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基于脑电图的高级学习方法预测精神分裂症：前景与隐患
精神分裂症症状的复杂性和异质性对客观诊断提出了挑战，因为客观诊断通常基于行为和临床表现。此外，精神分裂症的界限与其他疾病分类（如躁郁症）并没有精确的界限。及早发现精神分裂症可以实现更有效的治疗，改善患者的生活质量。在过去的几十年里，数百项研究旨在利用脑电图 (EEG) 等技术来确定精神分裂症临床表现的神经生物学机制。EEG 事件相关电位的变化与感觉和认知缺陷有关，并被提议作为精神分裂症的生物标志物。除了有助于更有效的诊断之外，生物标志物对于精神分裂症发病预测和预后也至关重要。然而，任何提议的生物标志物都需要大量的临床研究来证明其有效性和成本效益。在计算神经科学发展的推动下，人们尝试使用脑成像模式识别方法来捕捉脑功能活动的差异，对不同阶段（前驱期、首次发作、慢性）的精神分裂症进行自动分类。人们已经研究了先进的学习技术，并取得了令人欣喜的成果。本综述概述了最近基于机器学习的使用脑电图数据对精神分裂症进行分类的方法，并讨论了它们的潜力和局限性。本综述旨在作为未来开发有效的基于脑电图的模型的起点，这些模型可能预测精神分裂症的发病率、识别精神病转化高风险的受试者或将精神分裂症与其他疾病区分开来，从而促进更有效的早期干预。
主要编辑技术的最新进展及其在治疗应用方面的前景
Prime editing (PE) 是一种突破性的基因组编辑技术，可在靶向基因组修饰方面提供无与伦比的精度，并具有巨大的治疗应用潜力。本综述深入探讨了 PE 的核心原理，并强调了其进步、应用和前景。我们首先简要介绍 PE 原理，然后详细研究效率、精度和可行编辑规模方面的最新改进。这些改进是通过引导 RNA 工程、蛋白质工程、DNA 修复途径筛选、染色体或表观基因组修饰以及计算机设计和优化工具对 PE 系统进行的。此外，我们重点介绍了体内研究，展示了 PE 在模拟和治疗遗传疾病方面的治疗潜力。此外，我们讨论了 PE 在饱和基因组编辑中的多种应用及其对非人类生物的适用性。最后，我们讨论了与 PE 相关的挑战和机遇，强调了它对生物研究和治疗的深远影响。
人工智能对教师的前景与挑战：系统性研究回顾
摘要 本研究概述了教师使用人工智能 (AI) 应用程序和机器学习方法分析教师数据的研究。我们的分析表明，人工智能为教师提供了多种机会，可以改善教学规划（例如，通过定义学生的需求并让教师熟悉这些需求）、实施（例如，通过即时反馈和教师干预）和评估（例如，通过自动论文评分）。我们还发现教师在人工智能技术的发展中扮演着各种角色。这些角色包括充当训练人工智能算法的模型，以及通过检查人工智能自动评估系统的准确性来参与人工智能开发。我们的研究结果进一步强调了人工智能在教学实践中实施的若干挑战，为该领域的发展提供了指导。
国会承诺向受过教育的失业南方人提供 8,500 加元
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
区块链如何增强网络安全？揭示承诺和挑战
摘要最近，区块链技术引起了极大的关注，因为它有可能改变包括网络安全在内的各种行业。尽管该领域有大量研究，但仍有必要回答以下问题：“将区块链技术集成到网络安全中现有的身份验证和授权机制中有哪些潜在好处和局限性？”。因此，本文探讨了区块链利用的潜在和挑战以增强网络安全性。本文概述了区块链技术及其原则，例如权力下放，不变性和加密安全。它显示了这些特征如何通过创建透明和抗篡改的系统来增强网络安全。此外，本文探讨了区块链在网络安全方面的潜在应用，包括身份管理，安全数据存储和分散的身份验证。具体来说，它研究了区块链如何减轻弱点，例如数据泄露，未经授权的访问和网络安全中的单个故障点。尽管有承诺，但本文还解决了网络安全实施区块链实施的挑战和局限性。成功整合的主要障碍是可扩展性，性能，能耗和监管问题。总而言之，研究文章提供了关于如何在网络安全中使用区块链的平衡观点。本报告强调需要进一步的研发克服挑战并最大程度地提高这项新兴技术的好处。
甜蜜的承诺：向儿童的糖果广告及其对行业自我调节的影响
糖果广告说明了儿童食品和饮料广告计划（CFBAI）自我调节计划的局限性，以改善儿童食品营销。参与的公司承诺不在儿童指导的媒体中宣传糖果。但独立的分析表明，与CFBAI实施之前，2011年，2011年，儿童在2011年在美国电视上观看了65％的糖果广告。目前的研究证实了这些发现，表征了增长，并研究了CFBAI参与和非参与的公司如何使用儿童定制的技术和媒体安置来宣传美国电视上的Candy。内容分析在2011年电视糖果广告中识别了以儿童为定位的消息和技术，以及Nielsen Data（2008 E 2011）量化有关儿童和其他类型的电视节目设计的糖果广告。根据CFBAI身份，品牌之间的差异以及广告中儿童目标技术的使用。在2013年获得并分析了数据。CFBAI公司非批准的品牌代表了2011年儿童观看的65％的糖果广告，高于2008年的45％，其中77％的广告包含了孩子靶向的技术。尽管CFBAI公司仅在儿童网络上放置了批准的品牌广告，但儿童观看的CFBAI未批准品牌的广告中有31％出现在具有比平均年轻受众较高的网络上。cfbai非参与公司主要放置在儿童网络上的孩子定位的糖果广告。尽管CFBAI承诺，公司仍在与大量青年受众的编程过程中宣传糖果，利用对儿童吸引的技术。CFBAI参与度的增加和更有效的“指导广告”的定义是减少儿童接触可能损害其健康食品的有针对性广告的。©2015 Elsevier Ltd.保留所有权利。
