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一篇有关探索AI范围的评论文章...
阿育吠陀（Ayurveda）起源于三千年前的印度，强调了基于个体宪法（Prakriti）和称为Doshas的生理结构的个性化治疗方法。ai，对人类智力过程进行建模，越来越多地用于现代技术，以执行学习，推理和解决问题的任务。本文探讨了人工智能的使用来增强阿育吠陀的应用，旨在改善诊断，教育，治疗计划和研究，从而提高全球医疗系统的可及性和有效性。将人工智能（AI）纳入阿育吠陀需要利用AI在数据分析，模式识别和预测建模中的优势。进行了全面的文献搜索，以发现有关AI和Ayurveda整合的相关论文和文章。搜索涵盖的数据库，例如PubMed，Google Scholar和相关期刊。分析了收集的数据，以提供有关该主题的详细概述。将AI纳入阿育吠陀在许多领域都提供了有希望的好处，包括增强的诊断，个性化治疗，加速研究并改善阿育吠陀教育。AI与阿育吠陀的整合既提出了机遇和挑战。尽管AI可以提高诊断准确性，个性化治疗和加速研究，但它面临着挑战，例如分析大量数据集，根据环境来翻译梵语文献，在每种情况下了解阿育吠陀概念以及道德问题。未来的研究应集中于AI驱动的预测分析，数字化印度草药信息以及基于IT的诊断工具。
一篇关于纳米颗粒在cosmeceuticals中用途的评论
在宇宙中使用纳米颗粒已成为一种变革性的方法，可增强活性成分在护肤配方中的功效和生物利用度。这篇评论论文综合了应用于化妆品行业的纳米技术的最新进展，突出了各种类型的纳米颗粒，包括脂质体，固体脂质纳米颗粒和树枝状聚合物。我们讨论了它们在改善渗透，稳定性和有效化合物的受控释放方面的作用，以及靶向递送和减少副作用的潜力。此外，还检查了使用纳米颗粒的安全性，监管问题和消费者的看法。主要的研究和发现来自一系列来源，包括美容皮肤病学杂志，国际美容科学杂志和纳米医学等经过同行评审期刊：纳米技术，生物学和医学。本文最后讨论了将纳米技术融入宇宙产品中的未来趋势和挑战，并提倡正在进行的研究以充分利用其潜力，同时确保安全性和有效性。
上一篇 - 新闻稿宣布关闭野生版...
根据2024年10月29日的知识产权购买协议，澳大利亚预期的澳大利亚和野生货币，该公司和澳大利亚预期的澳大利亚将某些知识产权资产（“资产”）出售给了沼气。资产的总购买价格为1,353,227美元，其中包括：500,000美元，将以现金支付（“现金付款”）；剩下的剩余分配和发行在野生企业的首都以16,000,000股普通股（每股为“考虑份额”）以每一考虑份额为0.0533美元。现金付款将在交易结束后的24个月内支付（“截止”），并在关闭时向公司发行了对价。公司打算在以后将一部分考虑股份分发给其股东（“分发”）。
这是一篇原创文章的自存档版本... - Doria
态势感知 (SA) 已经取代传统的“方向舵和操纵杆”技能，成为空战中取胜的主要因素 (Endsley，1995；Svenmarckt 和 Dekker，2003)。态势感知通常被定义为一个人对当前状况的感知 (SA 级别 1)、对当前状况的理解 (SA 级别 2) 和对近期事件的预测 (SA 级别 3) 的三级结构 (Endsley，1995)。态势感知作为一个概念可能是有争议的。例如，Dekker 和 Hollnagel (2004) 将该概念描述为“民间模型”，并采用还原论方法，认为态势感知可以分解为可测量的具体组成部分 (例如决策、感知、理解和长期记忆)。他们还认为，态势感知不容易被证伪 (另见 Flach，1995)。即使承认 SA 确实存在，该概念的科学性仍有待商榷。例如，它存在于用户的认知中，还是更广泛系统的突发属性，以及最合适的测量方法是什么（有关更多详细信息，请参阅 Salmon 等人，2008 年；Endsley，2015 年；Stanton 等人，2017 年；Nguyen 等人，2019 年的广泛评论）？尽管如此，很明显，SA 的概念已成为评估系统和人类表现的重要指标。正如 Wickens (2008) 指出的那样“……人们可以说，该构造在理论和应用中的使用增加证明了
这是一篇原创文章的自存档版本。这…… - JYX
摘要。数字孪生——技术系统和流程的数字模型——最近被引入到复杂的工业流程中。然而，这样的模型应该只关注物理对象（正如它们的定义通常所暗示的那样），还是应该包括用户和其他人类？包括人的模型被称为人类数字孪生（HDT）；它们有助于更准确地分析实际使用中的技术。认知模仿方法可用于描述人类与技术的交互。这种方法分析人类的信息过程，例如感知和思考，以模仿人们处理信息的方式，从而设计智能技术。这种分析的结果可以作为人类行为的本体来呈现，并以这种方式包含在 HDT 模型中。关键词：数字孪生·人机系统集成·认知模仿，人工智能
