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通过势能视角探索模型的可转移性
由于预训练的深度学习模型大量可用，迁移学习在计算机视觉任务中变得至关重要。然而，从多样化的模型池中为特定的下游任务选择最佳的预训练模型仍然是一个挑战。现有的衡量预训练模型可迁移性的方法依赖于编码静态特征和任务标签之间的统计相关性，但它们忽略了微调过程中底层表示动态的影响，导致结果不可靠，尤其是对于自监督模型。在本文中，我们提出了一种名为 PED 的富有洞察力的物理启发方法来应对这些挑战。我们从势能的视角重新定义模型选择的挑战，并直接模拟影响微调动态的相互作用力。通过捕捉动态表示的运动来降低力驱动物理模型中的势能，我们可以获得增强的、更稳定的观察结果来估计可迁移性。在 10 个下游任务和 12 个自监督模型上的实验结果表明，我们的方法可以无缝集成到现有的排名技术中并提高其性能，揭示了其对模型选择任务的有效性以及理解迁移学习机制的潜力。代码可在 https://github.com/lixiaotong97/PED 上找到。
1,5-脱水葡萄糖醇作为糖尿病生物标志物的临床潜力
糖尿病管理的一个重要措施是监测血糖，这往往需要连续采血，带来经济负担和不适。血糖和糖化血红蛋白A1c是传统的血糖监测指标。但现在糖化白蛋白、果糖胺和1,5-脱水葡萄糖醇（1,5-AG）越来越受到关注。1,5-AG是人体内化学稳定的单糖。当血糖水平正常时，其血清浓度保持稳定。然而，当血糖超过肾糖阈值时，它会降低。研究表明，1.5-AG反映1至2周内的血糖变化；因此，血清1,5-AG水平降低可以作为短期血糖紊乱的临床指标。最近的研究表明，1,5-AG不仅可用于糖尿病的筛查和管理，还可用于预测糖尿病相关不良事件和糖尿病前期患者的胰岛b细胞功能。此外，唾液1,5-AG在糖尿病的筛查和诊断中也具有潜在的应用价值，本文就1,5-AG的生物学特性、检测方法及临床应用等方面进行综述，以促进今后对1,5-AG的认识和应用研究。
在计算机药物屏幕中揭示了潜在的竞争MTHFR抑制剂临床重新利润
摘要MTHFR（甲基四氢叶酸还原酶）是一种参与单碳代谢的关键酶，这对于癌细胞的增殖至关重要。与此相一致，已发表的文献表明，MTHFR敲低导致多种类型的癌细胞生长受损。此外，较高的MTHFR表达水平与肝细胞癌，肾上腺皮质癌和低度神经胶质瘤的总体生存率较短有关，这使得将MTHFR抑制剂设计为可能的治疗选择。截至今天尚无MTHFR的竞争抑制剂。这项研究旨在使用硅药物筛查来鉴定潜在的竞争性MTHFR抑制剂候选者。在存在和不存在辅助因子的情况下，将共有30470个含有生物源性化合物，FDA批准的药物和临床试验中的分子与MTHFR的催化口袋筛选。结合能和ADMET分析表明，Vilanterol（B 2-肾上腺素激动剂），selexipag（前列环素受体激动剂）和Ramipril Diketopiperazine（ACE抑制剂）是MTHFR的潜在竞争抑制剂。分子动力学分析和使用这些化合物的MM-PBSA计算特别揭示了配体结合的285-290之间的氨基酸，并突出了Vilanterol作为MTHFR抑制的Stron-gest候选者。我们的结果可以指导新型MTHFR抑制化合物的发展，这可以灵感来自这里引起人们关注的药物。更重要的是，这些潜在的候选者可以在上述癌症的临床和临床研究中进行重新测试。
JAK2/STAT3信号通路在三阴性乳腺癌中的潜在治疗靶点
三阴性乳腺癌 (TNBC) 因其易转移和预后不良而带来了巨大的临床挑战。TNBC 通过各种机制逃避人体免疫系统的识别和攻击，包括 Janus 激酶 2 (JAK2)/信号转导和转录激活因子 3 (STAT3) 信号通路。该通路的特点是在许多实体瘤中活性增强，在特定的 TNBC 亚型中表现出明显的激活。因此，针对 JAK2/STAT3 信号通路成为一种有前途的精准 TNBC 治疗策略。JAK2/STAT3 通路的信号转导级联主要涉及受体酪氨酸激酶、酪氨酸激酶 JAK2 和转录因子 STAT3。正在进行的临床前研究和临床研究正在积极研究该通路作为 TNBC 治疗的潜在治疗靶点。本文全面回顾了使用小分子化合物靶向 JAK2/STAT3 信号通路治疗 TNBC 的临床前和临床研究。本综述探讨了 JAK2/STAT3 通路在 TNBC 治疗中的作用，评估了活性抑制剂和靶向蛋白水解的嵌合体在 TNBC 治疗中的益处和局限性。目的是促进有效靶向 TNBC 的新型小分子化合物的开发。最终，这项工作旨在为提高 TNBC 患者的治疗效果做出贡献。
