XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemusers
• 新员工 • NEMO • 微电子共享 • 大学投资 • SNF 超级用户
为什么要使用它？该平台很现代，预计使用寿命很长。编程灵活，因此可以根据实验室需求进行扩展和更改。有一个优秀的开源社区，可以分享最佳实践并共同开发新模块。
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
大学生Tiktok用户的自我感知演变：来自中国的证据
短片对社交媒体平台的影响正在越来越流行，现在引起了全球学术关注。采用自我感知理论和定性研究方法，研究了简短视频应用（Tiktok）对应用程序用户参与的影响，并评估对中国大学学生的自我感知的认知心理理解。调查结果表明，身份，态度的改变，情感感知和公民参与是中国青年自我认知的最有影响力的方面。此外，正和负相关组件会影响短视频值的分布。这种人格建设的这种战术使用有助于当前的中国大学学生的心理学研究。
帕金森氏病的自主功能障碍研究的进步
缺乏研究，尤其是在英国，它调查了医疗和休闲大麻使用者的个体差异。横断面调查研究设计用于评估目前居住在英国的休闲大麻用户和医用大麻用户。邀请休闲大麻用户通过社交媒体参加。医用大麻使用者是从英国伦敦的Sapphire Medical Clinics招募的，该医疗诊所提供了基于大麻的药用产品的治疗。人口统计数据和大麻使用频率以及创伤后应激障碍症状（PCL-5），抑郁症状（流行病学研究中心抑郁症量表），性状和州焦虑症（州特征焦虑量表）以及大麻使用动机[全面的大麻动机问卷（CMMQ）]。使用卡方和独立样本t检验用于比较分类变量和正态分布的连续变量。使用方差分析（ANOVA）和t检验分析数据。统计显着性在p值<0.05时考虑。 调查由161名参与者完成。 医用大麻使用者年龄较大，经常消耗大麻，在CMMQ上具有更高的“睡眠”动机，并且在自我报告的当前诊断神经系统问题，情绪障碍和焦虑症的诊断中患病率更高（P <0.05）。 娱乐性大麻用户的使用动机得分更高（例如，“享受”，“应对”，“实验”，“无聊”和“庆祝”）和较高的州焦虑得分（p <0.05）。统计显着性在p值<0.05时考虑。调查由161名参与者完成。医用大麻使用者年龄较大，经常消耗大麻，在CMMQ上具有更高的“睡眠”动机，并且在自我报告的当前诊断神经系统问题，情绪障碍和焦虑症的诊断中患病率更高（P <0.05）。娱乐性大麻用户的使用动机得分更高（例如，“享受”，“应对”，“实验”，“无聊”和“庆祝”）和较高的州焦虑得分（p <0.05）。两组使用大麻的最常见动机是“享受”，“低风险”和“睡眠”。群体之间的性别，“低风险”动机，创伤后应激障碍症状，抑郁评分，特质焦虑评分，与药物使用相关疾病的自我报告的患病率以及过去的酒精，烟草或咖啡因的消费率没有差异（P> 0.05）。当前的研究不仅证明了娱乐和医用大麻使用者之间大麻消费的年龄和动机差异，而且还显示了潜在重叠的领域，包括心理健康成果，过去的药物使用和性别。这些特定于英国的发现表明，休闲大麻使用者会感到更高的状态焦虑，强调需要进一步评估大麻的潜在焦虑/抗焦虑特性。这些发现证明了研究大麻使用者中个体差异的重要性，并对未来的研究，临床实践和立法具有重要意义。
慢性氯胺酮使用者的大脑体积 - 与Sub ...
