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新的边界：使用生成人工智能对...
欧洲安全与合作组织（OSCE）和巴厘岛进程（RSO）的地区支持办公室共同制定了有关人工智能联系（AI）（AI），人口贩运（TIP）*和跨国犯罪的新摘要。这种合作汇集了两个地区反贩运组织，以打击跨国犯罪：OSCE，全球最大的区域安全组织，旨在确保北美，欧洲和亚洲的十亿人口稳定，和平与民主； RSO支持一个由49位成员组成的论坛，主要来自亚太地区，专门用于反对走私，人口贩运和相关跨国犯罪的人。，这些组织的覆盖范围在四大洲和98个国家 /地区扩展。
Frontiers-Projects-October-2024.pdf - 爱尔兰研究
发现具有新技术特性的新化合物对于化学的所有领域都很重要。在半导体纳米晶体领域，许多地球上储量丰富且无毒的成分具有理论上预测的现有特性，但仍有待合成。NANOABZ 旨在通过自下而上的胶体合成方法加速发现新型 ABZ 纳米晶体（A-碱金属，B-过渡金属/氮族元素，Z 为硫族元素）。通过使用实验和计算方法研究反应动力学、表面化学和结构-性能关系的多方面方法，NANOABZ 将成为系统发现迄今为止缺失的可实现功能材料的途径。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
肠道轴和神经变性 - 前沿
本文回顾了肠道菌群对通过控制肠脑轴调节神经退行性疾病的影响。特定的微生物种群及其代谢产物（短链脂肪酸和色氨酸衍生物）调节神经蛋白膨胀，神经发生和神经屏障完整性。然后，我们讨论这些洞察力导致可能的干预措施的方法 - 益生菌，益生元，饮食改良和粪便微生物群移植（FMT）。我们还描述了哪些流行病学和临床研究已将某些微生物群与神经退行性疾病的课程相关联，以及这些如何影响基于微生物组的诊断和个性化治疗方案的建立。我们旨在指导与神经退行性疾病的关键联系的微生物生态研究，并通过针对微生物组相关的因素来强调管理神经健康健康的协作方法。
探索政策周期中公民参与的新领域讨论文件
全球化、数字化、人口结构变化和生态相互依存的趋势不断加速，这意味着政策制定者越来越需要在动荡、不确定、复杂和模糊的条件下解决嵌套和相互关联的政策问题。虽然“日常”政策问题仍然占据了政策制定者相当一部分注意力，并且将始终受益于公民参与，但在解决“根本”政策选择时，包容性和有意义的公民参与变得至关重要。事实上，这些复杂的政策问题没有简单的“正确”或“错误”的解决方案，而是涉及在社会不同群体、地区和国家之间权衡长期和短期的决策。然而，正如 2024 年经合组织信任调查显示的那样，在这些复杂问题上，重新获得公民对机构的信任的回旋余地也是最大的。
2024-Advancing-Frontiers-Beenfit-Cost- ...
科学技术政策办公室（OSTP）是由1976年的《国家科学与技术政策，组织和优先权法》建立的，目的是为总统执行办公室内的总统和其他人提供有关经济，国家安全，国土安全，国土安全，健康，外交关系，环境以及技术恢复和资源的建议。OSTP领导机构间科学和技术政策协调工作，协助管理和预算办公室对预算的联邦研究和发展进行年度审查和分析，并作为总统在联邦政府的主要政策，计划和计划方面的科学和技术分析和判断的来源。更多信息可从http://www.whitehouse.gov/ostp获得。
DSO 428 - 本质和数字边界
大数据处理 - 使用数字解决方案进行处理和管理数据•大数据生态系统和人工智能的进步介绍（AI）（AI）•Python编程用于数据处理的基础知识，强调算法思考大数据分析 - 强调大数据分析 - 用于洞察力和应用数据的数据•数字化技术•数据跨越工具•数据差异技术•机器范围的技术 - 计算机•在生成AI/大型语言模型中，大数据格局 - 通过数字创新寻求商机•数字转型和大数据/AI驱动组织•大数据中的商机和职业
2025 年研究与创新的新兴前沿
主题负责人：Steven Peretti，ENG/CBET 项目总监 Steven Zehnder，ENG/CBET 项目总监 • Jason Borenstein，SBE/OAD 项目总监 • Dwight Kravitz，SBE/BCS 项目总监 • Edda Thiels，BIO/IOS 项目总监 • Kenneth Whang，CISE/IIS 项目总监 • Stephanie Gage，CISE/CCF 项目总监 • Jordan Berg，ENG/CMMI 项目总监 • Krastan Blagoev，MPS/PHY 项目总监 • Vishal Sharma，CISE/CNS 项目总监 • Alias Smith，ENG/EFMA 项目总监
推动分子动力学模拟的前沿
说明此研讨会是MDDB项目的一部分。在短短的几十年中，分子动力学（MD）世界已经从一些高度专业的团体主导的领域，对技术和软件开发人员通常是方法和软件开发人员的深刻了解，转变为在包括生物学在内的许多科学领域都存在MD的情况。分子力学用于放松模型，例如在Alphafold中，现在许多实验技术等实验技术定期将其数据与仿真相结合，我们看到了数据驱动的建模的出现，其中大量的实验数据，例如。来自突变研究或基因组测序与模拟结合（尤其是在Covid-19大流行期间）。一方面，该领域在更准确的力场，更有效的MD发动机的开发，对增强采样算法的更好理解中取得了巨大进展 - 更不用说计算机的进步以及在具有预测能力的技术中转化了MD的定制设计硬件，该技术可用于削弱生命和生命的能力。但是，尽管该领域蓬勃发展，但我们也面临着许多挑战：Exascale计算机将提供比以往任何时候都更多的功率，但是在模拟中不可能使用所有这些功能，而无需取得采样算法的进步。同时，社区的努力正在协调数千台私人计算机的使用，这些计算机的合并功率允许在许多情况下获得比使用大型超级计算机获得的富裕的合奏。冷冻整体和超分辨率显微镜。经典的力场可以说是达到其极限，并且随着商品硬件越来越优化了对AI工作负载的优化，可以说是时候从根本上重新审视我们的方法来迫使我们的磁场，但是当前，这些方法降低了经典模拟的降低阶级，而在模拟长度上，我们会带来仿真的长度，这使我们回到了采样效率的质疑。MD模拟和粗粒子和介观模型的组合开放了研究的新领域，以研究甚至真核染色质的小细胞器，事实证明，这是一种非常有价值的补体，例如但是，这些模型显然没有达到整个系统中进行彻底采样的时间表；应该如何处理？我们可以将更多的实验数据集成为限制因素，还是需要新一代的超透明粒度模型？我们是否可以找到方法来对模型量表进行逐步缩放，而不会固有地卡在最内在/最慢的模型的时间范围内？我们认为，现在是时候审查最近的发展，批判性地评估有潜力进行重大科学进步的领域，确定可以解决的瓶颈和挑战，并共同制定了社区路线图，以解决关键问题。我们想审问和向现场世界领导者学习：