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Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.
技术
北约·丘比尼兹（Nato Chubinidze），伊万（Ivane）javakhishvili tbilisi州立大学，乔治亚（Georgia） Ituto SuperiorTécnico，葡萄牙DELFINO，意大利的意大利Joaquin del Rio Fernandez，西班牙政治上的Catalunya，JoséAlbertode jesus Borges意大利INO，意大利Octavia A. Dobre，纪念大学，加拿大ZDENEK DVORAK，ZILINA大学，斯洛伐克共和国Maksims Feofilovs，Riga技术大学，拉脱维亚卢西亚·菲格利，Zilina大学，斯洛伐克分校，斯洛伐克共和国D.土耳其，卢莱奥技术大学，瑞典劳拉·吉亚雷（LauraGiarrè捷克共和国的托马斯·巴塔（Tomas bata），保加利亚·马丁·赫罗马达（Bulgaria Martin Hromada），捷克共和国奇（Chi Republic） EI，Thales Alenia Space，意大利Ilias Ilias Majdoulin，Universiapolis d'Agadir，摩洛哥Galia Marinova，索非亚技术大学，保加利亚瓦伦蒂娜·马尔卡瓦，保加利亚技术大学，保加利亚Romuald Masnicki，波兰格丁尼亚海事大学 Maurizio Migliaccio，意大利海洋工程分会 Daniel Mihai Toma，西班牙加泰罗尼亚理工大学 Janusz Mindykowski，波兰格丁尼亚海事大学 Cristian-Emil Moldoveanu，罗马尼亚布加勒斯特“费迪南一世”军事技术学院 Ferdinando Nunziata，意大利南意大利地球科学与遥感分会 Giacomo Oliveri，IEEE 意大利天线与传播分会/电子设备/微波理论与技术分会 Erika Ottaviano，意大利卡西诺大学 Florentin Paladi，摩尔多瓦国立大学，摩尔多瓦共和国 Antonello Pagliuca，意大利巴西利卡塔大学 Santi Concetto Pavone，IEEE YP 亲和力小组意大利分会
亨廷顿氏病动物模型中微小RNA表达的改变及潜在的治疗策略
摘要 回顾近年来的亨廷顿舞蹈症动物模型，发现许多microRNA在纹状体和大脑皮层中的表达水平发生改变，且大多下调。发生改变的microRNA包括miR-9/9*、miR-29b、miR- 124a、miR-132、miR-128、miR-139、miR-122、miR-138、miR-23b、miR-135b、miR- 181（均下调）和miR-448（上调），类似的变化此前也在亨廷顿舞蹈症患者中发现过。在动物细胞研究中，发生改变的microRNA包括miR-9、miR-9*、miR-135b、miR-222（均下调）和miR-214（上调）。在动物模型中，miR-155 和 miR-196a 的过表达导致突变型亨廷顿蛋白 mRNA 和蛋白质水平下降，纹状体和皮质中的突变型亨廷顿蛋白聚集体降低，并改善行为测试中的表现。miR-132 和 miR-124 的过表达也使行为测试中的表现得到改善。在动物细胞模型中，miR-22 的过表达增加了感染突变型亨廷顿蛋白的大鼠原代皮质和纹状体神经元的活力，并减少了 ≥ 2 µm 的亨廷顿蛋白富集灶。此外，miR-22 的过表达提高了用 3-硝基丙酸处理的大鼠原代纹状体神经元的存活率。外源性表达 miR-214、miR-146a、miR-150 和 miR-125b 会降低 Hdh Q111 / Hdh Q111 细胞中内源性亨廷顿蛋白 mRNA 和蛋白质的表达。有必要对亨廷顿氏病动物模型进行进一步研究，以验证这些发现，并确定特定的microRNA，它们的过度表达可抑制突变亨廷顿蛋白的产生和其他有害过程，并可能为治疗亨廷顿氏病患者和减缓其进展提供更有效的方法。关键词：动物模型；大脑皮层；亨廷顿蛋白；亨廷顿氏病；microRNA；神经退行性；纹状体；治疗策略
直接能量沉积过程中不同固定策略的数值分析
这项技术可以小批量生产个性化部件 [2]。这些部件可以打印成各种复杂的形状，而后期加工很少 [3]。单个产品的成本大大降低，工艺生产率也提高了 [2,4]。在电弧增材制造 (WAAM) 中，电弧焊工艺用于制造部件 [5]。电弧加热金属丝，熔融金属沉积在基材上 [5,6]。热填充金属在基材上的沉积会导致基材温度升高。与剩余较冷区域相比，基材在热影响区域的热膨胀会导致其机械性能发生变化。这会导致基材内形成残余应力 [7]，并导致基材变形和尺寸不稳定 [6]。过去，不同的作者描述了
卵巢癌干细胞的新治疗策略
