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![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
处方信息的突出显示这些重点并不包括安全有效地使用Rezdiffra所需的所有信息。请参阅完整的pre
使用Rezdiffra观察到了肝毒性。一名患者在基线时患有正常的丙氨酸氨基转移酶（ALT），天冬氨酸氨基转移酶（AST）和总胆红素（TB）水平，他们每天接受REZDIFFRA 80毫克，在治疗时会大量增加肝生物化学的升高。重新启动REZDIFFRA后，患者的ALT，AST和TB升高。观察到的峰值为ALT的正常（ULN）的58 x上限，AST为66 x ULN，TB 15 x ULN，没有碱性磷酸酶（ALP）的升高。肝酶的升高伴随着免疫球蛋白G水平的升高，表明药物诱导的自身免疫性肝炎（Di-Alh）。住院后，肝脏检查恢复为基线，而Rezdiffra则无需任何治疗干预。
文章 | 作者：Henrik Bygbjerg 高压细水雾系统可有效抑制电动汽车内的火灾
易于改造 SEM-SAFE® 系统是现有停车场的理想解决方案，因为它可以轻松改造现有建筑。其细不锈钢水管甚至可以安装在空间狭小的地方，并且只需使用一个集中泵组（根据需要连接到水管或水箱，使用可选的备用泵组）即可覆盖具有数千个喷嘴的超大型装置。强大的集中泵组使您能够根据需要分阶段和按区域灵活地安装高压水雾系统，使您能够随着设施中电动汽车数量的增加而更新消防系统。
PARP抑制剂的心脏保护作用：使用FAERS数据库进行荟萃分析和现实词数据分析的重新分析2024; 20（5）：1855-1870。 doi：10.7150/ijbs.92371研究论文一种新型的A2a腺苷受体抑制剂有效缓解ME
肝纤维化加剧了进行性代谢功能障碍相关的脂肪性肝炎（MASH）的死亡率和并发症。在MASH背景下，腺苷2A受体（A2AAR）在肝纤维化中的作用仍然不确定。这项研究旨在阐明A2AAR信号通路的参与以及一种新型有效A2AAR拮抗剂在治疗添加氯氨基酸定义的氯氨基酸性的土豆丝诱导的小鼠中的肝纤维化方面的功效（CDAHFD）。增加了纤维化标记，而已知的A2AAR拮抗剂ZM241385降低了这些标记。一种新型的A2AAR拮抗剂RAD11不仅减弱了纤维化的进展，而且与ZM241385相比，在具有MASH，活化的原发性肝细胞和LX-2细胞的小鼠中，对A2AAR信号通路的抑制更大。rad11通过靶向活化的HSC和肝细胞表现出双重抗纤维化机制。在MASH条件下，其优于ZM241385的优质抗纤维化功效源于其抑制A2AAR介导的信号传导的能力，抑制HSC激活，减少肝细胞中的肝脂肪生成，并减轻脂质积累诱导的氧化应激胁迫介导的肝脏介导的肝损伤。这项研究阐明了A2AAR信号传导与肝纤维化之间的关系，将RAD11作为一种有效的治疗剂，用于管理MASH和肝纤维化。
处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Biktarvy所需的所有信息。请参阅完整的pres
肾脏损伤后的后销售病例，包括含有TAF的产品的急性肾衰竭，近端肾小管肾小管病（PRT）和Fanconi综合征。尽管这些病例中的大多数都是可能导致肾脏事件有助于的潜在混杂因素的特征，但这些因素也可能使患者易受到替诺福韦相关的不良事件[见不良反应（见6.1，6.2）]。biktarvy，或者没有接受慢性血液化学的患者，或者未接受抗病毒病史和ESRD的患者（估计肌酐清除率低于15 mL/min）的ESRD患者（估计肌酐清除率低于15 mL/min）。特定人群（8.6）]。服用肾功能受损的Tenofovir前药的患者，以及服用包括非甾体类抗炎药在内的肾毒性剂的患者增加患有肾脏相关不良反应的风险。
开处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Amtagvi所需的所有信息。请参阅完整的Presc