KSHV（HHV8）疫苗：新型抗癌疫苗的前景和潜在缺陷
引言要跟进“癌症登月计划”的成功，就需要实用、新颖、有效的抗癌预防和治疗方法 1 。这一认识尚未得到广泛认可，但大约六分之一的人类癌症病例是由七种病毒引起的，每年造成超过一百万人死亡 2 。几十年前开发的针对人乳头瘤病毒 (HPV) 3 和乙型肝炎病毒 (HBV) 4 的预防性疫苗揭示了简单接种疫苗可有效减轻癌症负担。虽然这两种疫苗在全球公共卫生领域取得了巨大的成功，但令人惊讶的是，整个癌症研究界在将这些成果扩展到预防或治疗其他病毒性癌症方面却进展甚微。SARS-CoV-2 疫苗的快速成功开发迫使我们重新审视这个问题。 2021 年 10 月，美国国家癌症研究所艾滋病毒和艾滋病相关恶性肿瘤办公室组织了一场公开会议，有 100 多名专家和利益相关者参加，讨论疫苗控制卡波西肉瘤疱疹病毒 (KSHV)，又称人类疱疹病毒 8 (HHV8) 的可行性。这是首次探讨全球 KSHV 癌症负担并提出 KSHV 疫苗是否以及如何成为研究和公共卫生优先事项的问题的会议。目前，尚无完善的 KSHV 候选疫苗，KSHV 疫苗接种研究的资金也很少。这次会议讨论了有关 KSHV 癌症和疫苗的关键问题：KSHV 造成的癌症负担是什么？如果开发出有效的疫苗，谁应该接种疫苗？有效的疫苗是通过提供杀菌免疫来预防，还是通过控制感染后的病毒癌症来治疗？
揭露新承诺：扩大抗体 - 药物缀合物的抗原景观
在本期的临床癌症研究中，约翰逊和联盟（1）报告了CX-2029的第一个人类I期研究的剂量降低结果，CX-2029是一种新型探险药物偶联物（PDC），靶向转铁蛋白受体1（TFR1/CD71）。这项工作是第一个在临床上验证CD71作为抗体 - 药物缀合物（ADC）的新靶标。ADC的承诺依赖于通过接头连接到细胞毒性有效载荷的肿瘤抗体的概念。在抗原结合后，ADC被内在化，链接器的裂解发生，有效载荷介导的细胞死亡将发生。这种治疗方式具有提高效率的潜力，同时限制了常规化学疗法的毒性，总体上增加了常规药物的治疗指数。尽管在过去几十年中几百个ADC进入了该诊所，但截至2021年4月，FDA仅批准了10个ADC，在过去的两年中，其中的五年批准了其中的五年。多个组件必须对齐才能建立成功的ADC：靶抗原选择，抗体构建体，接头稳定性以及有效载荷共轭和效力。所有这些领域都是领域重要发展的主题（图1）。到目前为止，一个重要的局限性是抗原选择，因为与血液学肿瘤不同，大多数实体抗原是相关的肿瘤，而不是肿瘤，因此有效载荷递送到正常组织已限制了ADC的治疗指数。因此，在该领域，很明显地需要开发以扩大ADC的抗原光谱。这是一个例子，是bivatuzumab，一种靶向CD44V6的ADC，一种受体大量存在于头和颈部鳞状细胞癌中，但同时在正常的角质形成细胞上，导致I期试验期间致命的皮肤毒性（2）。它值得注意的是，到目前为止，在10个ADC中，只有4种在靶向三种抗原的实体瘤中批准，该抗原，建立了良好的HER2（Trastuzumab Emtansine和Trastuzumab deruxtecan）和最近的Trop2和最近的Trop2（Sacituzumab Govitecan）和nectin4（sacituzumab govitecan）和nectine4（Enectine4）
探索生成人工智能的承诺和......
使用 GenAI 进行知识创造为组织带来了宝贵的机会。首先，采用 GenAI 使组织能够处理各种非结构化和结构化数据源，以发现这些通信渠道中隐藏的模式、关系和见解。例如，GenAI 可以自动创建带有实时转录的会议记录，提供会议摘要或从视频中提取信息。现有工具（如 Otter、Supernormal 或 Colibri）可与在线协作工具（如 MS Teams 或 Zoom）结合使用，以处理和分析每个口语单词。值得注意的是，提取的隐性知识可以重新集成到现有的反馈回路中，使 AI 模型能够不断学习并减少对人机交互过程的需求（Brea & Ford，2023 年）。GenAI 可以识别人类决策者不易察觉的见解，作为新想法的刺激，鼓励员工探索新的途径和创新（Brea & Ford，2023；Haefner 等人，2021）。例如，在制药和材料科学行业，GenAI 可用于分析来自科学文献、专利和数据库的数据，并提出具有理想特性的新化合物或材料（Lee 等人，2023；Ni 等人，2023）。被称为从头分子设计的过程可以通过建议潜在的候选分子来加速研发过程，然后研究人员可以合成和评估这些分子，从而发现和创造创新解决方案。