执行摘要:太空电梯是一种假设概念,用于将卫星送入环绕地球的轨道,与传统的火箭发射相比,这将大大节省成本。太空电梯的工作原理是将一个平衡物放置在太空中,该平衡物被系在地球表面,并由地球自转的离心力固定。技术挑战,特别是与系绳材料相关的挑战,阻碍了太空电梯进入设计阶段。如果未来材料科学的进步允许建造太空电梯,那么应该考虑真正的太空电梯可能产生的地缘政治影响。它独特的成本、战时效用和脆弱性意味着,应该将一个和平的国家联盟合作视为一种潜在的管理模式。
联合国制定了“ 2030 年议程”,其中提出了 17 个不同的“可持续发展目标”(SDG),以从根本上改变目前的发展现状。其目的是到 2030 年转向真正可持续的实践,以应对与人为气候变化相关的风险。5 这 17 个可持续发展目标涵盖各个方面,包括性别不平等、饥饿、减贫、负责任的消费和生产等。其中,三大挑战是整个 2030 年议程的基础:(a)社会不平等;(b)环境污染和破坏;(c)化石燃料能源危机。必须针对当前经济框架中生产手段和方法的批评来解决挑战(a)和(b)。应该通过改变能源的生产和分配方式来应对挑战(c)。当前的能源危机持续不断,不仅是因为化石燃料污染了大气,还因为全球每年的能源需求都在急剧增长。6,7 根据 2030 年议程,必须将能源模式转变为可再生、无污染的能源,并大幅提高发电装置的效率和生产能力。考虑到这一点,作为可持续发展目标 7(可负担的清洁能源)重点关注的化石燃料挑战包含了能源转型范式的概念,即从目前以化石为基础的能源生产状态转变为新的能源生产状态,以寻求更健康的自然和生态未来为基础。全球南方是指位于亚洲、非洲、拉丁美洲和加勒比地区的中低收入国家,与全球北方的高收入国家形成对比。3 全球南方一词的使用是指殖民主义和新帝国主义造成的巨大不平等。与全球北方的差异,以及全球南方国家之间的差异;例如能源分布、人口、依赖负担、农业生产和能源转型方式,需要在每个国家的文化、政治和经济背景下进行细微的、特别的关注。这对于认识到转型的驱动因素很重要:收入、能源价格、能源获取、当地燃料供应以及针对当前基础设施提出的解决方案的可行性。从巴西、俄罗斯、印度和中国等全球南方国家交通、基础设施和工业前所未有的增长来看,人口增长和随之而来的能源需求上升似乎明显要求能源系统在发电和分配策略方面进行突然改变。全球南方的能源部门必须更加高效、一体化和具有成本效益,这为确保可持续和清洁的系统创造了机会。此外,全球南方国家对全球温室气体排放的贡献也将增加,使实现可持续发展目标 7 成为一项主要优先事项。8
文章标题:药物重新培训中的机器学习和人工智能 - 挑战和观点作者:Ezequiel Anokian [1],Judith Bernett [2],Adrian Freeman [3],Markus List [2],LucíaPrietoSantamaría[4],Auntorrarhman Tanoli [4] Bonnin [1]分支机构:发现与转化科学(DTS),Clarivate Analytics,巴塞罗那(西班牙)[1],《系统生物学数据科学》,慕尼黑技术大学,慕尼黑技术大学,德国(德国)[2] Biopharmaceuticals R&D,阿斯利康,剑桥(英国)[3],EscuelaTécnicasuperior de gegenierossismorlosinformáticos,Madrid大学(西班牙)大学(西班牙) (FIMM),Hilife,Hilife,赫尔辛基大学(芬兰),Bioicawtech,赫尔辛基(芬兰)[5] [5] Orcid ID:0000-0003-0694-1867 [1] [1],0000-0001-501-5812-8013 [2] 0000-0002-0941-4168 [2], 0000-0003-1545-3515 [4], 0000-0003-2435-9862 [5], 0000-0001-5159-2518 [1] Contact e-mail: Sarah.bonnin@clarivate.com Journal: Drugrxiv review statement:手稿目前正在审查中,应由酌处权对待。手稿提交日期:2024年3月12日关键字:机器学习,神经网络,人工智能,药物repurost
在过去的二十年中,理论和建模已成为应用化学以及分析化学、合成化学和其他化学领域的主要研究课题之一。这是由于方法论、数值方法以及计算机软件和硬件的重大改进而成为可能的。许多实验研究开始包括计算建模。计算机模拟在现代化学中的作用不可低估,有效的建模和模拟在实际应用中起着至关重要的作用,因为它可以提供对实验的见解并帮助优化系统。具体而言,模拟越来越多地被用来用计算代替危险且昂贵的实验。同时,现代材料科学和生物学实验研究的令人瞩目的进步要求进一步发展和不断扩展当今计算化学方法的适用性和准确性。对大型生物分子、纳米粒子和界面进行快速而准确的定性和定量建模成为研究的主要焦点,这需要大量的计算工作,而且在目前的技术水平下并不总是能够实现。大多数计算化学问题都是关于求解分子中电子的薛定谔方程或经典粒子系统的牛顿运动方程。因此,数学应该在新的发展中发挥核心作用。本次研讨会的主要目的是根据顶尖科学家提供的经验分析计算化学的当前需求和期望,并与方法和计算软件开发人员进行讨论。以下部分以研讨会会议为名,包括初始演讲中提出的主题以及圆桌讨论和人际谈话中提出的主题。
