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论文路径：经济学研究生产功能的顾问和学生
精英经济学博士计划旨在培训研究生一生的研究。本文询问建议如何影响研究生的PHD后研究生产力。建议是高度集中的：在我们研究的八所高度选择性学校中，少数顾问做大多数建议工作。我们量化顾问属性，例如顾问自己的研究成果以及咨询关系的各个方面，例如合作和研究领域的亲和力，这可能有助于学生研究成功。受研究活性，多产的顾问建议的学生倾向于发表更多，而合交没有效果。学生顾问研究的亲和力也可以预测学生的成功。但是，学校级的总生产功能提供了因果影响的弱证据，这表明成功的顾问吸引了可能成功的学生 - 不一定会增加学生的成功机会。因果影响的证据对于顾问自己的研究成果的量度最强。汇总的学生研究成果似乎随研究生入学率线性扩展，没有班级大小的效果的证据。对研究产出中性别差异的分析表明，在PHD后的头几年，男性和女性研究生的生产力同样具有生产力，但女性生产率的峰值比男性生产力早。
关于使用埃斯酮胺治疗的事实和神话
主要抑郁症（MDD）是一种严重的精神疾病，影响了全球约2.8亿人，在全球范围内代表了残疾的主要原因。MDD已被概念化为一种综合征，其特征是情绪低落，愉悦和兴趣的丧失以及其他情感，认知和体细胞症状持续了两周以上（1-3）。此外，MDD会损害社会心理功能和生活质量（4，5）。为了制定个性化的治疗计划，必须对个别患者进行临床表征，以实现全部恢复的目的（6-9）。患有MDD的人报告了许多身体合并症，对长期生活质量和降低其预期寿命产生了负面影响（10）。患有MDD的患者可以报告这种疾病的反复病程，其中最多50％的人在第一集后没有完全康复，最多35％的人经历了超过一集（11）。因此，基于疾病的纵向过程，一些作者提出要区分难以治疗抑郁症与耐药抑郁症（TRD）的困难。特别是它是一种临床状况，其特征是缺乏对适当治疗的反应。TRD的结构非常复杂，这是提出了几个定义的事实（12）。仍然无法获得共识定义，这对流行病学，政策决策和临床实用程序有影响（13，14）。随后的谷氨酸下游尚无单一的生物标志物被认为是抑郁症的基准（15，16），而对于TRD，可以反映出精神疾病的发现生物标志物的共同困难（17 - 19）。欧洲医学局（EMA）将TRD定义为“未能产生显着的临床结果，并在正确的剂量和足够的时间内对至少两种不同的抗抑郁药（相同或不同类别）进行治疗，并以验证的患者对治疗的依从性”（20）。该定义仅着眼于药理方面，并且不认为心理治疗是一种轻度疾病的策略，但它在研究的背景下被广泛应用（21，22）。始终如一地为了这种概念化，EMA批准了与SSRI或SNRI结合使用的鼻腔内卵胺胺，用于2019年12月（23）（23），在美国食品和药物管理局的负责人（24）之后（24）。埃斯凯胺用于治疗TRD的批准已引入了一种抗抑郁药，该药物具有创新的作用机理，以临床医生的armmentarium。根据最新管理TRD的准则，已经提出了几种策略，包括抗抑郁药的组合或转换；用抗精神病药和/或情绪稳定剂增强（25）；给药髓内/鼻内氯胺酮（26）和神经刺激技术（电击疗法，深脑刺激，迷走神经刺激，重复的经颅刺激）（27-29）。esketamine是氯胺酮的S-替代体，是N-甲基-D-天冬氨酸（NDMA）受体的非选择性，非竞争性拮抗剂（30）。
建议和密钥长度，版本 2024-01
2019-01 2019.02.22 在推荐的操作模式中添加了 CCM 模式。在旧机制中添加了 PKCS1.5 填充。 2020-01 2020.03.24 建议将 FrodoKEM 和 Classic McEliece 与之前推荐的非对称机制结合使用，并采用适当的安全参数用于 PQC 应用。建议使用 Argon2id 进行基于密码的密钥派生。将密钥长度为 2000 位或更长的 RSA 密钥的一致性过渡延长至 2023 年底。 2021-01 2021.03.08 修订随机生成器章节，特别是关于使用 DRG.3 和 NTG.1 随机生成器。不再建议将 PTG.2 随机生成器用于一般用途。添加基于哈希的签名程序的标准化版本。 2022-01 2022 年 1 月 28 日对全文进行根本性编辑修订，对版面进行细微调整。更新了侧信道分析、QKD 和随机数生成器的种子生成方面的内容。 2023-01 2023 年 1 月 9 日将安全级别提高到 120 位，更新了 PQC 方面的内容。 2024-01 2024 年 2 月 2 日在量子安全密码学背景下进行根本性重组，自 2029 年起停止使用 DSA 建议，纳入 MLS 协议。
diana，Alex，Matechou，Eleni，Griffin，Jim E.，Yu，Yu，Douglas W.，Luo，Mingjie，Mingjie，Tosa，Tosa，Marie，Bush，Bush，Alex和Griffiths，Richard A.（2024）
英国科尔切斯特埃塞克斯大学的数学，统计和精算学院； b英国坎特伯雷大学的数学，统计和精算学院；伦敦伦敦大学哥伦比伦顿大学的C级； D SchoolofbiologicySciences，英国诺里奇的东安格利亚大学；中国昆明，中国科学院昆明动物学学院生物多样性与生态安全的主要实验室； F Kunming生命科学学院，中国科学院，中国北京； G俄勒冈州立大学野生动植物，保护科学系，科瓦利斯，俄勒冈州渔业系；英国兰开斯特的兰开斯特大学H兰开斯特环境中心； I Durrell保护与生态研究所，肯特大学，坎特伯雷，英国
