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空间添加剂制造：状态和承诺
抽象添加剂制造（AM）或3D打印是一种制造技术，其中连续的材料分层以生产零件。AM订购的设计自由是太空行业的理想选择，其中部分生产量很低且高度定制。本文的目的是在所有领域（从推进到电子产品到印刷栖息地的空间添加剂制造（AMF）领域）进行审查，并确定研究中的差距和方向。在本文中，我们通过将其分为两个领域来研究AMFS研究：空间和基于地面。使用Polyers在国际空间站上建立了基于空间的AMF，我们还讨论了空间内AM的未来，该主题与更通用的空间内生产密切相关。基于印刷材料的基于地面的研究分为三类：金属，聚商和其他。最后一个类别包括Regolith，水泥和陶瓷。本文通过使用论文，演示文稿和新闻文章的组合将尽可能多的研究信息汇总在一起来探讨AMF。我们预计本文将使读者能够了解AMFS研究的当前状态，并将有助于该领域作为参考和研究指南。
兑现承诺，发挥真正潜力
如果本公司随后发行任何证券，则将根据单独且不同的发行文件进行，在这种情况下，本演示文稿中的信息将被任何此类最终形式的发行文件全部取代。此外，由于本演示文稿仅包含有关本公司的一般、摘要和选定信息，因此可能会遗漏有关本公司的重大信息，并且并非对本公司业务及其相关风险的完整描述。因此，本演示文稿不应成为购买或出售本公司证券的任何投资决策的基础。在证券发行（如果有）的背景下购买证券的任何决定都应仅基于与此类发行相关的已发布发行文件中包含的信息。
AI驱动的承诺：Chatgpt对信任和...
框1。我们采用了Charness和Dufwenberg（2006）的隐藏动作的信任游戏，该动作经常被用来探索书面通讯对信任的效果（Charness and Dufwenberg，2010; Deck et al。，2013; Ismayilov and 2013; Ismayilov and Potters，2016; di Bartolomeo; di Bartolomeo et al。，2019年; Ederer and Schneide，202222222222222222222222222.2222222。该游戏在图中描绘。玩家A决定是否信任播放器B（in）。播放器B可以通过将一笔大笔资金返回A（卷）或自私（不要滚动）来回报这一信任。机会组件使B的选择不完全可见。我们的沟通处理是遵循的文献：在决定一个决定之前，播放器B可以向播放器A发送打字消息或使场空白（他们可以写出他们希望的任何消息，只要它没有揭示其身份）。我们引入的GPT治疗与通信处理相同，除了一个例外：两位玩家都知道，玩家B可以在制作信息之前使用Chatgpt的最新高级版本。我们在消息传递阶段为B播放器提供了完整的CHATGPT访问权限，End确保了他们了解Chatgpt的功能。这使玩家能够根据个人喜好进行与Chatgpt和裁缝裁缝的现实对话。
精神病学的迷幻药理学的承诺和危险
哥伦比亚前中美洲前10。在西方文明中，赫夫特（Heffter）将梅斯卡林（Mescaline）确定为迷幻仙人掌lophophora sp。在1890年代11，12中，而霍夫曼（Hoffman）在1945年重新发现了LSD（参考7）。WASSON是最早报告含有psilocybin-含蘑菇13的特性的西方科学家之一，也是第一个报告含有萨尔维诺蛋白A-含有植物14的作用的西方科学家。在整个1950年代和1960年代，对迷幻药物作为对抑郁症和酒精中毒等各种疾病的心理治疗的潜在辅助的研究（例如，请参见参考参考文献15）。这种早期迷幻研究的轨迹部分解释了我们对神经精神疾病的生物学的理解如何使我们对影响心理的药物的分子机制的理解感到困惑。关于神经精神疾病的早期假设是由模仿或改善已建立症状的迷幻药物的实验驱动的16。因此，LSD和其他迷幻药最初被注释为“精神病学”，因为它们能够诱导改变意识状态的能力，这些状态与精神病有了一些可观察到的特质17。在1950年代很明显，诸如LSD等迷幻药物影响了血清素能功能和神经传递18、19，尽管直到1980年代直到1980年代才确定特定的5-羟色胺受体亚型被确定为迷幻药物20，21的可能分子靶标。控制迷幻药物使用和研究的立法（Box 1）可能阻碍了研究。一些尽管有这些限制，但已根据图中所示的一般支架合成了大量迷幻药物1，特别是在苯乙胺22、23和色氨酸3、24、25个家庭中。然而，已经产生了通过已知的迷幻药物作用的受体作用的化合物中的化学多样性，以使能够研究作用机理与观察到的行为反应之间的联系所必需的谨慎的分子药理学（均应（疗法和否则））。对迷幻药物的治疗潜力的重新兴趣在2010年代中期变得显而易见。
生成人工智能的承诺和挑战...
