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经验教训和未来方向
设计一种能够到达特定器官、组织或细胞类型的治疗方式对于治疗效率和限制脱靶不良反应都至关重要。携带各种药物（如核酸、小分子和蛋白质）的纳米粒子正在推动实现这一目的的治疗方式。除了需要确定特定适应症的靶标之外，适当的设计还必须解决多种生物屏障，例如系统性屏障、稀释和非特异性分布、组织渗透和细胞内运输。近年来，靶向递送领域发展迅速，在理解生物屏障方面取得了巨大进展，并且出现了新技术，可以将纳米粒子与靶向部分功能化，以实现准确、特定和高度选择性的递送。实施多功能纳米载体和机器学习模型等新方法将推动设计安全、细胞特异性纳米粒子递送系统领域的发展。在这里，我们将严格回顾该领域的当前进展，并提出新策略来改善治疗有效载荷的细胞特异性递送。
立方体卫星任务的经验教训
职位： 2004 年 - 空间系统工程系教授 * 精益卫星企业和在轨实验实验室主任 ** 日本九州工业大学 2021 年 - 日本千叶工业大学客座研究员 2014 年 - 新加坡南洋理工大学客座教授 2013 年 - 国家/日本长期奖学金计划协调员，纳米卫星技术研究生课程（PNST）
在 COVID-19 疫情期间吸取的教训
COVID-19 疫情对信息技术和通信 (ICT) 行业供应链的影响仍在显现。为了了解 IT 公司受到的影响，并找出有关供应链漏洞的经验教训以及未来解决这些问题的潜在方法，信息和通信技术 (ICT) 供应链风险管理 (SCRM) 工作组（IT 和通信行业协调委员会与网络安全和基础设施安全局 (CISA) 之间的合作伙伴关系）成立了一个研究小组（统称为“研究小组”）。研究小组的目标是揭示 COVID-19 对 ICT 供应链的影响，并提出切实可行的建议，以支持政策和运营决策，从而在未来加强和增强 ICT 供应链的弹性。这些建议可以支持旨在加强未来供应链的政策和运营决策。该研究还提供了商品和服务如何通过广义 ICT 供应链（从原材料阶段到销售给消费者）的高级可视化映射。该地图标识了整个供应链中可能出现的瓶颈（附录 A）。
学习的自主驾驶的多模式压缩
随着人工智能技术的快速发展，多模式学习已成为各种应用程序中数据处理和分析的强大范式，包括自主机器人和车辆[1]和大型语言模型[2]。通过整合来自各种模式的数据，多模式学习增强了AI系统的鲁棒性和适应性，从而提高了性能，并具有更大的能力，可以有效地解决现实世界中的Challenges。多模式学习的一种显着应用是在官方驾驶中，它使自动驾驶汽车（AVS）能够使用多种数据源（例如摄像头，LIDAR，雷达，雷达和超声传感器）来解释和响应其环境。这种不同数据类型的集成使机器的感知和决策更加准确，增强了车辆检测和理解对象，预测其运动并安全地驾驶复杂驾驶场景的能力。使用不同方式中包含的信息，AV可以实现更大的鲁棒性和可靠性，降低事故的风险，并改善各种和动态驾驶条件下的整体性能。AV传感器会生成大量数据[3]，根据传感器配置，每秒可能达到40千兆位（GBPS）。必须实时处理和分析这些数据，这需要大量能量，进而减少车辆的范围[4]。因此，无论是在板载处理还是使用未来的低延迟通信[5]来减少数据量，无论是在机载处理还是计算偏移到云服务上。因此，有效的压缩
经验教训案例研究 - 出版物
1早期发现至关重要，但是患者途径必须全面：肺癌是全球癌症死亡的主要原因。死亡率通常是由于后期疾病的检测而高，五年生存率为10％至20％。早期检测和诊断可以大大改善患者的预后。QURE AI针对印度，菲律宾和越南等国家服务不足的社区，以实现重大影响。扩展这项技术已经成功，但是确定肺癌的风险仅仅是开始。为了推动有意义的影响，必须解决整个患者旅程 - 连接识别，诊断和治疗，以确保将医疗保健系统转变为连接护理途径并“关闭患者循环的综合生态系统。
1个超临界二氧化碳周期的质量优化...
图。1。实验驱动的工作流程。（1）使用单轴激光加热系统在空气动力学悬浮的HFO 2样本上使用单轴激光加热系统在较宽的温度范围内测量实验高能量X射线和中子衍射模式。（2）基于群集的主动学习可以在广泛的相空间进行探索（3）迭代训练和拟合方法提供了反馈（2）。
通过传教服务学到的技能
兼职服务传教士也可能被要求在适合其医疗需求和个人技能/兴趣的特定环境中提供 6-18 个月的兼职社区服务。这些传教士住在家里，在当地教会领袖的指导下工作。他们经常学习诸如更好的职业道德、与成年人和同龄人沟通、遵守工作规则、与他们所做的工作相关的特定技能以及在服务他人中找到意义等技能。
从小学开始学习人工智能教育的经验教训......
摘要 随着人工智能的快速发展，向 K-12 学生介绍人工智能显然是与人工智能技术互动和潜在开发人工智能技术的准备工作的关键。为了成为未来的工作者、创造者和创新者，我们认为学生应该早在小学就接触人工智能的核心概念。然而，构建向 K-12 学生介绍人工智能内容的课程面临着重大挑战，例如与先前知识的联系、开发对学生有意义的课程以及创建教师有信心教授的内容。为了为小学人工智能教育奠定基础，我们调查了 4 年级和 5 年级（9 至 11 岁）学生关于人工智能的日常经历和想法，以提供可能的学习切入点。这产生了围绕学生对人工智能的概念、例子和伦理的主题。对于每个主题，我们将学生的想法与教师对这些想法的反思并列，作为共同设计课程方法的参考框架。
LNO 经验教训 - 摩尔堡
TF Mustang 是一个合成兵种营，包括来自第 8 骑兵团第 1 营和第 8 旅工兵营 (BEB) A 连的部队，该营隶属于位于得克萨斯州卡瓦佐斯堡的第 1 骑兵师第 2 装甲旅战斗队 (ABCT)。Arrow 行动和 Lock 行动是大型战斗群 (BTG) 规模的演习，分别在芬兰的 Niinisalo 和 Vekaranjärvi 举行，目的是在多国环境下测试集体合成兵种机动。在 Arrow 行动期间，两个对立的芬兰 BTG 指挥着下属的美国连队。我们的两个线连，突击连和战斗连，受芬兰高级军官指挥的两个不同战斗群的战术控制 (TACON)。在“锁定行动”中，野马特遣队作为我们自己的实体与下属芬兰部队（包括侦察排、坦克排、迫击炮连、工兵连和机械化步兵连）一起作战，与我们的有机连队一起作战。2 在两次演习中，我们都派出了联络官 (LNO) 团队，与我们的芬兰合作伙伴达成共识。