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新闻稿MWC 2025Telefónica在MWC上展示其领导变革和激发技术进步的最具破坏性解决方案
将举办25个现场会议，向所有MWC访问者开放，并由100多名高级管理人员和专家提供演讲，演讲和演示。马德里，2025年2月24日。Telefónica将于2025年3月3日至6日在巴塞罗那举行的移动世界大会（MWC），其技术解决方案最具破坏性的技术解决方案，使其能够领导变革并激发进步。在今年的活动中，由于量子计算，物联网，人工智能（AI）在不同领域的应用，开放网关API所提供的可能性以及其5G网络高连接的无数功能，该公司将展示创新和鼓舞人心的用例。telefónica正在以“领先的变革鼓舞人心的进步”的口号向MWC展示自己，它传达了公司的创新精神，以寻求最先进的技术，以领导当前的数字时代，使人们进入中心，并为社会和企业服务。将在不同用例和将在Agora中进行的完整课程中显示的不同用例中强调这种愿景。
疱疹病毒可能会驱动阿尔茨海默氏病的病理，研究表明
ML集体的研究人员在旧金山和哥伦比亚大学进行了一项研究，旨在通过使用特定类型的脑启发的人工神经网络来理解关系学习的生物学基础。他们的作品发表在自然神经科学上，对大脑过程中的过程阐明了可能是人类和其他生物的关系学习的过程。
受乐高启发，使用微小的 3D 骨骼和软组织修复......
“我们正在申请专利的支架使用起来非常简单；它可以像乐高积木一样堆叠在一起，并以数千种不同的配置放置，以适应几乎任何情况的复杂性和规模，”领导该技术开发、俄勒冈健康与科学大学牙科学院副教授和俄勒冈健康与科学大学医学院生物医学工程副教授 Luiz Bertassoni 博士说道。
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图2。生物启发的Zn@C电极的制造以及腐蚀和氢的耐药性评估。（a）生物启发的Zn@C电极的SEM图像后24 h聚合和热解后，（b）生物启发的SEI层的横截面视图。（c）TEM图像和碳球涂层的相应元素映射。（d）在2 m ZnSO 4中裸露锌电极的腐蚀表面的SEM图像7天，（e）生物启发的Zn@C电极的腐蚀表面，（F）xrd xrd表征在裸露的Zn电极的腐蚀表面上，并在50个cycles the cycm cycm -2 cer in 1 ma cm -2之后，（g）cy cy cy cy in Zn电极和Zn@C电极基于两个电极细胞，（H）裸Zn和生物启发的Zn@C阳极的接触角。碳球的沉积可以限制在选定区域，例如在
量子启发计算推动湍流模拟取得重大进展
牛津大学的研究人员与汉堡、匹兹堡和康奈尔大学的同事合作，重新定义了这个问题，完全避免了直接解决和模拟这些湍流波动的需要。他们没有直接模拟这些麻烦的波动，而是将它们建模为根据概率分布函数分布的随机变量。模拟这样的概率分布使他们能够从流动中提取所有有意义的量（例如升力和阻力），而不必担心湍流波动的混乱。
通过合成和生物启发的纳米型纳米>提供癌症疗法
背景：作为对新抗癌分子的临床发展的补充，治疗矢量化的创新旨在解决与肿瘤特异性和相关毒性有关的问题。纳米医学是一个快速发展的领域，可提供各种解决方案，以提高临床功效和安全性。主：在这里介绍了化学和生物学性质的不同类型的纳米分类器的最新进展，以确定最适合转化研究项目的方法。这些纳米电炉包括不同类型的化学工程纳米颗粒，这些纳米颗粒现在以“智能”药物输送系统的许多不同口味。具有增强生物相容性的替代方法，并且对新型治疗分子的适应性更好，是细胞衍生的细胞外囊泡和微生物衍生的溶瘤病毒，病毒样颗粒和细菌微型菌株。在评论的第一部分中，我们描述了它们的主要物理，化学和生物学特性及其个性化修饰的潜力。第二部分重点是介绍有关使用不同纳米分子家族的最新文献，以提供抗癌分子进行化学疗法，放疗，基于核酸的治疗，调节肿瘤微环境和免疫疗法的调节。结论：本综述将帮助读者更好地欣赏可用纳米分析器的复杂性，并确定最合适的“类型”，以有效，特定的抗癌疗法。
社论：脑启发计算：从神经科学到新形式的人工智能
