XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdriven
在数据驱动和数字化战场保护平民：迈向基础人道主义技术基础设施
本文探讨了现代战争的现实，包括混合威胁和非常规战争的上升趋势，这些战争采用了由数字和数据驱动的流程支持的新兴技术。这些技术的应用方式扩大了战场，导致更多的平民卷入冲突。负责保护平民的人道主义组织已经调整了他们的方法以适应新兴技术的使用。然而，缺乏对数据使用的国际共识、冲突参与者的公共和私人性质、扩大的战场的跨国性以及冲突空间中加剧的安全风险对保护平民议程构成了巨大挑战。基于新兴技术的双重用途、与监管相关的挑战以及受冲突影响的人需要展示对数字媒体素养的适应力和知识，本文建议制定“最低限度的基本技术基础设施”指导方针，该指导方针由技术、监管和公众意识与教育支持
利用AI驱动的轻推理论来增强手卫生的依从性：为未来的感染控制铺平道路
手卫生对于预防感染至关重要，但是在医疗保健，学校和社区中保持合规性仍然具有挑战性。尽管有强有力的证据，但由于认知障碍，人手不足，资源有限和抗菌素耐药性而导致失误。行为科学强调了时间限制和影响依从性的认知偏见，其合规率低至40％。Nudge理论通过使用视觉或听觉提示（如听觉提示）来鼓励手动卫生而不施加严格的法规，从而提供了有希望的解决方案。最近的创新将人工智能（AI）与轻推，通过实时反馈提高合规性。AI驱动的系统，例如智能分配器和可穿戴设备，在关键时刻使用视觉或听觉提示提供了提醒。例如，当医护人员进入患者的房间，促使手动卫生时，分配器可能会点亮或发出声音。研究表明，这些AI驱动的干预措施显着提高了依从性，在某些情况下，利率最高为30％。AI还可以分析不合规的模式，在高风险时期内部署个性化的轻推。将轻推理论与游戏化（例如基于团队的竞争和奖励）相结合，进一步加强了积极的习惯。但是，在印度等国家实施AI解决方案面临挑战，包括资源有限，对新技术的抵抗和文化障碍。尽管有障碍，但将AI驱动的轻推与行为策略相结合有可能改变手部卫生实践。这种方法促进了问责制，降低了感染率，并通过将遵守符合纳入日常工作，从而确保更安全的患者护理，为感染控制的可持续改善铺平了道路。
AI驱动的学习平台对
这项研究研究了AI驱动的学习平台对Cavite State University-Tanza校园的商业管理学生的学术参与和成就的影响。它有助于了解AI驱动的学习平台如何影响学术参与，成就，学习环境质量和整体教育有效性。研究人员采用了一种定量研究方法，通过结构化调查收集数据。共有200名工商管理专业的学生参加，以代表学生群体的横截面，确保结果反映了有关AI驱动的学习平台的广泛观点和经验。为了全面了解人口背景，调查包括有关年龄，性别，学年的问题以及技术和在线学习的先前经验。使用统计工具（包括标准偏差，加权平均值，频率和百分比）分析数据。调查结果表明，学生认识到这些平台在增强其学术参与和表现方面的价值。大多数学生都坚信，这些平台通过提供个性化内容和即时反馈来丰富他们的教育经验，从而促进了更多的动力和积极的参与。此外，数据强调了平台适应单个学习需求并提供实时支持的能力，从而带来了更有效的学习成果。但是，尽管平台被视为有效激励学生和改善参与度，但仍有改进的余地，尤其是在培养诸如批判性思维之类的高阶思维技能方面。进一步开发AI算法以适应更广泛的学习方式和需求，可以提高这些平台的整体有效性。此外，应将AI驱动的平台与传统的教学方法集成在一起，以提供更平衡和整体的学习经验，以确保学生从个性化和传统的教育方法中受益。
麻醉实践中AI驱动内容的道德考虑
关注是问责制和责任。在涉及AI辅助系统的情况下，决定谁负责这些系统做出的决定是一个复杂的问题。如果AI系统建议使用不适当的药物剂量或无法检测到患者状况的关键变化，则会出现责任问题。5负责人：麻醉师，可能依靠系统给出的建议；医院；还是设计系统的AI开发人员？这是需要明确指南以确保责任正确的另一个挑战。这种责任歧义的结果可能会破坏对Ai-Adi-Lewed taunded麻醉管理的信任。另一个主要问题是透明度和信任。在医学实践中，需要透明度对于维持患者，同事和监管机构之间的信任是必要的。如果AI工具用于临床决策，则必须将所有利益相关者告知其使用和功能。6否则，缺乏透明度可能会破坏医生关系的信任，并减少患者在医疗系统中的信心。因此，为了保护这一信任，必须进行AI流程的有效沟通。患者隐私和数据安全是另一个大法律问题。麻醉中的AI系统需要大量敏感的健康数据才能有效发挥作用。这对违反患者的认识和遵守卫生保健隐私法的意义具有含义。需要麻醉和医院的部门
太阳能驱动的高温热力学分析...