对人工智能 (AI) 的存在焦虑
生存焦虑是一个术语，用于描述面对生存的固有不确定性和死亡的确定性时所经历的强烈不安或不适。随着人们努力应对生命的脆弱性和死亡，像 COVID-19 大流行这样的重大世界危机与生存恐惧的增加有关（1）。这种焦虑会严重影响人类行为，影响学业成绩（2）、危机期间的政治动态（3）和健康相关问题（4）。人工智能 (AI) 的最新发展也影响了多个学术和工业部门，特别是教育、医学和交通运输。公众对人工智能的态度很复杂，既欣赏其潜在的好处，又担心其影响（5）。人们认识到了人工智能的变革力量，但人们对隐私、信任以及高风险情况下人工智能决策的后果的担忧却普遍存在（6、7）。此外，对人工智能的理解和接受度会因性别、年龄和人工智能使用经验等人口统计因素而有很大差异（6）。人工智能已融入社会的许多领域，彻底改变了行业，并极大地影响了公众生活。随着人工智能技术变得越来越普遍，公众对其影响的担忧也日益加剧。研究表明，虽然人工智能可能会增强城市决策和公共服务，但也可能引发技术焦虑，尤其是在人们认为存在对人工智能和物联网 (IoT) 的内部威胁时（5）。人们观察到，受性别、年龄和过去的人工智能经验等因素的影响，人们对人工智能的看法各不相同 (6)。因此，了解这些问题并解决它们对于负责任地部署人工智能至关重要 (7)。虽然我们试图整合文献以更好地理解研究结果，但我们注意到这一领域存在巨大缺陷，据我们所知，我们在整个医学文献中找不到其他地方进行的类似研究范围。相反，许多文章是由世界各地关心的诚实记者撰写的，但医学文献在这个问题上落后了；因此，研究旨在调查沙特阿拉伯公众对人工智能 (AI) 的存在焦虑。
意识到26万亿美元经济的潜力
这种增长是由印度总部和全球IT公司驱动的。此外，其他全球公司还通过其在印度的能力中心利用印度人才，该中心雇用了超过500万人1。最初的成本套利现在已成为高质量人才和领先创新的关键来源。印度的1,500个全球能力中心（GCC）占全球海湾合作委员会的45％，这是一个承认，这些中心是可扩展的，可以访问新技术的人力熟练，同时坚持最高质量和效率的业务流程。所有这些都汇聚在一起，使印度有机会成为公司的“世界办公室”，因为他们希望在全球范围内采用技术。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
一种检测潜在模式混淆的自动化方法
通过观察、问卷调查和其他技术，心理学家已经能够引出个体操作员（通常是飞行员）的心理模型。然而，将设计与特定个体的心理模型进行比较只能提供非常具体的信息；我们感兴趣的是设计是否容易产生模式混淆，为此，将设计与通用心理模型进行比较比将设计与个体心理模型进行比较更有用。这种通用模型可以从培训材料中提取（培训手册的目的之一，通常是隐含的，就是诱导足够的心理模型），也可以指定为明确的要求（例如，“这个按钮应该像一个切换按钮一样运行”）。认知研究对这些模型的性质提供了两个重要见解：首先，它们可以用称为“状态机”的数学结构紧凑地表示；第二，它们往往相当简单（这可以通过应用两个规范的简化来解释[3]）。
24.09.02 全球南方加速可再生能源部署的潜力
● 非洲：在 1.5°C 情景下，非洲能源部门转型将带来大量经济和就业机会。然而，实现这一转型需要大量投资和体制改革，以解决高资本成本和债务限制问题，同时减少能源贫困。● 拉丁美洲：拉丁美洲的锂三角地区对全球转型矿产行业至关重要，具有强大的投资潜力。然而，发展强大的锂价值链面临着必须解决的环境、社会和技术挑战。● 东南亚：实现东南亚的能源转型目标需要大量的年度投资和精简的许可程序。菲律宾和越南等国家在政策改革方面取得了进展，但长期政策规划仍然是一项关键挑战。