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通过高级机器学习和创新功能工程预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13,022种化合物的清洁数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种称为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
乐观和创新性对客户的影响...
本研究旨在研究创新和客户乐观对使用自助技术的便利性的影响。来自46家酒店的总共940名受访者回答了一份调查问卷。一种分层的随机抽样技术用于从埃及五个旅游地区选择参与酒店。计算描述性统计数据以显示技术创新和乐观的一致性水平。回归来测试创新和乐观对感知技术可访问性的影响。在技术创新方面，调查参与者通常喜欢学习新技术产品。同样，受访者对技术的使用非常乐观。回归结果表明，对技术的技术创新和客户乐观与自助服务技术的可访问性呈正相关。尽管对高质量的客户体验产生了影响，但在当前文献中尚未充分了解自助服务技术在酒店中的有效应用。这项研究为酒店/旅游和消费者技术研究的领域做出了贡献。在当今的商业环境中，尤其是在酒店行业中，持续的挑战和激烈的全球竞争一定会阐明客户对埃及五星级酒店技术准备的看法，这可以被视为对酒店管理非常重要的问题。
通过创新的视觉信号分析探索神经科学疾病检测的新视野
脑部疾病是全球面临的重大健康挑战，一直是全球死亡的主要原因。脑电图 (EEG) 分析对于诊断脑部疾病至关重要，但对于医务人员来说，解读复杂的 EEG 信号并做出准确诊断却极具挑战性。为了解决这个问题，我们的研究重点是将复杂的 EEG 信号可视化为医疗专业人员和深度学习算法容易理解的格式。我们提出了一种称为前向后向傅里叶变换 (FBFT) 的新型时频 (TF) 变换，并利用卷积神经网络 (CNN) 从 TF 图像中提取有意义的特征并对脑部疾病进行分类。我们引入了肉眼裸眼分类的概念，将领域特定知识和临床专业知识整合到分类过程中。我们的研究证明了 FBFT 方法的有效性，使用基于 CNN 的分类在多种脑部疾病中实现了令人印象深刻的准确率。具体来说，我们使用基于 CNN 的分类方法对癫痫、阿尔茨海默病 (AD) 、杂音和精神压力的准确率分别达到了 99.82%、95.91%、85.1% 和 100%。此外，在肉眼分类方面，我们对癫痫、AD、杂音和精神压力的准确率分别达到了 78.6%、71.9%、82.7% 和 91.0%。此外，我们结合了基于平均相关系数 (mCC) 的通道选择方法来进一步提高分类的准确性。通过结合这些创新方法，我们的研究增强了 EEG 信号的可视化，为医疗专业人员提供了对 TF 医学图像的更深入了解。这项研究有可能弥合图像分类和视觉医学解释之间的差距，从而更好地检测疾病并改善神经科学领域的患者护理。
如何确保患者变得更快，更公平地获得创新治疗
一种用于治疗小儿生长激素缺乏症的药物 - 一种罕见的疾病，影响了英国约5,000名儿童 - 尼斯（Nice）在2023年2月以30天的资金授权为尼斯（Nice）。但是，不到30％的NHS组织在时间范围内更新了其配方。发出指南后三个月，尚未更新一半以上的配方。虽然英格兰越来越多的医院开始开发该产品，但只有两家医院有10名患者。这种缓慢而不平等的访问的原因似乎是管理延迟和财务选择。患有这种情况的大多数合格患者每天都会感受到影响，但无法获得治疗。
Namthaja提供创新的制造解决方案...
