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房间元素聚合以提高... 的质量
关键词：房间拓扑、房间元素聚合 摘要 本文展示了如何根据所描述的房间元素聚合算法以直观的方式对建筑物进行建模，从而自动生成建筑物 { 面-房间 } 图。创建该图的结果是房间和建筑元素（墙壁空间的一部分）可以进入。三维元素的可访问性有助于添加其他描述性信息，以提高建筑模型的细节水平或信息质量。如果考虑建筑物的几何描述，建筑元素的可访问性使我们能够通过墙壁添加相对观察结果，例如墙壁厚度，以过度确定的方式将房间放入建筑模型中。墙壁的厚度可以根据外行人的相对信息进行估算或测量。有了这些信息，我们可以减少获得受控模型的工作量。为了处理过度确定的建筑模型的几何形状，可以使用由工程测量与调整技术系（柏林工业大学）开发的基于表面的参数化模型 POPA3d（为调整 3D 建筑模型信息模型而建立的概率数据模型中的观测数据）。
增强协作，激发联系。
提供灵活的视频协作，其中包含高级相机系统，横梁成形麦克风，65英寸触摸屏和智能功能。拉力板65消除了分散视觉效果和噪音，以获得灵活和开放空间的最终协作体验。Rally Board 65提供了使用多功能相机放置和墙壁上的安装选项的部署灵活性，在桌子和Credenzas上或与Cart配件配对，因此可以在空间之间轻松移动。
制定战略以增强人类...
目前没有有效的方法来消除这一差距。设计意图和维护实践之间的这种差距通常是由于设计工程师对实际维护方式缺乏认识，以及需要在时间压力下有效高效地维护飞机（通常是在困难的环境条件下）造成的。了解这一差距可以产生相当大的价值，确定可以进行的改进，如果积极主动地进行改进，我们可以学到很多东西来帮助推动系统的改进。这种从日常工作中学习的理念正在成为安全实践中的重要技术（Hollnagel，2018 年）。此外，工程系统安全评估 (SSA) 假设系统上的人类行为始终正确执行，并且没有将人为错误发生的可能性纳入“整个系统”风险评估中。安全分析假设人类行为始终是正确的，尽管数据告诉我们事实并非如此。因此，OEM 假设的人为可靠性与数据中显示的实际人为可靠性之间存在差距（并且仍然可能是保守的情况）。
抑制B细胞介导的免疫抑制以增强1
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.04.641494 doi：Biorxiv Preprint
利用人工智能增强学习
人工智能与学术诚信 一些人对人工智能聊天机器人的兴起做出了回应，主张学校全面禁止使用这些工具，称作弊、抄袭和其他形式的学术不端行为是严重问题。事实上，ChatGPT 等人工智能应用程序的出现给教师带来了一系列新的挑战，因为 ChatGPT 生成的产品不是来自以前发表的作品的声明或报告，教师可以使用抄袭检测软件轻松找到这些作品。相反，该应用程序不断修改其输出以生成看似独特的作品。一项研究（Khalil & Err，2023）发现，流行的检测工具在识别 ChatGPT 生成的 50 篇论文样本中的抄袭方面基本上无效。AI 检测工具也可能产生误报，这意味着它们将人类编写的文本识别为 AI 生成的文本 (Dalalah & Dalalah, 2023)。Turnitin 等检测软件公司承诺改进其产品以获得更有效的结果（例如，ChatGPT 创作内容的成功率为 97%，Turnitin, 2023）。但是，即使有了这些改进，许多学生仍会发现进行简单调整的方法，例如在 AI 生成的文本中插入同义词，以逃避检测。认识到对学术诚信的威胁，美国许多学区已禁止使用这种 AI 工具 (Rose, 2023)。但是，当学生可以在自己的设备上使用该工具而老师不知情时，这有多有效？总的来说，教育界必须面对这样一个现实：使用现有工具识别所有 AI 生成的文本实例将是困难的，甚至是不可能的。因此，我们不应该继续争论是否允许这些产品，而应该开始考虑如何以合乎道德和教育的方式整合这些应用程序。否则，就等于忽视了“我们学校里的大象”（Volante、DeLuca 和 Klinger，2023b）。我们的观点是，人工智能可以帮助激发学生对书面作业的思考方式的长期创新（Volante、DeLuca 和 Klinger，2023a）。
增强研究的结果
