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针对骨肉瘤知识，热点和未来观点的靶向免疫疗法的文献分析
结果：对从247篇期刊获得的616个出版物进行了全面分析，其中包括3725位作者的贡献，这些作者与跨43个国家/地区的831个机构相关。值得注意的是，中国在ITFOS上表现出了最高数量的已发表（44.99％）文章。生产力最高的机构是智格大学，有26（4.22％）出版物。发行量最高的作者是来自日本Tomohide的Tsukahara，有15（2.44％）出版物。引用最多的文章是“ doi：10.1200/jco.2014.58.0225”。免疫学领域的生产率最高，总共发表了31（5.03％）文章。最常用的是“骨肉瘤”，“免疫疗法”和“癌症”。与此同时，“测序”，“预后签名”和“免疫微环境”已被确定为未来几年的研究领域。
环境DNA（EDNA）技术：渔业和水产养殖观点
使用环境DNA（EDNA）技术已成为渔业和水产养殖领域的开创性工具，为监测和管理水生生态系统提供了新的方法。本研究探讨了EDNA技术在水生生态系统研究和管理中的潜力。讨论了有关多种生态方案的重要性，包括评估生物多样性，监测鱼类种群和病原体，早期对侵入性鱼类的检测以及水质评估。此外，它解决了利用Edna的挑战和障碍，并讨论了在将来的应用中应考虑的道德考虑因素。这可以强调其作为一种非侵入性，经济性和响应良好的工具，以提高可持续渔业和水产习惯。这项全面的综述提供了对埃德纳技术在渔业和水产养殖领域中的多种应用的深入分析。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
患者对肢端肥大症疾病负担的看法
结果：疲劳/肌肉无力（92%）和关节痛/关节炎（90%）是会议参与者报告的两种最常见和最麻烦的症状。肢端肥大症对日常生活的各个方面产生负面影响：社交互动（49%）；锻炼（42%）；体育/娱乐活动（39%）；家庭活动（38%）；上学或工作（38%）；家庭关系（33%）；和行走（26%）。75% 的受访者患有焦虑/抑郁。83% 的患者接受了垂体手术，超过 71% 的患者需要药物治疗。患者希望未来药物的疗效、耐受性和给药方式得到改善；为自己和家人提供心理健康资源；以及其他多模式方法来解决他们的身体症状，特别是饥饿、体重增加、肌肉无力和关节疼痛。
重新诠释了17世纪的托斯卡纳经济：来自两个重新发现的档案的新观点
从1628年的费迪南多二世（Ferdinando II）开始的时期，并于1723年以Cosimo III的去世结束，至少在过去的二十年中，它值得得到的史学关注。在这段托斯卡纳历史的长期中，缺乏兴趣，在此过程中，进行了过程，描绘了Medicean Grand Duchy的经济和文化的许多基本特征，具有远距离的起源，并植根于十七世纪的整体愿景，即使没有达到最小的速度，以最小的速度确定了任何速度。增加了利益，并鼓励了17世纪的Medicean 17世纪的不屑一顾的判断，这是在此期间构成的关于托斯卡纳历史的著作中的不可争议的事实。实际上，众所周知，与1781年的Riguccio Galluzzi出版了有关七世纪托斯卡纳历史的第一项工作。这项工作由大公爵Pietro Leopoldo委托，是一项复杂的意识形态计划的一部分，该计划的目标是通过美第奇政府的重建，以合法化灭绝的统治王朝与
第19版2025 Prime财产的全球视角...
