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神经符号人工智能在自然语言处理方面是否能实现其承诺？结构化评论
摘要。神经符号人工智能 (NeSy) 的倡导者断言，将深度学习与符号推理相结合将产生比单独使用任何一种范式都更强大的人工智能。尽管深度学习取得了成功，但人们普遍认为，即使是我们最好的深度学习系统也不太擅长抽象推理。而且由于推理与语言密不可分，因此直觉上自然语言处理 (NLP) 将成为 NeSy 的特别合适的候选对象。我们对将 NeSy 用于 NLP 的研究进行了结构化审查，目的是回答 NeSy 是否确实实现了其承诺的问题：推理、分布外泛化、可解释性、从小数据中学习和推理以及可转移到新领域。我们研究了知识表示（例如规则和语义网络、语言结构和关系结构）的影响，以及隐式或显式推理是否有助于提高承诺分数。我们发现，将逻辑编译到神经网络中的系统可以实现大多数 NeSy 目标，而其他因素（例如知识表示或神经结构类型）与实现目标没有明显的相关性。我们发现在推理的定义方式上存在许多差异，特别是与人类水平的推理有关，这会影响有关模型架构的决策并导致结论在各个研究中并不总是一致的。因此，我们主张采用更有条理的方法来应用人类推理理论以及制定适当的基准，我们希望这可以更好地理解该领域的进展。我们将数据和代码放在 github 上以供进一步分析。1
关于电刺激在改善军队压力调节方面的前景和挑战的观点
电刺激大脑可以提供一种相对简单且非侵入性的方法来改善认知和运动功能。非侵入性大脑刺激对军事行动表现和健康的潜在益处并没有被忽视。最广泛使用的技术之一是经颅直流电刺激 (tDCS)。在这里，我们回顾了 tDCS 对军事人员认知功能和心理健康的一些潜在影响，特别是关于压力暴露的不利影响。简要介绍了 tDCS 对认知功能的假定工作机制和当前的挑战。越来越多的证据表明，用 tDCS 刺激前额叶皮层可以提高调节压力反应的能力。然而，当前 tDCS 方案的效果大小仍然很小且变化很大。此外，关于 tDCS 在军事环境中的使用以及与压力相关的功能，仍然存在重大的知识空白。总而言之，tDCS 可能是一种有前途的工具，可以支持与压力相关的认知表现和健康，但该技术尚处于初始阶段，需要更多的研究才能在军事环境中应用。
随着气候变化影响的长度和生长季节的变化：人工智能的承诺
当前和预计的气候趋势可深入了解欧洲在内的欧洲温度和降雨的区域波动，包括Türkiye。根据最近的IPCC AR6合成报告，应该预期更加强烈和频繁的天气，而东南欧的水短缺对日常生活和农业有不利影响[1,2]。Anatolia本身可以作为一个实验室，以更大的地理位置进行更广泛的预测，考虑到气候模式的动态变化可以通过不同的农业生态条件来证明。在1961 - 2013年的农业强度地区，温度升高和降水降低对土耳其农业部门的影响很大[3]。虽然最近的极端天气从一个地点导致大火（南部和西部地区），但破坏性的洪水事件同时发生在近距离（北部和东南部地区），而中部的安纳托利亚地区（称为谷物仓库）或多或少是稳定的[4]。，由于气候变化，生长季节受到整个Türkiye的空气温度的影响，包括中部安纳托利亚。
白皮书 可再生燃料的前景和挑战及其在重工业脱碳中的作用
生物燃料和重型运输脱碳的挑战 运输业产生了全球 25% 以上的温室气体排放，在美国则接近 30%。对这个至关重要的行业进行脱碳将是实现净零排放未来的关键。近年来，轻型车辆（如电池电动乘用车）的零排放技术取得了重大进展。但主要使用柴油的中型和重型车辆占这些运输排放量的近三分之一（占美国温室气体总排放量的 10%），而且这一领域的脱碳速度要慢得多。 在短期到中期内对陆上重型运输（长途卡车、采矿运输卡车和铁路）进行脱碳具有挑战性，原因有二。首先，这些资产代表着大量的资本投资。这意味着即使明天就有零排放替代品可用，企业也无法在不对融资和资本化进行重大改变的情况下立即替换现有的已安装资产基础。其次，虽然最终有望取代柴油的最低排放技术——电池和燃料电池技术——正在开发和试行中，但这些技术及其支持基础设施需要一段时间才能大规模商业化。预计到 2020 年代末，公路应用将达到这一里程碑，但重型运输（例如采矿卡车、货运铁路）则不会实现。企业越来越多地寻求临时方法来减少当前的排放，同时为这些长期解决方案做准备。事实上，许多工业品企业已经设定了 2030 年的目标，除非在短期内部署柴油替代品，否则这些目标将面临巨大风险，这凸显了生物燃料的机会和需求。生物燃料是具有商业可行性的低碳燃料，是重型运输最可行的短期至中期脱碳杠杆。它们使用生物原料（例如植物油、废油和脂肪）生产，包括乙醇、生物柴油 (BD)、可再生柴油 (RD) 和可持续航空燃料 (SAF)。其中一些燃料被认为是“直接替代燃料”，因为它们可以替代运输中使用的部分化石汽油/柴油，而无需进行任何重大的发动机改造或基础设施改造。可再生柴油是替代柴油和使重型运输部门脱碳的最有力替代品。它的分子特性使其与化石柴油几乎相同，这意味着它可以用作直接替代燃料，而其二氧化碳排放被认为是生物源的。考虑到生物源饲料在精炼成燃料之前吸收的碳，研发可以将生命周期温室气体 (GHG) 排放量减少 40-80%（图 1）。