六月通讯最后一篇 - 埃尔斯沃斯空军基地
南达科他州埃尔斯沃斯开发局 (SDEDA) 于 2022 年 3 月 1 日向 SD DANR 申请用水许可证。2022 年 5 月 9 日，SD DANR 水权计划首席工程师建议批准。申请通知于 2022 年 5 月 25 日在《拉皮德城日报》上发布，并于 2022 年 5 月 24 日在《信仰独立报》上发布。公共通知、申请和建议行动可在以下网址获取：danr.sd.gov/public
人工智能、伦理、公平与高等教育 一篇“讨论开端”的论文
1. 随着人工智能应用变得越来越普遍，大学的教育工作者、管理者和领导者有责任对这项技术是什么以及它如何工作有一个基本的了解，这样我们才能就其设计、实施以及对教育系统中人类的影响提出批判性问题。正如开篇所说，我们不想在这样的机构工作和学习，在那里，涉及人工智能的流程和与人工智能的互动的决策感觉像变魔术一样。2. 有了基本的了解，应该能促进关于高等教育中人工智能的伦理设计、实施和治理的知情对话和民主决策。这包括利用现有的法律和监管机制，制定新的强有力的治理框架，以确保公平、透明和问责。3. 重要的是提高对人工智能对教育公平和普遍持有的歧视观点提出的独特挑战的认识。
医学生希望将人工智能融入医学教育：一篇观点文章
医学正处于变革的边缘。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的进步正在重塑医生和医疗保健提供者的医疗实践方式。近年来，人工智能已迅速发展成为适用于临床实践的适用医疗技术。这些系统现在正在处理越来越多的复杂数据，提高可穿戴生物识别设备的可行性，优化诊断算法的使用，并在电子健康记录 (EHR) 等大型数据集中利用模式识别 (1 – 4)。这些系统的速度和效率有可能在特定任务上胜过医生，这可以让医生有更多时间从事其他重要工作，例如与患者进行有针对性的咨询和教育，以及解决国内外的健康不平等问题。与许多创新一样，随着人工智能技术的扩展，医生和医疗保健工作者也遇到了阻力。缺乏理解、潜在的行政负担、缺乏法律框架以及对工作保障的担忧都导致了这种反对（5-8）。无论目前对人工智能的看法和效用存在什么分歧，我们认为，由于医疗保健业务部门的激励措施以及它将为患者护理提供的改进，人工智能在临床实践中的应用是不可避免的。包括谷歌和 IBM 在内的科技巨头正在投资用于挖掘医疗记录的人工智能技术（9）。此外，Enlitic 等初创公司正在使用深度学习 (DL) 算法来解释医学图像，速度比普通放射科医生快得多，使放射科医生能够完成其他任务并发展其角色以加强患者护理（9）。鉴于大企业和初创企业都在开发能够实现更有效、更高效的医疗服务的技术，AI 与医学的整合是不可避免的。因此，医学界必须成为引领者，引导 AI 的整合，确保这些技术能够改善健康结果，并提供更公平的患者护理分配。正如本文所述，我们认为这种变革的最佳起点是医学院。我们团队的成员在精准医疗、药物研发、诊断和医院管理方面拥有丰富的经验，我们利用这些经验为 AI 如何融入医疗行业提供独特的视角。作为未来的医生，我们的团队呼吁将人工智能课程融入医学教育中。
小角度 X 射线散射 – 一篇评论 - IUCr 期刊
由于其优异的性能，先进陶瓷、金属和复合材料等硬质材料具有巨大的经济和社会价值，可应用于众多行业。了解它们的微观结构特征对于提高其性能、材料开发和释放其未来创新应用的潜力至关重要。然而，它们的微观结构显然是分层的，通常跨越几个长度尺度，从亚埃到微米，这对它们的表征提出了严峻的挑战，尤其是原位表征，这对于理解控制微观结构形成的动力学过程至关重要。本综述全面描述了快速发展的超小角度 X 射线散射 (USAXS) 技术，这是一种探测硬质材料纳米到微米级特征的无损方法。USAXS 及其补充技术在为硬质材料开发和应用时，可以提供有关其孔隙率、晶粒尺寸、相组成和不均匀性的宝贵见解。我们讨论了 USAXS 在硬质材料中的基本原理、仪器、优势、挑战和全球地位。通过选定的示例，我们展示了该技术在揭示硬质材料微观结构特征方面的潜力，以及它与先进材料开发和制造工艺优化的相关性。我们还提供了对 USAXS 持续发展的机遇和挑战的看法，包括多模态表征、相干散射、时间分辨研究、机器学习和自主实验。我们的目标是促进 USAXS 技术的进一步实施和探索，并激发它们在硬质材料科学的各个领域的更广泛应用，从而推动该领域的发现和进一步发展。