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想象可持续能源社区：未来数字技术、场地和参与的设计叙述
越来越多的研究项目描述了能源社区的愿景，描绘了对更可持续、更民主的能源未来的希望。然而，这些研究叙述如何嵌入到日常生活中的公共能源未来的数字技术设计中仍未阐明。虽然可持续人机交互已经确定了相关的设计叙述，但很少有人关注公共能源项目的叙述。在本文中，我们将范围扩大到 ACM 的能源社区文献，以确定讲述如何想象能源社区以及它们为何相关的设计叙述。通过批判性话语分析，我们描述了设计叙述目前如何影响能源社区在场地、参与度和数字技术方面的研究。我们利用这些故事来讨论并提出未来人机交互研究人员和从业者如何探索能源社区未来替代和可持续愿景的三条轨迹。
MAGTF 气象学和海洋学支持 - Marines.mil
天气和海洋条件是指挥官无法控制的因素，但有可能影响每个战斗人员、装备和行动。由于先进技术武器和支援系统易受恶劣天气影响，天气对现代战场的成功变得更加重要。有效的海洋信息和支援对海军陆战队远征军 (MEF) 尤其重要，因为他们寻求更广泛、更大胆的作战机会，从海上投射战斗力。许多战役的胜负都是天气影响的结果。虽然指挥官无法控制这些因素，但他们可以利用天气和海洋条件，或通过规划和训练将其影响降到最低。为此，指挥官和规划人员需要从战术到国家和国际层面的气象和海洋 (METOC) 部门的支持。
回顾和概念化4.0技术在可持续仓库中的作用
摘要近年来，已经实施了各种4.0技术来支持或自动化手动仓库活动，以满足交货时间，服务质量，生产力和效率的不断增长的需求。但是，就可持续性而言，这些4.0技术的影响仍然没有得到充实的影响。这项研究旨在通过在行业4.0的背景下建立一个可在可疑仓储的概念框架来解决这一差距，从而着重于三重底线（经济，环境，社会）和联合国可持续发展目标。通过基于仓库流程对文献进行系统的审查和分类来促进该框架 - 接收，存储，订单采摘，包装和运输，生产逻辑和交叉备用。它可以对现有研究进行系统评估，同时考虑4.0技术应用及其可持续性影响。这项研究还旨在确定推进智能，可持续仓库的机会，并讨论对研究人员和经理的影响。
与... 的新兴技术概述 2024年9月发行 生成ai
摘要化学领域新兴技术的快速发展既提出了实施全球非扩散制度的机会，也提出了挑战，特别是单位国家安全委员会决议1540（UNSCR 1540）和《化学武器公约》（CWC）。本文探讨了可用于有益和有害目的的双重用途技术如何影响防止化学武器扩散的努力。虽然进步改善了检测，安全处理和破坏有毒化学物质，但他们也对国家和非国家参与者的潜在滥用进行了重大关注。该文章强调了对稳健边框，出口和最终用户控制的关键需求，如unscr 1540的手术段（op）3（c）和（d）中所述，以减轻这些风险。它进一步讨论了对CWC验证机制的影响，并提供了战略建议，以在面对不断发展的技术威胁时加强全球非扩散努力。
配给一般均衡模型
与美国不同，欧洲是带配给的一般均衡模型（GEMR）的温床。我们的目标是解释 GEMR 如何以及为何成为“欧洲特色” (Portes, 1987: p.1332)。我们展示了 GEMR 研究如何从 20 世纪 70 年代中期在法国和比利时起飞和发展，然后扩展到整个欧洲。我们还认为，有三个主要因素促使 GEMR 在 20 世纪 70 年代和 80 年代在欧洲部署。首先，GEMR 开辟了欧洲经济学家特定兴趣领域（例如一般均衡理论）的研究机会。其次，GEMR 受益于一些学术领军人物的支持，他们调动机构资源多年来不断刺激研究（例如运筹学和计量经济学中心的 Jacques Dr'eze）。第三，旧大陆特有的一些问题刺激了对GEMR的研究，即西欧的持续失业和东欧的计划。
现代生物统计学中的强化学习-Iris
