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有限体积湍流中的能量通量波动
人们对远离平衡的系统中的整体空间平均涨落有浓厚的兴趣 1-4 ，其中流体湍流提供了一个引人注目的例子 5,6 。三维 3D 湍流的一个基本方面是能量从大尺度到小尺度的级联，随后在最小尺度上耗散。表征能量通量对于湍流建模尤为重要。众所周知，局部能量耗散率波动很大 6 。这项工作研究了从大尺度到小尺度的能量通量，在有限范围的局部区域内取平均值。如果系统处于稳定状态，则流体 B 中典型大小为 R 的子体积上的能量通量的空间平均值可简单地由耗散动能的速率给出。在这种情况下，通量必然为正，并从大尺度流向小尺度。然而，这种通量随时间的变化可能非常显著。事实上，已经多次证明，能量可以从小尺度向大尺度散射，导致能量通量为负值 7,8 。很自然地，可以预见这种影响应该取决于所研究子系统的尺度。这项工作的目标之一是量化在流动子域上测量的能量通量的波动，特别是它对子域大小的依赖性。在局部各向同性条件下，整体平均能量耗散率 ¯ 与给定尺度下纵向速度差的三阶矩 r 有关，
动态布尔建模揭示了...的影响
抗生素耐药性 (AMR) 是一个全球性的健康问题。导致 AMR 的一个关键因素是细菌通过流出泵输出药物的能力，这种能力依赖于 ATP 依赖性表达和几种控制基因的相互作用。最近的研究表明，在克隆细菌群体中存在显著的细胞间 ATP 变异，但在理解流出泵时，内在的细胞间 ATP 异质性的贡献通常被忽视。在这里，我们考虑 ATP 变异如何影响控制两种细菌物种中流出泵基因表达的基因调控网络。我们开发并应用了一个通用的布尔建模框架，该框架旨在结合基因表达动态对可用细胞能量供应的依赖性。理论结果表明，能量可用性的差异会导致流出基因表达的下游异质性明显。具有更高能量可用性的细胞对压力源的反应更佳。此外，在没有压力的情况下，模型细菌会产生异质性流出泵基因表达脉冲，这有助于持续存在流出表达活性增加的细胞亚群，从而可能形成一个持续的内在抗性细菌池。因此，这种建模方法揭示了细胞对抗菌药物反应异质性的重要来源，并揭示了流出泵相关抗菌药物耐药性的潜在可靶向方面。
系统生物学在植物代谢建模中使用组织特异性基因表达进行精确通量预测
动机：对生命系统中代谢型号等复杂表型的准确预测是系统生物学的巨大挑战，并且是有效地识别可以满足紧迫工业需求的生物技术干预措施的核心。使用机械建模方法（例如频率平衡分析（FBA）），基因表达数据的应用以提高代谢频道预测的准确性，尽管在多组织系统中尚未证明其生物技术重要性。我们假设，一种通过组织之间相对表达水平所告知的代谢频道预测的方法将提高预测准确性。结果：从多个转录组和蛋白质组学数据集中得出的相对基因表达水平被整合到拟南芥中心代谢的多组织的DIEL模型的FBA预测中。与标准的parsibimious FBA方法相比，这种整合与从13 c代谢型号分析中的实验基础图与基于实验的频道图的一致性。通过使用加权平均百分比误差值测量FBA预测与MFA频率图之间的分歧，对于高光条件的较高的FBA，对于低光条件而言，这是169％–180％，对于低光条件，为94％–103％，取决于使用的基因表达数据集。将表达数据纳入建模过程后，这一点下降到10％-13％和9％-11％，这也大大改变了植物的预测碳和能源经济。可用性和实施：作为本研究的一部分生成的代码和数据可从https：// github获得。com/gibberella/airidopsisgeneexpression重量。
人工智能部署 - 虚拟峰会
9 月 11 日 低代码 • DevOps • Kubernetes • 人工智能与机器学习 • API 与微服务 • Kubernetes • 业务流程编排 • RPA • UX • BPA • 流程与工作流 • 安全 • 遗留系统现代化
让最终用户参与到人工智能智能服务中 - ...
摘要 人工智能 (AI) 已在多元化的背景下扩展，它渗透到了我们的社会生活中，是算法决策的重要组成部分。非 AI 专家的最终用户采用 AI 技术，尤其是 AI 支持的设计仍然有限。难以理解、不透明的决策以及使用 AI 的困难成为阻碍这些最终用户采用 AI 技术的障碍。如何基于 AI 技术设计用户体验 (UX) 是一个有趣的探索话题。本文研究了如何使用名为 Smart Service Blueprint Scape (SSBS) 的框架让非 AI 专家最终用户参与 AI 支持应用程序的设计过程，该框架旨在通过映射和翻译基于 UX 的 AI 决策来建立 UX 和 AI 系统之间的桥梁。以荷兰移动服务“stUmobiel”作为设计案例研究。目标是设计一个面向 stUmobiel 最终用户的预订平台。与案例用户共同创造并确保他们了解人工智能设计的决策和服务提供过程对于促进用户采用至关重要。此外，人工智能伦理问题也出现在设计过程中，应该从更广泛的意义上进行讨论。关键词：人工智能、服务设计、伦理、用户体验、智能服务蓝图景观 (SSBS) 框架联系人：李帆埃因霍温理工大学工业设计荷兰，f.li@tue.nl
气体吸收热泵性能映射和能量、成本、IVL +IZJWV ;I^QVO[ NWZ ,QٺMZMV\ 0MI\QVO 在寒冷气候中的应用预测
本文总结了一项评估燃气驱动空气源热泵的研究 X]UX /08 NWZ J]QTLQVO PMI\QVO IXXTQKI\QWV[ QV I KWTL KTQUI\M
高等教育设计工作室的生成AI
摘要：该研究的目的是研究设计思维框架内的影响区域（DT）框架内的影响力（Gen gen AI）技术涉及用户体验（UX），用户界面（UI）和大学工作室环境的视觉设计教育。57名学生从一年级的本科生到研究生课程，提供了讨论和反馈，可以尝试使用AI Gen AI工具，重点介绍了DT的早期阶段 - 有效地增强了有关UX方法，构思和批评会议的学习经验，并允许更多的学生参与促进构建的知识。我们建议利用AI Gen工具模拟综合访谈和角色，以实现教育目的，并在较高学习的工作室环境中为本科生提供线框方向。
发现新型对称的1,4-二氢吡啶是用于抗癌治疗的多药耐药蛋白（MRP4）外排泵的抑制剂
摘要：尽管癌症中有针对性的疗法发展了，但多药剂（MDR）的问题仍未解决。大多数转移性癌症患者死于MDR。跨膜ef泵作为MDR的主要原因，但是最突出和最长的EF泵泵P-糖蛋白（P-GP）的早期抑制剂是消除了抑制剂。这些抑制剂已被用于治疗肿瘤的P-gp表达的情况下使用。因此，在临床环境中，在各自的EF漏水泵表达的情况下，将跨膜EF泵泵的抑制剂重新考虑为有前途的策略。我们发现了由ABCC4基因编码的对称ef泵泵MRP4的新型对称抑制剂。MRP4参与了多种癌症，并且对抗癌药物有抗性。所有化合物在过表达MRP4的细胞系测定中表现出比最著名的MRP4抑制剂MK571更好的活性，并且这些活性可能与对称分子框架内的芳族残基的各种替代模式有关。最佳化合物之一被证明是在细胞系模型中克服MRP4介导的抗性，以恢复抗癌药物敏感性作为概念证明。
