摘要 近年来,护肤品的开发日益增多。含有经证实有效的活性成分的化妆品配方,即药妆,是基于各种化合物,包括肽。具有抗酪氨酸酶活性的不同美白剂已应用于药妆领域。尽管它们很容易获得,但由于毒性、稳定性差等因素,其适用性往往受到限制。在这项工作中,我们展示了缩氨基硫脲 (TSC)-肽结合物对二酚酶活性的抑制作用。三肽 FFY、FWY 和 FYY 通过酰胺键形成在固相中与三种带有一个或两个芳香环的 TSC 结合。然后在鼠黑色素瘤 B16F0 细胞系中检查化合物作为酪氨酸酶和黑素生成抑制剂的作用,然后对这些细胞进行细胞毒性测定。计算机模拟研究解释了测试化合物之间观察到的活性差异。 TSC 1 结合物在微摩尔水平上抑制蘑菇酪氨酸酶,IC 50 低于广泛使用的参考化合物曲酸。到目前为止,这是第一份关于合成用于酪氨酸酶抑制目的的硫脲与三肽结合的报告。
在日益占主导地位的知识经济中,计算卓越性是竞争力的一大驱动力。在过去十年中,计算人工智能 (AI) 在经济发展和市场竞争力中的作用已从小到大。其经济重要性怎么强调都不为过——在源自加拿大的神经网络模型训练创新的推动下,巨大的变化颠覆了许多领域的市场部门领导地位,包括信息搜索、语音识别、自然语言理解、导航助手、自动驾驶汽车、诉讼准备、制造资格等。对于加拿大经济来说,人工智能在高级研究计算 (ARC) 提供的学术计算创新与工业竞争力的良性循环中发挥重要作用至关重要。
摘要。我们分析了共同参与人工智能 (AI) 的企业和机构的部门和国家系统。除了将 AI 作为通用技术或其特定应用领域的分析之外,我们还借鉴了部门系统的进化分析,并询问“谁在做什么?”在 AI 中。我们提供连接 AI 开发者、制造商和用户的复杂相互依赖模式的细粒度视图。我们区分了 AI 支持、AI 生产和 AI 消费,并分析了企业和社区之间新兴的共同专业化模式。我们发现,人工智能的供应以少数几家大型科技公司为主导,这些公司对人工智能的下游应用(例如搜索、支付、社交媒体)支撑了人工智能最近的大部分进展,同时也提供了必要的上游计算能力(云和边缘)。这些公司在人工智能研究领域主导着顶尖学术机构,进一步巩固了它们的地位。我们发现,只有少数能够数字化和获取高质量数据的公司采用了人工智能,并从中受益。我们考虑了人工智能行业在三个主要地区(中国、美国和欧盟)的不同发展情况,并注意到少数公司正在构建全球人工智能生态系统。我们的贡献是以人工智能为例展示进化思维的演变:我们展示了从国家/部门系统到三螺旋/创新生态系统和数字平台的转变。我们得出了如此广泛的进化理论对理论和实践的影响。
微证书是对传统资格认证的补充。它们是短期课程,学分为 1 到 15 个 ECTS(欧洲学分转换与累积系统)学分,如 ECTS 指南 [1] 中所述。这些课程使学习者能够获得符合社会和劳动力市场需求的特定能力和技能,如欧盟委员会的 2024 年战略 [2] 中所述。欧盟委员会的这一倡议旨在建立一个欧洲层面的标准,使这些教育经历的学习成果得到雇主、学习者和教育培训机构的认可和理解。这是欧洲教育区的一个关键组成部分。以此方式,2023 年 6 月,高校部提出了微证书计划(Microcreds),并在 2024-2026 年期间为其发展提供了 5600 万欧元的经济资助 [3]。在西班牙,一群大学创建了西班牙开放硬件联盟 (SOHA),该联盟以教育、研究和创新为范式。SOHA 的目标是扩大开放硬件的使用,其成功策略基于 RISC-V 架构和 Linux 的使用。RISC-V 代表了处理器架构的发展机会,因为其指令集 (ISA) 不需要支付许可费或版税。这为我们提供了确保协作和高效发展的机制,无论是在国家还是欧洲层面。此外,SOHA 还推动与其活动领域相关的联合国可持续发展目标 (SDG),例如提高能源效率、减少碳足迹、提高经济生产力、平等机会、增加信息和通信技术 (ICT) 的使用,以及基于上述三个基本支柱的协同作用的协作演进 [4]。
