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AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
未来欧洲电力系统中的低成本氢气
本研究调查了决定欧洲低成本供应氢气能力的四个因素：氢气需求规模、投资大规模氢气储存的可能性、耗氢行业的工艺灵活性以及氢气需求产生的地理区域。通过将成本最小化电力系统投资模型 eNODE 应用于 0 – 2,500 TWh H2 范围内的氢气需求水平，研究了氢气需求对未来欧洲零排放电力系统的影响。研究发现，假设风能和太阳能发电的扩张不会因社会接受度不足而受到阻碍，未来欧洲大部分氢气需求可以通过 VRE 以经济有效的方式满足，成本约为 60 – 70 欧元/兆瓦时 H2（2.0 – 2.3 欧元/千克 H2）。如果将氢气消耗战略性地定位在风能和太阳能发电条件良好且电力需求低的地区，欧洲的氢气成本可降低约 10 欧元/兆瓦时 H2。氢气消耗的完全时间灵活性所带来的成本节约潜力比战略性氢气消耗本地化所带来的成本节约潜力高出 3 倍。随着氢气需求量相对于传统电力需求和可用的 VRE 资源的增加，每公斤氢气的成本增加，灵活性的价值降低。因此，通过为氢气消费者实施效率和灵活性措施以及提高 VRE 的接受度，可以实现低成本氢气。
太阳能和电网灵活性对马来西亚未来的电力可负担性和安全性至关重要
马来西亚半岛占该国电力需求的 74%，其每日需求曲线呈现“双峰”特征，即白天下午 4 点和晚上 8 点。马来西亚拥有大量未开发的太阳能资源，具有独特的优势，可以利用太阳能满足白天高峰期的需求，而水电和电池储能等其他选择可以补充太阳能，满足晚间高峰期的需求。到 2023 年，太阳能和水电合计占白天高峰期发电量的 10%，而水电为满足晚间高峰期贡献了 7%。在储能系统必不可少之前，马来西亚半岛的电网可以容纳约 2.4 吉瓦的太阳能（高达电网渗透率的 20%）。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
安全驱动 CAR T 细胞走向未来的工程策略
嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法在过去十年中已被证明是癌症治疗的突破，在对抗血液系统恶性肿瘤方面取得了前所未有的成果。所有获批的 CAR T 细胞产品以及许多正在临床试验中评估的产品都是使用病毒载体生成的，以将外源遗传物质部署到 T 细胞中。病毒载体在基因传递方面具有悠久的临床历史，因此经过了反复优化以提高其效率和安全性。尽管如此，它们半随机整合到宿主基因组中的能力使它们有可能通过插入诱变和关键细胞基因失调而致癌。CAR T 细胞给药后的继发性癌症似乎是一种罕见的不良事件。然而，过去几年记录的几起案例使人们关注到这个问题，鉴于 CAR-T 细胞疗法的部署相对较晚，这个问题迄今为止可能被低估了。此外，在血液系统恶性肿瘤中获得的初步成功尚未在实体瘤中复制。现在很明显，需要进一步增强以使 CAR-T 细胞增加长期持久性，克服疲惫并应对免疫抑制肿瘤微环境。为此，各种基因组工程策略正在评估中，大多数依赖于 CRISPR/Cas9 或其他基因编辑技术。这些方法可能会在产品细胞中引入意外的、不可逆的基因组改变。在本综述的第一部分，我们将讨论用于生成 CAR T 细胞的病毒和非病毒方法，而在第二部分，我们将重点介绍基因编辑和非基因编辑 T 细胞工程，特别关注其优势、局限性和安全性。最后，我们将严格分析不同的基因部署和基因组工程组合，为生产下一代 CAR T 细胞制定具有卓越安全性的策略。
区域电网是新加坡能源未来的关键 - Ember
根据新加坡 2030 绿色计划，太阳能发电量将从 2023 年的不到 1 TWh 增长到 2035 年的 5.1 TWh，而可再生能源进口量将达到 26 TWh。然而，如果新加坡要达到国际能源署的 NZE 里程碑并满足不断增长的需求，新加坡需要在 2035 年前将计划的扩张规模翻一番（57 TWh）。
青年在欧洲能源转型未来中的作用
欧洲青年能源网络 (EYEN) 是欧洲能源青年组织的联合联盟。EYEN 的使命是通过重塑青年参与、简化青年的声音并为他们创造行动空间，将青年置于欧洲能源转型的核心。EYEN 是一个由青年领导的国际非营利组织，代表 11 个活跃于欧洲、国家和地方 15 多个国家的青年组织。在此背景下，EYEN 与欧洲能源机构网络 (EnR) 和葡萄牙能源机构 (ADENE) 共同组织了首届欧洲青年能源论坛 (EYEF)。主要目的是联系青年，让他们有机会就欧洲能源部门决策层面缺乏青年参与的问题发表意见。
ReCAR 的未来：利用合成生物学、工程学和经济学见解弥补 CAR-T 细胞疗法的空白
嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法彻底改变了血液系统恶性肿瘤的治疗，在原本难治的疾病中提供了显著的缓解率。然而，将其扩展到更广泛的肿瘤学应用面临着重大障碍，包括在实体瘤中的疗效有限、与毒性相关的安全问题以及制造和可扩展性方面的后勤挑战。本综述严格审查了旨在克服这些障碍的最新进展，重点介绍了 CAR T 细胞工程的创新、新的抗原靶向策略以及在肿瘤微环境中的递送和持久性的改进。我们还讨论了同种异体 CAR T 细胞作为现成疗法的开发、减轻副作用的策略以及 CAR T 细胞与其他治疗方式的整合。这项全面的分析强调了这些策略在提高 CAR T 细胞疗法的安全性、有效性和可及性方面的协同潜力，为其在癌症治疗中的进化轨迹提供了前瞻性的视角。