摘要。向替代能源(尤其是太阳能和风能)的过渡是应对环境挑战和资源保护的关键转变。本文探讨了替代能源领域的创新,强调了太阳能和风能作为至关重要的节省资源因素的作用。通过光伏系统利用太阳能和通过涡轮机利用风能,这些技术提供了可持续的解决方案,以满足不断增长的能源需求,同时减轻对有限化石燃料资源的依赖。抽象突出了太阳能和风能技术的进步,包括提高效率,成本降低和可扩展性的提高。它讨论了可再生能源的环境效益,例如减少温室气体排放和减少对不可再生资源的依赖。此外,本文研究了在太阳能和风能设施中投资的经济影响,包括创造就业机会,能源独立性和长期成本节省。此外,摘要解决了与广泛采用替代能源相关的挑战和机遇。它讨论了监管框架,技术障碍以及持续研发的需求,以最大程度地发挥太阳能和风能的潜力。此外,摘要强调了综合能源政策和国际合作的重要性,以加速向可持续能源未来的过渡。
动机:由于其特异性和功效,肽是治疗多种疾病的有前途的药物。然而,基于肽的药物的发展通常受到肽的潜在毒性的阻碍,这在其临床应用中构成了重大障碍。评估肽毒性的传统实验方法是耗时且昂贵的,使开发过程效率低下。因此,迫切需要专门设计的计算工具来准确,快速预测肽的毒性,从而促进鉴定候选药物用于药物开发的鉴定。结果:我们在这里提供了一种新型的计算方法Captp,该方法利用卷积和自我注意力的力量来增强氨基酸序列对肽毒性的预测。Captp表现出出色的性能,在交叉验证设置和独立的测试数据集中达到了Matthews相关系数约为0.82。这种性能超过了最新的肽毒性预测因子。重要的是,即使处理数据失衡,Captp也保持其鲁棒性和概括性。Captp的进一步分析表明,某些顺序模式,尤其是在肽的头部和中心区域,在确定其毒性方面正在引起人们的注意。这种见解可以大大为更安全的肽药物的设计提供信息和指导。
生产力是未来经济计划的核心。我的部门目前正在2024年期间为每个部门开发部门的生产力审查。这包括对当前水平和趋势的分析,以及最有可能影响相关部门的重点领域。在完成此操作之前,不可能确切地说出哪些措施将得到优先级。,但我可以说我们正在与泽西岛的业务紧密合作,作为政府的长度组织,在多个部门提供直接的业务支持。这具有特定的生产力工作流程。这包括诸如生产力周之类的要素,专注于提高认识以及提高业务生产力的实际方法;一项年度生产力调查,即生产力圈,企业相互学习,业务改进和领导增长计划,并通过生产力支持计划为个人企业提供支持。
人类和动物研究证明了心血管和神经血管健康的有氧运动的机制和好处。有氧运动诱导脑网络的神经塑性和神经生理重组,改善脑血流,并增加全身VO2峰(峰值消耗量)。结构化心脏康复(CR)计划的有效性已建立得很好,对于患有心血管疾病的人来说,这是护理连续性的重要组成部分。中风后的个体表现出降低的心血管能力,这会影响其神经系统恢复并扩大残疾。中风幸存者与心脏病患者具有相同的危险因素,因此除了神经康复外,还可以从全面的CR计划中受益匪浅,以解决其心血管健康。将中风的个体纳入CR计划,具有适当的适应能力,可以显着改善其心血管健康,促进功能恢复,并减少未来的心血管和脑血管事件,从而减轻中风的经济负担。
栽培草莓(Fragaria ×ananassa)是最近驯化的一种具有世界经济价值的水果品种。因此,人们对持续品种改良有着浓厚的兴趣。基因组学辅助改良,包括使用 DNA 标记和基因组选择,促进了草莓育种过程中许多关键性状的显著改良。CRISPR/Cas 介导的基因组编辑允许在目标基因组中进行定向突变和精确核苷酸替换,从而彻底改变了功能基因组学和作物改良。基因组编辑开始在更具挑战性的多倍体作物(包括异源八倍体草莓)中获得关注。八倍体草莓的高质量参考基因组和全面的亚基因组特异性基因分型和基因表达谱数据的发布将导致使用 CRISPR/Cas 进行性状发现和修饰的数量激增。基因组编辑已成功应用于修改多种草莓基因,包括花青素含量、果实硬度和对采后病害的耐受性。然而,关于与果实质量和产量相关的许多其他重要育种特性的报告仍然缺乏,这表明需要对草莓进行精简的基因组编辑方法和工具。在这篇综述中,我们概述了涉及 CRISPR/Cas 基因组编辑以改良草莓品种的知识和育种工作的最新进展。此外,我们还探讨了该技术在改良其他蔷薇科植物物种方面的潜在应用。
