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儿童中的急性髓样白血病：遗传学的新兴范例和新的治疗方法
审查儿童中急性髓细胞性白血病（AML）的抽象目的仍然是一种具有挑战性的疾病，可以治愈次优的结果，尤其是与更常见的淋巴白血病相比。AML遗传表征的最新进展增强了对个性化患者风险的了解，这也导致了新的治疗策略的发展。在这里，我们回顾了小儿AML的关键细胞遗传学和分子特征，以及如何使用新疗法来改善预后。最近的研究结果最近的研究表明，包括WT1，CBFA2T3 -GLIS2和Kat6a融合，DEK -NUP214和NUP98融合量在内的突变数量越来越多，以及与较差的爆发相关的特定KMT2A重排。然而，随着诸如gemtuzumab ozogamicin和FLT3抑制剂的疗法，最初在成人AML中开发的疗法开始有所改善。总结先进的风险分层与持续改进和治疗策略的创新的组合无疑会为AML儿童带来更好的结果。
使用内源性 BCI 范式设计基于 EEG 的无人机群控制系统
摘要 — 非侵入式脑机接口 (BCI) 已被开发用于通过使用脑电图 (EEG) 信号来理解用户的意图。随着人工智能的发展，无人机控制系统也取得了许多进展。能够反映用户意图的 BCI 特性导致了基于 BCI 的无人机控制系统的出现。使用无人机群比使用单架无人机具有更多优势，例如任务多样性。特别是，基于 BCI 的无人机群控制可以为军事服务或行业灾难等各个行业提供许多优势。BCI 范式包括外生范式和内生范式。内生范式可以独立于任何刺激根据用户的意图进行操作。在本研究中，我们设计了专门用于无人机群控制的内生范式（即运动想象 (MI)、视觉想象 (VI) 和语音想象 (SI)），并进行了基于脑电图的与无人机群控制相关的各种任务分类。五名受试者参加了实验，并使用基本机器学习算法评估了表现。MI、VI 和 SI 的总平均准确率分别为 51.1% (± 8.02)、53.2% (± 3.11) 和 41.9% (± 6.09)。因此，我们证实了使用各种内生范式增加无人机群控制自由度的可行性。关键词-脑机接口；脑电图；无人机群控制；直觉范式
面向用户适应的训练范式：认知任务执行过程中对物理威胁的生理反应
摘要 生理反应反馈具有巨大潜力，可以支持旨在提高压力威胁条件下认知任务表现的虚拟训练范式。在当前的研究中，我们检查了一系列生理指标的敏感性，这些指标来自皮肤电活动 (EDA)、血压 (BP) 和心率 (HR)，以测量由电击 (ES) 威胁引起的压力。与之前研究生理压力反应与休息条件相比的工作不同，我们将高认知负荷与 ES 威胁引起的压力相结合的条件与没有这种压力的高认知负荷条件进行了比较。25 名参与者在实验设置中执行了一项认知要求高的任务。在特定的 10 秒时间间隔内，以连续音调表示，参与者要么被要求尽最大努力提高认知任务表现（非威胁条件），要么被告知如果认知任务表现不够高，他们可以在此间隔内接受 ES（威胁条件）。分析了生理测量、任务表现和自我报告的压力和工作量测量。在两种情况下，任务表现和自我报告的压力和工作量指标大致相同。尤其是 EDA 指标受到 ES 威胁的影响。可以使用跨参与者分类器使用 EDA 和 BP 特征来区分威胁和非威胁条件
用于生物技术教学的人工智能范例 | DR-NTU
用于教学生物技术的人工智能范式 Wilson Wen Bin Goh 1* 和 Chun Chau Sze 1* 1 南洋理工大学生物科学学院，新加坡 637551 * 通信地址：wilsongoh@ntu.edu.sg（Goh，WWB）；ccsze@ntu.edu.sg（Sze，CC） 摘要（49 字）人工智能 (AI) 正在深刻改变生物技术创新。除了直接应用之外，它还是一种有用的工具，可用于自适应学习和在庞大的知识网络中建立新的概念联系，以促进生物技术的发展。我们讨论了一种与人工智能共同进化的生物技术教育新范式。 关键词 教育；人工智能；学生作为伙伴；体验式学习 生物技术建立在跨学科知识网络之上 生物技术广泛涉及多学科，一方面涉及修改和使用生物系统创造新产品，另一方面涉及应用技术解决生物问题。它利用生物过程工程、组学和基因编辑技术、材料科学、光学和电子工程等不同领域来挖掘生物系统的潜力。生物技术创新依赖于通过跨学科专家之间的协同学习、讨论和合作，在庞大的知识网络中建立有意义的联系。