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药物诱导的抗性进化需要较少的侵略性治疗
越来越多的实验证据表明，抗癌和抗菌药物本身可能通过提高可突变性来促进耐药性的获取。成功控制不断发展的人群要求将这种控制的生物学成本识别，量化并包括在进化知情的治疗方案中。在这里，我们确定，表征和利用降低目标人口大小和产生治疗引起的救援突变的盈余之间的权衡。我们表明，在中间剂量下，治愈的可能性最大，低于药物浓度产生最大种群衰减，这表明在某些情况下，通过较少积极的治疗策略可以大大改善治疗结果。我们还提供了一般性的分析关系，该关系将生长速率，药效学和依赖性突变率与最佳控制定律联系起来。我们的结果强调了基本生态进化成本的重要但经常被忽略的作用。这些成本通常会导致情况，即使治疗的目的是消除而不是遏制，累积药物剂量也可能是可取的。综上所述，我们的结果加剧了对管理侵略性，高剂量疗法的标准做法的持续批评，并激发了对诱变性和其他隐性疗法的其他隐性抵押成本的进一步实验和临床投资。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
数字系统的普及和数据的指数级增长使得网络安全方法必须发生范式转变。随着人工智能 (AI) 的出现，人们对利用其能力来增强计算机网络的安全性、信任和隐私的兴趣日益浓厚。人工智能驱动的计算机网络信任、安全和隐私国际研讨会 (AI-Driven TSP 2024) 将于 2024 年 12 月在中国海南三亚与第 23 届 IEEE 计算和通信信任、安全和隐私国际会议 (IEEE TrustCom2024) 一起举行。AI-Driven TSP 2024 现正征集高质量研究论文，以解决人工智能 (AI) 驱动的计算机网络信任、安全和隐私领域的挑战和机遇。
远程设计协作的影响必然导致……
摘要：由于 COVID-19 引发的分布式协作的广泛参与，它已成为一种新趋势，并一直延续到后疫情时代。本研究通过使用功能性近红外光谱评估设计合作者之间的脑间同步模式 (IBS)，研究了两种协作环境（共置和远程环境）中的集体表现。初步研究由三对拥有 2-3 年专业产品设计经验的二人组进行。每对二人组在不同的环境中完成两个指定的设计任务。在分布式条件下，参与者通过视频会议进行互动，在视频会议中，他们被允许通过使用共享数字白板进行口头表达和素描进行交流。为了防止不同的素描工具对设计输出的影响，我们在两种环境中都采用了数字素描。合作者之间的互动分为三种行为：仅口头、仅素描和混合交流（口头和素描）。结果显示，在分布式条件下进行混合交流时，IBS 水平高于在共置条件下。相比之下，当参与者在同一地点的环境中仅使用素描作为互动方式时，IBS 的发生率会增加。在物理隔离的情况下，结合言语和素描的混合沟通方式可能会导致更协调的认知过程。设计合作者倾向于调整他们的互动行为，以适应不同的设计环境，加强思想交流，并建立设计共识。总的来说，本文从神经认知的角度讨论了虚拟协作设计的表现，为未来促进有效虚拟团队合作的干预设计提供了宝贵的见解。
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
评估人工智能对印尼英语学习者写作技能的影响 卡哈鲁丁教育与教师培训学院，印尼望加锡伊斯兰州立大学（UIN） 摘要 --- 带有人工智能的电子设备促进了高等学校的学习-教学过程。本研究将人工智能在阅读教学中的应用和反馈作为自变量，以提高学生的写作技能作为因变量。学生对这种教学的态度是中介变量。这项研究是在望加锡市的高等学校进行的。研究工具是向100名高等学校学生分发的问卷，但只处理了83名学生。对数据进行了路径分析。研究结果：1）使用人工智能教授阅读对学生的写作没有直接影响，而是通过态度间接产生影响。2）讲师的反馈实际上通过态度对学生的写作有直接和间接的影响。3）通过态度阅读和反馈对学生写作技能提高的贡献率为34.8%。关键词 --- 人工智能、态度写作、反馈、阅读。介绍 COVID-19 大流行的爆发是一场全球灾难，扰乱了人类生活的各个方面。但是，我们必须明智地处理这个问题。在教育领域，它强制在虚拟学习教学中使用技术。许多讲师认为这不是最佳应用。不可否认的是，在这次 COVID-19 爆发之前，学习教学过程仍然以传统的面对面课堂学习模式为主，没有利用技术提供的设施。另一方面，应该利用学习教学过程提供的各种虚拟设施来应对技术进步。因此，研究人员认为，政府通过政策强制实施的这种虚拟学习教学可能会对望加锡高等学校的学习教学产生积极或消极的影响
药物诱导的抗性进化需要较少的侵略性治疗
越来越多的实验证据表明，抗癌和抗菌药物本身可能通过提高可突变性来促进耐药性的获取。成功控制不断发展的人群要求将这种控制的生物学成本识别，量化并包括在进化知情的治疗方案中。在这里，我们确定，表征和利用降低目标人口大小和产生治疗引起的救援突变的盈余之间的权衡。我们表明，在中间剂量下，治愈的可能性最大，低于药物浓度产生最大种群衰减，这表明在某些情况下，通过较少积极的治疗策略可以大大改善治疗结果。我们还提供了一般性的分析关系，该关系将生长速率，药效学和依赖性突变率与最佳控制定律联系起来。我们的结果强调了基本生态进化成本的重要但经常被忽略的作用。这些成本通常会导致情况，即使治疗的目的是消除而不是遏制，累积药物剂量也可能是可取的。综上所述，我们的结果加剧了对管理侵略性，高剂量疗法的标准做法的持续批评，并激发了对诱变性和其他隐性疗法的其他隐性抵押成本的进一步实验和临床投资。
药物诱导的抗性进化需要较少的侵略性治疗
对抗癌，抗菌和抗病毒疗法的耐药性的演变在癌症和病原体细胞种群中广泛存在。经典理论严格认为，在不断发展的种群中，遗传和表型变异是独立于选择压力而产生的。然而，抗菌剂，传统的细胞毒性化学疗法和靶向癌症疗法的最新实验发现表明，治疗不仅可以选择选择，而且会通过改变突变过程影响适应率。在这里，我们分析了一个模型，该模型诱导了突变率的增加，并探索了其对治疗优化的后果。我们认为，治疗的真正生物学成本不仅限于有害的副作用，而是通过从根本上改变微环境中基本的生态进化动态来更深刻地实现。对控制的成本（或附带损害）的考虑是成功治疗设计的核心，并且可以统一基于进化的治疗优化方法。使用进化救援的概念，我们将处理作为最佳控制问题，并解决了最佳消除策略，从而最大程度地降低了进化救援的可能性。我们的解决方案利用了一个权衡，其中增加药物浓度具有两个相反的影响。一方面，它通过更快地减少目标细胞群的大小来减少从头突变；另一方面，较高的剂量会产生剩余的治疗诱导的突变。我们表明，旨在尽快消除并代表当前护理标准的积极消除策略，即使在药物诱导的增加（折叠变化≤10）到基线突变率的情况下，也可能有害。我们的发现强调了剂量依赖性在抵抗进化中的重要性，并激发了对诱变性和其他隐藏的疗程的促进抗药性的进一步研究。