临床标记[5，6]以及实验性生物标志物用于识别可能无法从具有检查点抑制剂的治疗中获利的患者。标准度量计算机断层扫描（CT）参数，例如肿瘤大小，全身肿瘤的体积以及实验性放射线参数，在某些螺柱中有可能预测诸如OS，PFS和三个月后的响应等终点[7-12] [7-12]。另一方面，有研究发现基线CT中CT参数的明显预测能力[13]。目前，没有实验性的CT生物标志物被广泛接受用于常规临床使用[14]。它在反应评估和监测免疫疗法毒性方面仍然是一种宝贵的方式[16]。最近的一项荟萃分析强调了基线SUVMAX，MTV和总病变的值flourine-18氟氧化葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描（18F-FDG-PET/CT）是一种已建立的选择方法，是通过免疫检查点抑制剂治疗的转移性黑色素瘤患者管理的基石[15]。根据最近出版物的发现，几个18F-FDG-PET/ CT参数可能是预测接受免疫疗法治疗的美拉马患者的反应和存活的潜在生物标志物。这些参数可以分为三组：肿瘤负担，肿瘤葡萄糖摄取和非肿瘤造血组织分类主义[17]。从18F-FDG-PET/CT扫描中进行的全身代谢肿瘤体积大约在免疫疗法开始后大约三个月被发现是黑色素瘤患者OS的强烈预后指标[18]。一项试点研究证实，接受全身性治疗的不可切除的转移性黑色素瘤患者的总生存率与高肿瘤负荷，某些器官区域的转移以及至少一个转移性高直径或高直径或不良代谢相关的患者[19]。一项研究使用在开始抗PD-1处理之前从基线18F-FDG-PET/CT中提取的生物标志物。总代谢肿瘤体积（MTV）与较短的OS相关，并用于定义三种风险类别[20]。
2024价格表 - Biobest
在爱丁堡大学获得神经科学荣誉学位后，珍妮弗（Jennifer）于2001年从Biobest开始。从那以后，詹妮弗（Jennifer）在公司内部进步，负责监督由22位科学家和技术人员组成的团队。在2010年，她还获得了公开的大学管理专业证书，赢得了德里克·普格（Derek Pugh）最佳学生奖。在Biobest上，她对实验室管理的各个方面负责，以确保我们以有效，及时的方式为客户提供最高的测试标准。
伦纳德伍德堡部队的补给计划被评为陆军最佳
对于没有有机医疗队的单位（请拨打 573.596.3663 进行团体安排），年龄在 18 至 64 岁之间，没有复杂病史，可于工作日上午 8 点至下午 2 点在 Harper Clinic, Bldg. 500 接受无需预约的接种服务。对于年龄在 6 个月至 17 岁之间的受益人（以及接种疫苗儿童的父母）和 65 岁以上的受益人以及有复杂病史的受益人，可于工作日上午 7:30 至下午 4 点在 Leonard Wood 将军陆军社区医院免疫诊所接受接种服务。拥有美国陆军训练和条令司令部有机医疗队的现役军人应联系其单位运营部门或 TOMS 了解时间和地点。请拨打 573.596.0518 了解更多信息。
比赛领域的复苏：最佳实践指南
在比赛领域突然心脏骤停是一次罕见但毁灭性的事件。运动通常保护健康，但是运动过程中突然崩溃和死亡的风险略高于无活动1。一项估计表明，每年约有21.7万人中有1万人患有与运动有关的突然死亡，其中只有6％在“年轻竞争运动员”（10 - 35岁）中2。最高40岁的运动员的最佳估计是，每年40 000到80 000分之一的心脏死亡突然出现3,4，某些组的风险更高（例如，男人，非裔美国人运动员）和运动（例如篮球）。但是，在获取数据方面遇到困难，真实发病率可能会低估3,5。
预测类风湿关节炎的最佳治疗方法
背景：尽管靶向生物治疗已经改变了类风湿性关节炎 (RA) 患者的前景，但 40% 的患者临床反应不佳，因此必须揭示无反应和疾病进展背后的分子途径和机制。5 – 20% 的 RA 患者对包括生物和靶向治疗在内的所有当前药物均无反应，这表明多药耐药性背后存在不同的致病过程。目标：在这篇简短的综述中，我们讨论了类风湿性关节炎精准医疗的最新研究进展。方法：对 RA 患者的滑膜活检进行批量 RNA 测序，结合组织学和深度临床表型分析，揭示了导致疾病进展的不同致病途径的重要见解，并阐明了对特定治疗无反应的机制。活检驱动的随机对照试验（例如 R4RA 和即将进行的 STRAP 试验）已使机器学习预测模型的开发成为可能，用于预测对不同疗法的反应。结果：在早期关节炎病理生物学队列 (PEAC) 中，基因表达分析表明，个体可分为三个基因表达亚组，这些亚组与组织学标志物定义的组织病理类型相关：寡免疫纤维瘤病理类型，其特征是成纤维细胞和缺乏免疫炎症细胞；弥漫性髓系病理类型，其特征是巨噬细胞流入；淋巴髓系病理类型，其特征是存在 B 细胞，但通常含有复杂的炎症浸润和异位淋巴结构形成。在 R4RA 活检驱动的随机对照试验中，患者被随机分配接受利妥昔单抗或托珠单抗治疗。对治疗前/治疗后滑膜活检的综合分析确定了与致病途径相关的反应基因特征，这些特征可以随时间进行追踪。确定了一组真正的难治性患者，他们在研究之前抗 TNF 治疗失败（这是入选标准），随后在试验期间两种试验生物制剂均失败。RNA-Seq 分析和数字空间分析确定了特定细胞类型，包括与难治状态相关的 DKK3 + 成纤维细胞。我们根据特定基因特征确定了机器学习预测模型，这些模型能够预测未来对治疗的反应以及难治状态。结论：滑膜活检的 RNA 测序在了解 RA 疾病内型和识别预测预后和未来对治疗反应的滑膜基因特征方面取得了重大进展。