近年来，强化学习（RL）在与健康相关的顺序决策问题中取得了突出的立场，成为提供适应性干预措施（AIS）的宝贵工具。然而，部分由于方法论和应用社区之间的协同作用差，其现实生活中的应用仍然有限，并且其潜力仍有待实现。为了解决这一差距，我们的工作提供了有关RL方法的第一个统一技术调查，并与案例研究相辅相成，用于在医疗保健中构建各种AIS。特别是，使用RL的常见方法论伞，我们桥接了两个看似不同的AI领域，动态治疗方案以及在移动健康中的自适应干预措施，突出了它们之间的相似性和差异，并讨论了使用RL的含义。概述了未来研究方向的开放问题和考虑因素。最后，我们利用我们在两个领域设计案例研究方面的经验来展示统计，RL和医疗保健研究人员之间在进行AIS方面的重要协作机会。
叶酸-肽结合物将选择性癌细胞内化与胸苷酸合酶二聚体界面靶向相结合
摘要：为了设计出在进一步优化阶段有较高成功率的先导化合物，应解决药物-靶标相互作用、细胞内化和靶标参与问题。因此，我们设计了叶酸与抗癌肽的结合物，它能够结合人胸苷酸合酶 (hTS) 并通过几种癌细胞高表达的叶酸受体 α (FR α ) 进入癌细胞。机制分析和分子建模模拟表明，这些结合物与 hTS 单体-单体界面的结合力比酶活性位点大 20 倍以上。在几种癌细胞模型上测试时，这些结合物在纳摩尔浓度下表现出 FR α 选择性。当结合物与抗癌剂以协同或附加组合方式递送时，观察到类似的选择性。与 5-氟尿嘧啶和其他靶向 hTS 催化口袋的抗癌药物不同，这些结合物不会诱导该蛋白质的过度表达，因此可以帮助对抗与高 hTS 水平相关的耐药性。■ 简介
空间系统地面段数据分析探索
摘要。空间系统必须处理由空间和地面传感器收集的大量时空地球和空间观测数据。尽管通信中存在数据延迟，但数据收集速度非常快，并且建立了复杂的地面站网络来收集和存档遥测数据。地面部分接收到的数据可以提供给最终用户。除了存档数据之外，可用数据还为数据分析提供了机会，可以支持决策过程或为目标需求提供新的见解。不幸的是，对于从业者来说，识别空间领域数据分析的潜力和挑战并不容易。在本文中，我们反思并综合了现有文献的发现，并为在空间系统环境中建立和应用数据分析提供了综合概述。为此，我们首先介绍空间系统中采用的流程，并描述数据科学和机器学习过程。最后，我们确定了可以映射到数据分析问题的关键问题。
人工智能在...领域的未开发潜力
兽医学是一门广泛且不断发展的学科，包括伴侣动物健康、人口医学和人畜共患疾病以及农业等主题。同样，人工智能 (AI) 涉及许多科学领域，包括哲学、数学、神经科学、控制理论和控制论、计算机工程和数据科学。这两个广泛且不断发展的领域的交集有可能使一个领域对另一个领域产生巨大的影响：AI 在兽医学中的应用几乎是无限的，反过来，兽医学 AI 的进步可以影响和促进 AI 在相邻领域的进步。在 JAVMA 5 月刊的配套文章中，我们简要介绍了 AI 的定义和概念。在本文中，我们将更深入地了解 AI 的基础以及它目前在兽医学中的应用，并讨论了兽医学中的机遇。更具体地说，我们对人工智能和兽医学的新兴趋势以及本出版物读者感兴趣的其他主题提供了一些见解。
人工智能系统的参与式设计：不同用户、关系和应用领域的机遇与挑战
近年来，人工智能 (AI) 系统的参与式设计 (PD) 在私营和公共部门的多个应用领域越来越受欢迎。参与式设计方法广泛地使不同背景的利益相关者能够为人工智能的新用例和直接影响人们生活的基于人工智能的技术的设计提供信息。这种参与对于减轻人工智能对社会日益明显的不利影响以及追求更积极的影响（尤其是对弱势群体）至关重要。该小组汇集了在不同学科领域进行过或正在进行人工智能系统参与式设计的研究人员。小组的目标是阐明参与式设计方法如何以实用和有意义的方式应用于人工智能系统的异同、成功和挑战。该小组为人机交互研究界提供了一个机会，让他们共同反思人工智能参与式设计促进利益相关者之间合作的机会，以及参与式人工智能设计的持续挑战。