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评估设计全面智能对话代理以协助痴呆症护理的实用性
摘要：由人工智能（AI）提供支持的工具和技术及其诸如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）等子领域已遍布全球技术，经济和社会文化环境中的大多数学科。在大多数地区，AI的渗透表现出了非凡的承诺。医学和医疗保健构成了一个领域，该领域并未与利用AI的积极含义保持不变。AI驱动的工具，例如在神经成像和健康监测中，已经描绘了该省令人鼓舞的可能性的挂毯。此类工具已经在诸如协助诊断，疾病进展跟踪以及医学中许多受试者的患者管理等领域中发现了应用。智能对话代理，更非正式地称为基于AI的聊天机器人，构成了AI最普遍的应用程序之一。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。 本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。 我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。 我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。AI燃烧的聊天机器人（例如Chatgpt）使无数人的生活猖ramp，减轻了他们负责的无数日常任务。本文提供了对痴呆症的系统性但简洁的概述，在此背景下，探讨了拟议的智能对话代理的潜在功效，旨在足以满足各种利益相关者在痴呆症护理中的照料相关要求。我们提供了一个轮廓和批判性评估，并提出了有关采用这种工具的未来指示。我们得出的结论是，聪明的对话代理有可能对现存的痴呆症护理范围进行积极改革。
在社会限制下设计生物能源供应链
摘要。使用可再生能源作为化石燃料的干净替代品已经变得非常有吸引力。它具有环境优势，并带来了区域发展。本研究提出了一个在社会问题下设计生物供应链的优化模型。社会问题涉及未就业率和经济危机期间变化的脆弱性。主要接触这些社会问题的领域被选为安装生物精制的初始位置。安装生物融资可以为这些地区的人们提供工作。这导致了该地区的可持续发展。通过案例研究显示了开发模型的适用性。结果表明，所提出的方法导致产生大量的工作职位，这对这些地区的社会发展产生了重要影响。
省略知识：5个选择串行反应时间任务中遗漏的重要性
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
小鼠耳机使研究大脑对虚拟现实的反应变得更容易
尽管进行了数十年的研究和众多隐形斗篷原型的出现，但达到了一个空气两栖斗篷，能够实时操纵电磁散射，以与不断变化的景观造成巨大的挑战。障碍是多方面的，从需要复杂的振幅可调式跨面到缺乏能够解决诸如非唯一性和不完整输入等固有问题的智能算法。
超越生长：非生长生长代谢对微生物碳持续效率的重要性
土壤中的微生物碳使用效率（CUE）捕获碳（c）在微生物代谢物的合成代谢生物合成和分解代谢C排放之间进行分配（即呼吸c废物）。使用C进行生物合成，为土壤中微生物代谢残基的积累提供了潜力。在C循环中被认为是至关重要的控制，在大多数土壤C模型中实现了微生物提示。由于模型对提示的高灵敏度，可靠的土壤C投影需要准确的提示定量。提示的当前测量值忽略微生物非生长代谢产物，例如细胞外聚合物（EPS）或外酶，尽管它们仍然保留在土壤中，并且可能在定量上很重要。在这里，我们强调说，无视非增长的代谢可能会导致严重低估提示。基于两个案例研究，我们证明，忽视外酶和EPS的产生分别低估了100％以上和30％的提示。通过将这些特异性值纳入模型模拟中，我们观察到该模型在64年内投影了34％的SOC库存，当时考虑了非增长代谢物用于估算提示，强调了准确的提示量化的至关重要的重要性。我们在这里概述的考虑因素挑战了目前如何测量提示的方式，我们建议对非生长代谢产物定量的改进进行改进。根据当前关于土壤C稳定机制的讨论，我们呼吁努力在土壤中打开“黑框”微生物生理的“黑匣子”，并在提示测量中纳入所有定量重要的C用途。研究工作应以（i）捕获微生物C使用的多种tude来提高提示估计，（ii）改进技术以量化土壤中的非增长代谢产物，以及（iii）对动态代谢C在不同环境条件下的使用和随着时间的推移以及随着时间的流逝以及随着时间的流逝提供了理解。
设计语言学习经验...
