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沉香叶茶康普茶 (Aquilaria malaccensis Lamk.) 的抗氧化活性和乙酰胆碱酯酶抑制剂
痴呆症目前仍然是一个全球性的健康问题，全球估计有5520万人患有痴呆症。最常见的痴呆症类型之一是阿尔茨海默病，因为它占痴呆症病例的 60-80%。日惹是印度尼西亚阿尔茨海默病发病率最高的地区。阿尔茨海默病是一种渐进性的神经退行性疾病，由大脑中形成β-淀粉样斑块引起，会破坏神经系统。根据胆碱能理论，斑块的形成是由于酶乙酰胆碱酯酶 (AChE) 的存在。通过药物治疗方法，抑制AChE酶可以改善认知功能并抑制阿尔茨海默病的进展。同时，抗氧化活性也被证明可以预防阿尔茨海默病。沉香叶（Aquilaria malaccensis Lamk.）是一种富含酚类化合物的植物，具有很强的抗氧化活性。然而，并非所有的酚类化合物都能被人体消化，因此需要通过发酵进行简化。研究表明，将沉香茶制成康普茶可以使其中的酚类含量比普通沉香叶茶中的酚类含量高出两倍。然而，沉香叶康普茶作为阿尔茨海默病替代疗法的抗氧化和乙酰胆碱酯酶抑制剂活性尚未被研究过。基于此，本研究旨在通过薄层色谱（TLC）和气相色谱-质谱（GC-MS）分析测试沉香叶茶康普茶的抗氧化活性、乙酰胆碱酯酶抑制剂和植物化学成分。该研究的阶段包括沉香叶的准备、康普茶发酵、感官测试、抗氧化剂测试、乙酰胆碱酯酶抑制测试和植物化学概况（薄层色谱法和气相色谱-质谱法）。本研究结果表明，沉香叶康普茶提取物具有不同的抗氧化活性，抗氧化活性最好的是康普茶发酵7天的乙酸乙酯提取物，IC50值为2.68µg/mL。沉香叶茶的康普茶提取物通过将癸酸乙酯化合物与 4M0E 蛋白结合，在计算机中具有 AChE 抑制活性。沉香叶康普茶乙酸乙酯提取物的植物化学概况表明，薄层色谱试验中存在黄酮类和酚类化合物，而 GC-MS 试验表明，角鲨烯是提取物中检测到的面积百分比最高的化合物。
病毒传染性
摘要 逆转录病毒蛋白是作为多聚蛋白前体合成的，经过蛋白水解裂解产生成熟的病毒蛋白。利用蛋白酶基因的定点突变检查了人类免疫缺陷病毒 (HIV) 蛋白酶在病毒复制周期中的作用。HIV 蛋白酶基因产物在大肠杆菌中表达，并观察到体外将 HIV gag p55 裂解为 gag p24 和 gag p17。用天冬酰胺残基替换该蛋白质的天冬氨酸残基 25 (Asp-25) 不会影响蛋白质的表达，但它会消除可检测到的体外对 HIV gag p55 的蛋白水解活性。构建了一种突变 HIV 原病毒，其蛋白酶基因内含有 Asn-25 突变。转染了 Asn-25 突变原病毒 DNA 的 SW480 人结肠癌细胞产生的病毒体含有 gag p55 但不含有 gag p24，而转染了野生型 DNA 的细胞产生的病毒体同时含有 gag p55 和 gag p24。突变病毒体无法感染 MT-4 淋巴细胞。相反，这些细胞对野生型病毒体的感染高度敏感。这些结果表明 HIV 蛋白酶是一种必需的病毒酶，因此是抗 HIV 药物的一个有吸引力的靶标。
人工智能生成的艺术和创造力
当使用人工智能来创作艺术作品时，它会阻止人们使用自己的创造力和思维技能来创作艺术作品。由于许多不同的网站制作相同的艺术作品并且不知道谁是第一个创作的，因此人工智能艺术也存在许多版权问题。而且，人工智能艺术没有真实性，有时还会出现错误。很多时候，人工智能无法生成您要求它生成的内容，因为它无法正确理解您的要求，因此有时它们生成的图片可能与您想要的完全不同。
打造社会企业商业模式的人工智能创意支持工具
摘要：社会企业包含不同的逻辑，因此寻找能够调和经济和社会目标冲突的商业模式非常复杂。我们认为数字技术可以帮助社会企业家克服这一困难。事实上，本文旨在通过对这些不同研究流派进行系统的文献综述，全面介绍（1）商业模式创新、（2）社会企业和（3）基于人工智能的创造力支持工具的文献现状。我们的目的不是对这三种文献进行全面回顾，而是确定将它们联系起来的主要主题和子主题。在此基础上，我们提出了一种新的观点，即复杂的商业模式创新（例如处理社会企业混合模式的创新）如何通过基于人工智能的创造力支持工具得到推动，并制定了扩大对这一有希望的联系的研究议程。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
CSB 将于 2025 年 1 月/2 月举行常规 PGT 和 TGT 选拔面试。请提供完整的个人简历和证明材料
（过去 10 年） 注：- 具有教学能力的经验丰富候选人优先。 本次面试同时面向 CSB 卡持有者和非 CSB 卡持有者。 从今以后，通过 OST 不是参加面试的强制性要求。 但是在选拔职位之后，候选人必须通过 OST，详情如下： 普通候选人：在被任命的两年内，总原始分数至少为 50%（100 分） 只有入围的候选人才会被邀请参加面试。 薪水优厚。 可以从 Jorhat 陆军公立学校领取申请表，也可以从网站 www.apsjorhat.org 下载，通过以 APS Jorhat 为收款人的汇票支付 250 卢比。申请表须连同所有推荐书一起填写完整。获得 CSB 资格的考生必须在 2025 年 1 月 13 日或之前直接向陆军公立学校、Jorhat、Charaibahi 军事站、PO-Charaibari、Dist – Jorhat (Assam)、PIN – 785616 提交 CSB 成绩卡的副本。
