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处理组学数据是生物学和计算机科学交叉领域的一项跨学科挑战
如今，生成组学数据是生物学实验室的常见活动。制备生物样本的实验方案描述得很好，大多数研究机构都有从这些样本生成组学数据的技术平台。此外，制造商不断提出技术改进，同时降低实验成本并增加单次实验获得的组学数据量。在这种情况下，生物学家面临着处理大型组学数据集（也称为“大数据”或“数据洪流”）的挑战。处理组学数据会引发通常由计算机科学家处理的问题，因此生物学家和计算机科学家之间的合作对于有效地研究整个细胞机制至关重要，正如组学数据所承诺的那样。在本章中，我们定义了组学数据，解释了它们的生成方式，最后介绍了它们在基础和医学研究中的一些应用。
计算图像美学的进展与挑战
摘要 计算图像美学旨在设计算法方法来执行美学决策，就像人类一样。在过去的十五年里，由于大量带注释的数据集和深度学习方法的出现，计算美学经历了前所未有的发展，影响了从图像增强到推荐和检索等多媒体领域的许多应用。在本章中，我们首先概述了几个世纪以来美学的几种解释，并提出了一组适合计算美学方法分类的维度。然后，我们通过对最流行的数据集、基于手工特征的早期方法和使用深度神经网络的现代方法进行批判性分析，介绍了过去十年计算美学的进展。在本章的最后一部分，我们讨论了计算美学质量评估中的一些开放性挑战：处理分数的内在主观性，并提供可解释的美学预测。特别是，在本章中，我们强调了数据收集在计算美学中的重要性。
稀土在能源转型中的作用和挑战
从化石燃料能源向低碳能源的转型需要大量矿产资源。在所需矿产中，稀土元素 (REE) 是风力涡轮机和电动汽车等清洁能源技术的核心组成部分。本文重点关注稀土元素与能源转型的关系，同时讨论能源转型过程中这些关键矿产的需求和供应。我们研究了当前和未来低碳技术稀土元素供应面临的挑战。中国准垄断、缺乏等效替代品、低回收率甚至与开采和生产过程有关的环境破坏等风险和挑战很多。面对这些问题，我们提出了具体的建议和政策，以应对能源转型的生态挑战并确保未来的可靠供应。
胶体材料和界面的巨大挑战
胶体材料和界面是流行的跨学科领域，涉及物理，化学，生物学和其他学科的相交。胶体材料的结构单元的粒径位于中尺度上，在分子和宏观材料（例如高比表面积，量子尺寸效应和界面相互作用）之间具有独特的胶体材料（Xia等，2000）。其中，界面现象在胶体材料中尤为重要，因为界面的性质显着影响胶体颗粒的稳定性，组装行为和功能性能。因此，该领域的核心在于研究胶体的制备，结构和特性及其在各个接口处的相互作用。胶体材料的开发具有悠久的历史，涵盖了从四世纪制作的Lycurgus杯，到1857年的胶体“ Ruby”黄金的合成，再到2023年诺贝尔奖的诺贝尔化学奖，用于发现和合成纳米颗粒的量子量，覆盖了千年来。胶体科学的基础工作始于20世纪中叶。在1950年，Victor La Mer和Robert Dinegar开发了一种用于产生单分散液体的理论和过程，该溶质溶液允许具有均匀颗粒尺寸的胶体的控制生产（Lamer and Dinegar，1950年）。这是一个关键时刻，为纳米技术和材料科学的未来发展奠定了基础。这些进步不仅大大扩展了材料数据库，而且增强了实际应用的生产可扩展性。在数十年中，胶体材料的合成取得了重大进展，利用诸如溶胶 - 凝胶过程，水热合成，超声剥落和化学蒸气沉积等技术，以实现具有可控制的尺寸和形态的高质量纳米颗粒（Yin and andivisatos，2005年）。近年来，研究将重点转移到具有独特光学，电子和催化特性的胶体材料的合成和应用中。中，具有等离子效应的胶体（AU，Ag，Cu等。）具有高灭绝系数和显着的局部场增强作用，是光学相关材料和设备的重要组成部分（Linic等，2011）。多亏了纳米材料合成中的突破，已经合成了各种维度，形态和组成的等离子纳米材料。值得注意的是，手性等离子体胶体金属材料的合成以及等离子胶体材料的周期表的提议被认为是胶体材料开发中的重要里程碑（Lee等，2018; Tan等，2011），使胶体材料合成技术及其在专业化学中的应用中越来越多地越来越多。此外，半导体纳米晶，量子点和凝胶也是胶体材料和界面的关键研究方向（Reiss等，2009）。