Knight Frank LLP是国际独立公司网络的成员，该网络可以使用“骑士弗兰克”和/或徽标作为其业务名称的全部或一部分。没有“骑士弗兰克”实体充当代理人，或者有权以任何其他“骑士弗兰克”实体来代表，约束或义务。本出版物是由包括骑士Frank LLP（其直接英国子公司）以及提供物业服务的独立和独立的海外实体或实践网络的各种信息汇编的。一起通常被称为“骑士弗兰克全球网络”。骑士弗兰克全球网络中的每个实体或实践都是一个独特而独立的法律实体。其所有权和管理与其他任何实体或实践的不同，无论是以Knight Frank的名字还是其他方式运作。在适用的情况下，引用了Knight Frank的参考，包括Knight Frank Global Network。Knight Frank LLP是在英格兰注册的有限责任合伙企业，注册号为OC305934，注册办事处是伦敦W1U 8AN的贝克街55号，可以检查成员名单。
基于图像的髋部断裂风险评估的生物力学观点：进步和挑战
髋部骨折构成了重要的健康挑战，尤其是在老龄化的人群中，导致了大量的发病率和经济负担。大多数髋部骨折是由骨质疏松症和跌倒的组合引起的。准确评估髋部骨折风险对于确定高风险个体和实施有效的预防策略至关重要。当前的临床工具，例如断裂风险评估工具（FRAX），主要依赖于大量人群研究得出的临床风险因素的统计模型。但是，这些工具通常缺乏捕获直接影响骨折易感性的个体生物力学因素。因此，基于图像的生物力学方法主要利用双能X射线吸收仪（DXA）和定量计算机层析成像（QCT），它引起了人们的关注，因为它们的潜力提供了对骨骼强度的更精确评估的潜力，并具有涉及跌倒的影响，从而增强了风险预测的准确性。生物力学方法依赖于两个基本组成部分：评估骨骼强度并预测降落引起的撞击力。在基于图像的有限元（Fe）建模中进行了显着进步，以进行骨骼强度分析和降落诱导的影响力的动态模拟，但仍然存在重大挑战。在这篇综述中，我们研究了这些领域的最新进展，并强调了要提高领域并改善断裂风险预测的主要挑战。
关于好奇心驱动的观点
Bio Raj N. Singh博士是摄政教授兼国家工程学院（NAE）的成员。他曾担任材料科学与工程学院的创始局长，威廉姆斯公司杰出主席教授，俄克拉荷马州立大学（OSU）的能源技术主任。他收到了SC.D.马萨诸塞州材料科学与工程技术学院的学位。他在2012年加入OSU之前曾在Argonne国家实验室，GE-R＆D中心和辛辛那提大学工作。Dr. Singh has been recognized for his engineering leadership through his scholarly activities (260 journal articles, 95 referred proceeding/reports, and 282 oral/invited presentations), pioneering inventions of MI composite processing technology leading to commercialization (28 granted patents), for graduating 36 students with MS and PhD degrees and through numerous professional awards in recognition of his engineering leadership such as Member of National Academy of Engineering (NAE), National美国陶瓷学会的Rishi Raj创新与商业化奖章，ASM国际Albert Sauveur成就奖，ASM International，Regents教授（OSU），AAAS AAAS，ASM International院士，美国陶瓷学会会员，美国陶瓷学院会员，惠特尼（UC）研究员（UC），惠特尼·盖里（Whitney Gee-cr），ASM国际院士，惠特尼·加里（Geie-Ge-Cr）;专利奖GE-CR＆D：青铜，银和金申请奖章。他还担任5个国际期刊的编辑委员会成员。
位置身份：生成AI的观点
城市有集体身份吗？生成人工智能（AI）模型的最新进步已使创建从大量数据中学到的现实表示形式。在这项研究中，我们测试了生成AI作为文本和视觉信息的潜在，以捕获通过过滤的描述和图像评估的城市的位置的位置。我们向两个生成AI模型Chatgpt和Dall·e2询问了64个全球城市的地点身份的问题。此外，鉴于伦理上的担忧表达了生成AI的可信度，我们研究了结果是否与真正的城市环境一致。尤其是，我们通过Wikipedia数据和从Google搜索的图像和图像进行了测量，并分别在案例中进行了比较，以确定每个城市生成的输出的独特性。我们的结果表明，生成模型有可能捕获使其可区分的城市的显着特征。这项研究是探索生成AI在模拟特定含义方面的建筑环境中的第一次尝试。它通过使用生成的AI来促进研究机会并讨论未来研究的潜在局限性，从而为城市设计和地理文献做出了贡献。