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复合Herbo-Mineral unani配方的血糖降血性活性QURS-E-ZIABETUS中烟酰胺 - 链蛋白酶诱导的糖尿病大鼠
摘要：在Unani文献中提到了用于管理类似糖尿病状况的多草药unai unani公式，Qurs-e-Ziabetus（QZ）。这项研究旨在评估QZ的抗糖尿病活性，QZ的抗糖尿病活性在Sprague Dawley大鼠的烟酰胺 - 链霉素诱导的糖尿病中提到。开发了QZ和HPTLC纤维固定文件的初步植物化学筛选。在正常的Eugglymemic SD大鼠中进行口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）。此外，在烟酰胺 - 链蛋白酶诱导的糖尿病大鼠中测试了抗血糖势。提供了28天的QZ（250、500和1000 mg/kg）和Glibenclamide（10 mg/kg）的处理。28天后，所有大鼠都禁食过夜，并收集了血液样本并进行生化估计和血液学参数。收集胰腺，肝脏和肾脏，并进行组织病理学分析。在QZ中检测到各种植物成分。在OGTT中，QZ治疗并没有显着降低受葡萄糖（2 gm/kg）挑战的大鼠的血糖水平。与糖尿病对照相比，QZ在烟酰胺链接受蛋白诱导的糖尿病模型中，QZ表现出显着依赖剂量依赖性的空腹血糖降低效果。QZ和Glibenclamide治疗不会影响烟酰胺 - 链接受蛋白诱导的糖尿病大鼠的体重或生化和血液学参数。观察到胰腺，肝脏和肾脏的组织学分析，与正常对照相比，糖尿病组的一些变化。同时，QZ治疗显示链蛋白酶病毒和进一步的糖尿病疾病诱导的组织病理学变化得到了改善。研究数据表明，在烟酰胺 - 链蛋白酶诱导的糖尿病大鼠中，QZ在给药中的抗血糖潜力28天。
指导视觉模型选择跨任务，域和知识类型的视觉提问
视觉提问（VQA）是用户体验的关键，尤其是在改善视觉语言模型（VLMS）的概括能力之后。但在实际设置中使用标准化框架评估应用程序要求的VLM仍然具有挑战性。本文旨在使用端到端框架解决该问题。我们提出VQA360 - 一种源自估计的VQA基准测试的新型数据集，该数据集用任务类型，应用程序域和知识类型注释，以进行全面评估。我们还引入了Goeval，这是一种使用GPT-4O开发的多模式评估度量，与Human判断相关系数为56.71％。我们使用状态VLMS的实验表明，没有任何单个模型都普遍擅长，因此，将正确的选择成为关键的设计决策。专有模型（例如Gemini-1.5-Pro和GPT-4O-Mini）通常优于其他模型，但是诸如InternVL-2-8B和COGVLM-2-LALAMA-3-19B之类的开源模型也表现出竞争优势，同时提供了其他优势。我们的框架工作也可以扩展到其他任务1。
太阳能国内能源部门的增长
吉隆坡：马来西亚的能源公司今年的能量销量显着增长，这是由激励措施推动了播放者进行新的绿色能量剂量（尤其是太阳能系统）的动力。借助Solar的Rakyat激励计划，太阳能行业脱颖而出，该计划为新的Net Energy Metering（NEM）应用提供了高达4.000令吉的回扣。这导致超过667个Nem Rakyat Consumers安装太阳能光伏（PV）系统，截至2024年7月，每日应用从100增加到150个。这是公开率的积极回应，与国家能源过渡路线图（NETR）保持一致。马来西亚正计划探索诸如氢和核等续签能源（RE）来源，以便到2050年才能实现净零碳排放。例如，小型模块化反应堆通过提供更安全，具有成本效益的解决方案的放射性废物和稳定的长期成本，使核能更可行。政府还旨在每年生产200万吨氢，到2050年增加到1600万吨。这将支持发电和运输等部门的脱碳，从而减少对化石燃料的依赖。由于政府计划采用新技术并增强现有激励措施，例如NEM，因此能源部门有望在明年增长更加活跃。在太阳能行业中，预算2025年的NETR分配将从今年的Rmloomil提高到3亿令吉。其他激励措施将鼓励更多的场所采用PV装置，并在分配的电子材料中高达7000万令吉，以促进购买能源的电气设备。- Bernama兴奋可能源于政府更开放的是将新技术用于电力生成以在2050年到达零净目标。这些技术包括电池能量存储，泵送水力储存，碳捕获和核技术，以及小型和大型反应堆。在其方面，能量过渡和供水部将强化实施重新制定。是饲料中的关税，NEM，自我消费，公司绿色电力计划和清洁可再生能源供应，以达到重新安装的能力目标70％的目标。正如马来西亚在2025年担任东盟主席的那样，该国将于明年确定东盟电力网（APG）战略计划。APG不仅在于将能源系统连接到整个土地和水下，还涉及将该地区定位为能够吸引国际投资的绿色能源枢纽。令人鼓舞的是，迄今为止，所有成员国基本上都达成了关于APG的协议。为此，政府将研究Tenaga Nasional Bhd（TNB）如何在实现APG倡议中发挥作用，以使该国和该地区成为未来的主要能源枢纽。政府意识到所需的主要投资，并考虑了TNB与其他实体合作以确保APG成功的方法。TNB的任务是从煤炭过渡到RE，已进行了广泛的研究，以确保过渡平稳有效。
为增长的区域引擎提供动力
对这一新兴地区增长任务的核心是长期“地方增长计划”（LGP）的新法定要求，该要求确定了全国各地城镇中的增长机会，与部门战略保持一致，并概述了要抓住这些机会的计划和基础设施。LGP将由与主要雇主，大学，大学和行业机构合作的当地领导人开发和实施，并将得到强有力的国家本地治理安排，能力和能力建设以及在需要时提供直接支持（工党，2024年）。改进了有关大学在通过KE推动区域增长方面的作用和表现的数据和指标，对于确保其全部潜力的实现非常重要。