卵巢癌 (OC) 是最致命的妇科恶性肿瘤之一。由于缺乏特异性症状和筛查方法，这种疾病通常仅在晚期和转移阶段才被诊断出来。卵巢癌患者的金标准治疗包括减瘤手术，然后进行紫杉烷联合铂类化疗。大多数患者在一线治疗后表现出完全的临床缓解，但其中大多数最终复发，发展为放射和化学耐药性肿瘤。现在有人提出，复发和治疗效果降低的原因是存在少量癌症干细胞 (CSC)。这些细胞通常对传统癌症疗法具有抗性，因此，迫切需要有效的靶向疗法来彻底根除 CSC。在这篇综述文章中，我们重点介绍了 CSC 治疗耐药性的机制、上皮-间质转化、干细胞特性以及卵巢 CSC 的新治疗策略。
收获策略和分配 - 初步论文
1. 简介 澳大利亚国家海洋资源与安全中心 (ANCORS) 正在开始一项新的研究，研究捕捞战略的制定和实施及其与国家和地区分配计划的相互作用。我们期待在会议间隙与代表们进一步讨论这项研究。与此同时，我们将提供案例研究的初步审查。我们打算在收到反馈和进一步分析后，于 2020 年将其进一步发展为一项综合研究。 Quentin Hanich 副教授将出席 WCPFC，并可提供有关该研究的更多信息，您也可以通过 hanich@uow.edu.au 联系他。 西中太平洋渔业委员会 (WCPFC) 在金枪鱼区域渔业管理组织中独树一帜，因为小岛屿发展中国家专属经济区的捕捞量意义重大，而且它们对养护和管理谈判具有集体影响。这使得 WCPFC 能够在其水域内主要发生的渔业捕捞战略的制定方面取得重大进展。
关于神经科学和医学应用的微/纳米设备和技术研究主题的社论
微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿，在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景（Liu et al.，2020）。随着微纳加工技术的快速进步，创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现，在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是，将微纳器件与神经科学和临床医学相结合，可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病，影响着全球超过六千万人，严重影响他们的健康和生活质量（Bernhardt et al.，2019）。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息，在脑机接口方面具有巨大的应用潜力（Wang 等人，2024 年）。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列，专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制，同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验，会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路
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# 请参阅 BWR 网站 www.brickworkratings.com/ 了解评级定义 * 根据最佳可用信息，发行人未合作。评级行动/展望/不合作性质：Brickwork Ratings 修改并下调长期评级并重申短期评级从 BWR B+（稳定）分别降至 BWR B（稳定）/ A4，适用于银行贷款融资 ₹ 25.14 千万卢比的 Greenvision Technologies Pvt. Ltd. 基于最佳可用信息，因为客户未提交任何文件和详细信息，因为发行人未合作。随着对清洁能源需求的增加，对发电设备的需求也在增加。随着印度欠发达地区的扩张和升级，应急灯、太阳能和风能存储以及电动汽车的需求不断增加。对能源的需求以及因此这些产品和来源的需求预计到 2023 年将增长到每年 8.2%，因此评级展望为稳定。 BWR 于 2017 年 5 月授予该公司 B+（稳定）/A4 评级。该评级将于 2018 年 5 月接受监督。该公司接受监督的日期为 7 月 30 日、8 月 5 日、9 月 12 日、11 月 1 日、12 日、22 日、12 月 6 日、7 日、18 日、10 日、13 日、14 日、16 日、18 日、20 日
RNA 疗法的创新发展和新兴技术
a 英国牛津大学医学科学部儿科系；b 瑞典哥德堡阿斯利康公司寡核苷酸化学、发现科学、生物制药研发部；c 加拿大安大略省麦克马斯特大学化学与化学生物学系；d 英国伦敦 MiNA 治疗学、翻译与创新中心；e 瑞士苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系药物科学研究所；f 英国伦敦 Sixfold 生物科学、翻译与创新中心；g 瑞典卡罗琳斯卡医学院生物科学与营养系；h 瑞典哥德堡阿斯利康公司机械与结构生物学、发现科学、生物制药研发部；i 德国维尔茨堡亥姆霍兹 RNA 感染研究中心（Hzi）亥姆霍兹感染研究所（Hiri）； j RNA 生物学组，维尔茨堡大学分子感染生物学研究所，德国维尔茨堡