3。一旦确认了盒式录音带上的接收者识别，请从盒式录音带上取下Amtagvi输液袋。检查盒式标签上的患者标识符是否与Amtagvi输液袋标签上的患者标识符相匹配，并与Amtagvi Infusion Bag标签上的患者标识符匹配接受者的身份。如果有任何差异，请致电1-833-400-IOVA与Iovance Biotherapeutics，Inc。联系。4。在解冻之前检查每个袋子是否有任何休息或裂缝。在解冻之前检查尖峰端口是否有任何损坏。如果袋子被损坏或妥协，请勿在1-833-400-IOVA中注入内容并与Iovance Biotherapeutics，Inc。联系。5。为了解冻，将输液袋放入第二个可密封袋（最好是无菌）的情况下，如果泄漏并保护端口免受污染。6。使用水浴或干融化方法在大约35°C至39°C下在大约35°C到39°C的融化，直到注入袋中没有可见的冰或冷冻含量。从融化开始到融化完成的总时间应不超过10分钟。7。立即从解冻装置中取出袋子。从可密封的塑料袋上取出输液袋，然后擦干。在输注之前，请勿在新媒体中洗涤，旋转或重悬于Amtagvi。8。一旦解冻，请尽快管理每袋Amtagvi。如果需要，则可以将Amtagvi保持在室温（18°C至25°C）不超过3小时的情况下。请勿重新冻结或冷冻解冻产品。9。输注之前，请检查解冻的输液袋的内容物。如果可见细胞团块，请在输液前将袋子倒置轻轻混合袋子的内容物。如果需要，请轻轻按摩袋子以分散细胞团。如果输液袋损坏或泄漏，请勿注入内容，否则似乎会受到损害。输注Amtagvi
处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Empaveli所需的所有信息。请参阅完整的pres
•至少在Empaveli首次剂量之前的2周完成封装细菌的疫苗接种，除非用Empaveli延迟治疗的风险超过了出现严重感染的风险。遵守最新的免疫实践咨询委员会（ACIP）建议，针对接受补体抑制剂的患者的封装细菌疫苗接种。有关管理被包裹的细菌引起的严重感染风险的其他指南，请参见警告和预防措施（5.1）。•接受empaveli的患者即使在疫苗接种后产生抗体，也会因封装细菌引起的侵袭性疾病的风险增加。监测患者的早期体征和严重感染的症状，并立即评估是否怀疑感染。
处方信息的重点这些重点并不包括安全有效地使用Talzenna所需的所有信息。请参阅完整的pres
完整处方信息：内容* 1符号和用法1.1 BRCA被释放（G BRCA M）HER2阴性局部晚期或转移性乳腺癌1.2 HRR基因 - 基因 - 基因氧化MCRPC 2剂量2剂量2 2.1患者选择2.1患者选择2.1 2.2建议GBRCA M Her2nopative局部先进或转移的剂量2.2推荐的剂量2.3 2.4给药2.5不良反应的剂量修饰2.6肾脏损伤患者的建议剂量2.7 p-糖蛋白抑制剂的剂量改良剂3剂量和优势3剂量和优势4禁忌措施5警告和预防措施5.1骨髓疾病综合征/急性肌动型5.2 myeloid liosia 5.2 myeloid liosia 5.2 myeloid liosia 5.2 myeloid liosia 5.2 3.3 6.1临床试验经历7种药物相互作用7.1其他药物对TALZENNA的影响
通往监狱教育策略的途径（JUPG，2023年2月）UCU的战略野心是稳定且有效的监狱教育系统