摘要 认知网络或认知的概念框架代表了一种工作记忆系统，尤其是长期记忆阵列，其本质上旨在实现某些行为目的并由神经结构激活。尽管认知可用于大量系统，但当前的技术允许操纵中枢神经系统 (CNS) 来执行某些感觉和运动功能。皮肤的感觉和触觉是人类生存的先天机制，代表了我们通过触觉（大脑高级中枢主动触摸物体进行识别和感知）理解信息的自适应体感能力。体感由一组对各种刺激（热、触觉和机械）敏感的通道和受体识别，对生存、平衡控制、认知和疼痛调节至关重要。认知是一种尖端工具和模式，可提供理论资产、基于证据的实验方案、计算智能方案和直接经验模式的全景，有助于理解人类大脑的复杂功能。通过评估体感刺激后通过脑电图 (EEG) 收集的神经影像数据，可以获得认知反应和变化，从而使研究人员能够更好地了解旨在理解人类行为结果的新兴科学方法。触觉振动触觉触发技术 (VTT) 是一种新兴技术，它将体感模式融入压缩袖套中。eSmartr 智能压缩袖套（Srysty Holdings Inc.，加拿大安大略省密西沙加）采用 VTT 及其认知增强技术 (CBT) 模式，旨在优化神经通信，以改善身心健康。该技术还被融入到贴片、支架、服装（袜子）、腕带和其他递送途径中。正念健康被认为是体感干预的结果，它调节与认知网络相关的行为反应。目前，探索这些模式的研究有限，这表明需要研究新技术及其对体感通路和认知网络的影响。这项经 IRB 批准的研究旨在通过比较基线脑电图与在成年健康个体的右前臂或左前臂上放置包含 VTT 的袖子后的脑电图来探索前臂 VTT 刺激模式对认知网络的影响。材料和方法：对 20 名年龄从 17.6 岁到 41.9 岁不等（n=7 名女性，13 名男性）的 19 个头皮位置记录了 5 分钟内的基线脑电图。然后让受试者的优势手臂戴上 eSmartr 智能压缩袖 20 分钟，并再记录 5 分钟的脑电图。计算了 LORETA（低分辨率电磁断层扫描分析）逆解和表面 EEG 的功率谱分析。此外，对于 10 个不同的网络，计算了来自 88 个 Brodmann 区域的电流源。变量是 10 个频带（delta、theta、alpha-1、alpha-2、beta-1、beta-2、beta-3 和 hi-beta）中以 1 Hz 为增量的绝对功率和绝对电流密度。对每个人的所有 EEG 参数进行配对 t 检验，以及基线 EEG 和后续 EEG 之间的组配对 t 检验。结果：结果显示，在基线测量和后续“戴上袖子”测量之间，表面 EEG 和 LORETA 电流源均存在统计学上显着的 t 检验差异（P <0.01）。最大的差异是，在佩戴“袖套”的情况下，表面脑电图和 LORETA 电流源的 alpha 和 beta 频率功率均显著下调，如下图所示
加强电力需求侧管理
天然资源、环境及气候变化部长聂纳兹米重申政府致力于提供有针对性的能源补贴，并宣布减少对用电量过大家庭的电力补贴，探索整体解决方案以改善我们的电力需求侧管理至关重要。这一点尤其重要，因为最近的热浪导致电力需求意外激增，电力系统不堪重负，沙巴州当局不得不在多个地区实施限电，以防止电力供应严重中断。如果没有整体策略来管理不断增长的电力需求，随着极端天气和气候变化的加剧，这些破坏性事件只会加剧。在我们进一步脱碳的过程中，重新认识电力需求侧管理对于我们的电力系统面向未来也至关重要。有效的需求侧管理可以经济高效地减少部署过剩发电能力和系统平衡设施所需的投资。为此，尽管人口增长、生活水平提高和能源服务需求电气化程度提高会导致电力需求增加，但可以实施各种需求侧策略来提高电力系统的弹性。减少能源服务需求要实现人均能源服务需求的显着减少，必须促进文化转变。这可以通过不断推动和改变决策环境来鼓励长期行为改变来实现。可以努力赋予企业权力，推动有意义的行为改变并实现更广泛的文化转变。例如，鼓励远程工作的企业政策可以减少运输能源服务需求。此外，鼓励监测个人排放可以提高认识并激励个人采取行动减轻其对气候变化的影响。然而，这些举措要想产生有意义的影响，需要有充分知识的个人，他们了解其行为的重要性
增强 CAR-T 持久性的策略
摘要 嵌合抗原受体T（CAR-T）细胞治疗显著提高了难治或复发性B细胞淋巴瘤患者的预期寿命。对于B细胞急性淋巴细胞白血病（B-ALL），虽然初次反应率很高，但是早期复发率高，单纯使用CAR-T细胞治疗无法获得长期生存。CAR-T细胞的持久性有限是其主要挑战之一。为进一步优化CAR-T细胞的临床效果，许多研究集中在修改CAR结构和调控CAR-T细胞分化上。本文主要从CAR-T细胞的持久性入手，总结体外培养阶段通过提高长期持久性优化CAR-T免疫治疗的最新进展和策略。这些策略包括选择合适的细胞来源、改善培养条件、将CAR-T细胞与常规药物相结合以及应用基因操作等，均有可能通过降低CAR-T细胞输注后的复发概率来提高血液系统恶性肿瘤患者的生存率，并为实体肿瘤CAR-T细胞疗法的开发提供线索。关键词：免疫治疗、CAR-T优化、持久性、分化、代谢