微阵列是一个典型的例子，它展示了精密工程、计算、化学、生物学、统计学和数学如何统一为一种测量基因表达的实用技术。该技术基于细胞的基本生物化学——核酸与自身的互补版本非常特异性地结合形成双链分子。理论上，通过这一生物学原理可以确定整体基因表达（即 mRNA 组的存在），但其他领域也需要发挥作用。精密工程可实现可重复大小的阵列，将基于 DNA 的基因探针序列定位到芯片的精确位置；化学有助于合成此类基因探针以及染料标签，以产生与结合样品数量相对应的荧光；电气工程有助于开发捕捉芯片图像所需的灵敏相机；计算机硬件开发产生了信号提取方法（将照片图像数字化为强度矩阵）；统计和数学方法有助于执行背景校正、标准化、识别有趣的信号和挖掘重要的模式。最后，生物学家解释处理后的数据，并希望揭示相关的细胞机制。将不同的领域联系起来以产生创新是有意而有意义的。这种建立有意义的联系的过程是生物技术成功的关键公式，质谱蛋白质组学、下一代测序和合成生物学也是如此。生物技术人员不仅需要从许多学科中学习，还需要学习如何建立有意义的联系。他们可以在这方面做得更好，其中一种方法就是创新生物技术
智能网络物理系统的人工智能范式
姓名：Luhach，Ashish Kumar，1985- 编辑。| Elçi，Atilla，编辑。标题：智能信息物理系统的人工智能范式 / Ashish Kumar Luhach 和 Atilla Elçi 编辑。说明：Hershey，PA：工程科学参考，[2021] | 包括参考书目和索引。| 摘要：“本书重点介绍了基于人工智能的方法在实现安全信息物理系统方面的最新进展。它介绍了与这一多学科范式相关的贡献，特别是在通过研究信息物理系统的计算智能范式领域的最新研究问题、应用和成就来建设可持续空间方面的应用”——由出版商提供。标识符：LCCN 2020019421（印刷版）| LCCN 2020019422（电子书）| ISBN 9781799851011 (h/c) | ISBN 9781799858461 (s/c) | ISBN 9781799851028 (电子书) 主题：LCSH：计算机网络——安全措施——数据处理。| 物联网——安全措施——数据处理。| 合作对象（计算机系统）| 人工智能——工业应用。分类：LCC TK5105.59 .A79 2021（印刷版）| LCC TK5105.59（电子书）| DDC 005.8--dc23 LC 记录可在 https://lccn.loc.gov/2020019421 上找到 LC 电子书记录可在 https://lccn.loc.gov/2020019422 上找到 本书出版于 IGI Global 系列丛书《系统分析、软件工程和高性能计算 (ASASEHPC) 的进展》中 (ISSN: 2327-3453; eISSN: 2327-3461)
在方向性深脑刺激中两个转向范式的计算机准确性和能效
研究深脑刺激（DBS）的临床研究提供了其在帕金森氏病（PD）（PD）和肌张力障碍（1）等运动障碍中运动症状治疗中的有效性的证据。深脑刺激涉及通过定义振幅，宽度和频率的电脉冲来刺激特定的大脑结构。脉冲是由通过植入的电线连接到靶向位于特定脑结构邻近的电极阵列的植入脉冲发生器（IPG）生成的。阵列中的电极可以具有环形或分段（即定向），后者的径向跨度较小，可以传递更大的局灶性刺激，从而导致临床良好的效果（2-6）。然而，DBS中的方向潜在线在植入程序中涉及新的挑战，因为方向引线的最终方向通常会随着预期的方向而偏离（7）。因此，取决于IPG的电子架构的引导刺激场的准确性在方向性DBS中起重要作用。市售的DBS系统使用电压控制或电流控制的电子体系结构。电压控制的系统在刺激的电极处设置了固定电压，而电流受控系统设置了固定的电流（8）。这两个架构可以合并单个源或多个来源来生成脉冲。单源体系结构可以通过同时激活一个电极或多个电极来传递刺激。在后一种情况下，称为共激活（9），由单个源控制的脉冲振幅将根据激活电极的阻抗的比率按比例分配。因此，为了共同激活，更多的电流会流过较低阻抗的电极。多个源体系结构可以明确指定由每个同时激活的电极独立传递的脉冲振幅。这种体系结构与电流受控体系结构相结合，可确保将传递给每个电极的总电流保持恒定，而不管总电极阻抗中的变化如何或活性电极之间的阻抗比。此功能可以控制DBS中的刺激场的控制转向（10）。多个独立电流控制技术（MICC）是多源和当前控制体系结构组合的一个示例。具有单一源或多个源体系结构的商业刺激器，还可以通过通过铅或电极传递多个脉冲序列来控制刺激时间。从历史上看，DBS中的这种能力被称为交织（11），最近被称为多刺激集（MSS）刺激（9）。交织/MSS涉及替代方案，因此不同时激活具有定义的脉冲振幅（电压或电流）的单电极，从而导致多个刺激率局部的交替（打击）产生。相互交织/MSS被建议作为刺激场转向选项，因为在这些刺激场的交点中，神经组织的频率将比在交叉点外（12）刺激。
