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![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
荷兰学术医院的碳足迹 - 使用混合评估方法来识别驾驶活动和部门
很明显，医疗保健部门对气候危机的影响很明显，导致二元论必须减轻气候变化在健康方面的负面后果（即新疾病，增加与环境相关的疾病，例如空气污染等引起的疾病，等等）同时对自己的排放产生负面影响，由于医疗保健需求的增加（对于人口老龄化，技术，与气候相关疾病的增加等），该排放量应该增加。（1）。在全球范围内，医疗系统对温室气体排放（GHG）的平均贡献为4％（2）。在欧盟中，医疗保健部门负责占足迹结果的4.7％（3）。荷兰的百分比为5.9％，但是一项国家研究计算了医疗保健荷兰足迹的影响，并报告了7％（4）。在以气候变化的紧迫现实为标志的时代中，使医疗保健更可持续的紧迫性从未如此明显。需要立即采取行动来减轻这些影响并防止进一步的全球变暖（5，6）。
人工智能增强心电图分析用于识别糖尿病患者的心脏自主神经病变
1. John APP、Udupa K、Avangapur S 等人。2 型糖尿病患者的心脏自主神经功能障碍：一项针对心率变异性测量的调查性研究。Am J Cardiovasc Dis。2022；12(4)：224-232。2. Pop-Busui R、Low PA、Waberski BH 等人。先前强化胰岛素治疗对 1 型糖尿病患者心脏自主神经系统功能的影响：糖尿病控制和并发症试验/糖尿病干预和并发症流行病学研究 (DCCT/EDIC)。循环。2009；119(22)：2886-2893。doi：10.1161/CIRCULATIONAHA。108.837369 3. Zoppini G、Cacciatori V、Raimondo D 等人。新诊断 2 型糖尿病患者队列中心血管自主神经病变的患病率：维罗纳新诊断 2 型糖尿病研究（VNDS）。糖尿病护理。2015；38(8):1487-1493。doi: 10.2337/ dc15-0081 4. Low PA、Benrud-Larson LM、Sletten DM 等人。自主神经症状和糖尿病神经病变：一项基于人群的研究。糖尿病护理。2004；27(12):2942-2947。doi: 10.2337/diacare.27.12.2942 5. Chowdhury M、Nevitt S、Eleftheriadou A 等人。 1 型和 2 型糖尿病患者的心脏自主神经病变与心血管疾病及死亡风险：一项荟萃分析。BMJ Open Diabetes Research and Care。2021；9(2):e002480。doi: 10.1136/bmjdrc-2021-002480 6. Pop-Busui R、Evans GW、Gerstein HC 等人。心脏自主神经功能障碍对糖尿病心血管风险控制行动 (ACCORD) 试验中死亡风险的影响。糖尿病护理。2010；33(7):1578-1584。doi: 10.2337/dc10-0125 7. Soedamah-Muthu SS、Chaturvedi N、Witte DR 等人。欧洲1型糖尿病患者危险因素与死亡率的关系：EURODIAB前瞻性并发症研究（PCS）。糖尿病护理。2008；31（7）：1360-1366。doi：10.2337/dc08-0107 8. Cox AJ、Azeem A、Yeboah J 等人。心率校正 QT 间期是2型糖尿病患者全因死亡和心血管死亡的独立预测指标：糖尿病心脏研究。糖尿病护理。2014；37（5）：1454-1461。doi：10.2337/dc13-1257 9. Rossing P、Breum L、Major-Pedersen A 等人。QTc 间期延长可预测1型糖尿病患者的死亡率。糖尿病医学。 2001；18(3)：199-205。doi：10.1046/j.1464-5491.2001.00446.x 10. Wehler D、Jelinek HF、Gronau A 等人。超短心电图记录得出的心率变异性特征的可靠性及其在评估心脏自主神经病变中的有效性。生物医学信号过程控制。2021；68：102651。doi：10.1016/j.bspc。2021.102651 11. Kulkarni AR、Patel AA、Pipal KV 等人。机器学习算法通过心电图无创检测糖尿病和糖尿病前期。BMJ Innov。2023；9(1)：32-42。 doi: 10.1136/bmjinnov-2021-000759 12. Ribeiro Pinto J、Cardoso JS、Lourenço A。心电图生物识别技术的演变、当前挑战和未来可能性。IEEE Access。2018；6：34746-34776。doi：10.1109/ACCESS.2018.2849870 13. Aldosari H、Coenen F、Lip GYH、Zheng Y。基于基序的特征向量：面向心血管疾病分类的同质数据表示。在：Golfarelli M、Wrembel R、Kotsis G、Tjoa AM、Khalil I 编辑。大数据分析和知识发现。计算机科学讲义。施普林格国际出版公司；2021 年：235-241。doi：10.1007/978-3-030-86534-4_22 14. Abdel-Jaber H、Devassy D、Al Salam A、Hidaytallah L、EL-Amir M。深度学习算法及其在医疗保健中的应用综述。算法。2022；15(2)：71。doi：10.3390/a15020071