您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
引用Ruths L，Hengge J，Teixeira GQ，Haffner-Luntzer M，Ignatius A和Riegger J（2025）终端补体补体在软骨细胞上>
肌肉骨骼疾病骨关节炎（OA）是全球老年人慢性疼痛和残疾的主要原因。oa可以在所有滑膜中找到，但在膝盖和臀部等重量关节中更为明显。膝关节中的病理变化不限于关节软骨，因为OA会影响整个关节，因此滑膜倾斜，骨肥大的形成，软骨下骨硬化和退化的韧带是OA的进一步标志（1，2）。OA的病因被认为是与全身和局部因素相互作用的多因素（例如，衰老，女性性别，遗传倾向和超重）（3）。局部危险因素还包括前创伤性损伤，例如半月板或韧带，关节内骨折和软骨病变（4）。数十年来，已经研究了原发性OA和创伤后OA（PTOA）的病原机制，但是，当前可用的治疗方法都无法可靠地防止OA进展（5，6）。先前的研究表明，补体系统和细胞衰老都参与OA发病机理和特异性靶向可能是OA治疗的未来方法。补体系统是先天免疫系统的重要组成部分，以前的研究表明，在OA和PTOA进展过程中，它至关重要（7-11）。与健康个体相比，在来自OA患者和急性膝盖损伤后的滑动流体中发现了包括C3A，C5B-9，C4D和C3BBBP在内的补体激活产物水平升高（12，13）。除了软骨细胞和滑膜细胞的局部表达外（10）外，由于膝关节损伤引起的出血（11），也可能受到关节内补体成分的水平。在OA进展过程中的补体激活被认为可以通过各种微环境变化（例如，增强的蛋白酶活性和ROS的积累）以及与损伤相关的分子模式（DAMP）促进。 后者包括在坏死细胞死亡和软骨降解期间释放的细胞和基质衍生的成分（例如，II型胶原蛋白的分解产物）（2，10，14，15）。 补体系统的激活以级联的方式发生，导致过敏毒素C3a和C5a的产生以及末端补体复合物的形成（TCC；也称为C5B-9）。在OA进展过程中的补体激活被认为可以通过各种微环境变化（例如，增强的蛋白酶活性和ROS的积累）以及与损伤相关的分子模式（DAMP）促进。后者包括在坏死细胞死亡和软骨降解期间释放的细胞和基质衍生的成分（例如，II型胶原蛋白的分解产物）（2，10，14，15）。补体系统的激活以级联的方式发生，导致过敏毒素C3a和C5a的产生以及末端补体复合物的形成（TCC；也称为C5B-9）。
EOS – 澳大利亚国防工业的四大误区
虽然 EOS 的 RWS 所提供的性价比得到了澳大利亚政府的认可，但许多澳大利亚国防公司发现，其产品的国际需求与国内需求不匹配，因为招标被授予被视为“安全”选择的外国主要供应商。然而，欧洲和美国公司在澳大利亚国防市场的主导地位未能带来成本确定性，澳大利亚国家审计署 (ANAO) 在 2022 年 10 月的数据显示，18 个项目合计超出预算 65 亿美元 1 。外国主要供应商之所以能够提供更低的价格，往往是因为澳大利亚供应链面临着以尽可能低的成本提供投入的压力。这阻碍了澳大利亚大中型公司的增长，而这些公司原本可以与国际主要供应商的声誉相媲美。
基于机器学习的直接金属沉积中复杂刀具路径的轨道高度预测
模具行业不断要求先进的技术来提高模具在其生命周期内的性能。直接金属沉积 (DMD) 为模具翻新提供了关键机会。然而，通过 DMD 的典型刀具路径由交替的平滑段和尖角组成。在这里，能量密度和粉末数量的波动通常会导致工具恢复部分出现严重的几何偏差。这项工作提出了一种基于机器学习的新型预测方法，该方法使用与工艺参数和执行的几何形状相关的特征来表征路径。该方法的优势已在刀具路径上得到验证，刀具路径通常表征工具翻新过程。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd 代表 CIRP 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
医疗技术领域的人工智能神话与事实
FDA 和医疗器械行业认识到全球统一的方法来监管支持 AI/ML 的设备的价值。2021 年，FDA、加拿大卫生部和英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 联合发布了一份文件，其中确定了 10 项指导原则，这些原则可以为良好机器学习规范 (GMLP) 的制定提供参考。GMLP 支持开发安全、有效和高质量的人工智能/机器学习技术，这些技术可以从实际使用中学习并可能提高设备性能。
Woolworths Group no-deforestation政策
我们的No fortestation目标旨在从2025年12月31日开始将我们的主要森林砍伐商品传达给No-deforestation标准。在《供应商指南附件》中详细介绍了供应商和贸易伙伴如何为相关商品提供支持的指导。一旦我们进一步发展了澳大利亚的新鲜牛肉，将对本政策进行更新，以最终确定符合国际要求的定义和方法，同时反映了澳大利亚农业的独特景观和实践。新鲜牛肉的供应商指南将在此日以后单独发布。对于我们的新西兰业务，在新西兰生产的新鲜牛肉不在此政策范围内考虑。此政策可能会发生变化，并且可以通过与我们自己的品牌供应商和供应商品牌贸易伙伴的参与过程进行更新。随后的任何更新都将传达给我们的供应商和贸易伙伴。