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标题页：评估支持研究的高级计算基础架构的价值：为研究政策提供信息的新工具Winona G. Snapp-Chi
John Towns 4 Craig A. Stewart 5* 1 Pervasive Technology Institute, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 2 Research Technologies, Office of the VP for IT, Indiana University, Bloomington, IN, 47408, USA 3 Rosen Center for Advanced Computing, Purdue University, West Lafayette, IN 47906, USA 4 National Center for超级计算申请，伊利诺伊大学Urbana-champaign，Urbana，IL 61801，美国5计算机科学系，印第安纳大学，布卢明顿，印第安纳州布卢明顿，47408 * jtowns@illinois.edu（城镇），stewart@iu.edu（stewart）利益宣言（资金来源）作者宣布已宣布财务支持，以进行本文的研究，作者身份和出版，特别是NSF奖，特别是：towns（Snapp-Childs IU-Childs IU-Concontract Pi Pi）（Snapp-Childs iu concontract Pi）（＃10555555555545，＃1545，＃1545，＃1545，汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）和IU Pervasive技术研究所的支持。致谢这项工作得到以下组织的支持：？国家科学基金会赠款：Towns（Snapp-Childs IU分包PI）（＃1053575，＃1548562）;汉考克（＃1445604，＃2005506）; Xiaohui Carol Song（Smith，Co-Pi）（＃2005632）。Snapp-Childs还得到了印第安纳大学Pervasive Technology Institute的支持。我们感谢Kristol Hancock的编辑和Katja Bookwalter的图形设计。
使用生物信息学工具
1。Numecan Institute（营养，代谢和癌症），Chu Rennes，Univ Rennes，Inserm，Inrae，umr_a 1341，UMR_S 1317，F-35000 Rennes，法国2。 雷恩大学医院，临床和法医毒理学实验室，F-35033 Rennes 3。 La Timone大学医院药代动力学和毒理学实验室，264 Rue Saint Pierre，13385 Marseille Cedex 5，法国4。 AIX Marseille University，Inserm，Ird，Sesstim，《健康与医疗信息处理》，法国马赛的经济和社会科学5。 雷恩大学医院，法国Rennes F-35033药房。Numecan Institute（营养，代谢和癌症），Chu Rennes，Univ Rennes，Inserm，Inrae，umr_a 1341，UMR_S 1317，F-35000 Rennes，法国2。雷恩大学医院，临床和法医毒理学实验室，F-35033 Rennes 3。 La Timone大学医院药代动力学和毒理学实验室，264 Rue Saint Pierre，13385 Marseille Cedex 5，法国4。 AIX Marseille University，Inserm，Ird，Sesstim，《健康与医疗信息处理》，法国马赛的经济和社会科学5。 雷恩大学医院，法国Rennes F-35033药房。雷恩大学医院，临床和法医毒理学实验室，F-35033 Rennes 3。La Timone大学医院药代动力学和毒理学实验室，264 Rue Saint Pierre，13385 Marseille Cedex 5，法国4。AIX Marseille University，Inserm，Ird，Sesstim，《健康与医疗信息处理》，法国马赛的经济和社会科学5。雷恩大学医院，法国Rennes F-35033药房。雷恩大学医院，法国Rennes F-35033药房。
综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类
在过去的十年中，生成人工智能（GAI）的应用在医学，科学和日常生活中迅速增加。大语言模型（LLMS）为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容，刺激他们的好奇心，产生代码解释并提出评估问题（Küchemann等，2023）。但是，将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题，以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具，例如Chatgpt进行学习和认知，以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估，诊断学生的努力，实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解，这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响，强调了接受，评估，绩效比较，技能发展，互动策略和认知建模的关键主题。
作为案例插图，Withings工具包健康传感工具
illustration, the Withings toolkit health sensing tools Bernard Canaud1,2*, Jeroen Kooman3, Andrew Davenport4, David Campo5, Eric Carreel5, Marion Morena-Carrere6 and Jean-Paul Cristol6,7 1 Montpellier University, School of Medicine, Montpellier, France, 2 Global Medical Office, Fresenius Medical Care (FMC), Fresnes, France, 3荷兰马斯特里奇特马斯特里奇特大学医学中心肾脏病科学系，荷兰，荷兰4号，UCL肾脏医学系4，皇家自由医院，伦敦大学，英国皇家自由医院，英国5 Withings，Issy Les Molineaux，法国法国，6 PhymedEvp，6 PhymedEvp法国蒙彼利埃（Montpellier）
是AI工具比文献搜索中的传统工具更好...