对日常生活中的AI应用程序的增加增加导致对先进的机器学习系统的需求显着增加，例如人工神经网络，这些神经网络现在在许多任务中都超过了人类。基于变压器体系结构的生成AI解决方案的快速增长（Vaswani等，2017）进一步加速了对更强大的计算硬件的需求。此外，人类机器人技术的研究重点是开发复制神经过程的系统。但是，传统的硬件解决方案是不可持续的，因为它们需要频繁的培训周期，监督学习和大型OfflINE数据集，从而限制了可持续性AI的采用。最近，出现了使用常规模型的工业应用，但是受到大脑功能，有希望的，可持续的替代方案的启发的神经形态方法（Bhanja等人，2023年）。神经形态是一个伞术语，它涵盖了许多跨学科领域，包括神经科学，材料科学和电子体系结构，扩展到数学和软件模型。计算神经科学的进步以及神经元和突触模型的发展驱动了神经启发的微电子学的出现。首先，提出的电路主要基于以下观察结果：在亚阈值方面运行的晶体管与生物神经元膜的生物物理学具有显着相似之处（Indiveri等，2011）。这为开发基于硅神经元的新体系结构铺平了道路。值得注意的例子是功能化CMOS过程的成熟度允许稳定实施脑机界面和神经启发的低功率计算系统，从而达到了更高的复杂性（Indiveri等，2011）。然而，最近，科学界认识到模仿神经元行为的新材料和新兴设备的出色性能，进一步加速了这一方向的研究。
增强协作，激发联系。
提供灵活的视频协作，其中包含高级相机系统，横梁成形麦克风，65英寸触摸屏和智能功能。拉力板65消除了分散视觉效果和噪音，以获得灵活和开放空间的最终协作体验。Rally Board 65提供了使用多功能相机放置和墙壁上的安装选项的部署灵活性，在桌子和Credenzas上或与Cart配件配对，因此可以在空间之间轻松移动。
一种受自然启发的用于造血干细胞和祖细胞基因沉默的纳米递送平台
核酸疗法在沉默、表达或编辑基因方面具有巨大潜力。在这里，我们介绍了一种基于天然脂蛋白的纳米递送平台，该平台可防止小干扰 RNA (siRNA) 过早降解，确保其靶向和细胞内递送到骨髓中的造血干细胞和祖细胞 (HSPC)。在建立了一种在其核心中稳定地整合 siRNA 的载脂蛋白脂质纳米颗粒 (aNP) 原型后，我们建立了一个综合库，并彻底表征了单个 aNP 的物理化学性质。在对所有配方进行体外筛选后，我们选择了八种代表库多样性的 siRNA-aNP，并使用静脉给药方案确定了它们沉默小鼠免疫细胞亚群中溶酶体相关膜蛋白 1 (LAMP1) 的能力。我们的数据表明，使用不同的 aNP，我们可以在免疫细胞亚群及其骨髓祖细胞中实现功能性基因沉默。除了基因沉默之外，aNP 平台固有的与免疫细胞结合的能力使其具有向 HSPC 提供其他类型核酸疗法的巨大潜力。
用自我...
大脑的皮质可塑性是使我们能够学习和适应环境的主要特征之一。的确，由于两种形式的可塑性，大脑皮层具有自组织的能力：结构性塑性性，从而产生或削减了神经元之间的突触连接，并改变了突触可塑性，从而改变了突触连接的力。这些介绍很可能是基于人脑发展的极其竞争的特征：多模式关联。故障，感觉方法的多样性，例如视觉，声音和触摸，大脑都达到了相同的概念。此外，生物学观察结果表明，当两者相关时，一种模态可以激活另一种方式的内部表示。为了建模这种行为，Edelman和Damasio分别提出了逆转和收敛/发散区，在该区域中，双向神经通信可以导致多模式融合（收敛）和模态激活（差异）。尽管如此，这些理论框架并未在neu-rones级别提供计算模型。本论文的目的是首先以（1）的（1）多模式学习而不是超级靶向的，（2）的（2）在能量水平上对能量处理的（3）能量处理的（2）。我们提出并比较不同的标签方法，以最大程度地减少标签数量，同时保留最佳精度。根据这些准则和对文献神经模型的研究，我们选择了Kohonen提出的自组织（SOM）卡作为我们系统的主要组成部分。我们介绍了迭代网格，这是一个完全分布在材料神经元之间的架构，该架构允许在SOM中进行蜂窝计算，因此，在处理和连接时间方面逐渐了解的系统。然后，我们在释放的标签后学习中评估了SOM的性能：在训练期间没有标签，那么很少有标签可用于标记SOM的神经元。我们使用SPIKE（SNN）中的神经网络将表演与不同的方法进行比较。然后，我们建议使用提取的特征而不是原始数据提高SOM的性能。我们正在使用两种不同的方法从MNIST数据库中提取SOM分类的研究：一种具有卷积自动介绍者的机器学习方法和SNN的生物启发方法。为了证明SOMA冲突的能力 - 如果数据更复杂，我们通过传输DVET使用Mini-Imagenet数据库来使用学习。完成，我们转到多模式关联机制。我们通过使用SOMAS和每周学习来基于最近的原理来构建以生物启发的垃圾模型。我们提出并比较不同的