XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempowerful
来自长波长红外激光丝的强大太赫兹波
摘要 强太赫兹 (THz) 电场和磁瞬变开辟了科学和应用的新视野。我们回顾了实现具有极端场强的亚周期 THz 脉冲最有希望的方法。在双色中红外和远红外超短激光脉冲的非线性传播过程中，会产生长而粗的等离子体串，其中强光电流会导致强烈的 THz 瞬变。相应的 THz 电场和磁场强度分别可能达到千兆伏每厘米和千特斯拉的水平。这些 THz 场的强度使极端非线性光学和相对论物理学成为可能。我们从光物质与中红外和远红外超短激光脉冲相互作用的微观物理过程、这些激光场非线性传播的理论和数值进展以及迄今为止最重要的实验演示开始，进行了全面的回顾。
DNA语言模型是全基因组变体效应的强大零拍预测指标
全基因组关联研究的扩展目录（GWAS）提供了各种物种的生物学知识，但是识别这些关联背后的因果变异仍然是一个重大挑战。实验验证既是劳动密集型又昂贵的验证，强调了需要准确，可扩展的计算方法来预测整个基因组遗传变异的影响。受到自然语言处理的最新进展的启发，对广泛的蛋白质序列数据库的无监督预训练已被证明是成功地提取与蛋白质有关的复杂信息的成功。这些模型展示了他们使用零拍方法在编码区域学习变异效应的能力。扩展了这一想法，我们在这里介绍了G Innomic P重新训练的N ETWORK（GPN），该模型旨在通过对基因组DNA的无监督预训练来学习全基因组变体效应。我们的模型还成功地学习了基因结构和DNA基序，而无需进行任何关注。为了证明其效用，我们在阿拉巴里亚山脉的不规则参考基因组中训练GPN，在铜管阶内进行了七个相关物种，并测试了其通过利用1001 Genomes genomes Project and Gensensed Datebase和G.Wasbase的拟南芥中遗传变异的功能影响的能力。没有，GPN的表现优于基于流行的保护评分，例如门类和PHASTCON。我们对拟南芥的预测可以可视化为UCSC基因组浏览器（https://genome.ucsc.edu/s/gbenegas/gbenegas/gpn-arabidopsis）中的序列徽标。我们提供代码（https://github.com/songlab-cal/gpn），以训练GPN的任何给定物种，仅使用其DNA序列，从而实现了整个基因组变异效应的零摄影预测。
GEMINI用于Google工作区：一种与生成AI
“崇拜我建立了我们的组织，以鼓励跨职能的多学科项目和写作能力通常会出现障碍，尤其是在高度国际团队中。能够快速创建具有文档和Gmail的生成AI功能的值得生产的副本的能力，它以使我们感到惊讶的方式加速了项目和流程！”
最强效癌症免疫疗法与最佳靶向化疗的完美结合
癌症是全球主要死亡原因之一。癌症治疗方法包括化疗、放疗、手术和免疫疗法。多种疗法相结合可以治愈癌症。髓系抑制细胞 (MDSC) 活性阻碍了许多免疫疗法和化疗的成功。MDSC 耗竭优于其他癌症免疫疗法，因为它可以激活先天免疫和适应性免疫。另一方面，最佳靶向化疗专门杀死癌细胞，包括癌症干细胞，这些细胞是导致 90% 癌症死亡的转移根源。低分化 MDSC、癌症干细胞和大多数癌症通过 AFP 受体 (AFPR) 介导的内吞作用吸收富含营养物质的甲胎蛋白 (AFP)。因此，AFP 毒素药物是靶向化疗，可同时作用于 MDSC 和癌细胞。在我看来，这是最强大的癌症免疫疗法和最佳靶向化疗的完美结合。例如，AFP-美登素结合物在患有肿瘤的T细胞缺陷小鼠中表现出100％的存活率。
人工智能是克服新冠肺炎疫情造成的重大健康问题的有力工具
