简介:了解心血管参数、因负荷增加而引起的认知压力和心理健康之间的相互作用对于当今综合健康策略的发展至关重要。通过实时监测心电图 (ECG) 和光电容积图 (PPG) 等生理信号,研究人员可以发现认知任务如何影响心血管和心理健康。认知压力产生的心脏生物标志物可作为自主神经系统功能的指标,可能反映与心脏和心理健康相关的状况,包括抑郁和焦虑。本研究的目的是调查认知负荷如何影响 ECG 和 PPG 测量,以及这些测量是否可以预示抑郁和焦虑症期间的早期心血管变化。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
2024年飓风季节是北大西洋盆地有史以来最热门的季节之一。在整个盆地的许多地区,海面温度打破了当地的季节性记录,或仅次于同样极端的2023季节。根据气候变化指数:海洋 - 以同行评审方法为基础的系统,量化了气候变化对海面温度的影响 - 整个分析区域的每日温度平均是在当今气候中的每日温度至少比没有气候变化的气候高44倍。在2024年的11次飓风中,有5次越过墨西哥湾,在那里,人为引起的海洋变暖的温度比没有它的世界要高约2°F。
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
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结果:出生时,包括原型CD4+FOXP3+和CD4+FOXP3+CD25+的3个Treg子集的频率高于117 Huus的频率,而3个子集的频率更高。在28和62周龄时,huus中有5个TREG/TICI子集的比例高。出生时Heus和Huus之间发散的Treg/ TICI子集的频率与母体肠道微生物组中细菌分类群的差异相对丰度相关。随后访问时具有显着不同频率的Treg/TICI子集与婴儿肠道微生物组的并发组成相关。在体外,用细菌分类群(PBMC)处理HUU外周血单单核细胞(PBMC)在heus中最丰富的细菌分类群扩展了huus的treg/tiCi亚群,其经频率高于Huus,从而概括了体内相关性。相反,对HEU PBMC的体外治疗不会增加Treg/TICI频率。与Treg/TICI频率增加相关的其他因素
“通过我们的研究,我们了解到父母饮酒会导致后代的线粒体问题,” VMBS兽医生理学和药理学系教授Golding说。“如果您将线粒体视为电池,父母饮酒会导致'电池'的电压异常低。由于线粒体无法正常工作,因此会引起炎症,并且炎症过多会使您容易受到癌症的发展。”
遗传性视网膜疾病是失明的主要且无法治疗的原因,因此是基因治疗的候选疾病。重组载体衍生自腺相关病毒(RAAV)是目前最有前途的体内治疗基因传递到视网膜的车辆。然而,在基于RAAV的眼部基因疗法的临床试验中,近期报道强调了基于AAV的新型载体,对眼科应用具有更大的效率对眼科应用。改进的载体的治疗性效果将允许递送的剂量减少,从而减少炎症反应。在这里,我们使用生物结合化学来描述新的RAAV载体的开发,以修改Raav Capsid,从而改善了治疗指数。通过形成硫库键与拉夫capsid的氨基群的共价耦合显着提高了大鼠和非人类灵长类动物的载体转导效率。这些优化的RAAV载体对治疗多种视网膜疾病具有重要的影响。
1苏黎世大学苏黎世大学分子心脏病学中心,瑞士CH-8952,瓦格斯特拉斯12号; 2瑞士Lugano的Cardiocentro Ticino Institute,Cardiocentro Ticino Institute的细胞和分子心脏病学实验室;瑞士贝林佐纳EOC转化研究的3个实验室; 4瑞士苏黎世大学医院研究与教育系; 5意大利热那亚大学内科大学内科系内科第一个诊所; 6 Irccs Ospedale Policlinico San Martino Genova - 意大利热那亚的意大利心血管网络; 7瑞士苏黎世大学医院心脏病学大学心脏中心; 8瑞士日内瓦大学医学研究基金会心脏病学系; 9男子健康研究计划:老化和代谢,哈佛医学院,杨百翰和美国马萨诸塞州波士顿的妇女医院;瑞士洛桑大学洛桑大学医院心脏病学10;瑞士; 11心脏病学系,瑞士伯尔尼Inselspital Bern; 12号皇家布隆普顿和哈尔菲尔德医院,帝国学院和国王学院,伦敦,英国