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在社会科学研究中使用混合方法
社会科学的景观本质上是复杂且多方面的，要求采用全面且细微的研究方法。本文强调了混合方法研究在解决社会现象的复杂和动态性质方面的重要性。混合方法不仅提高了研究发现的有效性和可靠性，而且还可以使人们对社会现象有整体理解，并使研究人员能够探索传统的单人方法通常缺乏人类经验，行为和互动的全面和多样性。此外，混合方法促进了数据的三角剖分，从而使研究人员能够通过各种镜头来证实和验证结果，从而加强了结论的鲁棒性。混合方法有助于开发更有效和知情的社会和公共政策干预措施。在社会科学研究中采用混合方法不仅是一种选择，而且是释放探究潜力并促进我们对复杂社会世界的集体理解的全部潜力的必要性。
具有超大寿命的绿色和瞬态锌离子电池的自下而上的设计
背景和目标：由于失去随访的患者的数量，纵向研究中缺少数据是一个无处不在的问题。内核方法通过成功管理非矢量预测因子（例如图形，字符串和概率分布）来丰富机器学习场，并成为分析由现代医疗保健诱导的复杂数据的有希望的工具。此pa-提出了一组新的内核方法，以处理响应变量中缺少的数据。这些方法将用于预测糖化血红蛋白（A1C）的长期变化，这是用于诊断和监测糖尿病进展的主要生物标志物，以探索探索连续葡萄糖（CGM）的预测潜力。
引用本文：Sajad Goudarzi、Mohamad Vosough Ghanbari、Jalil Rohani、Razieh Ghodsi 和 Fatemeh B. Rassouli（2024 年 10 月 7 日）：开发新药
摘要成人 T 细胞白血病/淋巴瘤 (ATL) 存活率低，这凸显了对创新治疗药物的迫切需求。虽然已经记录了 HDACis 在几种血液系统肿瘤中的药代动力学，但关于其对抗 ATL 的活性的研究仍存在明显差距。鉴于缺氧会对淋巴瘤细胞产生不可预测的影响，本研究旨在首次评估 MS-275 和新型类似物在缺氧条件下对 ATL 细胞的毒性作用。进行了蛋白质-蛋白质相互作用和基因集富集分析，评估了 HIF1A 和下游靶标的表达，并对 MS-275 和新型类似物与 HIF-1 a 进行了分子对接。对于体外研究，首先合成 MS-275 的苯甲酰胺类似物，然后评估缺氧条件下 MT-2 细胞的活力。富集分析证实了 HIF-1 信号通路中枢基因的参与，火山图显示 HIF1A、GAL3ST1 和 CD274 过度表达。分子对接表明 MS-275 和 HIF-1 a PAS-B 结构域的类似物之间存在有利的相互作用。alamarBlue 测定结果表明 MS-275 和类似物显著 (p < 0.001) 降低了缺氧条件下 MT-2 细胞的活力。本研究结果有望开发针对缺氧引起的 ATL 变化的新药。
精确农业涉及使用实时信息来增强资源的有效利用和对农业方法的监督，所有这些都是W
精确农业涉及使用实时信息来增强对资源的有效利用和对农业方法的监督，同时却最大程度地减少了不利的环境影响。多亏了遥感技术的进步，现在在农业部门中生产了大量的大数据。当使用机器和深度学习技术进行分析时，该数据需要转换为有价值的信息，已证明是有益的。这个研究主题“大数据，机器和深度学习的最新进展”吸引了20种高质量的文章，这些文章涵盖了现状的应用以及人工智能，大数据，特征优化，作物疾病检测和分类的精确农业的技术发展。在不断发展的农业景观中，三个关键主题已成为变革性变革的信标。本社论探讨了塑造农业未来的创新领域，重点是三个相互联系的主题：植物疾病检测和作物健康监测的进步，在精确农业中的人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合以及用于作品生产优化的方法。在农业科学领域，由于开创性的研究努力，植物疾病检测和作物健康监测的动态景观已经取得了重大进展。Shoaib等。解决噬菌毒全球问题通过强调机器学习技术的关键作用来面对手动监测植物疾病的持续挑战。他们的工作提出了一个基于深度学习的系统，利用了在一个大量数据集中训练的卷积神经网络（Inception Net），其中包括18,161个细分和非细分的番茄叶图像。值得注意的是使用两个最先进的语义分割模型U-NET和修改的U-NET进行疾病检测和分割。结果展示了修改后的U-Net模型的出色性能，超过现有方法，并以高精度对植物疾病进行分类时的效率。
第 22 届计算物理和材料科学国际研讨会：总能量和力方法 | （SMR 4050）
149. QUINZI Matteo (In Pers.) 洛桑联邦理工学院 (EPFL) 材料理论与模拟 (THEOS) 和国家新型材料计算设计与发现中心 (MARVEL)
