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使用需求-功能-逻辑-物理模型来...
装配线工艺规划通过将设计信息转换为装配集成序列，将产品设计和制造连接起来。装配集成序列定义了装配过程中飞机系统部件的安装和测试优先级。从系统工程的角度来看，此活动是复杂系统集成和验证过程的一部分。在本文中，现代飞机的复杂性是通过根据能量流、信息数据、控制信号和物理连接对飞机系统相互作用进行分类来定义的。在装配线规划的早期概念设计阶段，优先任务是了解这些产品复杂性，并生成满足设计系统功能和设计要求的安装和测试序列。本研究提出了一种考虑物理和功能集成的初始装配工艺规划新方法。该方法利用基于可追溯RFLP（需求、功能、逻辑和物理）模型的系统工程概念定义飞机系统交互，并通过结构化方法生成装配集成序列。所提出的方法在工业软件环境中实施，并在案例研究中进行了测试。结果显示了所提出方法的可行性和潜在优势。关键词：飞机系统装配，装配工艺规划；复杂系统集成；RFLP建模
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β 血红蛋白病，如镰状细胞病 (SCD) 和 β 地中海贫血，其特征是血红蛋白亚基 β 基因 (HBB) 的不同突变。这些疾病的表型表现和严重程度各不相同，更严重的表现会导致输血依赖以及感染和铁过载等相关并发症。β 血红蛋白病症状在出生后迅速恶化，因为胎儿血红蛋白 (HbF) 水平开始下降。为了扭转这种下降趋势，目前的治疗计划通常涉及使用羟基脲等药物来提高 HbF 的表达水平。然而，这些治疗只能产生短暂的效果，必须持续使用。基因编辑技术，如 CRISPR/Cas9（成簇的规律间隔的短回文重复序列 - CRISPR 相关蛋白），提供了创造新疗法的机会，这些疗法可以提高 HbF 表达并可能产生永久性影响。已确定两个基因靶点可显著增加 HbF 蛋白表达，即 B 细胞淋巴瘤/白血病 11A 基因 (BCL11A) 和γ 珠蛋白基因的启动子区 (HBG1/2)。为了区分 BCL11A 和 HBG1/2 编辑的有效性，我们进行了一项荟萃分析，首先根据搜索词“β-地中海贫血”、“beta-thal”、“镰状细胞病”、“SCD”和“CRISPR”确定了 119 项可纳入的研究。根据排除和纳入标准，我们对 2018 年至 2021 年纳入研究的 8 项经过同行评审的已发表研究进行了分析。森林图是使用 R（版本 4.1.2）生成的。初步比较分析表明，与 BCL11A 相比，HBG1/2 对诱导 HbF 表达的影响显著 (p < 0.01) 更大。
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我想承认澳大利亚的原住民和托雷斯海峡岛民。我承认我所居住的土地，大学所在地，进行现场研究以及我参观的地方的传统保管人。我对过去和现在的祖先和长老表示敬意。我致力于尊重澳大利亚原住民和托雷斯海峡岛民人民与土地，水，海洋和天空的独特文化和精神关系，以及他们对社会的丰富贡献。
在课堂上使用人工智能
一方面，有人认为不应该允许在课堂上使用人工智能，因为这会导致学生过度依赖技术，从而阻碍学生的学习和技能发展。人工智能技术非常强大。虽然它们可以帮助学生完成各种学习任务，但学生可能会过度使用这些技术，以至于他们无法培养独立解决问题所需的技能。人工智能在课堂上的使用可能会变得如此普遍，以至于学生在大多数任务和决策中都依赖该技术。因此，有人认为，在课堂上使用人工智能可能是有害的，因为学生永远不会培养独立解决问题和推理所需的技能。由此导致的技能缺乏可能会对学生的自主性产生深远影响。
智能运用人工智能
过去 5-8 年来，我一直对人工智能 (AI) 的出现和发展着迷。我热衷于“支付”，尤其是跨境资金流动，过去几年，跨境资金流动的效率得到了巨大提高。我相信，人工智能在这一领域的发展将加速这一改进，降低成本，同时使支付接近实时。在这份白皮书中，您将看到人工智能在支付领域的各种用途，以及它如何推动变革。归根结底，我们都希望看到支付无形地融入日常生活，无需思考，但又不牺牲便利性来换取安全性。让我们看看未来十年支付将如何发展——我已经很兴奋，期待着这一旅程，并能够利用 Fable Fintech 不断增长的工具组合为行业提供帮助。这种支付系统的接受取决于信任，而人工智能“寓言”的寓意是，这种信任必须赢得。 Fable Fintech 已准备好赢得并证明这种信任。
使用 Litstudy 进行结肠镜检查
由于学术论文数量巨大，很难对关于该研究领域的一般性问题提供全面的答案，例如，谁是主要作者，关于该研究主题的关键问题或见解是什么。在此基础上，我们使用 Litstudy，一个 Python 库来调查和深入了解用于结肠镜检查的人工智能（AI）学术出版物。使用“AI”和“结肠镜检查”关键词作为书目数据的搜索结果，提取并合并为 CSV 文件。下载了 5872 份书目数据，其中 3865 份来自 IEEE Xplore，2007 份来自 Springer。Scopus 产生了 5083 篇引文，而 789 篇不可用的引文被丢弃。非负矩阵分解（NMF）模型用于生成主题聚类，阈值为 0.85。结果显示，“患者”在四个主题中出现次数最多：2、3、7 和 10，我们使用主题云进一步将其可视化。令人惊讶的是，尽管使用“人工智能”关键词查询 IEEE、Springer 和 Scopus 数据库，主题 5 中的 AI 却是主题云中最模糊的词。结肠镜检查中结肠癌康复的主题 10 词聚类显示主题聚类之间的关系较弱。该项目能够选择特定的科学文章，使用自然语言处理 (NLP) 检查和可视化它们的学术贡献，进行书目网络分析，最重要的是，揭示了对结肠镜检查出版物中 AI 词聚类的见解。