人工智能（AI），尤其是生成性AI，可以为语言学习者提供许多机会，以练习和提高其语言技能，及时获得有关其表现的反馈，并根据他们的需求和语言能力来自定义他们的学习。AI的好处不仅限于第二语言（L2）学习者。教师还可以通过在课程和课程设计，开发新的教学和评估材料或满足多样化的学习者技能和需求方面，从新颖的生成AI技术中受益。尽管AI具有优势，但主要问题是如何有效地设计L2环境，以便学习者可以从AI中获得最佳好处，同时减少一些关联缺点。本章认为，学习经验设计（LXD）为L2讲师提供了将生成性AI纳入教学的路线图。如果学习设计是随机的，并且保持了良好的意愿，那么实现有意义的学习成果也将是偶然的。遵循证明的LXD指南可能有助于减轻AI的混乱。
设计可持续发展的商业模式开发工具——一项设计科学研究
摘要 开发能够推动行为根本性转变、更加经济、生态和社会化的商业模式是一项具有挑战性的任务，因为可持续性的考虑是一个多维问题，其特点是不确定性和价值冲突。为了处理如此复杂的任务，需要方法和技术工具支持。尽管商业模式开发工具已经很成熟，但它们通常侧重于经济义务，而很少关注生态和社会问题。为了弥合这一差距，我们阐明了如何设计软件功能以尊重商业模式的可持续性的问题。我们以设计原则和特性的形式介绍了软件原型和规范性设计知识，旨在通过为软件设计人员和商业模式开发人员提供如何反思可持续性的指导，为信息系统知识体系做出贡献。
NGD低通及通行复合函数的原始理论用于设计无电感BP NGD集团电路
Blaise Ravelo 1，（成员，IEEE），Samuel Ngoho 2，Glauco Fontgalland 3，（高级会员，IEEE），Lala Rajaoarisoa 4，（成员，IEEE），Wenceslas Rahajandraibe 5 IEEE），Fayu Wan 1，（成员，IEEE），Junxiang GE 1，（IEEE副成员）和SébastienLalléchère7，（成员，IEEE）1电子和信息工程学院Nanjing信息科学与技术大学NANJING 210044，ELANGIED（APSIS 2 PARAGE），75017， Laboratory, Federal University of Campina Grande, Campina Grande 58429, Brazil 4 IMT Lille Douai, Research unit in computer science and automatic, University of Lille, 59000 Lille, France 5 Aix-Marseille Univ, Univ Toulon, CNRS, IM2NP, Electromagnetic Compatibility Laboratory, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO 65401, USA 7 Institut帕斯卡（Pascal
诊断生物标志物动力学：脑源性生物标志物如何在人体内分布，以及这如何影响其诊断意义：以 S100B 为例
摘要 神经系统疾病的血液生物标志物通常用于排除或确认是否存在严重的颅内或脑血管病变，或用于对具有类似表现的疾病（例如出血性中风与栓塞性中风）进行鉴别诊断。由于我们对大脑分子的动力学特性、释放模式和排泄的了解不全面，阻碍了与大脑健康相关的生物标志物的更广泛应用。对于 S100B 尤其如此，S100B 是一种通过血脑屏障 (BBB) 释放的星形胶质细胞衍生蛋白。我们开发了一个开源药代动力学计算机模型，可以研究生物标志物在体内的运动、生物标志物的释放来源及其消除。该模型源自适用于蛋白质生物标志物的通用计算机药物药代动力学模型。我们通过添加真实的血流值、器官的 S100B 水平、淋巴和淋巴循环以及尿液排泄的肾小球滤过来提高模型的预测值。三个关键变量控制血液或唾液中的生物标志物水平：血脑屏障通透性、S100B 分配到外周器官以及星形胶质细胞中的 S100B 细胞水平。还观察到对稳态淋巴引流水平的微小贡献；这种机制也有助于器官吸收循环中的 S100B。这种开源模型还可以模拟其他标志物（如 GFAP 或 NF-L）的动力学行为。我们的结果表明，S100B 在被全身循环中的各个器官吸收后，可以释放回全身体液中，其水平不会显著影响血脑屏障破坏后静脉血或唾液水平的临床意义。关键词：计算机模型、MATLAB、模拟生物学、星形胶质细胞、基于生理的药代动力学模型、淋巴系统、颅外来源、创伤性脑损伤、脑屏障、唾液