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克服英国电池能源系统存储部门面临的挑战
政府和其他机构应寻求为开发商和地方当局提供更一致的一致性。国家消防局委员会目前正在更新与消防安全和贝斯项目有关的指南。政府应寻求促进这一指导和其他工具，以使开发人员更加一致性，并更加放心。
癌症的进化论：挑战和潜在解决方案
本文已发表在《自然评论癌症》中。这是作者版本。请注意，这些数字已由NRC编辑，并且在已发布的版本中有所不同。您可以在这里找到论文：https：//www.nature.com/articles/s41568-024- 00734-2您可以引用文章，如下：Laplane，L。，Maley，C.C.。癌症的进化论：挑战和潜在解决方案。NAT REV CANCER 24，718–733（2024）。癌症的进化理论：挑战和潜在解决方案Lucie Laplane 1,2和Carlo Maley 3,4,5,6，†1：CNRS，Paris I Pantheon-Sorbonne，UMR 8590 Institut d'Histoire d'Histoire et histoire et physimophie et physimophie et physepophie et persionophie et sciences et des desiques et eforce et teciques et des paris，paris 7 cancer 7衰老，壁画，法国3：美国亚利桑那州立大学亚利桑那州立大学亚利桑那州癌症进化中心，美国亚利桑那州85287，美国。4：美国亚利桑那州立大学生命科学学院，美国亚利桑那州85287，美国。5：美国亚利桑那州立大学生物陈述中心，安全与社会，美国亚利桑那州坦佩，亚利桑那州85287，美国。6：美国亚利桑那州立大学进化与医学中心，美国亚利桑那州85287，美国。†电子邮件：maley@asu.edu摘要癌症的克隆进化模型是在1950年代至1970年代开发的，在二十一世纪成为癌症生物学的核心，主要是通过对癌症遗传学的研究。尽管它已经证明了其价值，但其结构受到了表型可塑性，遗传性非遗传形式的观察，克隆健身的非遗传决定因素和基因的非树样传播的挑战。我们旨在解决克隆的定义甚至存在混乱。克隆进化模型的性能和价值取决于经验范围，进化过程与癌症有关，及其理论能力来说明这些进化过程。在这里，我们确定了克隆进化模型的理论性能中的限制，并提供解决方案以克服这些限制。尽管我们没有声称克隆进化可以解释有关癌症的所有内容，但我们显示了在癌症动力学中已经确定了多少复杂性可以集成到模型中，以提高我们对癌症的当前理解。引言癌症是整个空间和时间上异质性的细胞种群。这种多样性目前是一个主要的临床问题，限制了大多数癌症治疗的效率，因为通常有一部分细胞对使用任何治疗方法有抵抗力1，2。多样性还限制了预后的准确性和我们预测其对干预措施的反应的能力，因为活检可能无法代表整个肿瘤，并且对于它如何随时间变化而有很强的随机成分。迫切需要更好地理解这种多元化的机制才能更好地治疗癌症。在二十一世纪获得关注的细胞多样化的一种解释机制是克隆进化：癌细胞通过遗传和表观遗传改变的积累而多样化，这可以改变细胞的相对适应性，从而导致克隆膨胀或通过自然选择进行克隆扩张或收缩。给定进化原理和种群遗传学的工具可以成功地应用于癌细胞3、4。然而，癌症进展的进化观点受到挑战5，结果表明，癌症内表型异质性在很大程度上可以独立于克隆的遗传学6。
用于脑部疾病分类和预测的机器学习：最新进展和即将到来的挑战
综述目的。机器学习 (ML) 是一种人工智能技术，允许计算机执行任务而无需明确编程。ML 可用于辅助诊断和预后脑部疾病。虽然最早的论文可以追溯到十多年前，但研究增长速度非常快。最新发现。最近使用 ML 进行诊断的研究已经从对特定疾病与对照的分类转变为鉴别诊断。大量研究致力于预测未来的患者状态。虽然许多早期研究都集中在神经影像作为数据源，但目前的趋势是多模式的整合。在目标疾病方面，痴呆症仍然占主导地位，但已经开发出针对各种神经和精神疾病的方法。总结。ML 在辅助诊断和预后脑部疾病方面非常有前景。尽管如此，我们认为，社区在将这些工具纳入临床常规方面仍有关键挑战需要解决：需要更广泛地采用有关验证和可重复研究的良好实践；需要广泛的泛化研究；需要可解释的模型来克服黑箱方法的局限性。关键词：人工智能；机器学习；转化研究；分类；预测 重点
在先进治疗药物的可比性考虑方面面临哪些质量挑战？
先进疗法委员会 (CAT) 于 2019 年 12 月发布的题为“问答、先进疗法药物的可比性考虑”的文本包含了公司在需要比较 ATMP 制造工艺变更前后的情况时可能遇到的主要问题。答案基于在频繁进行实验变化的情况下所需的分析和统计工具。一般来说，该文本解决了与证明 ATMP 质量方面的可比性相关的问题。另一个重要文本是 ICH Q5E 指南，该指南涉及生物/生物技术药物的可比性。但是，除了可以应用于 ATMP 的一般原则外，ATMP 不在本指南的范围内。
生成人造人工