生成人工智能（Genai）具有改变人类学习的分娩，培养和评估的潜力。这种观点的审查是将Genai作为人类学习的工具的整合，从整体观点中解决其承诺和挑战，从而整合了从学习科学，教育技术和人类计算机互动中的见解。genai有望通过扩展个性化支持，分歧学习材料，及时反馈和创新评估方法来增强学习经验。但是，它还提出了关键问题，例如模型瑕疵，道德困境以及传统评估的中断。培养人工智能素养和适应技巧对于促进与Genai技术的知情互动至关重要。跨学习环境的严格研究对于评估Genai对人类认知，元认知和创造力的影响至关重要。人类必须与Genai一起学习并确保它成为追求知识和创新的强大盟友，而不是破坏我们的智力能力的拐杖。
教育中的人工智能：教育工作者的前景与挑战
安全和隐私。学生可能会使用新技术，但不清楚保护用户数据的隐私控制措施。由于教育工作者不知道 ChatGPT 等人工智能应用程序中存储了哪些信息，因此无法确保程序不会存储个人身份信息。阻止在学校发放的设备上采用现有技术是减少学生隐私担忧的一种方法。但这也有可能使学校教育与学生的相关性降低，对可能依赖人工智能技术的未来雇主来说也不太有用。此外，如果一些学生在家中可以使用这种技术，而其他学生则不能，这可能会扩大机会差距。由于与学生安全、隐私和公平问题相关的复杂性，教育工作者应通过当地机构向雇主寻求关于在教学中适当使用技术的明确政策，并始终密切遵守工作场所的政策。
人类细胞地图集：承诺，最近的发展，...
人类基因组项目产生了参考基因组序列，该序列在体内的37万亿个细胞中几乎相同。然而，体内有广泛的细胞类型，这是由于这些细胞表型中活化基因的差异引起的。基因组学的最新革命，例如单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）技术的发展，例如引入原位条形码，已使数十万个平行细胞的细胞分辨率评估基因表达。2此外，空间转录组学方法的进步现在允许映射基因表达，同时保留有关细胞在组织样品中细胞分布的空间信息。2加上分析这些数据所需的现代计算生物学方法，这些发展使创建人体所有细胞类型的参考地图集成为可能，这将标志着150年前的努力对这些细胞类型进行分类。这些进步导致了人类细胞地图集的概念，因为他们意识到庞然大物既可行又在经济上可行。
人类肠道微生物组：希望，威胁和诺言
摘要在过去15年中，微生物组受到了越来越多的关注。尽管已经探索了数十年的肠道微生物，但对居住在人类肠道中的微生物的作用的调查吸引了超出经典的传染病。例如，许多研究报告了肥胖，糖尿病和肝病期间肠道菌群的变化，而且还包括癌症，甚至是神经退行性疾病。人类肠道菌群被视为新型治疗剂的潜在来源。在2013年至2017年之间，关注肠道菌群的出版物数量是12 900，它代表了过去40年来调查该主题的出版物总数的四分之一。本综述讨论了肠道菌群对代谢疾病的影响的最新证据，并专注于选定的关键机制。本评论还旨在对该领域的当前知识进行批判性分析，确定推定的关键问题或问题并讨论误解。在比较患病和健康受试者时产生的大量宏基因组数据可能导致错误的说法，即细菌与疾病的保护或发作有因果关系。实际上，环境因素，例如饮食习惯，药物治疗，肠运动性，粪便频率和一致性都是影响菌群组成的因素，应考虑。将讨论细菌prevotella prevotella prevotella copri和akkermansia Muciniphila作为关键例子。
国会承诺向受过教育的失业青年提供 8500 英镑
为了通过提供“金钱”福利来吸引选民，国大党周日公布了“Yuva Udaan Yojana”计划，该计划承诺，如果受过教育但失业的青年在首都执政，他们将获得为期一年的最高月度 8,500 卢比的津贴。此举旨在解决受过教育的青年日益严重的失业问题，这是一个重大声明，国大党可能是该国第一个将如此大量的财政支持作为其就业战略一部分的政党。人民院反对党领袖拉胡尔·甘地 (Rahul Gandhi) 周一也将首次在西兰普尔 (Seelampur) 为该党竞选，结束了有关国家和州领导层之间存在分歧的猜测。他将在“Jai Bhim-Jai Samvidhan”公开会议上发表讲话