Voyager的旅程，以确定将基因疗法带入脑的新班车
BioCentury®;因为很难找到真正的智能™； BCIQ™;生物中心100™;通往ROI™的清晰路线是Biocentury Inc.的商标。所有内容版权所有©2024，Biocentury Inc。保留所有权利。不得复制，复制，重现，重现，传播，销售，出售，分发，发行，广播，散发，以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。 BieCentury的出版物和网站提供的信息是从BioScentury认为可靠的来源收集的；但是，生物中心不能保证信息的准确性，完整性或及时性，也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。 生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资，商业，税收或法律建议，而Bi -Acentury对其中引用的任何投资，商业，税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。不得复制，复制，重现，重现，传播，销售，出售，分发，发行，广播，散发，以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。 BieCentury的出版物和网站提供的信息是从BioScentury认为可靠的来源收集的；但是，生物中心不能保证信息的准确性，完整性或及时性，也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。 生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资，商业，税收或法律建议，而Bi -Acentury对其中引用的任何投资，商业，税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。不得复制，复制，重现，重现，传播，销售，出售，分发，发行，广播，散发，以任何形式进行商业利用或用于未经生物中心书面同意的衍生作品的商业利用。BieCentury的出版物和网站提供的信息是从BioScentury认为可靠的来源收集的；但是，生物中心不能保证信息的准确性，完整性或及时性，也不保证生物中心对信息的任何形式的保证。生物中心的出版物和网站的内容并非作为投资，商业，税收或法律建议，而Bi -Acentury对其中引用的任何投资，商业，税收或法律意见或对此类信息的依赖做出的任何决定或行动概不负责。
全基因组关联神经网络 (GWANN) 识别与阿尔茨海默病家族史相关的基因
1 牛津大学精神病学系，牛津 OX3 7JX，英国。2 精准医学人工智能中心。3 牛津大学纳菲尔德人口健康系，牛津 OX3 7LF，英国。4 牛津大学纳菲尔德骨科、风湿病和肌肉骨骼科学系医学统计中心，牛津 OX3 7HE，英国。5 Nxera Pharma UK Limited，剑桥 CB21 6DG，英国。6 布里斯托大学工程数学与技术学院，Ada Lovelace 大楼，布里斯托 BS8 1TW，英国。7 圣安德鲁斯大学医学院，圣安德鲁斯 KY16 9AJ，英国。8 牛津大学纳菲尔德医学系药物发现中心，牛津 OX3 7BN，英国。 9 阿卜杜勒阿齐兹国王大学理学院生物化学系，吉达 21589，沙特阿拉伯。10 阿卜杜勒阿齐兹国王大学医学院临床生物化学系，吉达
一种深度学习策略，可以从高密度的细胞外记录中识别跨物种的细胞类型
图1：来自神经回路中细胞外记录的细胞类型识别策略。该策略包括三个步骤：数据采集和策展，以构建地面真相类型库，从地面真相库中选择以训练基于机器学习的分类器的特征，以及使用其他数据集对分类器进行测试，包括其他物种。第一步是基于在清醒小鼠的电生理记录期间基于遗传学定义的神经元的光遗传学激活来创建一个基础真相库。通过突触阻滞剂药理学和电生理标准的结合，必须直接激活地面真相文库中的神经元，然后进行仔细的数据策划。第二步是识别数据集中的功能，这些功能可用于训练半监督的深度学习分类器。第三步是通过要求将其预测小鼠和猴子专家分类记录的独立数据集中的单元格类型来测试分类器的一般性。117
一个可解释的框架，可以从临床试验中识别有关治疗效果的响应式亚组：应用脑出血治疗
