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全球研究TR
小儿急性髓样白血病（AML）是一种恶性血液学疾病，其特征是骨髓中髓样前体的克隆增生（1）。尽管在了解和治疗小儿AML方面取得了重大进展，但它仍然是儿童与癌症相关死亡率的主要原因（2）。在过去的几十年中，在识别遗传和分子标记中取得了很大进步，这些标志在预测预后和指导治疗结果中起着至关重要的作用（3-6）。这些进步导致了靶向疗法的发展和更精确的风险地层方法，从而显着改善了患者的结果（7-9）。然而，高复发和难治案件的高度继续强调了这一领域正在进行的研究和创新的需求（10）。小儿AML研究中的一个关键挑战是该疾病的固有异质性，这使治疗决策和预后复杂化（11，12）。虽然关键的遗传突变和分子异常（例如FLT3-ITD，WT1，CEBPA突变和KMT2A重排）已被确定为重要的预后标记（13-16），但在我们对这些标记相互作用和促进疾病进步的理解方面仍然存在显着的差距（17）。解决这些差距对于克服复发和难治性疾病的持续挑战以及更好地将个性化治疗策略纳入临床实践至关重要。此分析提供了1999年至2023年小儿AML预后全球研究趋势的全面书目概述。通过检查诸如出版趋势，领先国家，著名的机构，影响力期刊，主要研究类别，著名贡献者，开创性参考和新兴趋势等关键方面，旨在为文件的当前景观和未来的文件提供清晰的快照。分析特别关注基因组学，转录组学和表观基因组学的进步如何塑造预后和治疗结果。此外，它探讨了临床试验在制定治疗方案中的关键作用，并突出了新兴疗法，这些疗法显示出改善患者预后的希望。这种文献计量方法综合了广泛的研究数据，提供了详细的系统概述。通过确定显着的趋势和关键研究，它为研究人员，临床医生和决策者提供了宝贵的见解。
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。
20 IEEE感知的研讨会超出可见的...
计算机视觉社区过去主要集中于视觉算法的开发，用于对象检测，跟踪和分类，并在白天和类似办公室的环境中使用可见的范围传感器。在过去的十年中，红外线（IR），深度，X射线和其他不可见名的成像传感器仅在医学和防御等特殊领域中使用。与传统的计算机视觉相比，在这些感觉领域的兴趣相对较低，部分原因是它们的高成本，低分辨率，图像质量差，缺乏广泛可用的数据集以及/或缺乏对频谱不可访问的部分的优势的考虑。随着传感器技术的迅速发展，传感器成本急剧下降，这些局限性正在克服。此外，对安全和可靠性是主要问题的自主系统的兴趣日益增强，强调了强大的感知系统的重要性。在此类关键系统中，在不同频谱中运行的传感器相互补充，以克服每个单独的传感器的局限性，以在各种照明和天气条件下提供强大而可靠的感知。
负责任的道德 AI 演示者的要素......
摘要 — 为了在这个日益脆弱的世界中保护共同的文化遗产、个人自由和法治，民主国家必须能够在必要时“以机器速度”保卫自己。因此，人工智能在国防中的使用包括负责任的武器交战以及后勤、预测性维护、情报、监视或侦察等军事用例。这就提出了一个永恒的问题：如何根据公认的事实做出正确的决定？为了找到答案，负责任的可控性需要转化为系统工程的三个任务：（1）以人类在心理和情感上能够掌握每种情况的方式设计人工智能自动化。（2）确定技术设计原则，以促进人工智能在国防中的负责任使用。(3) 保证人类决策者始终拥有充分的信息、决策和行动选择优势。这里为防空提出的道德人工智能演示器 (E-AID) 正在铺平道路，让士兵尽可能真实地体验人工智能在瞄准周期中的使用以及相关的压力方面。
边界人格障碍与催产素之间的相互作用：关于可能的贡献和治疗方案的系统叙述
结果：催产素可能会影响依恋风格，父母行为和压力反应，特别是在具有儿童创伤史的个体中。催产素，遗传学，早期生活经验和环境因素之间的相互作用有助于BPD的复杂性。催产素受体基因的遗传变异可能会影响社会和情感能力，并有助于心理病理学的发展。此外，早期不良经历（例如儿童虐待）可以改变催产素的功能，影响社会认知和情绪调节。但是，催产素在BPD治疗中的作用仍然不确定，一些研究表明，一些研究表明，潜在的受益于社会威胁避免的症状，而其他症状避免了不利的症状，并表明对不利的行为不利，并且对不利的行为进行了不利的影响。
Stagesto Saturn - Ibiblio
页首封面——位于 LC-39 的土星五号 .............................................. ii 阿波罗 11 号任务的七张照片 .............................................. 6 罗伯特·戈达德的照片 .............................................................. 10 德国火箭先驱的照片 .............................................................. 10 美国早期火箭的四张照片 ...................................................... 16 沃纳·冯·布劳恩与首批七名宇航员 ...................................................... 20 艾伦·谢泼德乘坐水星-红石火箭发射 ............................................. 20 美国载人航天飞行器的比例比较 ............................................. 20 土星概念的发展 ............................................................. 28 土星 1 号与水星-红石和朱诺二号 ............................................................. 30 艾森豪威尔总统与美国国家航空航天局第一任局长 T. Keith G]ennan 和
针对过度使用物质使用和物质使用障碍的数字干预措施：全面而系统的范围审查和文献计量学
上瘾的物质在世界范围内普遍存在，它们的使用带来了一个实质性持久的公共卫生问题。已经探索了多种数字干预措施，以减少使用和负面后果，方法不同，理论基础，特定技术的使用等等。当前的研究旨在以系统的方式全面地绘制现有的文献（2015-2022），并确定被忽视和新兴知识差距。使用数据库特异性搜索策略搜索了四个主要数据库（MEDLINE，WEB of SCOCHICE CORE COLLECT和PSYSINFO），结合了与临床表现（酒精，烟草或其他药物使用），技术和AIM相关的术语。重复数据删除后，剩余的N = 13,917个独特的研究在两个阶段进行了手动筛选，留下了最终的n = 3,056研究，其摘要进行了量身定制的编码方案。的发现显示，该领域的出版物率加速了，随机试验是最常见的研究类型。现已发表了有关该主题的几个荟萃分析，揭示了有希望和强大的效果。数字干预措施在许多层面上，从有针对性的预防到专业诊所。有时通过不一致的特定术语不一致地制作了详细的编码，这对未来的荟萃分析具有重要意义。此外，我们确定了现有文献中的几个差距 - 很少的健康经济评估，对干预措施的不清楚描述，对某些类型的干预措施的荟萃分析支持较弱，以及对许多目标群体，设置和新的视频呼吁，聊天机器人和人工智力等新的干预措施的研究有限 - 我们认为在未来的研究中可以解决重要的问题。
剑桥负责任人工智能手册
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为全球范围内的一股颠覆性力量，它为创新提供了巨大的潜力，但也为个人及其所生活的社会带来了危害和风险。本书探讨了人工智能带来的最紧迫的哲学、伦理、法律和社会挑战。来自不同学科和领域的贡献者探索了负责任的人工智能的基础和规范方面，并为负责任的人工智能的跨学科方法提供了基础。这项工作旨在促进未来的讨论，以制定人工智能治理的比例方法，将使学者、科学家和其他参与者能够确定人工智能的规范框架，使社会、国家和国际社会能够释放这一关键领域负责任创新的潜力。本书也可在 Cambridge Core 上以开放获取的形式获取。
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。