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生物医学工程的新兴趋势和观点
更高的跨学科整合。生物医学工程继续与生物学，医学，计算机科学，材料，物理，化学，数学和工程科学等各个领域合并。例如，与人工智能和机器学习的结合可以开发算法和系统，以分析医疗数据并做出预测或建议[1，2]。量子计算基于量子力学，可以比传统计算机更有效地执行和加速复杂计算，从而有可能解决具有高计算复杂性的问题，例如模拟分子相互作用，分析大规模基因组学，了解蛋白质折叠和错误折叠和错误折叠和预测药物行为。纳米技术在药物输送和靶向疗法中的应用代表医疗中的范式创新。生物医学工程师利用纳米颗粒和纳米载体来提供精确的治疗剂，最大程度地降低副作用并最大化治疗功效。这种靶向方法在癌症治疗和其他医疗干预措施中尤其重要[3]。
自动驾驶游览香港的上升趋势
探测器成功地放置在海平面以下1,600米处的指定地点，这标志着由中国海洋大学资助的Sea Star计划下的原型阵列开发的关键技术步骤。该项目将为高能水下中微子望远镜提供技术评估，这是IHEP提出的一种大规模的科学仪器，其预期的体积约为30立方公里。
紧凑神经网络拓扑硬件设计的算法推动因素：审查和趋势
摘要 - 本文报告了紧凑的神经网络拓扑设计的主要最新算法促进器，同时依靠基本的数值实验。嵌入传感器智能执行推理任务通常需要适当定义硬件限制下专门针对特定目的的神经网络体系结构。硬件设计约束称为功耗，硅表面，延迟和最大时钟频率上限可用资源，即记忆容量和算法复杂性。我们建议将算法启用器分类为4种类型，这些算法促进器会迫使硬件约束，同时保持精确度尽可能高。首先，降低尺寸（DR）用于减少预定的硬件编码模式，以减少内存需求。其次，使用归一化（QN）的低精度量化既可以简化硬件组件，又可以限制整体数据存储。第三，连通性修剪（CP）涉及对过度拟合的改进，同时限制了不必要的计算。最后，在提前通过的推论期间，可以执行拓扑零件的动态选择性执行（DSE）以限制整个拓扑的激活，从而减少整体功耗。索引术语 - 神经网络，压缩感应，随机修剪，量化神经网络，动态神经网络，硬件 - 算法共同设计。
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
全球上游趋势和哥伦比亚市场展望
工业 • 钢铁 • 化工与石化 • 铝、其他金属 • 水泥、玻璃 • 其他陶瓷 • 造纸、纸浆和印刷 • 食品和饮料工业 • 木材和木制品 • 纺织品和皮革 • 建筑 • 运输设备 • 机械 • 电子 • 制药 • 数据中心 • 其他 • 采矿和采石
BOMBELLA APIS CRISPR-CAS系统的进化趋势
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HIV和肠道微生物组：未来的研究热点和趋势
获得的免疫缺陷综合征（AIDS）是由HIV感染引起的。这是一种慢性传染病，可以导致免疫缺乏症（Chen and Lai，2023; Du等，2023）。HIV主要靶向CD4+ T细胞，损害免疫功能并导致机会性感染和死亡的发展（Sponaugle等，2023； Wang等，2023）。Haart在HIV（PLWH）患者中增加了CD4+ T细胞计数，从而延长了其寿命（Wen等，2023）。然而，大约15–30％的患者无法恢复CD4+ T细胞计数，称为免疫学非反应者（Yang等，2020）。CD4+ T细胞破坏不是HIV进展的唯一因素。它受到多面因子的影响，持续的免疫激活是最重要的，主要是由肠道微生物组营养不良驱动的（RB-Silva等，2019; Nakanjako等，2016; Moretti et al。，2023）。Alzahrani等。（2019）证明，将益生菌补充为PLWH可以减少异常的免疫系统激活和炎症反应，从而改善HIV的进展。此外，16S测序揭示了PLWH和健康个体之间肠道微生物组的差异（Zhang等，2023）。然而，PLWH中肠道微生物组营养不良的基本机制尚不清楚。因此，研究艾滋病毒和肠道微生物组的研究热点和趋势有望解决该人群中艾滋病毒/艾滋病进展中诸如持续的免疫激活和肠道微生物组的持续性微生物组的问题。
全球趋势和合作的文献计量分析（...