摘要 摘要 2020 Elsevier Ltd 世界人口不断增加，随之而来的化石燃料消耗也随之增加，因此有必要寻找新的能源；清洁、廉价和可再生的资源。氢气在各种方法中都被称为清洁和可再生燃料；因此，寻找清洁的氢气生产方式可以被视为应对气候变化和全球变暖的适当解决方案。在本研究中，提出了太阳能驱动的高温蒸汽电解器系统的概念设计，并使用实时模拟器内部代码对其性能进行了热力学研究。在两个不同的地点评估了入口参数对系统性能的影响，并在设计日计算了系统的实时性能。结果表明，所提出的系统能够分离进水中 98% 的现有氢气，并以 1.2 g/s 的速率生产纯氢，总能量和火用效率分别为 21.5% 和 22.5%。此外，据报道，主要的火用破坏器是太阳能集热器，其入口火用的能量损失为 36.4%。根据结果，推断出对热吸收最有效的参数是直接法向辐照度和入射角，而相对湿度没有主要影响。此外，设计的系统在设计日分别在斯特林和巴博尔·诺希尔瓦尼理工大学生产了 52.43 千克和 26.45 千克氢气。这些地点的年平均氢气产量分别估计为 4.98 吨和 3.93 吨。
驱动的T细胞受体分离
抽象背景肿瘤浸润的T细胞可以通过创建免疫抑制环境来介导抗肿瘤免疫并促进肿瘤进展。这种双重作用在肝细胞癌（HCC）中特别相关，其特征是独特的微环境和当前免疫疗法的成功有限。目的，我们通过分析肿瘤，肝冲洗和肝脏淋巴结淋巴结来评估晚期HCC患者的T细胞反应，以了解尽管有免疫抑制环境，是否可以鉴定出反应性T细胞群体。设计从临床样品分离的T细胞测试了针对预测的新抗原的反应性。单细胞RNA测序用于评估抗原经验的T细胞的转录组和蛋白质组学特征。分离出表达4-1BB的新抗原反应性T细胞，并通过T细胞受体（TCR）测序来表征。结果生物信息学分析确定了来自七名患者的542个候选新抗原。选择了78种新抗原，以及来自HCC驱动器癌基因的11个热点靶标，以进行离体T细胞刺激。在共培养测定中证实了14个靶标的反应性，其中大多数反应性T细胞来自肝冲洗和淋巴结。肝冲洗源性T细胞具有细胞毒性效应子曲线的中心记忆和效应子记忆CD4+。相反，在排水淋巴结中，主要鉴定出具有耗尽的曲线的组织驻留记忆CD4+和CD8+ T细胞。结论这些发现提供了对HCC微环境内和周围的新抗原反应性T细胞的功能曲线的宝贵见解。T细胞，肿瘤淋巴结淋巴结可能是反应性T细胞和TCR的有前途的来源，可在HCC中进一步用于免疫疗法。
数据驱动的工作流程用于复杂1
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月18日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.17.632662 doi：biorxiv preprint
气候驱动的昆虫种群变化对锯木供应，碳固执和保留水的影响：美国的树皮甲虫暴发案例研究