慢性阻塞性肺疾病(COPD),其特征是气道炎症和进行性气流限制,是全球死亡率的主要原因之一。支气管扩张剂,皮质类固醇或抗生素用于治疗COPD,但这些药物未正确递送到靶细胞或组织,这仍然是一个挑战。纳米颗粒(NPS)由于较小的大小,表面与体积比较高以及诸如靶向效应,患者依从性和改善的药物治疗之类的优势,因此对呼吸医学产生了极大的兴趣。由NP介导的药物的持续递送到靶向位点需要控制COPD中肺的趋化性,纤维化和慢性阻塞。开发无毒的多功能可生物降解的NP,可以帮助克服气道防御,将来对于COPD来说将是有益的。
随着生态系统方法的越来越多地是可持续发展政策不可或缺的一部分,海洋和沿海生态系统服务(ESS)的经济估值已与告知决策过程的信息有关。通过包含书目计量,网络和内容分析的综合方法,该综述旨在分析在海洋和沿海ESS经济估值中,科学文献的进化趋势,主要的研究簇以及科学文献的研究差距。文献计量结果表明,研究领域正在经历不断发展的积极趋势,并且代表了一个具有挑战性的研究主题。从网络和关键字共发生的覆盖可视化中,研究结果全面解决了关键的与策略相关的问题。在内容分析中,对对科学研究产生最大影响的研究使用的估计ESS和经济评估方法进行了检查。发现,尽管研究提供了有价值的数据和见解,但由于上下文相关性和偏见问题,它们在决策中的实际适用性是有限的。总体而言,审查强调了对更好地为现实世界政策决策提供范式转变的需求,从而确定海洋空间规划(MSP)过程是在未来的研究和政策实施中弥合这些差距的关键框架。
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)是与中枢神经系统相关的非霍奇金淋巴瘤(NHL)。大多数患者最终出现复发/难治性(R/R)PCNSL,PCNSL的总体预后仍然令人沮丧。最近,基因测序,转录组测序和单细胞测序平台提供了大量数据,揭示了PCNSL中发病机理和耐药性的基础机制,包括肿瘤细胞中NF-K B信号途径的激活,肿瘤细胞,肿瘤的异质性和免疫质量tumoremronosemronosmorodronenment。PCNSL分子病理学研究的进步已导致确定新的治疗靶标并开发新的药物。新的治疗策略,例如创建小分子靶向剂,免疫调节药物,免疫检查点抑制剂和嵌合抗原受体T(CAR-T)细胞疗法,为PCNSL患者带来了新的希望,尤其是R/R PCNSL。本综述提出了PCNSL治疗,审查和讨论有针对性治疗和免疫疗法的效率和挑战的最新进展,并为PCNSL治疗策略的未来发展提供了前景。
数据驱动的商业格局很难想象一个没有数据的世界。如今有这样的想法听起来甚至有点不现实。我们日常生活中所做的几乎每件事都会产生大量信息。以前,公司从未能够访问如今存储的海量数据,从客户和财务数据到运营和生态系统数据。公司在试图报告长期价值时面临的挑战之一是可用的海量数据以及如何从中提取意义。要理解这一挑战的规模,请考虑一下全球数字世界中的数据量每两年翻一番。在这种背景下,人工智能 (AI) 可能成为游戏规则的改变者,它能够理解这些数据并识别有意义的指标。
越来越清楚的是,人类微生物群(也称为“隐藏器官”)在维持宿主的生理功能的许多过程中具有关键作用,例如营养萃取,生物活性分子的生物合成,与免疫,内分泌和势能与抗药性相互作用,以及与抗药性相互作用,以及抗癌症的抗性。In the last decade, the development of metagenomic approaches based on the sequencing of the bacterial 16s rRNA gene via Next Generation Sequencing, followed by whole genome sequencing via third generation sequencing technologies, has been one of the great advances in molecular biology, allowing a better pro fi ling of the human microbiota composition and, hence, a deeper understanding of the importance of microbiota in the不同病理学的疗法发生。在这种情况下,为疾病发病机理的人类微生物群的全面表征,以通过操纵微生物群来制定新的潜在治疗或预防策略至关重要。因此,这种观点将集中于微生物组实行和分析的当前和未来技术方法的进度,挑战和承诺。