骨关节炎的动物模型第1部分 - 季度小动物模型：药物开发的挑战和机会
骨关节炎（OA）是成年人人群中最常见的关节炎形式，也是疼痛和残疾的主要来源。对于开发有效的OA治疗的有效药理疗法有很大的无法满足的需求。除了自发发生的OA动物模型外，还开发了许多实验动物模型，以提供有关发病机理和进展机制的见解。这些动物模型中的许多模型也用于药物开发管道。在这里，我们概述了OA的常用和新兴的临床前小动物模型，并在转化药物开发的背景下强调了小动物模型的优势和局限性。发表的文献中有关这些小动物模型的技术可靠性及其准确预测临床药物发育结果的能力的信息有限。可用模型的成本和复杂性是制药公司，生物技术初创公司以及希望将临床前模型纳入目标验证，发现和开发管道中的合同研究组织的重要考虑因素。与工业相关的进一步考虑包括时间表，归纳方法，重现性的关键问题，
利用AI优化非洲疫苗供应链和物流：机遇和挑战
研究了非洲疫苗供应链的当前状况，该文章强调了AI技术的重要性，同时概述了非洲疫苗供应链管理中的前景和问题。尽管疫苗接种的意义明显，但由于后勤挑战和缺乏基础设施，许多非洲儿童仍无法接受。AI有可能通过简化物流和库存管理来提高生产率，但由于数据隐私和技术基础架构的问题而受到阻碍。这种观点是利用AI来增强非洲疫苗供应链的方式，理由是尼日利亚，马拉维，卢旺达和加纳的成功经验是AI优势的例子。为了改善非洲的医疗保健结果和免疫承保范围，利益相关者之间的合作强调了。
数据中心整合可再生能源的挑战和解决方案调查
摘要：随着越来越多的活动转移到线上，对数据中心的需求也在增加，这增加了数据中心的能源消耗和由此产生的温室气体排放。为数据中心提供可再生能源通常被视为解决这一问题的主要方法。然而，它们的整合带来了多重挑战。解决这些挑战，主要是灵活性和能源效率，需要多学科技能。因此，本文旨在回顾几个互补学科的科学努力：电气工程、计算机科学、控制系统工程和运筹学。它涵盖了数据中心架构、基础设施规模和信息和能源方面的资源管理。对当前进展进行了总结，并列出了尚待解决的挑战。
专家探讨脑植入技术的进展与挑战，呼吁特别关注伦理和科学问题
神经植入物的特殊技术特征，特别是收集和处理神经元数据的能力，对临床验证和伦理监督提出了进一步的挑战。神经数据被认为特别敏感，需要比其他健康信息更高级别的保护。不安全的数据传输、不充分的数据保护指南和黑客攻击的风险只是在这种情况下需要特别防范的一些潜在漏洞。
微重力挑战：宇航员适应并保持最佳状态
加拿大航天局 (CSA) 目前正在开展一项名为“太空健康”的调查，评估太空飞行对心血管功能衰退的影响。该调查使用生物监测器，这是一种可穿戴传感器，可收集脉搏率、血压、呼吸频率、皮肤温度和身体活动水平等数据。调查结果可以支持开发一个自主系统，用于监测未来太空任务中的心血管健康。类似的技术可用于监测地球上人类的心脏健康。
生物多样性数据支持有关人类传染病的研究：全球趋势，挑战和机遇
大量生物多样性数据的前所未有的生成始终促进广泛的学科，包括疾病生态学。新兴的传染病通常是由多宿主病原体引起的人畜共患病。因此，他们的理解可能需要访问与生态学有关的生物多样性数据和所涉及物种的发生。尽管如此，尽管有多项数据模拟计划，但生物多样性数据用于研究疾病动态的研究尚未完全利用。为了探索当前的贡献，趋势和确定局限性，我们表征了与人类健康有关的科学出版物中的生物多样性数据使用，并以全球生物多样性信息设施（GBIF）与从其他来源获取数据的研究相比对比。我们发现，研究主要从科学文献和其他没有汇总或Stan的来源获得数据。大多数研究探索了病原体，尤其是具有GBIF介导的数据的病原体物种，倾向于探索和重用多种物种的数据（> 2）。数据源根据所涉及物种的分类单元和流行病学作用而变化。生物多样性数据存储库主要用于与宿主，水库和矢量有关的物种，几乎不用用作病原体数据的来源，这通常是从与人类和动物健康相关的机构中获得的。虽然GBIF和不是GBIF介导的数据研究都探讨了相似的疾病和主题，但它们却呈现出纪律偏见和不同的分析方法。对新兴传染病的研究可能需要访问多种物种的地理和生态数据。一个健康挑战需要跨学科的合作和数据共享，这是由汇总的存储库和平台促进的。应承认，加强和促进生物多样性数据对了解无效疾病动态的贡献。