我的主要研究兴趣是临床预测模型。这些模型可以估计一个人患上某些尚未确诊的疾病的风险,或者未来患病或病情恶化的风险。不幸的是,这些研究也未能免受上述报告质量不佳的影响,而且经常被标记为有问题。2 我对临床预测模型的糟糕报告感到沮丧,因此在 2010 年,我与 Carl Moons、Hans Reitsma 和已故的 Doug Altman(EQUATOR 网络创始人)一起发起了一项旨在改善这种情况的倡议。我们制定了 TRIPOD(个体预后或诊断多变量预测模型的透明报告)报告建议,并于 2015 年发布。3 4 这些建议侧重于使用基于回归的方法开发的模型,因为这些是当时流行的方法。
自疫情爆发以来,各组织一直在积极寻求提高组织敏捷性和弹性 (regility) 的方法,并转向人工智能 (AI) 来获得更深入的理解并进一步提高其敏捷性和弹性。各组织正在将人工智能作为实现这些目标的关键推动因素。人工智能通过快速准确地分析大型数据集来增强组织的能力,从而实现更快的决策并建立敏捷性和弹性。这种战略性地使用人工智能为企业带来了竞争优势,并使其能够适应快速变化的环境。如果不优先考虑敏捷性和响应能力,可能会导致成本增加、错失机会、竞争和声誉受损,并最终导致客户、收入、盈利能力和市场份额的损失。可以通过利用可解释的人工智能 (XAI) 技术来确定优先级,阐明人工智能模型如何做出决策并使其透明、可解释和可理解。基于之前关于使用人工智能预测组织敏捷性的研究,本研究重点关注将可变形人工智能技术(例如 Shapley 加法解释 (SHAP))整合到组织敏捷性和弹性中。通过确定影响组织敏捷性预测的不同特征的重要性,本研究旨在揭开使用可变形人工智能的预测模型的决策过程的神秘面纱。这对于人工智能的道德部署、在这些系统中培养信任和透明度至关重要。认识组织敏捷性预测中的关键特征可以指导公司确定要集中精力在哪些领域以提高其敏捷性和弹性。
© 作者 2024。开放存取本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权,允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制,只要您给予原作者和来源适当的信任,提供知识共享许可的链接,并指明是否做了更改。本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中,除非资料的致谢中另有说明。如果资料未包含在文章的知识共享许可中,且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途,则需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本,请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免(http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/)适用于本文中提供的数据,除非数据来源中另有说明。
本文旨在通过在整个研究周期中推广多样性、公平性和包容性 (DE&I) 原则来增强心血管 (CV) 研究人员的能力。它定义了 DE&I,并介绍了在 CV 研究中招聘、保留和团队动态方面实施的实用策略。概述了每个研究阶段支持代表性不足的人群参与的循证方法。本文强调了包容性研究环境的重要性,并提供了指导和资源。我们邀请 CV 研究人员积极接受 DE&I 原则,增强研究相关性并解决长期存在的 CV 健康差距。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
本文旨在通过在整个研究周期中促进多样性,公平性和包容性(DE&I)原则来增强心血管(CV)研究人员的能力。它定义了DE&I,并引入了CV研究中招聘,保留和团队动态实施的实用策略。在每个研究阶段概述了支持代表性不足的人群参与的基于证据的方法。强调了包容性研究环境的重要意义,该论文提供了指导和资源。我们邀请简历研究人员积极采用DE&I原则,增强研究相关性并解决长期存在的简历健康差异。- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -