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AI 驱动的对话代理增强了精准医学研究的临床和基因组数据集成 Ei-Wen Yang，博士 1，Enrique Velazquez-Villarreal，医学博士，哲学博士，公共卫生硕士 2,3 , *
1 Polyagent，加利福尼亚州旧金山 2 希望之城贝克曼研究所综合转化科学系，加利福尼亚州杜瓦特 3 希望之城综合癌症中心，加利福尼亚州杜瓦特 *通讯作者 摘要 简介：临床癌症研究日益复杂，需要开发能够整合临床和基因组数据并加速发现工作的自动化工具。精准医疗 AI 代理 (PM-AI) 是一个由大型语言模型 (LLM) 提供支持的创新对话式 AI 平台，旨在使领域专家能够通过自然语言输入执行综合数据分析，从而无需编程专业知识。PM-AI 提供强大的分析功能，能够在临床和转化研究中产生可操作的见解。方法：PM-AI 以自然语言解释用户指令并将其转换为可执行代码以分析本地存储的数据。它有助于进行临床患病率和生存分析的子集比较，生成统计输出，例如比值比、Kaplan-Meier 生存曲线和风险比。通过使用 Cancer Genome Atlas (TCGA) 的两项病例对照研究证明了其功能：(1) 分析早期和晚期结直肠癌 (CRC) 患者的 TP53 突变富集情况，以及 (2) 比较接受 FOLFOX 治疗且有或无 RAS 突变的患者的无进展生存期。结果：在第一项研究中，PM-AI 发现与早期 (I/II) 病例相比，晚期 (III/IV) CRC 中 TP53 突变显著富集。在第二项研究中，PM-AI 揭示了 KRAS 突变与接受 FOLFOX 治疗的患者较差的无进展生存期之间存在显著关联。这些发现与既定文献相一致，证明了 PM-AI 能够在没有用户事先假设的情况下独立发现有意义的见解。结论：PM-AI 代表了精准医学研究的变革性进步，为整合临床和基因组数据提供了一个可扩展、用户友好的框架。它的多功能性不仅限于癌症研究，还支持跨不同生物医学领域的应用。未来的增强功能（例如实时数据集成和多组学功能）将进一步巩固其作为推进转化研究和改善患者结果的关键资源的作用。PM-AI 弥合了数据复杂性和研究需求之间的差距，加速了精准医学研究的发现。
通过深度学习集成，实现基于云的安全病史管理
在现代医疗领域，确保准确高效地获取患者病史对于有效治疗至关重要。本文介绍了一种基于云的系统，该系统为每个患者分配一个唯一的 ID，安全地存储和管理他们的医疗记录。该系统利用先进的深度学习模型来增强数据一致性、识别重复患者并支持对病史的稳健分析。通过利用行业标准的加密和身份验证方法，该系统可确保患者数据的隐私和安全。采用云技术有助于无缝组织、跟踪和检索大量患者数据。此外，深度学习模型的集成使医疗保健提供者能够从病史中获得见解，从而改善患者的治疗效果。结果表明，该系统不仅增强了医疗保健提供者之间的协作，而且还支持实时、安全地访问全面的病史记录，最终提高护理质量。
对智能电网整合和优化的人工智能方法的全面审查
技术进步，城市化，高能源需求和减轻碳足迹的全球需求，导致采用了创新的绿色技术进行能源生产。绿色技术与传统网格的集成为您带来了巨大的好处。这种合并可能会由于间歇性可再生能源生产和非线性能耗模式而带来功率不匹配的困境，这可能会影响整个系统的可靠性和运营效率。有效的能源管理系统（EMS）对于处理与可再生能源生产和负载需求相关的不确定性至关重要，同时选择分布式能源发电源的运行。本最先进的评论介绍了基于人工智能的解决方案，以改善EMS，重点介绍发电源的最佳调度，预测负载和可再生能源生产以及基于多代理的分散控制。审查的发现，高级元启发式算法可以克服捕获本地Optima和过早融合的挑战，因此，现在它们被广泛采用并有效地用于调度问题。为了减轻可再生能源产生和负载需求的不确定性，长期的短期记忆和卷积神经网络可以管理可再生和负载数据集的时空特征，并预测结果高度准确。基于多代理的系统为复杂问题提供了分布式控制，这些问题在计算上便宜，并且优于集中式方法。观察到高级元启发式优化技术和混合机器学习和深度学习模型的使用增加，以进行优化和预测应用。先进的元启发式算法是文献中的一个很好的补充，它们仍处于新兴阶段，并且可以进一步提高其性能。本综述还提出了互连的微网格之间的分散和集中式EMS的能量共享机制。使用先进的预测和元启发式算法可以潜在地处理可再生能源生产和负载需求的随机性质。
索马里-非洲之角基础设施一体化项目（shiip）
1. 背景 “索马里 - 非洲之角基础设施一体化项目”（SHIIP）由世界银行资助，是非洲之角地区大型项目的一部分，旨在加强非洲之角国家之间的连通性，改善海港通道，促进国内和区域贸易和经济一体化，并改善道路安全。总理办公室（OPM）和公共工程、重建和住房部（MoPWR&H）的项目协调组共同牵头实施该项目，以改造索马里的经济走廊。除其他事项外，这一计划中的转型将加强国家政府对运输和贸易部门的监督，涉及所有受益部委和联邦成员州（FMS）的全面参与。SHIIP 指导委员会第一次会议于 2023 年 11 月 15 日在摩加迪沙举行。在首次会议上，利益相关方批准了试点走廊，以启动可行性研究，重点关注项目的经济走廊和连通性潜力。这些走廊采用区域化方法，将促进跨境经济活动。然而，这一拟议战略不仅限于经济活动，还涵盖了对基础设施发展、交通网络、数字基础设施和经济一体化的全面分析。战略规划和实施过程应始终具有协商性，尽可能反映索马里及其邻国社区的最佳利益。为了准备好应对这种区域规划的复杂性，索马里领导人和政策制定者必须充分了解所有相关数据和见解。因此，该项目寻求启动一项可行性研究，其目的是为区域一体化战略规划一条清晰、有重点且可实现的道路，该战略旨在加强索马里的经济一体化、贸易和基础设施转型。根据 SHIIP 项目目标和非洲之角倡议的总体目标，本职权范围 (ToR)
Ayanwale，Musa Adekunle； Ntshangase，Sibusiso D.；阿德拉娜，先知保罗；议长昆勒·瓦希德 (Kunle Waheed)； Adam，Umar A.和Stella Oluwakemi（2024）。驾驭未来：探索在职教师对人工智能融入南非学校的准备情况。计算机与教育：人工智能，7，文章编号: 100330.
本研究为现有关于如何将人工智能 (AI) 融入全球学校系统的研究做出了贡献。本研究探讨了在职教师对将人工智能融入学校的准备情况。我们在南非学校系统的背景下进行了这项研究，受试者是科学、社会科学、数学和语言等不同专业的教师。借鉴扩展的技术接受和使用统一理论 (UTAUT2)，我们通过技术整合、社会影响、人工智能伦理、态度、TPACK、感知自我效能、人工智能专业发展和人工智能准备八个变量收集了教师的观点。为了分析本研究涉及的 430 名教师的数据，我们使用了结构方程模型分析方法和 SmartPLS 软件版本 4.1.0.0。我们的结果表明，技术整合、社会影响、态度和感知自我效能会影响教师对人工智能的准备。然而，TPACK 和道德并不影响教师为将人工智能融入学校所做的准备。本研究进一步基于变量的中介和调节分析提出了有趣的见解。我们讨论我们的发现并强调它们对实践和政策的影响。
共同构建刑事司法重返社会之路......