功能性磁共振成像超扫描在社会互动研究中的前景与缺陷
图 2 神经科学家研究社交互动的不同方式以及每种方式的好处。在每个子图中，至少测量一个人的大脑活动；这里，我们有 fMRI，但也可以采用其他方法（脑电图、功能性近红外光谱）(a) 单人扫描，单向互动：要么被扫描的个体从另一个人那里接收输入但不能回应（例如，当作为观众听故事时），要么被扫描的个体与其伴侣交流但伴侣不能回应（例如，当给观众讲故事时）。这些方法捕捉社交互动的单方面 (b) 单人扫描，双向互动：被扫描的个体与未被扫描的另一个人进行实时互动（他们可以在扫描室外或与参与者一起在扫描室内）。(c) 超扫描，双向互动：两个或多个互动伙伴在互动时同时接受扫描。有关可通过超级扫描专门解决的示例问题，请参阅表 1
内耳基因疗法起飞：当前的承诺和未来挑战
摘要：听力障碍是从儿童（1/500）到老年人（超过75 s的50％），所有年龄段人类的最常见感觉降低。超过50％的先天性耳聋本质上是遗传性的。耳聋的其他主要原因（也可能具有遗传易感性）是衰老，声学创伤，耳毒性药物，例如氨基糖苷和噪声暴露。在过去的二十年中，对遗传性耳聋形式和相关动物模型的研究一直在解密疾病的分子，细胞和生理机制。但是，仍然没有用于感觉性耳聋的治疗方法。目前，听力损失受到康复方法的侵害：常规助听器，对于更严重的形式，耳蜗植入物。e效率正在继续改进这些设备，以帮助用户在嘈杂的环境中了解语音并欣赏音乐。但是，这两种方法都无法介导听力灵敏度的完全恢复和 /或天然内耳感觉上皮的恢复。基于基因转移和基因编辑工具的新治疗方法正在动物模型中开发。在这篇综述中，我们关注在某些内耳条件下成功恢复听觉和前庭功能，为将来的临床应用铺平道路。
放射组学和监督机器学习在利用 FDG PET 诊断帕金森病中的应用：前景与挑战。
18 F-氟脱氧葡萄糖 (FDG) 正电子发射断层扫描 (PET) 是神经退行性疾病领域最通用且最具成本效益的神经影像学生物标志物之一。事实上，这种生物标志物已广泛应用于帕金森病 (PD) 患者以及非典型帕金森病 (APD) 患者的早期鉴别诊断、临床相关性、疾病进展和治疗反应的客观评估，包括多系统萎缩 (MSA)、进行性核上性麻痹 (PSP) 和皮层基底节变性 (CBD) (1-5)。区域和脑网络生物标志物均用于基于 FDG PET 提供的葡萄糖代谢均值和方差信息的转化医学临床和研究应用。尽管过去十年取得了巨大成就，但在早期临床阶段区分 PD 与任何形式的 APD 仍然是一个挑战。
世界上最大的嵌合基因数据库承诺个性化癌症疗法
Reichman大学Scojen合成生物学研究所主任，Yosi Shaham-Diamand教授解释说：“该数据库也被开发为预测肿瘤对治疗的反应的工具，可以改善治疗成功并最小化副作用。除了对全球研究的贡献外，Chitars 8.0旨在促进世界各地的研究人员与机构之间的合作，并计划在未来纳入复杂的数据集和人工智能能力。”
以靶向治疗为重点的卵巢癌治疗新希望和新前景——叙述性综述
不幸的是，卵巢癌仍然最常在晚期才被诊断出来，而且也是最致命的妇科癌症。另一个问题是接受治疗的患者疾病复发的风险很高。此外，卵巢癌在分子、组织学特征和突变方面非常多样化。许多患者还可能产生铂耐药性，导致对后续治疗反应不佳。为了改善卵巢癌患者的预后，有望改进现有的治疗方法并实施新的、有希望的治疗方法。靶向治疗似乎很有前景。目前，贝伐单抗（一种 VEGF 抑制剂）和奥拉帕尼（一种聚 ADP-核糖聚合酶抑制剂）疗法已获批准。未来值得考虑的其他方法包括：叶酸受体 α、免疫检查点或其他免疫治疗方法。为了改善卵巢癌的治疗，改善分子特征的确定也很重要，以描述和了解哪组患者将从给定的治疗方法中受益最多。这很重要，因为接受治疗的卵巢癌患者中有更大一部分人有更大的机会存活更长时间而不复发。
类皮肤电子贴片可测量脉搏，有望实现新的人机集成：《科学美国人》
类似皮肤的电子贴片可测量脉搏，有望实现新的人机集成 由大量微小电线编织而成的无粘性硅贴片，将为未来带来几乎隐形的心脏监护仪、可感知压力的假肢以及可接收口头指令的视频游戏