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预测人工智能对临床药房实践的影响人工智能对未来临床药学研究和奖学金的影响
1。美国国务院。人工智能（AI）。2024 www.state。gov/人工智力2。IBM。 什么是生成的AI？ 2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。 哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。IBM。什么是生成的AI？2024 https://research.ibm.com/blog/ what-is-generative-ai 3。哈佛大学。 格里芬艺术与科学研究生院。 人工智能的历史。 2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。 福布斯。 Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。 2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？ sh = 5abebd09674f 5。 Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。 AM J Health-syst Pharm。 2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。 Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。 预测人工智能对临床伪类实践的影响。 J Am Coll Clin Pharm。 2025; 7（3）。 7。 射线pp。 chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。 网络网络系统。 2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。 AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。哈佛大学。格里芬艺术与科学研究生院。人工智能的历史。2019 https://sitn.hms.harvard.edu/flash/ 2017/ history-tistory-arthercover-intelligence/4。福布斯。Chatgpt的简短历史：我们如何到达今天的位置。2023 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/05/ 19/a-short-hort-history-of-chatgpt-how-we-we-we-we-got-we-got-to-wor-wher-where-wher-where-wher-where-we-are-today/？sh = 5abebd09674f 5。Smoke S.药房中的人工智能：临床医生指南。AM J Health-syst Pharm。2024; 81：641 - 646。https：//doi.org/10.1093/ ajhp/zxae051 6。Wong A，Flanagan T，Covington EW，Nguyen E，Linn DD，Brummel G等。预测人工智能对临床伪类实践的影响。J Am Coll Clin Pharm。2025; 7（3）。7。射线pp。chatgpt：有关背景，应用，关键挑战，偏见，道德，局限性和未来范围的全面审查。网络网络系统。2023; 3：121 - 154。https：//doi.org/10.1016/ j.iotcps.2023.04.003 8。AI研究所。 语义学者。 2024 https：// www。 Spenticscholar.org/ 9。 div> 引起。 2024。https://elitic.com/10。 共识。 共识：AI搜索引擎进行研究。AI研究所。语义学者。2024 https：// www。Spenticscholar.org/ 9。 div>引起。2024。https://elitic.com/10。共识。共识：AI搜索引擎进行研究。2024 https：//ssensus.app/ 11。 div>福格尔DB。与临床试验相关的因素，这些试验失败和有机会改善成功的可能性：审查。当代临床试验。2018; 11：156 - 164。https：//doi.org/10.1016/j.conctc。2018.08.001 12。Lee CS，Lee Ay。 人工智能如何转化随机对照试验。 Transl vis Sci技术。 2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。 Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。 机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。 试验。 2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。 hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。 放射学。 2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118Lee CS，Lee Ay。人工智能如何转化随机对照试验。Transl vis Sci技术。2020; 9（2）：9。 https://doi.org/ 10.1167/tvst.9.2.9 13。Weissler EH，Naumann T，Andersson T，Ranganath R，Elemento O，Luo Y等。机器学习在临床研究中的作用：转移证据生成的未来。试验。2021; 22（1）：537。 https://doi.org/10.1186/s13063-021-05489-x 14。hripcsak G，Austin JH，Alderson PO，FriedmanC。使用自然语言处理来转换889,921个胸部X光学报告的数据库中的临床信息。放射学。2002; 224（1）：157 - 163。https：//doi.org/10.1148/radiol.2241011118
NTU研究人员扩大寻找地热来源的搜索...
新加坡寻求地热能的搜索正在迅速升高，因为Nanyang Techno-Pological University（NTU）的搜索者将扩大他们在整个岛上寻找地面热储层的搜索。发展到他们的研究的第二阶段，研究人员将埋葬80个地震地下，跨越了新加坡东北部和南部。这是在团队突破性地发现2024年Semba-Wang Hot Spring Park的高度破裂且浅的地热水库。地热能是指源自地球核心的热量，估计在地面以下2,900公里。在第一阶段，在2023年5月至2023年9月之间，在Sembawang和Yishun的地面下方将80个传感器埋在了大约20M的地下，并且在50天后将其重新覆盖以进行数据验证。