通往监狱教育战略的途径（JUPG，2023年2月）UCU的战略野心是一种稳定且有效的监狱教育系统，该系统支持监狱教育者为监狱中的学生提供广泛而平衡的课程。最终，该愿景将确保为学生，社会和经济带来最佳成果。近年来，监狱教育者遭受了持续的去专业化。低薪，攻击的高风险，持续的专业发展和不可持续的损耗率对于监狱教育的工作人员来说都是太普遍的特征。结果是丧失了专业知识，对员工和暴力行为的攻击程度的增加以及不断上升的监狱攻击水平。我们的“隐藏声音”报告（https://www.ucu.org.uk/media/11726/11726/hiddend-voices/pdf/pdf/pdf/hidend_voices_aug2021.pdf）共同出版，与囚犯学习联盟相关的五年中的七岁（70.8％）的注意力不足以绘制囚犯的注意力，这些人在五个（70.8％）中均未引起任何反应。作为关键问题的进步和停滞薪水。监狱教育的目的和价值应该是关于整个人的发展 - 不仅是就其就业资格而言。教育和从事学习的过程本身具有价值，这是文明社会的标志。专注于简单地减少累犯，而不同时考虑囚犯的教育权和自我发展的权利，如果要有目的地花费句子，这根本不够。The recent Ofsted report ( https://www.gov.uk/government/publications/ofsted-annual-report-202122-education- childrens-services-and-skills/the-annual-report-of-his-majestys-chief-inspector-of-education-childrens-services-and- skills-202122 ) is both insightful以及有关监狱教育中的提供和服务质量的知识。其许多关键发现与UCU对需要解决的问题的看法保持一致，但是在我们看来，这些问题不能通过修补当前的调试模型来完成。监狱教育框架（PEF）监狱教育最具挑战性的特征之一与资金模式有关，该模式源于政府调试安排。这种调试模型已将资源从真正有意义的教育的发展，设计和交付中转移出来。在监狱中进行利润教育的过程创造了一个分散的且经常被忽略的劳动力，他们面临许多挑战，包括侵蚀条款和条件，职业发展和专业自治。在监狱教育框架下，政府将监狱教育合同每四到五年签订一次竞争性招标。四个现有教育提供者是米尔顿·凯恩斯学院，诺沃斯，People Plus和Weston College。合同的年度总价值约为1.29亿英镑，延长两年的合同选择已触发到2025年3月。它积极地武装着对监狱学习者的平等接触教育。我们认为，当前的PEF调试过程正在使学习者失败和员工失败，并且已经更加努力管理和签订合同，而不是其所谓的提供有意义的教育的目标，以减少再犯罪。我们需要看到一个适合用途的创新监狱教育课程的发展，该课程是围绕社会，文化和教育需求设计的教育规定，这有助于减少再犯下的犯罪，而不是旨在提供利润的合同限制。
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并提供了开发和评估这些能力的实用策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力方面表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好性和道德性的人工智能环境。该模型可作为研究人员的指南
摘要 人工智能 (AI) 系统正在成为我们日常生活中不可或缺的一部分，影响着我们的工作、互动和决策方式。随着人工智能系统的不断发展，确保它们不仅技术精湛，而且具有社会意识和责任感至关重要。本文提出了人工智能系统社会化的能力模型，旨在定义和培养人工智能系统在以人为本的环境中合乎道德、有效和和谐地运行所需的技能和属性。能力模型基于多学科方法，借鉴了人工智能伦理、机器学习、人机交互和行为心理学。它概述了开发具有以下关键领域能力的人工智能系统的框架。本文详细讨论了每个能力领域，并为其开发和评估提供了实用的策略和技术。它强调了人工智能研究人员、伦理学家、心理学家和设计师之间的跨学科合作的重要性，以创建符合人类价值观和社会需求的人工智能系统。通过实施人工智能系统社会化能力模型，我们旨在推动人工智能系统的发展，这些系统不仅在技术能力上表现出色，而且还有助于打造更具社会责任感、用户友好和道德的人工智能格局。该模型为研究人员、开发人员和政策制定者提供了指导，以促进人工智能负责任地融入我们的社会。