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澳大利亚的食品和饮料制造
澳大利亚食品和饮料（F＆B）制造业的进步对于促进所有企业的可扩展性，竞争力和弹性供应链而言至关重要。主要由中小型企业（中小型企业）组成，但著名的实体，例如火星，贝加，雀巢和可口可乐在澳大利亚建立了制造设施，其能力和投资在研发（R＆D）方面的投资不同。该行业面临着与供应链中断，消费者偏好，监管合规性，成本压力，可持续性，技术整合以及确保未来劳动力的挑战。这些挑战需要行业和政府之间的长期持续投资和合作伙伴关系，以支持预竞争性的研究和发展，有效的知识和技术转移过程以及一种适应行业不断变化的能力需求的教育系统（2）。
利用功能基因组学和人工智能对人类癌细胞进行逆向工程
我写这本书的首要动机是一句您将在接下来的内容中多次看到的短语。这句话是：“转移性疾病无法治愈”。这句话之所以如此重要，是因为尽管我们在癌症研究方面取得了数十年的巨大进步，但一旦疾病扩散到远处器官，患者的治疗进展就非常有限。正因为如此，我们作为一个社区显然是时候尝试一些新方法了，因为标准化疗虽然在疾病的其他阶段有用，但无法让我们到达最后的顶峰，即转移性癌症的治愈。在我看来，其中一种这样的策略涉及将现代人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法应用于从癌症患者和癌症衍生细胞系中积累的大量基因组数据，以制定真正个性化的策略，以对个体患者进行癌症逆向工程。因此，本书的目标是让读者相信这是可能的，至少是一条值得追求的途径。首先我要说的是，我将在本书中强调人工智能对基因组数据的分析如何帮助我们更好地利用癌症靶向疗法。与此同时，其他人也在努力开发类似的方法，利用计算和人工智能方法来改善癌症免疫疗法的使用，因为免疫疗法提供了另一套可用于转移性癌症患者的工具。由于我不是免疫学家，我不会在这里讨论这些方法，因为它们可以在其他出版物中找到。
在 5G 及 5G 之后的网络中发挥 AI/ML 的力量.docx
本文介绍了目前在 5G 和 B5G 网络中研究和利用的人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的主要相关机制。该研究解释了 AI/ML 在电信行业的各种应用。介绍了一类神经网络，一般来说，它们是非线性统计数据建模和决策工具。它们通常用于对系统的输入和输出参数之间的复杂关系进行建模或在数据中查找模式。前馈神经网络、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络属于这一类。强化学习关注智能代理必须如何采取行动才能最大化集体奖励，例如改善系统的属性。深度强化学习结合了深度神经网络，具有可以对非结构化数据进行操作的优势。提出了混合解决方案，例如组合分析和机器学习建模以及专家知识辅助机器学习。最后，介绍了其他具体方法，例如生成对抗网络 (GAN) 和无监督学习和聚类。
优化反向供应链中的组织策略
摘要这项研究的目的是探索各种方法如何影响反向供应链，同时考虑到收集和拆卸寿命终止产品所涉及的运营复杂性。主要问题是需要有效的卡车路由以及当不可用的优化模型时出现的昂贵，耗时的手动拆卸程序。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）是用于研究供应链关系，供应链敏捷性和反向供应链策略之间相互作用的研究技术。这项研究的样本包括351位受访者。结果表明，可持续性与运营绩效以及敏捷性与可持续性之间存在牢固和积极的关系。结果表明，组织策略，反向供应关系，反向供应敏捷性和反向供应链密切相关。在伊拉克的制造业中，这项研究可以为供应链管理策略提供有用的建议，因为它是研究联系，组织战略，供应链敏捷性和反向供应链及其敏捷性以及供应链链接对关系的中介作用的研究。
FTIR-ATR检测蛋白质和小分子通过DNA结合
婴儿在不再有意义的情况下，通过坚持不懈，重复习惯行为的持久，重复习惯行为表现出缺乏灵活性。例如，一旦婴儿搜索出现的玩具，然后隐藏了一个玩具，他们会坚持不懈地搜索，在看着玩具隐藏在一个新位置的情况下，继续回到旧的藏匿地点（Diamond，1985; Piaget，1954年）。当对象在其面前完全可见时，婴儿甚至会坚持不懈。例如，当面对两条毛巾时 - 一个带有遥远的玩具，一个带有玩具的毛巾 - 婴儿会选择带有玩具的毛巾。但是，如果毛巾是切换的，以便将毛巾放在婴儿左边的毛巾（例如，带有玩具上的毛巾）现在是在婴儿的右边，婴儿坚持不懈，继续将毛巾拉到以前的一侧，尽管它没有产生玩具（Aguiar＆Baulargeon，2000年）。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
抗严重急性呼吸综合征的抗病毒药物......
摘要 到目前为止，已经进行了大量分析以发明严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS‑CoV‑2) 的适当治疗靶点。本综述描述了该病毒的种类和治疗策略，并提到了一些特定药物。其中，柴胡皂苷对 SARS‑CoV‑2 的非结构蛋白 15 和刺突糖蛋白具有亲和力。发现核苷酸抑制剂如索非布韦、利巴韦林、加利地西韦、瑞德西韦、法匹拉韦、头孢呋辛、替诺福韦和羟氯喹 (HCHL)、塞曲布韦、YAK 和 IDX‑184 可有效结合 SARS‑CoV‑2 RNA 依赖性 RNA 聚合酶。在抗疟和抗炎类药物中，氯喹及其衍生物 HCHL 已被美国食品和药物管理局批准用于 SARS‑CoV‑2 感染的紧急治疗。根据之前发表的文献，我们已指出其他药物，如抗病毒类药物法匹拉韦和洛匹那韦/利托那韦、抗病毒类药物血管紧张素转换酶 2（肾素-血管紧张素系统抑制剂）、抗病毒类药物瑞德西韦（RNA 聚合酶抑制剂）、抗炎类药物千金藤素等。此外，对具有相关靶点的药物重新定位候选药物进行评估对于病毒缓解也具有重要意义。
勒布里库珠单抗治疗12年及以上的人的中度至重度特应性皮炎
3.1特应性皮炎是一种慢性，经常燃烧的，普遍的皮肤状况，影响儿童，年轻人和成人。特应性皮炎的症状包括干燥，片状和发炎的皮肤，可能发痒。患者专家解释说，这种病经常被误解和解雇，但是瘙痒可能会对生活质量产生严重影响，包括引起睡眠障碍。患者专家进一步解释说，这种病正在使人衰弱和孤立，并影响生活的各个方面（身体，心理，社会和财务）。临床专家指出，患有特应性皮炎的成年人的心理健康状况（包括抑郁，焦虑和自杀）的证据比普通人群中的迹象更高。他们解释说，特应性皮炎是一种异质性疾病，具有多种治疗选择，包括其他生物药物，例如勒布里库珠单抗，很有用。