摘要 本项文献计量研究分析了 2020 年至 2024 年期间人工智能 (AI) 在数学教育中的应用的科学成果。该研究基于从 155 个国际来源中提取的 384 篇文献样本，评估了新兴趋势、作者和国家之间的合作模式以及在数学教育中使用人工智能的主要主题。分析使用 RStudio 中的 Biblioshiny 工具进行，生成网络图和专题图，以可视化关键字与国际合作之间的关系。结果表明，中国和美国在科学生产力和国际合作方面处于领先地位。人们对在教育环境中使用生成性人工智能（包括深度学习和 ChatGPT）进行学习评估的兴趣日益浓厚。本研究概述了数学教育领域人工智能研究的当前动态，并强调了跨学科合作的机会。
大流行时期葡萄牙领土的心理摄取趋势（2019-2022）
摘要。心理健康障碍的患病率的增加与全球精神药物消耗率的增长相匹配。评估心理摄取趋势及其决定因素对于指导医疗服务和公共卫生政策至关重要。然而，关于最新消费模式的全国性研究很少，通常会忽略重要的药理学，医学，社会人口统计学和经济协变量。先前对葡萄牙病例的研究，该病例以苯二氮卓类药物和抗抑郁药的严重消耗率而闻名，仅限于COVID-19-19-大流行时期。本研究在2019年至2022年期间，使用抗抑郁药，苯二氮卓类药物和Zolpidem，抗精神病药和情绪稳定剂的完整（电子）分配注册表，目的是识别相关的处方和消费模式，以识别相关的处方和消费模式。我们的发现显示抗抑郁药的消费增长趋势（每年7.41％，𝑃= 0。0215）自2020年以来加速，被越来越多的用户（超过15％的人口）确认，超过了苯二氮卓类药物和Zolpidem，将其作为最活跃的用户的班级。尽管多种抗精神病药的价格下跌，但在2020年至2022年之间，年度总支出增加了1400万E（公共共付额近200万E）。
电动汽车技术的最新趋势和未来前景：全面回顾
在应对交通运输领域的可持续发展挑战方面，电动汽车 (EV) 与可再生能源（尤其是太阳能和风能）的结合是一种有希望的解决方案。这篇全面的评论深入探讨了电动汽车技术的最新进展和趋势，涵盖了电池创新、充电基础设施、车辆设计和市场动态等关键领域。仔细研究了各种电动汽车技术，包括插电式混合动力电动汽车 (PHEV)、基于电池的电动汽车、太阳能电动汽车和太阳能-风能混合电动汽车，特别关注太阳能-风能混合解决方案的可行性和有效性。这篇评论延伸到电池技术，强调锂离子电池和固态和锂硫电池等新兴化学物质的进步，这些技术通过提高能量密度、充电效率和成本效益来解决电动汽车普及的障碍。此外，该审查还仔细研究了充电基础设施的扩展，包括快速充电站、无线充电技术和集成智能电网的举措，所有这些都旨在提供方便高效的充电解决方案，以缓解里程焦虑并增强电动汽车的吸引力。经济因素，包括初始投资、运营节约和政府激励措施，以及减少温室气体排放和空气污染等环境效益，都得到了彻底分析。此外，对支持电动汽车的监管和政策框架的严格审查为未来的政策方向、税收激励和监管措施提供了启示。展示了太阳能-风能混合动力电动汽车项目成功实施的真实案例研究强调了它们在不同地理区域内的有效性和多方面影响。总之，本评论强调了电动汽车技术的最新趋势，强调了太阳能-风能混合电动汽车在实现最低排放和激励可持续交通实践方面的可行性和优势。