dsit |连接的地方研究
•最初，我们仅招募以技术为中心的角色，这些角色限制了我们的范围。最初的访谈向我们表明，负责场地 /房地产管理的专业人员还负责其组织内的连接场所项目。因此，我们在构建内部样本时扩大了相关工作角色的范围。•初步访谈还建议组织可能在不知不觉中使用连接的地方技术，例如，他们可能已经安装了人们计算摄像头的人，但并未将其视为连接的地方。因此，我们调整了招聘材料以使用特定的设备领导，而不是“连接的位置”。•与体育，文化和高等教育相比，航空和铁路组织较少。我们使用了多管齐下的方法
ACM AM Turing奖授予了两名领导的研究人员
纽约，纽约，2025年3月5日 - ACM，计算机协会，今天，Andrew G. Barto和Richard S. Sutton是2024 ACM A.M.的接受者图灵（Turing）因发展强化学习的概念和算法基础而奖。在从1980年代开始的一系列论文中，Barto和Sutton介绍了主要思想，构建了数学基础，并开发了强化学习的重要算法，这是创建智能系统的最重要方法之一。Barto是马萨诸塞大学阿默斯特大学的信息和计算机科学名誉教授。Sutton是艾伯塔大学（University of Alberta）的计算机科学教授，Keen Technologies的研究科学家，AMII的研究员（Alberta Machine Intelligence Institute）。ACM A.M.图灵奖，通常称为“计算机上的诺贝尔奖”，带有100万美元的奖金，并提供了Google，Inc.提供的财务支持。该奖项以英国数学家Alan M. Turing的名字命名，他阐明了计算机的数学基础。什么是强化学习？人工智能（AI）的领域通常与建造代理有关，即感知和行动的实体。更聪明的代理人是那些选择更好的行动方案的代理商。因此，某些行动方案比其他行动更好的概念是AI的核心。奖励 - 从心理学和神经科学中借来的一个术语 - 指示提供给与其行为质量相关的代理商的信号。强化学习（RL）是学习信号更成功地学习的过程。从奖励中学习的想法已经熟悉了数千年。后来，艾伦·图灵（Alan Turing）1950年的论文“计算机和智能”，解决了“ can can
对可持续电力电子技术的研究艺术状态
G2LAB，CNRS，G28000 Grenoble，法国；获胜。）; P.-O.J.）; （B.R.）2 amp是里昂中央学校的CNR，Insa Lyon（H.H.））; （学士学位）; 3 Satie，CNRS，Morgan。 （我们。）; Laboratory G是Tarbes技术大学的生产（LGP），法国65016 Tarbes； （G.V.）; （p.-é.v。））; （J.-C.C.）6GéNieéletrique和Elctronique de Paris（Geeps），CNRS，CentralsupéLec，巴黎 - 萨克莱大学，法国91192 GIF-SUR-YVETTE，法国； adrien.voldoire@centraleupelec.fr 7 Satie，CNRS，Ens Rennes，雷恩大学，法国35170 Bruz； hamid.benahmed@ens-rennes.fr 8 Schneider Electry，31 Rue PierreMendès法国，法国38320 Eybens，9 UniversityÉgrenobleAlpes，Cea Leti，38000 Grenoble，法国，法国； murielle.fayolle-lecocq@cea.fr 10 Imep lahc，CNRS，Grenoble INP，UniversityÉgrenobleAlpes，38000 Grenoble，法国，法国11 Laplace，CNRS，Toulouse，Toulouse Inpt，UPS，UPS，Toulouse，Toulouse，Toulouse，Cedex 9，31062 Toulouse，Frase，Frase，Franse，Franse，Franse，Franse，Frase，Franse; lionel.laudebat@laplace.univ-tlse.fr 12 Laas，CNRS，7 Avenue du Roche上校，法国图卢兹31031； luiz.villa@laas.fr 13 Satie，CNRS，古斯塔夫·埃菲尔大学，法国78000，法国凡尔赛； laurent.dupont@univ-eiffel.fr *通信：florentin.salomez@grenoble-inp.fr（F.S.
药房研究人员阐明了大脑如何处理触觉
Stobart补充说，触摸对象时人类在繁忙十字路口的高峰时段的流量就像高峰时段一样。“星形胶质细胞是将信息流向目的地的交通信号灯。当NMDA受体信号在星形胶质细胞中破坏时，就像左转的左转光一样。某些信息流可以通过交叉路口直接继续，但没有左转意味着某些信息无法达到目标。”
新的MS研究利用大脑的治愈能力
MEDIA CONTACTS: lisa.montague@msaustralia.org.au Lisa Montague – 0412 002 544 Jayme Markus – 0401 944 905 www.msaustralia.org.au About MS MS is the most commonly acquired chronic neurological disease affecting young adults, often diagnosed between the ages of 20 to 40 and, in Australia, affects three女性比男人多。到目前为止，还没有治愈方法。没有已知的单一原因，但是许多遗传和环境因素已被证明有助于其发展。关于澳大利亚女士，澳大利亚女士是澳大利亚的全国多发性硬化症（MS）非营利组织，它使研究人员能够确定治疗，预防和治愈MS，通过倡导寻求持续和系统性的政策变化的方法，并作为对澳大利亚受到MS受影响的澳大利亚社区的全国性冠军。
IIT-M启动首个癌症癌症基因组数据库，以改变印度的癌症研究 西门子卫生师在IISC医学的AI合作实验室中投资1 CR
IIT Madras 详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授，癌症基因组学和分子疗法中心，IIT Madras说：“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源 此外，确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”详细阐述了该计划协调员S. Mahalingam教授S. Mahalingam教授，癌症基因组学和分子疗法中心，IIT Madras说：“该数据库将是印度癌症特异性生物标志物的宝贵资源此外，确定新的药物目标以制定针对印度人群的更好治疗策略的新型药物目标也将非常有用。”
对研究参与者的卫生研究结果的传播
此预印本版的版权持有人于2025年3月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.03.03.03.25323077 doi：medrxiv preprint