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使法国成为AI Powerhouse
法国拥有确保其在AI革命中的地位所需的一切。才华横溢：伟大的学科，研究人员，企业家，学生。脱碳能量，丰富并始终提供。资金和AI峰会将是一个机会，可以强调由法国，欧洲和国际参与者驱动的历史性公共和私人投资。最后，我们必须确保并扩大访问权限的数据。
9月16日至18日，2024年，Faisalabad nibge。
活动的第三天（18-09-2024）将专门用于“纳米技术的一天研讨会：从研究到商业化的前景及其在巴基斯坦工业部门的潜力”以及海报竞争。所有研讨会参与者将被自动考虑为研讨会参与者，没有额外的注册费。学家/研究人员在纳米技术领域中具有好名字和个人资料，将就纳米技术的各个方面发表演讲。任何研讨会参与者都可以参加海报介绍并赢得现金奖。
Lynn E. Foster：纳米技术：科学，创新和...
注定要失败的目标是一个科学开明的公众，原因是缺乏对科学和技术的社会和文化嵌入的适当理解。为了提供更丰富的分析框架，Jasanoff应用了“公民认识论”的概念，该概念是指具有文化特定，历史和政治基础的公共知识之路。自然界的设计不仅为STS学者提供了深入的见解，还为科学家和政策制定者提供了深入的见解。的科学家将从STS中的纪律嵌入中受益于出色的比较研究，而自然科学和政策制定者将从对科学和技术政治及其文本的引人入胜的介绍中获利。既不说明现象
气候变化否认理论，怀疑论和...
抽象的气候变化已成为最紧迫的问题之一，可能威胁到全球人类的存在和发展。几乎所有的气候学家都同意，气候变化正在发生，主要是由人为活动引起的绿色房屋气体排放。但是，一些群体仍然否认这一事实，或者不认为气候变化是由人类活动引起的。本文研究了气候变化否定主义及其持怀疑态度的论点，以及科学家和科学沟通在解决这些问题中的作用。在本文中，我们呼吁科学家积极参与与公众的科学沟通活动，为气候变化指定的新科学沟通部门的启动，以及更多地关注社会科学和人文学科在解决气候变化问题时。
2025 年 BRAIN 计划日历
神经元（橙色）与渗透的人类肿瘤形成突触连接，并使用狂犬病毒沿突触连接的胶质母细胞瘤肿瘤细胞（蓝色）向后追踪。为了更好地了解肿瘤和植入肿瘤内部的肿瘤。观察到的解剖和分子多样性表明，这种脑瘤的影响可能远远超出其所在位置。图片来源：宾夕法尼亚大学 Yusha Sun。
X 射线杂志第 103 期
密歇根州立大学和夏威夷大学马诺阿分校的研究人员一直在寻找线索，以解释为什么有些珊瑚会白化，而有些却能抵抗白化，这些信息可能有助于珊瑚礁在未来更好地抵御海水变暖。研究小组使用质谱仪分析了珊瑚的生物化学性质，以了解抵抗白化和易受影响的珊瑚的区别。科学家发现，珊瑚中生活着两种不同的藻类群落。藻类细胞内含有称为脂质的化合物。脂质虽然“脂质”一词有时被用作脂肪的同义词，但脂肪是脂质的一个子类。脂质还包括油、蜡、某些维生素（如 A、D、E 和 K）、激素以及大部分非蛋白质组成的细胞膜。脂质不溶于水。研究人员的分析检测到了两种不同的脂质配方。
植物科学家眼中的 CRISPR 基因编辑的未来
摘要 本研究调查了全球 669 名植物科学家，以了解哪些物种（基因编辑的哪些结果）、哪些地方（哪个大洲）和哪些作物（哪些作物）最有可能从 CRISPR 研究中受益，以及是否就农业商业化应用的具体障碍达成共识。此外，我们还对公共和私人植物科学家进行了分类，以了解他们对 CRISPR 研究未来的看法是否存在差异。我们的研究结果表明，玉米和大豆有望从 CRISPR 技术中受益最多，而真菌和病毒抗性是最常见的实施手段。总体而言，植物科学家认为消费者的认知/知识差距是阻碍 CRISPR 应用的最大障碍。尽管 CRISPR 被誉为一种可以帮助缓解粮食不安全和提高农业可持续性的技术，但我们的研究表明，植物科学家认为消费者对 CRISPR 的看法存在一些很大的担忧。
是我们所做的-ECE UH-休斯顿大学
连续第二年，UH ECE教授Jiming Bao和Zhu Han是世界上的精英研究人员之一，因为他们对科学工作的重大影响。年度高引用的研究人员的年度清晰清单包括全球研究和社会学家，其发表的学术论文排在田间和出版年度的排名前1％。Jiming Bao被引用了18,510次，H-INDEX为58。他的作品涵盖了纳米材料，生物感应和治疗学，能量收集和存储，光学电子和光子学。Zhu Han被引用了40,000次，H-INDEX为83。他研究了无线资源分配和管理，无线通信和网络，游戏理论，大数据分析，机器学习，安全性，量子计算，碳中和和智能网格技术。
自动驾驶实验室的未来：从人机交互 AI 到游戏化
材料发现自古以来就一直推动着技术的发展，早在 20 世纪 60 年代材料科学正式确立之前就已存在。1 了解材料特性是生物学、化学、物理学和工程学等多个科学领域的交叉点。2 材料发现和优化包括合成和制造与特性测量的协同作用，无论是机械、化学还是电气特性。1,2 传统上，该过程的所有阶段都是由人类科学家构思和实施的，自动化方法仅用于明确定义的简单操作。机器学习 (ML) 的引入引发了科学家们的好奇心浪潮，他们以全新的视角看待科学方法——无论是在理论和计算领域，还是在实际应用中。创造下一个最佳技术突破的竞赛不仅关乎人类的毅力，也关乎人工智能 (AI) 的运用。3,4 几十年来，计算方法