随机临床试验（RCT）遭受高失败率，这可能是由对治疗的异质反应引起的。尽管开发了许多模型以估计异质治疗效应（HTE），但仍缺乏可解释的甲基化剂来识别响应式亚组。这项工作旨在开发一个框架来基于优先级可解释性的治疗效果来识别亚组。所提出的框架利用了一个集合隆福树方法来生成描述性决策规则，该规则将样本分开，给出了对治疗的估计响应。随后，我们选择了这些决策规则的互补集，并使用稀疏线性模型对其进行排名。为了解决试验有限的样本量问题，我们通过从外部研究中借用控制患者并产生合成数据提出了数据增强策略。我们将提出的框架应用于失败的随机临床试验，以调查脑内出血治疗计划。Qini分数表明，提出的数据增强策略计划可以通过选择互补的描述性规则而不损害估计质量来提高模型的性能，并且框架可以提高模型的性能。我们的模型得出了临床上有意义的亚组。，我们发现那些患有舒张压70 mm Hg的患者，收缩压<215 mm HG受益于强化血压降压疗法更受益。提出的可解释的HTE分析框架为从具有中性治疗效果的RCT中提取有意义的见解提供了有希望的潜力。通过识别响应式亚组，我们的框架可以更有效地为患者制定个性化治疗策略。
识别关注聚合物的概念框架
随着全球对塑料环境和人类健康影响的关注，有效的监管措施的紧迫性是显而易见的。联合国环境大会通过政府间谈判委员会（INC）建立国际具有法律约束力的工具的倡议，就塑料污染建立了一项，这标志着解决这一问题的重要一步。但是，塑料类型及其无数应用的多样性在指出最关键的调节目标方面构成了复杂的挑战。这项研究建立在现有文献体系的基础上，概述了识别关注聚合物（POC）的潜在关键标准。我们建议对POC进行双重关注的定义（1）（1）塑料的类型和（2）基于整个聚合物生命周期中环境和人类健康的影响，它们的应用领域。认识到当前对塑料在其生命周期中的影响的差距，我们建议采用一种预防措施的方法，这些方法会因文献中报道的塑料量与其生命周期的影响，从而影响塑料的量。然后，我们提出有关评估一些主要聚合物类型和应用的现有数据。我们建议决策者研究各种策略，不仅包括禁令和淘汰，而且还审查了经济激励措施，创新以及塑料材料和产品的重新设计，以减轻POC的不利影响。我们进一步强调了彻底评估替代材料的可行性，成本以及环境，社会和经济影响以避免“令人遗憾的替代”的重要性。我们结论是确定现有的知识差距，并强调需要进一步研究以确定识别POC的拟议标准。
识别学生AI素养的组成部分
随着人工智能（AI）的大众使用的出现，高等教育（HE）部门现在面临着关于如何利用人类计算机互动（HCI）的教育潜力的新挑战。发展学生的AI素养现在正在吸引HE和HCI研究社区的关注。本文旨在探讨他对学生对AI工具的有效和批判性使用的看法，并系统地将AI素养的潜在组成部分描绘为对他学生的新21世纪技能。本研究采用了与学生的半结构化访谈形式采用定性的探索方法。结果表明，参与者主要使用ChatGpt进行集思广益，主题选择，搜索信息和翻译等任务。尽管许多人发现这对于创建和重新格式化文本有用，但一些遇到了挑战，包括回答，过时的信息和考试期间的问题。学生强调了其在各种学术任务中的有效性，从撰写论文和简历到语言学习和转录。教师对Chatgpt的看法有所不同，有些提倡其集成，而另一些人则对工作安全和错误信息表示担忧。研究的含义要求在教育环境中围绕AI素养进行更系统的介绍和讨论。
摘要该研究采用计算策略来识别对结核分枝杆菌FTSZ的潜在抑制剂，这是一种关键的细胞分裂
摘要该研究采用计算策略来鉴定对结核分枝杆菌FTSZ的潜在抑制剂，这是一种关键的细胞分裂蛋白。对FTSZ的晶体结构进行了精心验证，是基于药效团的虚拟筛选和随后的分子对接模拟的基础。piperine是一种源自黑胡椒的天然配体，指导了三分药团模型的开发，该模型成功筛选了多种化学数据库。十种顶级化合物以有希望的药效分数出现，证明了与FTSZ结合位点的潜在相互作用。分子对接模拟揭示了特定化合物，包括Zinc000012440615和Zinc000014658239，分别显示出对口袋C5和C1的一致偏好。FTSZ的结构分析揭示了一套不同的口袋（C1 – C5），其体积和尺寸不同，强调了蛋白质结构的复杂性。这些发现为潜在的抑制剂提供了至关重要的见解，以进一步实验验证和针对结核分枝杆菌的药物开发。关键词：结核分枝杆菌，FTSZ蛋白，分子对接，药物团筛查，计算药物发现，杂氨酸，晶体结构验证，虚拟筛选，铅化合物，袋装分析。国际药品保证杂志。2024; 15（1）：351-356。支持来源：零。利益冲突：无国际药品保证杂志（2024）； DOI: 10.25258/ijpqa.15.1.56 How to cite this article: Deore S, Wagh V, Thube U, Kayande N, Tare H. In-silico Discovery of Potential Mycobacterium tuberculosis Cell Division Protein FtsZ Inhibitors: A Natural Ligand Piperine-Derived 3-Point Pharmacophore Screening and Structure-Guided Blind Docking Study.