电厂,需要屏蔽结构包含辐射并防止其泄漏到周围环境中。2混凝土由于其高密度和组成而被发现是电离辐射的有效衰减剂,从而促进了辐射颗粒的吸收和散射。3,由于对辐射材料的需求超出了核电站的扩展,Conconter的应用扩展到了其他领域。在医疗部门中,混凝土广泛用于放射治疗设施中,屏蔽墙和房间可以保护患者,医务人员和公众免受治疗设备发射的辐射。4 - 6个工业X射线照相设施还利用混凝土屏蔽来防止在非破坏性测试过程中辐射暴露。7,8此外,混凝土在核废料的安全存储和处置中起着至关重要的作用。专门的混凝土配方,例如钻孔混凝土,用于创建可以安全地容纳长期放射性材料的容器和木桶,从而最大程度地降低了辐射泄漏的风险和环境污染Kurudirek等。171
准确的降水预测是社会重要性的重要挑战。尽管数据驱动的方法已成为一种广泛使用的解决方案,但仅依靠数据驱动的方法在建模基础物理学方面存在局限性,从而使准确的预测变得困难。我们专注于基于数值的天气预测(NWP)基于后加工的降水预测任务,将机器学习技术与传统NWP息息。由于降水数据不平衡和多个气象变量之间的复杂关系,此任务仍然具有挑战性。为了解决这些局限性,我们会引入Poststrainbench,这是一种全面的多变量NWP后处理基准和CAMT,CAMT是一种简单而有效的渠道注意力,增强了具有特殊设计的加权损失功能的多任务学习框架。对拟议的基准的广泛实验结果表明,我们的方法在雨水CSI中的最先进方法胜过6.3%,4.7%和26.8%,改善了15.6%,17.4%,17.4%和31.8%的NWP预测,而NWP高于NWP,而NWP则在各个数据集中的CSI中的NWP预测高于NWP。最值得注意的是,我们的模型是在大雨条件下胜过NWP方法的第一种深度学习方法。这些结果突出了我们模型在减少极端降雨事件的严重后果方面的潜在影响。我们的数据集和代码可在https://github.com/yyyujintang/postrainbench上找到。
AI通常用于检测金融部门的欺诈和信用评分,但具有潜在的风险,例如对抗性攻击和数据操纵。同样,医疗保健行业将AI用于预测性医疗保健诊断和患者信息保护;威胁是数据盗窃和攻击诊断模型的对抗性示例。在制造业中,AI个人包含预测性维修和出色的控制,尽管他们不断暴露于工业间谍活动和AI模型的破坏。在零售业中,AI用于改善营销并预测消费者的行为。尽管存在这些好处,但有关使用可能有偏见的算法的问题,并且侵犯隐私的问题继续提高其丑陋的头脑。将AI用于监视或自动操作系统的防御性和政府组织最容易受到关键控制系统和先天安全系统的对抗干预。
自1990年代以来,技术融入日常生活已导致建立了广泛的互连设备网络,从而改变了个人和组织的运作方式。但是,这种数字化转型也刺激了网络犯罪,通过网络或计算机系统进行的犯罪活动的兴起。网络犯罪已成为全球关注的问题,对安全系统提出了重大挑战。尽管数字技术方面的进步提高了效率,但它们也开辟了网络犯罪分子开发的新途径,强调了对高级网络安全措施的迫切需求。在过去的十年中,网络攻击数量和相关风险不断增加,突显了保护敏感数据和保护信息系统的至关重要性。网络犯罪范围从财务欺诈和网络钓鱼骗局到身份盗用和在线骚扰,对个人和组织带来了重大风险。在回应中,政府,执法机构和网络安全部门加强了解决这些威胁的努力。近年来,印度的网络犯罪事件发生了巨大的激增,涉及勒索软件,数据泄露和社会工程攻击的案件显着增加。互联网服务的渗透,电子商务的扩展以及数字支付系统的快速采用使个人和组织更容易受到网络威胁的影响。受影响的关键领域包括银行,医疗保健和政府部门,由于其处理的数据的敏感性,这些领域经常被针对。为了应对这些风险,越来越重视公众意识,网络安全教育和强大的监管框架。本文对网络犯罪进行了深入的分析,重点是制定创新的预防策略,加强内部安全协议,并对关键的网络犯罪术语进行分类,以更好地了解其对数字基础设施的影响。
代谢产物分析是对复杂疾病的临床诊断的强大方法,从心脏代谢疾病,癌症和认知疾病到呼吸道病理和疾病,涉及代谢失调。由于系统级解释的重要性,已经开发了许多方法来使用代谢组学数据识别具有生物学意义的途径。在这篇综述中,我们首先描述一个完整的代谢组学工作流(样本准备,数据采集,预处理,下游分析等)。然后,我们全面审查了24种能够进行功能分析的方法,包括将代谢组数据与其他类型的数据相结合的方法,以研究多个OMICS层的疾病与疾病相关的变化。我们讨论了它们的可用性,实现,预处理和质量控制的能力,支持的OMICS类型,嵌入式数据库,途径分析方法和集成技术。我们还提供了每个软件的评分和评估,重点是其关键技术,软件可访问性,文档和用户友好性。遵循我们的指南,生活科学家可以根据方法评级,可用数据,输入格式和方法类别轻松选择合适的方法。更重要的是,我们强调了未来研究需要解决的杰出挑战和潜在解决方案。为了进一步协助用户执行审查的方法,我们可以通过https://github.com/tinnlab/metabolite-pathway--审查 - divew-docker提供软件包包装器。