景观管理中的关键问题，无论是公共还是私人，是对影响植被，生态系统健康以及因此生态系统服务（ESS）的干扰事件的缓解。尽管许多研究发现由于昆虫侵扰而导致的树木死亡率显着，但仍然对这些侵扰如何改变ESS及其相关的经济价值仍然没有足够的了解。解决这一研究差距可以帮助森林经理和决策者精炼和实施自适应管理实践和政策，同时增强森林及其ESS的弹性。我们调查了树皮甲虫暴发对三种ESS（木材供应，保留率和碳固存）在北加州和内华达州北部的Tahoe地区的影响。使用景观仿真模型Landis-II，我们研究了业务与惯常的管理方案和增强的管理场景之间的差异，该场景在地上树生物量和受甲虫暴发影响的ESS数量方面进行了研究。由于昆虫侵扰也受到气候的影响，因此两个管理场景中的每一个都认为三种不同的气候场景：一种具有平均历史气候的场景（没有气候变化）；从气候跨学科研究模型中的较温暖，更湿的场景（Miroc）；以及来自中心国家中心的较干燥，更干燥的场景（CNRM）。的结果表明，温暖，更干燥的气候导致甲虫引起的树木死亡率比潮湿，凉爽的气候更严重，从而对ESS产生更大的负面影响。每年的ES值估计损失约为0.2至80万美元。增强的管理层比业务态度更有能力，可以防止对树木和ESS的甲壳虫损害。
具有时间延迟的混合自主/人工驾驶交通的多类非局部宏观模型
在本文中，我们提出了一类引入时间延迟的一维非局部守恒定律系统，该系统可用于研究自动驾驶汽车和人类驾驶汽车之间的相互作用，每种汽车具有不同的反应时间和相互作用范围。我们使用 Hilliges-Weidlich 方案构建近似解，并提供统一的 L ∞ 和 BV 估计以确保方案的收敛性，从而获得有界变差的熵弱解的存在性。唯一性由熵条件得出的 L 1 稳定性结果得出。此外，我们提供了数值模拟来说明在混合自动驾驶/人类驾驶交通流建模中的应用。特别是，我们表明自动驾驶汽车的存在可以改善整体交通流量和稳定性。
n-基因分类与数据的机器学习模型...
bach2调节T细胞谱系状态以克服由补品汽车信号驱动的功能障碍，由Tien-Ching Chang 1,2，Amanda Heake 1,2，John Lattin 2,3，Amanda Barrett 1,2，Amanda Barrett 1,2，Jack H. Landmann 1,2，John M. Warrington 1,2，John M. Warrington 1,2，Yangdon tenzin 1,2，Sadia 1,2，Sadia 1,2，2，junda sadaia 1，2 1,2 , Julie Ritchey 1,2 , Mehmet Emrah Selli 1,2 , Yu-Sung Hsu 1,2 , Haorui Song 4 , Avery Horn 1,2 , Evan W. Weber 5 , Thomas J. Wandless 6 , John F. DiPersio 1,2 , Jeremy Chase Crawford 7,8 , Paul G. Thomas 7,8 , Stephen Gottschalk 9 , Nathan Singh 1,2* 1肿瘤学系，华盛顿大学医学院，圣路易斯密苏里州圣路易斯大学医学院2遗传和蜂窝免疫疗法中心，华盛顿大学医学院，圣路易斯密苏里州医学系，华盛顿大学医学系，圣路易斯大学医学院，密苏里州圣路易斯大学医学院5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州6 6化学与系统生物学系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学7宿主互动局，孟菲斯圣裘德儿童研究医院，田纳西州圣裘德儿童研究医院8田纳西州孟菲斯医院 *通讯作者：nathan.singh@wustl.edu