摘要 介绍 本综述旨在研究应用人工智能诊断 SARS Cov-2 和预测潜在紧急情况发展的现代方法。 方法 搜索了 2020 年最常用的电子数据库，例如 Scopus 和 Medline。使用叙述方法来合成提取的数据。 结果 本综述表明，人工智能的应用在临床试验中的病毒诊断和预后中起着重要作用。它使资源得到更合理的利用，例如医院的呼吸器，在治疗 SARS Cov-2 期间以及预测可能的死亡率期间。 所获得的结果是对 120 篇论文和研究进行的分析，这些论文和研究以电子方式取自 Scopus 和 Pub Med line 上发表的论文。最常用的人工智能技术是卷积神经网络和机器学习。 结论 纳入的研究表明，人工智能可以显着改善 SARS Cov-2 的治疗，尽管许多提出的方法尚未被临床接受。此外，还需要做出更多努力来制定将人工智能应用于常规临床实践的标准化报告协议或指南。该技术适用于快速准确地诊断、预测和监测当前患者以及预测未来患者的疾病发展。关键词：机器学习；人工智能；放射学；胸部X光；CT
针对谷氨酰胺成瘾治疗人肝癌的强大药物组合策略
摘要癌细胞对谷氨酰胺的依赖性可能会被用作治疗方法，以作为治疗缺乏药物驱动基因的癌症的新策略。在这里，我们发现人肝癌取决于细胞外谷氨酰胺。然而，使用谷氨酰胺酶CB-839作为单药治疗靶向谷氨酰胺成瘾的抗癌作用非常有限，即使是针对最大的谷氨酰胺上瘾的人肝癌细胞。使用化学文库，我们确定了V-9302是一种新型的谷氨酰胺转运蛋白ASCT2的抑制剂，将其依赖性谷氨酰胺依赖性（GD）细胞对CB-839治疗敏感。从机械上讲，CB-839和V-9302耗尽的谷胱甘肽和诱导的活性氧（ROS）的组合，导致GD细胞凋亡。此外，这种组合还显示了体内HCC异种移植小鼠模型的肿瘤抑制作用。我们的发现表明，通过靶向谷氨酰胺酶和谷氨酰胺转运蛋白ASCT2对谷氨酰胺代谢的双重抑制代表了谷氨酰胺上瘾的肝癌的潜在新型治疗策略。
植物工厂技术是提高蔬菜品质的有力工具：以生菜为例
摘要 消费者对更高质量和营养丰富的新鲜蔬菜的需求日益增长。因此，迫切需要优良品种和改进的栽培方法来提高蔬菜品质。植物工厂技术 (PFT) 提供了一种先进的农业系统，其中可以精确控制环境因素，然而，由于动态人工环境中需要较长的育种过程，因此仍然有必要研究和预测 PFT 对蔬菜品质的影响。这里，选择了一种新的生菜品种作为利用 PFT 促进育种过程的案例研究。通过精确控制环境因素（例如光照配方、温度范围、二氧化碳水平和营养物质），使用 PFT 生产出高品质蔬菜，从而比露天栽培在更短的时间内获得更高的营养含量。因此，PFT 在促进育种和栽培实践以及实现收获期间蔬菜品质稳定方面显示出巨大潜力。
人工智能如何将视频网络转变为我们所需的强大数据工具
每天，这些摄像头都会产生大量宝贵的数据。这些信息可以改变城市规划者、运营经理和企业主的工作方式，以应对这个美好新世界的挑战。数据可以优化基础设施，让社区更安全，增强整体客户体验，并支持新商业模式的发展。人工智能是一种工具，可以帮助从摄像头中提取宝贵的数据和见解，使企业能够优化运营并应对不断的变化。
释放医疗数据的潜力：人工智能如何优化强大的战略资产
如今，医疗机构管理着海量的数据源，而且新的数据源类型不断涌现。这些数据源往往是孤立的，很难从中获取有意义的价值。医院每年产生约 50PB 的数据，包括临床记录、实验室测试、医学图像、传感器读数、基因组学、运营和财务数据等。目前，约有 97% 的数据未被使用，其代价是什么？2 幸运的是，这种情况正在改变，因为科技公司开发了工具和策略来协助医疗数据的集成和管理，以及医院内不同部门和电子系统之间的互操作性，以及与其他医疗服务提供商的交换。在许多情况下，数据量如此之大，系统如此分散，以至于解决问题的第一步仅仅是了解和规划出其特定数据需求的复杂性。
药店福利管理人员：强大的中间人抬高药品成本并挤压主街药店
PBM 是复杂的药品分销链的核心，负责将各种药品从制造商运送到患者手中。PBM 充当中间人，为数亿美国人协商处方药的条款和条件。经过数十年的并购，三家最大的 PBM 现在管理着美国近 80% 的处方药。它们也是垂直整合的，充当健康计划和药剂师，并在药品供应链中扮演其他角色。因此，它们对患者获取药品和支付价格拥有巨大的权力和影响力。这可能给美国人带来可怕的后果，近三成接受调查的美国人表示，由于成本高昂，他们会定量服用处方药，甚至不服用。1