人工智能 (AI) 正在迅速改变神经病学领域,为诊断和管理中风、创伤性脑损伤和急性脊髓损伤等突发神经系统疾病提供创新解决方案。本综述批判性地审查了神经病学领域人工智能应用的最新进展,强调了这些技术的潜力和局限性。虽然人工智能在诊断成像、结果预测和个性化治疗计划方面表现出了非凡的准确性和速度,但其融入临床实践仍然受到道德问题、基础设施限制和许多人工智能算法的“黑箱”性质的挑战。本综述强调了当前文献中的差距,特别是在资源匮乏的环境中对人工智能的使用及其在不同人群中的普遍性的研究有限。此外,本综述强调需要进行更多纵向研究来评估人工智能驱动干预措施的长期疗效,并呼吁提高人工智能系统的透明度,以增强临床医生之间的信任。神经病学领域人工智能的未来方向强调了跨学科合作、监管监督和开发可造福所有患者群体的公平人工智能模型的重要性。这篇评论对人工智能在神经病学中的作用进行了平衡而全面的概述,并深入了解了未来的机遇和挑战。
布雷瓦德县障碍岛的南部被指定为佛罗里达州立法机关在2023年的关键领域,如第380.0553节(F.S.)所述。Brevard Barrier岛屿临界关注(BBIA)代表了北美最脆弱,最濒危的沿海生态系统和北美脆弱社区之一,由于其自然的高地和海洋栖息地,关键的海龟筑巢地面,重要的海龟筑巢地面,全国范围内的野生动物保护领域,直接对印度河流的危险性和较高的危险性,在较高的野生动物的范围内,并有价值的印度河流范围内的危险范围内,越来越多地融合了印度河流的范围,越来越多的印度河流的范围,越来越多的河流河畔的境内,越来越多的河流河畔的经济范围,在尼加河中,越来越多的经济范围内的境内,越来越多飓风事件。通过实施该全面计划,这些自然资源的关键功能得到了保护。根据现有的设施和服务来促进有序和平衡的增长,并且在发生飓风时可以安全撤离人群。
1个大学。波尔多,波尔多人口健康研究中心,UMR 1219,F-33000波尔多,法国2分子遗传学实验室,Univ Montpellier,Chu Montpellier,Montpellier,Montpellier,法国。3 Montpellier(INM),Univ Montpellier,Inserm,Montpellier,France的神经科学研究所。4临床诊断的生物信息学(Mobidic),法国蒙彼利埃的楚蒙佩利尔。5 Univ Brest,Inserm,EFS,UMR 1078,GGB,F-29200 Brest,法国。6 Chru Brest,F-29200 Brest,法国。7大学。波尔多,Inserm,心血管疾病的生物学,U1034,F-33600 PESSAC,法国,
研究干预措施的效果:研究人员可以使用 PCOS 细胞系研究各种治疗方法(如药物或生活方式改变)对与该疾病相关的分子通路的影响。这有助于确定不同干预措施的有效性,并指导开发更有针对性的治疗方法。 研究治疗目标:通过了解 PCOS 背后的分子机制,研究人员可以确定治疗干预的具体目标,如胰岛素抵抗、炎症和氧化应激。开发针对这些因素的治疗方法可能会更有效地管理该疾病。 个性化医疗方法:PCOS 细胞系可用于研究患有该疾病的个体之间的遗传和分子差异,这可能有助于识别预测个体对某些治疗反应的特定生物标志物。这些信息有助于制定个性化治疗计划,以满足每位患者的独特需求。
青少年健康素养对于应对复杂的现代医疗保健环境和做出影响长期健康结果的明智决策至关重要。本综述综合了当前关于整合数字工具和交互式学习方法以提高青少年健康素养的研究。我们探索了移动应用程序和虚拟现实等数字技术的使用,这些技术迎合了这一精通技术的一代人的偏好,提供个性化和易于获取的健康信息。我们还研究了交互式学习方法(包括模拟和角色扮演)的有效性,强调了它们在提高健康相关知识的参与度和保留率方面的潜力。我们讨论了心理健康素养的重要性以及社交媒体和同伴教育在有效传播健康信息方面的作用。我们的综述发现了当前文献中的差距,特别是需要考虑长期结果以及社会经济和文化因素对健康素养计划的影响的研究。我们提出了一种多维度的健康素养教育方法,该方法结合了创新技术和交互式方法,以满足不同背景下青少年的不同需求。研究结果表明,包括数字化和关键健康素养在内的综合方法对于制定对青少年来说既有信息量又有吸引力全面的健康教育计划至关重要。