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法
为流体力学学生项目制作风洞模型的替代方法摘要基于项目的工程教育方法使得学生希望在流体力学课程中创建功能性风洞模型来测试原始设计。本文根据成本、生产时间、易用性以及设备和材料的可及性，比较了几种快速原型 (RP) 方法与用于制造流体动力学模型的传统模具/铸造技术。考虑的 RP 技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工。这些方法从数字格式的原始设计开始，而传统方法（例如使用硅橡胶或藻酸盐模具铸造）至少需要粗略的物理原型。还讨论了 RP 模型的涂层和精加工工艺。背景和介绍 德克萨斯大学奥斯汀分校机械工程系已开展了 6 年的综合计划，旨在在整个本科课程中实施基于项目的方法 [1]。该计划的一个要素包括与流体力学入门课程同时进行的风洞测试。本科流体力学实验室有两个风洞，分别有 12"x12" 和 24"x24" 的测试部分。目前，学生仅使用风洞进行经典实验，使用现成的模型（例如横流中的圆柱体和翼型）以及进行流动可视化演示。被测试的对象形状简单，提供有限的创造性实验机会。我们希望通过为学生提供设计和测试原始空气动力学模型（例如汽车车身形状）的机会来增强这种体验。这促使人们研究快速生产原始设计风洞模型的替代方法。考虑了两种根本不同的方法：（1）从粗糙的物理原型开始成型/铸造模型和（2）从数字图像创建功能性物理模型。成型/铸造技术能够生产所有尺寸和几何公差的模型。这些方法可以利用各种不同的材料进行模具制作和铸造，包括热熔胶、乳胶、硅橡胶、聚硫橡胶、聚氨酯、藻酸盐、塑料树脂、环氧树脂、蜡、泡沫、粘土和水基石膏或混凝土。设备和该多步骤过程可能很长，并且需要一定的技能来形成可重复使用的模具和铸造模型。快速原型 (RP) 是指直接从 CAD 文件制造物理对象的过程。此类原型技术包括立体光刻 (SLA)、选择性激光烧结 (SLS)、熔融沉积成型 (FDM)、3D 打印和 CNC 加工等工艺。这些工艺中的每一个都会产生耐用、持久的模型，并且可以通过各种二次表面处理来增强其性能。
![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
共享灭菌方法（1）.pdf
modeofaction.detergentsmechanallicelatelyremovethemicroermenismssssurfaces（例如，皮肤，dirtycloths）on thehichththeareareApplied。分散sanddirtsand，asaresult，themicroermanismsbecomeenmeshedinthe the洗涤剂'slatherandareremeveremevbybytherinsewater.ever，anumberofCompodCompOndShave be IncorporatedIntertodertodertodetertodetertstodertstoindodetertstoincrobicirobicidalactivitivition。
分析方法用于基于重组腺相关病毒的基因疗法的过程和产品表征
优化具有一致质量的重组腺相关病毒（RAAV）的上游和下游过程取决于快速介绍关键质量属性（CQAS）的能力。在RAAV产生的背景下，将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。 测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。 这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。 在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。 此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。 本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。将病毒滴度，衣壳含量和聚集鉴定为潜在的CQA，影响RAAV介导的基因治疗产物的效力，纯度和安全性。测量这些属性的分析方法通常会遭受较长的周转时间或较低的吞吐量来开发过程，尽管快速，高通量方法开始开发和商业化。这些方法在学术或工业实践中尚未确定，并且很少数据。在这里，我们审查了对Raav质量量化的量化和即将到来的分析方法。此外，我们确定从传统方法过渡到新方法的关键挑战是后者缺乏学术和工业经验。本文献综述为选择质量属性的分析方法提供了ASA指南，以在RAAV介导的基因疗法的过程开发过程中快速，高通量过程表征。