燃烧引擎：跨几代人的动力
内燃机由于其紧凑的尺寸，高效率和多功能性而主导着现代时代。电源从个人车辆到工业机械，使它们在各个领域都必不可少。这种火花点火引擎燃烧汽油以产生能量。它们被广泛用于汽车，摩托车和小型设备中。以其效率和高扭矩输出而闻名，柴油发动机依赖于压缩点火。它们通常用于卡车，公共汽车和工业设备。利用连续的燃烧过程，涡轮发动机是飞机和发电厂不可或缺的。紧凑而轻巧的两冲程发动机通常在摩托车，电锯和舷外电动机中找到。
Aqua：带有视觉锚点的软件教程视频中的自动提问
但是，在某些情况下，即使在视频中跳来跳去后，用户仍然很难构成某些部分，尤其是如果视频无法解决其特定查询时。在这种情况下，他们经常在评论部分留下问题，要求对视频的特定部分进行进一步的解释[54]。虽然及时回答问题对于从教程中有效学习至关重要，但是从社区获得答案或教程作者可能需要数小时或几天。在某些情况下，问题甚至可能没有解决。解决问题的延迟会破坏学习过程，并阻止观众完全参与教程内容。为了解决这个问题，我们探索了自动回答有关教程视频问题的过程的方法。我们首先是对用户问答行为的深入分析。为了洞悉这种行为，我们从Autodesk Fusion 360的前20个最受欢迎的视频教程（3D计算机辅助设计（CAD）软件应用程序中，我们收集了所有5,944个共同的数据集。在评论中确定了663个问题后，我们进一步确定了四个主要类别问题：有关教程内容（“内容”）的问题，有关学习者的个人设置的问题或有关教程（“用户”）（“用户”）的挑战，有关视频的元信息（META）的问题，以及与内容不直接相关的问题。
使用生成AI
摘要。本研究研究了Github Copilot和Chatgpt等生成AI工具对软件开发生产力和开发人员经验的影响。通过涉及各种任务的40个软件开发人员（例如代码文档，生成和重构）的实验，研究评估了AI在提高任务完成率和开发人员满意度方面的有效性。的结果表明，生成AI在常规任务中减少了任务的完成时间超过50％，尽管它对高复杂性任务具有更小的效果，而时间仅降低了10％。此外，AI将高复杂任务的成功率提高了28.57％，证明了其在解决复杂问题方面的价值。开发人员还报告说，工作满意度，重点和进入“流”状态的大幅提高，表明对幸福感产生了积极影响。AI为常规和中等复杂的任务提供了显着的好处，但需要进一步的研究来评估其对更复杂的软件开发过程的长期影响。本研究通过促进创新，提高效率和促进开发人员的福祉来支持生成AI在推进可持续软件开发中的作用，并与可持续发展目标保持一致（SDG 8和SDG 9）。
克林顿再供电项目 60 天申请意向通知...
Valcour Clinton NewCo, LLC（“申请人”）提议根据《纽约州公共服务法》第八条（“第八条”）为一个大型发电设施重新供电。申请人特此通知，申请人打算在 2025 年 1 月 9 日左右向可再生能源选址和电力传输办公室（“ORES”）提交申请，根据第八条寻求选址许可证来重新供电和运营 Clinton 风力发电项目。第八条流程已由 ORES 颁布的规则实施，并建立了一个对所有可再生能源项目都具有统一标准和条件的审查流程。统一标准和条件可在 16 NYCRR Subpart 1100-6 和 https://dps.ny.gov/ores-regulatory-documents 中找到。
Groq & Hunch：利用人工智能为更具创造力和生产力的业务团队提供支持
例如，公司拥有大量有关其客户和用例的各种内容信息，这些信息分布在多个平台上。当当今的产品团队需要设计下一组功能或产品时，几乎不可能将所有分散的数据集中到一个地方，以便使用、分析并转化为可操作的产品简介、项目计划、营销内容等。使用 AI 可以做到这一点，但前提是这些团队能够轻松地规划工作流程并选择合适的 LLM。
通过分散的电力系统赋予乌克兰权力
许多政府高级官员和国际专家提供了意见并审查了该报告的初步草案。他们的评论和建议具有很大的价值。包括：乌克兰能源部的同事； Jinsun Lim（亚洲开发银行）； Frederikke Laursen和Pernille Hagedorn-Rasmussen（丹麦能源局）； Olena Pavlenko（Dixi Group）； Myhailo Krutsyak（DTEK）； Anna Petrus（Eu4energy）；亚历山大·安东尼（Alexander Antonyuk）（欧洲投资银行）； Christoph Winkler（JülichSystems Analysis，ForschungszentrumJülich）；苏珊·尼斯（Susanne Nies）（乌克兰绿色交易）；海伦娜·杰拉德（Helena Gerard）（Vito）； Borys Dodonov（基辅经济学院）； Ihor Horovykh（国家能源和公用事业监管委员会）； Iryna Doronina（慕尼黑技术大学）；克里斯托弗·梅茨（英国政府）； Scott Greenip，Juhani M Platt，Erik J Magdanz和Geoff Pyatt（美国国务院）； Jan Petter Nore（Norad and Nord University）；