抽象的理由氯胺酮可以模拟通过NMDA受体活性缺陷引起的精神分裂症的各个方面。尽管急性氯胺酮可以诱导类似于阳性和阴性精神病症状的作用，但长期使用可能是特发性精神病的更紧密模型。目标我们检验了氯胺酮使用者使用MRI测量的脑量较低的假设，相对于多药物用户对照组，使用MRI测量的较高的亚阈值精神病症状。使用对照组（n = 19）的方法（n = 17）和多毒物（n = 19）包括在研究中。使用全面评估处于风险的精神状态（CAARMS）的全面评估。freeSurfer用于分析氯胺酮使用者和对照组之间区域脑体积，皮质表面积和厚度的差异。在氯胺酮使用者中还研究了CAARMS评分与大脑量之间的关系。结果发现，氯胺酮使用者的灰质体积显着较低，灰质核量，尾状核，小脑和总皮质（FDR P <0.05； Cohen的D = 0.36–0.75）。在皮质中，氯胺酮用户在额叶，颞和顶叶皮层内的灰质体积显着较低（Cohen的D 0.7-1.31； FDR P <0.05）。他们的亚阈值症状也明显更高（p <0.05）。使用氯胺酮的频率与小脑体积相关（p <0.001），但区域脑体积与亚阈值抑制精神病症状之间没有关系。结论慢性氯胺酮的使用可能会导致较低的灰质体积以及诱导亚阈值精神病性症状，尽管这些可能是通过不同的机制而产生的。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
全面训练的外骨骼使用者的下肢生物力学揭示了通过人类在循环的最佳
有助于脚踝植物的外骨骼可以改善运动的能源经济。表征这些减少能源成本背后的联合级别机制可以使人们更好地了解人们如何与这些设备互动，并改善设备设计和培训协议。我们检查了对经过延长协议训练的外骨骼使用者中对外骨骼辅助的生物力学反应。在未辅助关节处的运动学通常没有辅助不变，这在其他踝部外骨骼研究中已经观察到。峰值plotharflexion角的峰值随着植物的援助而增加，尽管生物关节扭矩和全身净代谢能量成本降低，但仍会增加总和生物机械能力。脚踝plantarflexor活性也随着辅助而减少。对无助的关节作用的肌肉也增加了大量援助的活动，并应长期使用以防止过度损害进行调查。
可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。
社区移动性和手动轮椅用户的参与评估：当前技术和挑战的审查
根据世界卫生组织的说法，数百个人每天都会开始使用轮椅，通常是由于脊髓损伤等受伤或通过中风等疾病。但是，手动轮椅使用者通常会减少个别社区的流动性和参与。在这篇综述中，对2017年至2023年的文章进行了审查，以确定衡量社区移动性和手动轮椅使用者参与的方法，可能影响这些方面的因素以及当前的康复技术以改善它们。选定的文章通过自我检查，临界评估以及通过GPS和加速度计数据进行远程跟踪的当前最佳实践，康复专家可以申请准确跟踪患者的社区活动能力和参与。此外，康复方法，例如轮椅培训计划，脑部计算机界面触发功能性电刺激疗法以及基于社区的康复计划，显示了提高社区移动性和手动轮椅使用者的参与的潜力。提出建议，以突出未来研究的潜在途径。
成年精神卫生服务使用者可通过疫苗预防的住院情况：一项人口研究
背景。疫苗可预防疾病会导致可预防的疾病，并可能增加精神病患者的死亡率。我们研究了精神健康 (MH) 服务使用者中因多种疫苗可预防疾病而住院的风险如何因年龄和性别而异。方法。使用来自澳大利亚新南威尔士州 (NSW) 的相关人口数据，从 2015 年到 2020 年确定了 19 种疾病的疫苗可预防住院 (VPH)。使用按年龄、性别和社会经济地位标准化的发病率，将成年 MH 服务使用者 (n = 418 915) 与其他新南威尔士州居民进行了比较。二次分析检查了截至 2021 年 9 月的 COVID-19 入院情况。结果。我们确定了 94 180 名 VPH，其中 41% 为流感，33% 为乙肝，10% 为带状疱疹。 MH 服务用户的 VPH 入院率更高 [调整后发病率比 (aIRR) 3.2，95% CI 3.1 – 3.3]。肝炎的相对风险最高（aIRR 4.4，95% CI 4.3 – 4.6），但包括 COVID-19 在内的所有疾病的相对风险均升高（aIRR 2.0，95% CI 1.9 – 2.2）。MH 服务用户首次入院 VPH 时的平均年龄比其他新南威尔士州居民年轻 9 岁，疫苗可预防肺炎的年龄差距最大（年轻 11 – 13 岁）。45 – 65 岁的 MH 服务用户的 VPH 相对风险最高。结论。MH 服务用户因许多疫苗可预防疾病住院的风险增加。这可能是由于疫苗接种率降低、病情更严重需要住院、更多地接触传染病或其他因素造成的。精神病患者应在疫苗接种策略中优先考虑。