我们的印刷设施遵循国际标准，例如（ISO），以进行严格的资格。我们通过保留材料，使用校准的机器来确保质量，并在生产前验证3D型号。我们通过各种测试（包括维度检查）验证零件，并根据应用程序要求自定义其他测试。
设计优化创新的分层径向流量高温填充床热能存储
目前的工作介绍了一种创新的分层径向流量堆满的热能储能，能够增强热力和静水性能，从而限制了它们固有的权衡。通过1D-TWO相数值方法，在热力学方面和流体动力学方面都在建模所提出的填充床的热量储能概念的性能。用于工业应用和实验室原型的代表性存储大小被认为是为了突出规模的潜力和原型制作的代表性。形象。研究包括一组主要设计变量以及一组旨在突出主要操作参数影响的敏感性分析的热量存储设计的多目标优化。结果表明，所提出的存储几何形状可以同时优化热力学性能和流体动力性能。相对于统一的径向流量堆积的床存储（相对于轴向流量单位，高于85％），提议的存储单元可以以高于70％的压降降低，而有用的持续时间降低低于5％。工业规模的存储将受益于低宽高比和模块化单元的布置，从而确保系统的灵活性增强并减少了寄生消耗，这要归功于较低的压力损失，同时保证了充电和放电操作的大量有用持续时间。这项工作为未来的原型制作和验证铺平了道路。缩小的原型可以很好地表示所提出的热量储能解决方案的热和水动力行为和验证相关的基础。
pr-nature-Into-Classr-classification-010224.pdf
自然杂志，对于研究和从医院组织到肿瘤学家的专业，到学识渊博的社会，监管机构或临床试验的结构，癌症分类的创新愿景是必不可少的，今天的肿瘤学总体基于基于疾病的器官的患者细分。一个人被诊断出患有肝癌，肺癌或胰腺癌，即使该疾病已扩散到其他器官。在《自然杂志》上发表的评论中，古斯塔夫·鲁西（Gustave Roussy）和巴黎 - 萨克莱大学（Paris-Saclay University）解释了为什么必须进化为转移性癌症的生物学分类，以及当前的细分有时如何阻止全球数百万患者的新疗法。在线文章：https：//www.nature.com/articles/d41586-024-00216-3“肿瘤学的权威性分类，这是基于癌症首次出现的器官，不再与近年来发现的治疗进展保持一致。在最坏的情况下，有时是一个障碍，禁止某些患者获得适应性治疗。在Gustave Roussy的前负责人Pierre Deoix创建了80多年后，今天至关重要的是，基于研究进展，采用基于分子的转移性癌症方法是至关重要的。” Gustave Roussy。许多研究启发了各种器官癌的共同特征，例如控制细胞的生长和分裂的肿瘤抑制基因TP53的突变。基于肿瘤的分子分析及其生物学和免疫表征的分子分析，以确定治疗方法，根据原始器官将癌症分离出来。因此，在单一类型的器官癌中，几个与疾病的不同分子和生物学现实相匹配的亚组共存。在肺癌患者中，有些患有MET基因的突变，另一些是EGFR的突变。涉及治疗方法，抗体偶联物（靶向在几种类型的癌症中表达的膜蛋白来对癌细胞进行化学疗法的膜蛋白）已经表现出令人鼓舞的结果，在I期和II期临床试验中，可以治疗过表达HER2蛋白的患者。这不考虑癌症的起源器官。所有这些论点都支持转移性癌症的必要条件，即那些距离距离的人，远离原产器官，每年占癌症死亡人数的60％至90％。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
利用微针中的新型创新热响应聚合物进行靶向的皮内沉积
微针作为一个多功能药品平台，可以利用该药物在皮肤中和整个皮肤中运送药物。在当前的工作中，聚（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）合成并将其表征为开发生理响应式微针的基于微对药物的药物递送系统的新型材料。通常，该聚合物在较低温度下的膨胀状态和较高温度下更疏水状态之间可逆地过渡，从而实现精确的药物释放。这项研究表明，溶解由PNIPAM制成的微针斑块，结合了Bis-PNIPAM（一种交联聚合物变体）具有增强的机械性能，这可以从微针的较小高度降低（〜10％）中可见。尽管仅使用PNIPAM的微针是可以实现的，但它表现出较差的机械强度，需要包括其他聚合物赋形剂（例如PVA）来增强机械性能。此外，热响应聚合物的结合对针的插入性能没有显着（p> 0.05），因为所有配方都插入了500 µm的所有配方中，将其插入离体皮肤中。Furthering this, the needles were loaded with a model payload, 1,1 ′ -dio ctadecyl-3,3,3 ′ ,3 ′ -tetramethylindodicarbocyanine perchlorate (DID) and the deposition of the cargo was moni tored via multiphoton microscopy that showed that a deposit is formed at a depth of ≈ 200 µ m.另外，还发现交联 - PNIPAM（BIS-PNIPAM）制剂仅在4小时后才表现出染料的显着皮肤，与所使用的赋形剂基质无关。在非交联的PNIPAM制剂中不存在此现象，表明BIS-PNIPAM微针中的沉积物形成。总的来说，这项概念证明的研究使我们对使用PNIPAM溶解微对甲的制造的可能性提出了我们的理解，这可以利用，该制造可以用于将纳米颗粒沉积到真皮中，以在皮肤内扩展药物释放。