摘要本文研究了人工智能（AI）对文献搜索的潜在影响，并将基于AI的工具与常规研究方法进行比较。它还解决了有关用于研究写作的特定AI工具的学术文献的稀缺性，提出了有关准确性，质量，独特性和合格独特性的四个关键问题。采用算法理论和数据依赖理论，该项目在算法，机器学习模型和数据质量中仔细检查了AI的性能。使用Scopus，Web of Science，Inition和Scispace测试九个电子商务主题，但作者得出结论，尽管常规方法在准确性和质量方面表现出色，但AI工具在独特性方面表现出了希望，并补充了文献综述。这些发现还强调了AI工具的明智整合，并倡导进一步研究新的应用程序和不同领域。最终，这项研究提供了高度相关的见解，以利用AI工具来增强研究和专业领域中的传统文献搜索实践。
癌症干细胞和与肿瘤相关的巨噬细胞作为肿瘤进展的伴侣：串扰和晚期生物信息学工具的机制，以剖析其表型和相互作用
癌症干细胞（CSC）是肿瘤质量中的一个小子集，这显着促进了癌症的进展，通过各种致癌途径的失调，促进肿瘤生长，化学抗性和转移形成。CSC的侵略性行为由几种细胞内信号通路，例如Wnt，NF-KAPPA-B，Notch，HydgeHog，Jak-Stat，Pi3K/Akt1/MTOR，TGF/TGF/TGF/SMAD，PPAR，PPAR，PPAR和MAPK激酶，以及诸如外胞外小叶等信号，以及诸如外胞外叶子，以及分类的cy虫，以及分类的分解。趋化因子，促血管生成和生长因子，最终调节CSC表型。在这种情况下，肿瘤微环境（TME）是建立允许性肿瘤生态位的关键参与者，其中CSC与各种免疫细胞进行复杂的通信。“致癌”免疫细胞主要由B和T淋巴细胞，NK细胞和树突状细胞表示。在免疫细胞中，巨噬细胞由于其不同的亚群而表现出更塑性和适应性的表型，其特征在于免疫抑制和炎症表型。Speci fi cally, tumor-associated macrophages (TAMs) create an immunosuppressive milieu through the production of a plethora of paracrine factors (IL-6, IL-12, TNF-alpha, TGF-beta, CCL1, CCL18) promoting the acquisition by CSCs of a stem-like, invasive and metastatic phenotype.tams已经证明了通过直接配体/受体（例如CD90/CD11b，Lsectin/btn3a3，epha4/ephrin）相互作用与CSC进行通信的能力。另一方面，CSC表现出其影响免疫细胞的能力，创造了有利的微环境，以实现癌症的进展。如今，有趣的是，CSC和TME的双向影响会导致表观遗传重编程，从而维持恶性转化。
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
关于前瞻性陈述的免责声明本演示文稿在1933年的《美国证券法》第27A条的含义中包含了前瞻性陈述，并修订了1934年的《美国证券交易所法》第21E条，如经修订。这些陈述受风险和不确定性的约束，可能会导致RELX PLC的实际结果或结果（以及其子公司“ Relx”，“ We”或“我们”）与在任何前瞻性陈述中表达的陈述有重大不同。我们将任何不是历史事实的陈述视为“前瞻性陈述”。术语“ Outlook”，“估算”，“预测”，“项目”，“计划”，“打算”，“期望”，“应该”，“应该”，“可以”，“意志”，“相信”，“趋势”，“趋势”和类似的表达方式可能表明前瞻性陈述。您不应对这些前瞻性陈述不依赖，这些陈述仅在本演讲之日起说。除法律要求外，我们没有承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订的义务，以反映本演讲之日之后的事件或情况，或反映出意外事件的发生。