类比设计中人与人工智能的交互协同创造力
简介 十一年前，马希尔 (Maher) 问道：“谁在创造？” (Maher 2012)，并提出了几个创造性应用的分析空间，包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架，其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行，以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架，其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而，对于人与人工智能互动中创造力的位置，人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动，这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行（Deterding 等人，2017 年；Spoto 和 Oleynik，2017 年），随后扩展到生成应用（Muller、Weisz 和 Geyer，2020 年），针对特定算法方法进行了改进（Grabe、Duque 和 Zhu，2022 年），并针对其他算法方法进行了批评（Zheng，2023 年）。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇，但它们并没有解决创造力在何处发生（以及由谁或什么通过这些动作发生）的问题。在这篇短文中，我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念，提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
双AI：用于群体活动识别的双路径参与者交互学习
学习多个参与者之间的时空关系对于群体活动识别至关重要。不同的群体活动通常会展示视频中参与者之间的多样化互动。因此，从时空参与者演化的单一视角来建模复杂的群体活动往往很困难。为了解决这个问题，我们提出了一个独特的双路径参与者交互 (Dual-AI) 框架，它以两种互补的顺序灵活地排列空间和时间变换器，通过整合不同时空路径的优点来增强参与者关系。此外，我们在 Dual-AI 的两个交互路径之间引入了一种新颖的多尺度参与者对比损失 (MAC-Loss)。通过帧和视频级别的自监督参与者一致性，MAC-Loss 可以有效区分单个参与者表示，以减少不同参与者之间的动作混淆。因此，我们的 Dual-AI 可以通过融合不同参与者的这些判别特征来增强群体活动识别。为了评估所提出的方法，我们在广泛使用的基准上进行了大量实验，包括排球 [ 21 ]、集体活动 [ 11 ] 和 NBA 数据集 [ 49 ]。所提出的 Dual-AI 在所有这些数据集上都实现了最佳性能。值得注意的是，所提出的 Dual-AI 使用 50% 的训练数据，其性能优于许多近期使用 100% 训练数据的方法。这证实了 Dual-AI 在群体活动识别方面的泛化能力，即使在有限监督的具有挑战性的场景下也是如此。
基于生成式 AI 的活动和作业的样本...
“我在一个我打算作为教学机会的作业中使用了 [ChatGPT]。我让学生编写带注释的参考书目，并严格说明样式和格式。然后我让他们提示 ChatGPT 做同样的事情，然后像他们认为我会给他们评分一样严格地给 ChatGPT 评分。我给了他们我将在人工生成的作业中使用的评分标准。效果非常好！他们真的把 ChatGPT 当作了重中之重。他们都使用图书馆数据库来检查资源是否存在（大多数情况下不存在），并使用《芝加哥格式手册》来检查风格是否正确（通常不正确）。他们都观察到它对于编写语法句子非常有用，但这还不够。我真的很高兴。”
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编制环境研究报告，包括必要的调查、可行性评估、范围界定、基线数据收集、环境影响评估、缓解措施和环境影响评估报告、公众咨询、环境管理计划的监测和实施、风险分析、环境保护措施评估、土地保护（包括植树造林）、环境控制和监测研究等。城市级/区域级/区域级环境研究和规划包括土壤研究、岩土和水文研究（包括地下水和含水层研究）、环境敏感区域清单、环境调查和研究（包括栖息地、污染、热岛研究、热点分析等），以及编制环境保护政策和管理计划和 DPR。5 公共交通和公路工程