摘要 基于经济激励的部署政策是加速清洁能源技术传播的最有效工具之一。上网电价等政策工具在推动太阳能光伏发电的增长方面发挥了关键作用,并可以加速其他对能源系统脱碳至关重要的技术的采用。然而,历史经验表明,如果不能根据技术价格下降调整经济激励措施,可能会从根本上破坏这些政策的有效性和成本效益。本文通过评估三种新颖的政策设计来应对这一挑战。基于控制理论原理,所提出的机制根据部署、政策成本或采用者的盈利能力的变化来调整激励措施。我们评估了每种政策设计在 2000 年至 2016 年期间应用于德国太阳能光伏上网电价时将取得的结果。为此,我们开发了一个基于代理的模型,使我们能够模拟个人家庭和中型和大型企业的采用决策,以及技术价格的演变。我们的结果表明,受控制理论启发的响应设计可能会产生更紧密地遵循其目标且成本更低的政策。此外,我们的分析表明,所研究的设计可以大大减少政策结果和意外利润的不确定性。这项研究还强调了政策目标的时间分布,并确定政策设计的权衡,为未来部署政策的设计得出相关启示。
大学物理科学学院行星科学和天文学中心肯特,坎特伯雷,肯特 CT2 7NH,英国 b 莱斯特大学物理与天文学院空间研究中心,LE1 7RH,英国 c ESTEC,Keplerlaan 1,PO Box 299,NL-2200 AG 诺德维克,荷兰 d 国家天体物理研究所(INAF)空间天体物理与行星学研究所(IAPS),via Fosso del Cavaliere 100,00133 Roma,意大利 e 伦敦帝国理工学院皇家矿业学院地球科学与工程系,Prince Consort Road,南肯辛顿,伦敦 SW7 2BP,英国 f 马克斯普朗克太阳系统研究所,Justus-von-Liebig-Weg 3,D-37077 Go¨ttingen,德国 g 柏林自由大学地质科学研究所,柏林,德国 h 奥卢大学, 90014 Oulu, PO Box 3000, 芬兰 i 斯图加特大学,Raumfahrtsysteme Raumfahrtsysteme Raumfahrtzentrum Baden Württemberg, Pfaffenwaldring 29, 70569 Stuttgart, 德国 j Klaus-Tschira-Labor fur 化学化学, Institut fu海德堡大学地理科学中心,69120 海德堡,德国 k 苏黎世联邦理工学院,粒子物理和天体物理研究所,Wolfgang-Paulistrasse-27,CH-8093 苏黎世,瑞士
抽象背景:需要更好地了解患者不遵守2型糖尿病药物以设计有效的干预措施来解决此问题。目标:(1)估计不遵守糖尿病药物的患病率; (2)检查其对血糖控制和胰岛素启动的影响; (3)开发和验证不遵守的字典模型。方法:我们根据电子健康记录的数据进行了纵向队列研究。我们包括在巴利阿里群岛(西班牙)的卫生服务中注册的成年患者,在2016年1月至2018年12月之间开始了非胰岛素降糖药物的新处方。我们在12个月的随访中计算了不遵守性,被定义为用药比率(MPR)80%。我们拟合了多变量回归模型,以检查不遵守性与血糖控制与胰岛素起始的关联以及不遵守的预测指标。结果:在鉴定出12个月后随访后发现的18,119名患者中,有5,740(31.68%)是非依附者。