4 参见 Lageson S.、Uggen C. (2013)。工作如何影响犯罪以及犯罪如何影响生命历程中的工作。载于 Gibson CL、Krohm MD（编），生命历程犯罪学手册：未来研究的新兴趋势和方向（第 201-212 页）。纽约，纽约州：Springer；Uggen C.、Wakefield S. (2008)。我们从对工作和犯罪的纵向研究中学到了什么？载于 Liberman A.（编），犯罪的长期观点：纵向研究的综合（第 191-219 页）。纽约，纽约州：Springer；Berg MT、Huebner B. (2011)。重返社会和束缚：对社会关系、就业和累犯的考察。司法季刊，28，382-410； Piquero AR、Brame R.、Mazerolle P.、Haapanen R.（2002 年）。《新兴成年人犯罪》。《犯罪学》，40，137-169；Skardhamer T.、Telle K.（2012 年）。《挪威刑满释放后就业与累犯》。《定量犯罪学杂志》，28，629-649。
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。
智能微电网与双向直流快速充电的集成：利用车辆到电网技术
电动汽车 (EV) 电池可用作微电网中的潜在储能设备。它们可以在有剩余能量时储存能量（电网到汽车，G2V），并在有需求时将能量回馈给电网（车辆到电网，V2G），从而帮助微电网进行能源管理。本研究侧重于智能微电网与双向直流快速充电的集成，利用车辆到电网 (V2G) 技术来增强能源管理。该项目采用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 控制器来智能调节微电网和电动汽车之间的双向功率流。V2G 的集成促进了能量交换，使电动汽车可以用作移动储能单元。双向直流快速充电系统通过 ANFIS 控制器进行优化，确保高效的能量传输、电网稳定性和负载平衡。进行了模拟研究以展示 V2G-G2V 功率传输。
关于...专业整合的调查报告
我们的调查旨在调查所有居住在瑞士和国外的毕业生。尽管如此，我们还是将在瑞士工作的毕业生（但不一定居住在瑞士）和在国外工作的毕业生的答案分开，因为各国的情况可能大不相同。在瑞士工作的毕业生的结果显示在浅蓝色背景上，在国外工作的毕业生的结果显示在淡紫色背景上。涵盖所有毕业生的结果显示为黄色。 答复验证 我们分析了答复的质量和一致性以排除异常值。电子问卷旨在最大限度地降低错误和明显异常值的风险。然而，由于缺乏数据或答复不一致，11 名硕士答复和 10 名博士答复不得不被淘汰。 答复率
早期儿童养育护理框架的整合......
（NCF）[2]。NCF 代表一套标准化的信息，有助于优化 0 至 3 岁儿童的发展。该框架有五个相互关联、不可分割的组成部分，其实施对中低收入国家 (LMIC) 至关重要。它包括良好的健康、充足的营养、响应性的照料、早期学习机会以及安全保障。每个组成部分都由多种服务和干预措施组成 [3]。这些组成部分仅得到部分实施，许多因素威胁着儿童早期发展 (ECD)，其中包括母乳喂养不当、营养不良、疾病、刺激有限、虐待和艾滋病毒感染 [4]。每年有超过 140 万儿童出生于 HIV 感染的母亲，其中 90% 以上生活在撒哈拉以南非洲 [5,6]。喀麦隆的全国患病率为 3.2%，占全球患病率的约 2.2% [5,6]。 B+方案的实施导致越来越多的育龄妇女接受抗逆转录病毒 (ARV) 药物治疗。据估计，全世界有 67% 的孕妇正在服用 ARV 药物 [7]。在喀麦隆，2019 年有 82.5% 的母亲终身接受 ARV 治疗，以保证她们的健康并预防母婴传播 HIV [8]。这导致未感染 HIV 的儿童数量不断增加。据报道，高等教育机构的发病率和死亡率更高 [9]，生长发育较差 [10]，