收到：2024年10月21日。以修订的形式收到：2024年12月9日。接受：2024年12月16日。抽象生成人工智能（Genai）在2023年初出现了出色的工具，其能力以其最少输入产生独特的文本和图像的能力而闻名。尽管越来越受欢迎，但该技术的道德意义仍未得到充分探索。这项研究旨在检查Genai的道德维度，尤其是关注驱动其算法的生命周期中必要的准则。我们采用了定性，非实验性，描述性和探索性方法。全面的文献计量分析涵盖了一百五十个书目参考。分析强调了对算法歧视，正义，数据隐私以及与此新生技术相关的固有风险的重大关注。调查结果表明，强大的方案迫切需要管理Genai应用的开发，以减轻算法偏见和隐私漏洞等风险。没有这样的框架，Genai的广泛社会和经济影响提出了重大挑战。本文通过讨论了由生成人工智能驱动的数字平台的深刻道德含义。关键字：项目管理；生成人工智能；算法歧视；道德意义；算法正义。
教育中生成AI的承诺和挑战
挪威特朗德海姆的挪威科学技术大学（NTNU）计算机科学系； b挪威克里斯蒂安尼斯和阿格德大学信息系统系； C美国佛罗里达州奥兰多市中心佛罗里达大学建模模拟与培训学院； D美国匹兹堡匹兹堡大学计算与信息学院； E UCL知识实验室，英国伦敦大学学院教育学院； f电信工程学院，西班牙瓦拉多利德大学De Valladolid大学； G，西班牙巴塞罗那市庞贝·法布拉（UPF）的信息与通信技术系； H学习与教育技术（LET）研究实验室，芬兰Oulu大学；我教育技术学院，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国挪威特朗德海姆的挪威科学技术大学（NTNU）计算机科学系； b挪威克里斯蒂安尼斯和阿格德大学信息系统系； C美国佛罗里达州奥兰多市中心佛罗里达大学建模模拟与培训学院； D美国匹兹堡匹兹堡大学计算与信息学院； E UCL知识实验室，英国伦敦大学学院教育学院； f电信工程学院，西班牙瓦拉多利德大学De Valladolid大学； G，西班牙巴塞罗那市庞贝·法布拉（UPF）的信息与通信技术系； H学习与教育技术（LET）研究实验室，芬兰Oulu大学；我教育技术学院，开放大学，米尔顿·凯恩斯，英国
证据基础和优势的性质，营养和健康主张领域的挑战和建议：营养科学院的职位论文
摘要营养和健康索赔法规对健康索赔的规定主要是为了保护消费者免受不可证实的索赔，以确保索赔准确并获得高质量的科学证据来证实。在该立场论文中，营养科学院独特地认识到独立科学家对欧洲基础上主张的证据的透明，严格的科学评估的优势，这是英国现在独立采用的一种方法。进一步的优势是风险评估与风险管理的分离，以及对提交索赔人员的广泛指导。尽管如此，在评估科学证据和环境方面仍存在四个主要挑战：（i）定义健康的人群，（ii）对食品进行疗效试验，（iii）开发出明确定义的生物标志物以进行某些试验结果，（iv）确保与公认的营养原则保持一致的食品含义是一致的。尽管该法规旨在保护消费者免受伤害，但我们从消费者研究中确定了一些挑战：（i）更容易理解一些健康主张的措辞，以及（ii）理解涉及营养或健康索赔产品的误解的含义。提出了克服这些挑战的建议。此外，该学院建议与有关规定中第12（c）条的国家机构进行对话。这应该进一步阐明GB指南，以避免卫生专业人员与未经训练的“影响者”之间目前的非级别竞争环境，这些卫生专业人员没有涵盖有关商业通信中作者ISED主张的交流。
2024年成人脑肿瘤研究：地位，挑战和建议
图3。数据绘制了一些最多（乳腺，肠，肺，前列腺）和普遍的癌症亚型（脑，骨髓瘤，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺，甲状腺）的数据：a）所有NCRI伴侣的年度研究资金分配，根据注册的诊断数量，在2017年和2021年结束时绘制的诊断数量； b）所有NCRI合作伙伴截至2017年（TOP）或2021年（底部）的所有NCRI合作伙伴的年度癌症研究资金总数的百分比; c）所有NCRI合作伙伴的年度研究资金分配在截至2021年的一年中，根据最近计算出的平均寿命损失绘制； d）根据每个常见的研究领域科学轮廓分类所花费的百分比，所有NCRI合作伙伴在截至2021年的一年中的资金分配都被分解。
空气质量和心理健康：证据，挑战和未来方向
一般权利一般权利所有珍珠中的内容均受版权法保护。根据发布者政策提供作者手稿。请仅使用项目记录或文档中提供的详细信息引用发布的版本。在没有公开许可证的情况下（例如Creative Commons），应从出版商或作者那里寻求进一步重用内容的许可。取消策略取消政策，如果您认为本文档违反版权，请联系提供详细信息的图书馆，我们将立即删除对工作的访问并调查您的索赔。遵循以下工作：https：//pearl.plymouth.ac.uk/bhs-research
AI在护理中的集成：解决当前的申请，挑战和未来方向
人工智能越来越影响医疗保健，为护理实践提供了变革的机会和挑战。本次审查批判性地评估了AI在护理中的整合，重点关注其当前的应用，局限性和需要进一步调查的领域。对最近的研究的全面分析强调了AI在临床决策支持系统，患者监测和护理教育中的使用。但是，确定成功实施的几个障碍，包括技术限制，道德困境以及对劳动力适应的需求。文献中的显着差距也很明显，例如，护理特定的工具的发展有限，不可能有效的长期影响评估以及缺乏针对护理环境量身定制的全面道德框架。深入探讨了人工智能重塑个性化护理，在护理中提高机器人技术的潜力，并深入探讨了全球健康挑战。本综述将现有知识融为一体，并确定未来研究的关键领域，强调了将AI进步与护理的特定需求保持一致的必要性。解决这些差距对于充分利用AI的潜力是必不可少的，同时降低相关风险，最终增强护理实践并改善患者的结果。