与非依从性的粘附患者相比,HBA1C水平较低(平均差异¼-0.32%; 95%CI¼-0.38%; -0.27%),启动胰岛素的可能性较小(AOR¼0.77; 95%CI¼0.63; 0.63; 0.94; 0.94; 0.94)。一个预测模型解释了22.3%的变化,并提出了令人满意的性能(AUC¼0.721; Brier得分¼0.177)。不遵守的最重要预测因素是:非西班牙国籍,目前工作,对先前药物的依从性低,吸收了Biguanides,吸烟者和缺乏高血压。结论:大约三分之一的患者不遵守其非胰岛素降糖药物。在考虑其在常规临床实践中实施之前,需要进行更多的研究来优化预测模型的性能。
肾细胞癌(RCC)是最常见的固体肾脏病变(1),在过去的二十年中,全球RCC发病率每年增加2%(2)。手术切除仍然是局部RCC的唯一治疗方法(1)。尽管已经制定了诊断和几种治疗策略,例如成像技术,免疫疗法和放射疗法,但临床结果仍然不令人满意(3-6)。因此,确定患者治疗选择和预后改善的潜在预后因素至关重要。越来越多的证据表明,胰岛素抵抗(IR)是代谢综合征(MS)(7)的主要组成部分,可能与多种类型的癌症的风险增加以及更高的死亡率有关(7,8)。代谢综合征包括一系列代谢异常,包括高血压,2型糖尿病,肥胖和高脂血症,MS已被证明是发病率和RCC预后不良的危险因素(9-11)。此外,先前的研究表明,MS的每个成分都被认为与RCC有密切的因果关系(9,11),并且病理生理学似乎在很大程度上归因于IR(12,13)。是IR的预测指标的内脏肥胖指数(VAI)已被报道为估计RCC侵略性的有用指数(14、15)。所有证据表明,IR在RCC的发展中可能起着至关重要的作用,并且是结果不良的危险因素。但是,只有少数研究探讨了TYG指数与术后RCC结果之间的关联。甘油三酸酯 - 葡萄糖(TYG)指数已被评估为IR的可靠替代物数十年来,考虑到其与高胰岛素 - 葡萄糖夹检验的一致性,这是IR诊断当前的金标准(16-18)。TYG指数,作为胰岛素抵抗标记和代谢综合征诊断因子与癌症风险之间的关联,结果表明TYG指数与RCC发生率的风险相关(HR = 1.13,95%CI = 1.07至1.07至1.20至1.20)(19,20,20,20,20)。因此,我们旨在探索TYG指数是否可以预测RCC患者的临床结果,并进一步探索TYG指数与RCC的其他临床预后特征之间的关联。
(ECO =环境; System =相互依赖的复合物)生态系统是生态学的基本功能单元。它由生物(生物因子)和非生物物质(非生物因素)组成。这是一个相互作用的系统,生物和非生物因子相互作用以在生命和非生物因素之间产生材料交换。“生物体与环境的结构和功能关系称为生态系统或生态系统。”在生物体居住的任何地方,生存和非生存的组成部分之间都有持续的相互作用,即在植物,动物和它们的环境之间。生态系统的功能与通过结构成分的能量流和材料循环有关。生态系统是一个具有特定且可识别的区域的区域,例如森林,草原,沙漠,湿地等。生态系统的性质基于地理特征,例如山,山丘,平原,河流,湖泊或岛屿。生态系统也受到该地区的阳光,温度和降雨的控制。在生态系统中,动植物生活在社区中。他们与非生命环境显示了互动。结构和组成:任何生态系统的结构都是由两个组成部分组成的:
该报告深入探讨了该市发达的生态系统,对科技企业可用的资源进行了深入分析。在这里,专家随时准备为企业家提供战略、定义和增长监督方面的指导。此外,根特还提供丰富的交流机会和资本渠道。该市通过最先进的孵化器、加速器和联合办公空间促进创新。