可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来：
版权所有 © 2020 ISSR 期刊。这是一篇根据 Creative Commons 署名许可分发的开放获取文章，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。摘要：过去的时代见证了计算、存储和网络技术的显着提升，这导致了工程和科学领域大规模自适应应用的发展。这些复杂、动态和异构的应用程序与相应异构和复杂的分布式和并行计算系统相结合，导致了高效计算基础设施的改进和实施，这些基础设施允许为这些大规模自适应实现提供执行、编程和运行时管理支持。本文介绍了不同类型的计算技术。事实上，所有这些技术都为计算的发展做出了贡献。确定一种特定的技术是最好的技术是非常困难的，因为计算每天都在发展，每一项技术都为新技术铺平了道路。本文全面回顾了可扩展计算技术趋势和范式的过去、现在和未来。首先，介绍了高性能计算技术。本文提出了一种新的高性能计算分类方法，即超级计算和量子计算，其中超级计算分为千万亿次级、百亿亿次级和泽塔级计算。本文讨论了百亿亿次级计算和量子计算面临的主要挑战，并对经典超级计算和量子计算进行了比较。其次，介绍了分布式计算技术，特别是对等计算、集群计算、网格计算和云计算。本文讨论了它们的优缺点，并进行了比较。第三，介绍了后云计算范式，主要是露水、薄雾、边缘和雾计算。第四，介绍了丛林计算。最后，本文强调，百亿亿次级和量子计算是有效实现高性能计算的最新主题，这两种技术都有各自的优点和缺点，因此建议实施一种同时使用这两种技术的混合系统，以便量子计算可以作为现有高性能计算系统的加速器。超级计算机的成本非常高，因此开发了提供高性能、多功能性和成本效益的分布式计算系统。理解并正确利用后云计算技术以及云计算可以帮助解决物联网问题。
后云计算范式：调查与比较
2016年网络计算营收达到122亿美元[2] 。微软预测，到2018年，其云计算业务营收将达到200亿美元[3] 。近年来，计算机和通信技术的蓬勃发展，促进了云计算的发展。然而，这种发展也暴露出云计算固有的一些缺陷和不足，促使人们去思考和审视后云计算时代的网络计算范式。首先，随着智能设备技术的快速发展，各种新型智能设备应运而生并得到广泛应用。以智能移动设备（如智能手机）为例，自2011年以来，全球智能移动设备的出货量已经超过个人电脑（PC）。2016年，全球移动用户数达到70亿[4]，中国移动互联网用户数达到9亿[5] 。按照摩尔定律，
领导处方范式
领导处方范式Ernest L. Stech博士辅助教授传播学研究亚利桑那州立大学弗拉格斯塔夫，亚利桑那州chfmtn@flaglink.com摘要摘要用于开发领导力处方的三个最常见的范式是经验，传记和意识形态。经验范式被细分为定量和定性版本。同样，传记范式有两种形式：历史和自传。意识形态范式涉及对尊敬的文本中有时包含的宗教，精神或道德原则的呼吁。了解领导力处方范式对讲师和培训师很有用，因为它明确了对实际应用的基本假设和局限性。引言在发展，培训或指导潜在的领导者时，首先有必要建立一组代表领导者，特别有效或有效领导的标准。过去曾提出过几套此类标准。对这些标准的评估表明，出现了三个主要的范式：经验，传记和意识形态。此陈述不仅基于对开发处方的学术尝试的评论，而且还基于流行文献和专有材料中发现的规定。范式如下所用，暗示着一组假设，概念，价值观和方法，这些假设，概念，价值观和方法构成了一种共享社区成员的现实方式。除非明确，否则很少会理解或承认范式的性质。也可以将其视为哲学和理论框架，在该框架中，开发了理论，法律和概括以及用于验证或反驳它们的方法。在范式内运作的人接受假设，概念，价值观和方法，实际上，当他们从事工作时可能没有意识到他们。