可能导致实际结果或结果与前瞻性陈述中包含的估计或预测有实质性差异的重要因素包括：有关收集或使用个人数据的监管和其他更改；法律和法律解释的变化影响我们的知识产权和互联网交流；当前和未来的地缘政治，经济和市场状况；我们的科学，技术和医学研究产品的付款模型的变化；我们对产品和服务的运营和需求的行业中的竞争因素；我们无法实现未来预期收购的好处；我们的网络安全系统或其他未经授权访问数据库的妥协；经济周期，传染病流行或大流行病，恶劣天气事件，自然灾害和恐怖主义的变化；我们已经外包商业活动的第三方失败；我们系统的重大故障或中断；我们无法保留高质量的员工和管理；税法的变化和应用不确定性；汇率波动；市场状况不利或降级为我们债务的信用评级；定义福利养老金计划资产的市场价值变化以及用于重视计划负债的市场相关假设；违反公认的道德业务标准或适用法律；以及在RELX PLC向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。
梦想：合并未来结构健康监测技术的高级传感技术和仿真工具
在过去几十年中，跟踪结构损害并预测其演变一直是一个永久的工程问题。这是强化研究工作的主题，既有实验性和数值进步。一方面，如今具有嵌入式微传感器阵列的板载传感技术可以准确地进行机械应变的原位测量，因此提供了有关内部损伤状态的非常丰富的实验信息（Azam，2014）。尤其是，使用标准光纤与雷利反向散射结合的技术（Sanborn等，2011）非常有吸引力，因为它可以通过无与伦比的空间分辨率对应变场进行实时分布式表征（每米的数千个测量值）。这种技术已经在几种应用中使用，并且越来越多地设想了工业家进行结构性健康监测（SHM）（Di Sante，2015年）。
基于信息的分析和决策工具的全球提供商
关于前瞻性陈述的免责声明 本演示文稿包含经修订的 1933 年美国证券法第 27A 条和经修订的 1934 年美国证券交易法第 21E 条所定义的前瞻性陈述。这些陈述受风险和不确定因素的影响，这些风险和不确定因素可能导致 RELX PLC（连同其子公司，“RELX”、“我们”或“我们的”）的实际结果与任何前瞻性陈述中表达的结果存在重大差异。我们认为任何非历史事实的陈述都是“前瞻性陈述”。术语“展望”、“估计”、“预测”、“项目”、“计划”、“打算”、“预期”、“应该”、“可能”、“将”、“相信”、“趋势”和类似表达可能表示前瞻性陈述。可能导致实际结果或成果与前瞻性陈述中的估计或预测存在重大差异的重要因素包括但不限于：关于收集或使用个人信息的监管和其他变化；影响我们的知识产权和互联网通信的法律和法律解释的变化；当前和未来的地缘政治、经济和市场条件；我们科学、技术和医学研究产品的支付模式的变化；我们所在行业的竞争因素以及对我们产品和服务的需求；我们未能实现收购的未来预期收益；我们的网络安全系统遭到入侵或他人未经授权访问我们的数据库；经济周期变化、传染病流行或大流行病、恶劣天气事件、自然灾害和恐怖主义；我们将业务活动外包给的第三方的失败；我们的系统发生重大故障或中断；我们未能留住高素质的员工和管理层；税法的变化及其适用的不确定性；汇率波动；不利的市场条件或我们债务的信用评级被下调；固定收益养老金计划资产的市场价值变化以及用于评估计划负债的市场相关假设的变化；违反普遍接受的道德商业标准或适用法律；以及 RELX PLC 向美国证券交易委员会提交的文件中不时提及的其他风险。您不应过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅代表本演示文稿发布之日的观点。除非法律另有规定，否则我们不承担公开更新或发布对这些前瞻性陈述的任何修订以反映本演示文稿发布之日后的事件或情况或反映意外事件发生的义务。
