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未来的趋势和前景：生成AI与供应链中新兴技术的交集
总而言之，生成AI与新兴技术的整合为供应链管理的未来带来了令人兴奋的前景。通过利用生成AI，机器人技术，物联网，边缘计算和其他新兴技术之间的协同作用，组织可以在日益复杂且动态的商业环境中解锁创新，效率和弹性的新机会。但是，意识到这些技术的全部潜力需要战略投资，协作以及供应链管理的前瞻性方法。
量子大厅和2D拓扑半学中的光响应橙皮中新型生物复合材料的合成及其用于从水溶液中去除双氯芬酸的应用：评估吸附特性
摘要。这项工作旨在合成和表征橙皮（OP）易于回收的磁复合材料（Orange Peel复合[OPC]），并将其用作e efff fromedscorembent，以从批处理模式下从水性溶液中清除工业药物（diclofenac（dfc））。OP和OPC通过各种技术进行表征，包括傅立叶变换红外，扫描电流显微镜与能量分散光谱，X射线di ff raction，Brunauer-Emmett – Emmett – Emmett – Emmett – Emmett – Emmett-thermogravimetric分析表明，OPC具有有趣的物理学物质性质，可与许多其他许多其他相比。发现OPC的DFC去除是时间依赖性的，并且在90分钟后获得平衡状态。此外，在30°C的温度下，该磁性材料的DFC吸附能力估计为37.0 mg·g -1，高于各种吸附剂。此外，热力学研究结果表明，DFC的去除是可行的，放射的和自发的过程。所有这些结果证明，在广泛的实验条件下，可以将磁化的OP废物视为从水溶液中除去DFC的有前途的材料。
医疗保健中新兴的人工智能-IJRPR
人工智能（AI）是一个快速增长的领域，具有改变医疗保健的潜力。AI涵盖了广泛的技术，使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习，推理和解决问题。在医疗保健中使用AI已经显示出有望改善患者预后，降低成本和提高效率的希望。本文对AI在医疗保健中的当前应用以及AI在医疗保健中的未来可能性进行了全面审查。人工智能（AI）的快速进步为医疗保健行业带来了激动人心的机会。AI技术，例如机器学习，自然语言处理和计算机视觉，已彻底改变了医疗保健交付的各个方面。这些进步有可能显着改善患者护理，增强诊断，简化行政流程并推动医学研究和创新。AI在医疗保健中最著名的应用之一是诊断和医学成像。AI算法可以分析X射线，CT扫描和MRI等医学图像，以高精度检测异常，肿瘤和其他疾病。这有可能改善早期检测和诊断，从而带来更好的治疗结果。
Thermotogota中新鉴定的病毒病毒表明病毒是phynum基因共享的高速公路上的车辆
Thomas H A Haverkamp，Julien Lossouarn，Olga Zhaxybayeva，Jie Lyu，NadègeBienvenu等。Thermotogota中新鉴定出的病毒病毒表明病毒是晶层基因共享高速公路上的车辆。环境微生物学，2021，23（11），pp.7105-7120。10.1111/1462-2920.15723。HAL-04002400
AAV 载体中新型组合 microRNA 结合位点协同减少抗原呈递和转基因免疫，实现高效、稳定的转导
重组腺相关病毒 (rAAV) 平台有望用于体内基因治疗，但抗原呈递细胞 (APC) 的不良转导会削弱其应用前景，而抗原呈递细胞又会引发宿主对 rAAV 表达的转基因产物的免疫。鉴于最近接受高剂量全身 AAV 载体治疗的患者出现的不良事件，推测这些不良事件与宿主的免疫反应有关，开发抑制先天性和适应性免疫的策略势在必行。使用 miRNA 结合位点 (miR-BS) 来赋予内源性 miRNA 介导的调控，使转基因表达脱离 APC，有望降低转基因免疫力。研究表明，将 miR-142BSs 设计到 rAAV1 载体中能够抑制树突状细胞 (DC) 中的共刺激信号、减弱细胞毒性 T 细胞反应并减弱小鼠转导肌细胞的清除，从而允许在肌纤维中持续转基因表达，同时几乎不产生抗转基因 IgG。在本研究中，我们针对 26 种在 APC 中大量表达但在骨骼肌中不表达的 miRNA 筛选了单个和组合 miR-BS 设计。高免疫原性卵清蛋白 (OVA) 转基因被用作外来抗原的替代物。在成肌细胞、小鼠 DC 和巨噬细胞中进行的体外筛选表明，miR-142BS 和 miR-652-5pBS 的组合强烈抑制了 APC 中的转基因表达，但保持了成肌细胞和肌细胞的高表达。重要的是，携带这种新型 miR-142/652-5pBS 盒的 rAAV1 载体在小鼠肌肉注射后比以前的去靶向设计实现了更高的转基因水平。该盒强烈抑制细胞毒性 CTL 激活和
基因筛查揭示了 BAP1 缺陷间皮瘤中新的可靶向弱点 Pandey, Gaurav Kumar; Landman, Nick; Neikes, Hannah K.; Hulsman,
Gaurav Kumar Pandey、1,4,6,7 Nick Landman、1,4,7 Hannah K. Neikes、2,4 Danielle Hulsman、1 Cor Lieftink、3 Roderick Beijersbergen、3 Krishna Kalyan Kolluri、5 Sam M. Janes、5 Michiel Vermeulen、2,4 Jitendra Badhai、1,4,8、* 和 Maarten van Lohuizen 1,4,8,9, * 1 荷兰癌症研究所分子遗传学部，Plesmanlaan 121, 1066CX 阿姆斯特丹，荷兰 2 奈梅亨内梅亨大学理学院分子生物学系，奈梅亨，荷兰 3 分子癌发生部，NKI 机器人和筛查中心，荷兰癌症研究所，荷兰阿姆斯特丹 4 Oncode 研究所，乌得勒支，荷兰 5 伦敦大学学院呼吸科肺活体研究中心，伦敦大学学院，雷恩大厦，伦敦，英国 6 现地址：印度瓦拉纳西 221005 贝拿勒斯印度教大学动物学系 7 以下作者贡献相同 8 资深作者 9 主要联系人 *通信地址：j.badhai@nki.nl (JB)，mvlohuizen@nki.nl (MvL) https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2022.100915
在实验室条件下刺激当地微生物对露天矿中新世褐煤进行厌氧生物降解
1 弗罗茨瓦夫大学地质科学研究所，弗罗茨瓦夫，50-205，波兰 2 卡托维兹西里西亚大学生物、生物技术和环境保护研究所，卡托维兹，40-031，波兰 3 波兰科学院生物化学和生物物理研究所，华沙，02-106，波兰 10
IEEE SIPS2025香港 IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记 电路和系统中的新兴主题 微电子国际会议 b'' IEEE关于电路和系统中新兴和精选主题的日记
Design Methods of Signal Processing Systems: • Optimization of signal processing algorithms • Compilers and tools for signal processing systems • Algorithm-to-architecture transformation • Dataflow-based design methodologies Software Implementation of Signal Processing Systems: • Software on programmable digital signal processors • Application-specific instruction-set processor (ASIP) architec- tures and systems • SIMD, VLIW, and multi-core CPU architectures • GPU-based massively parallel implementation Hardware Implementation of Signal Processing Sys- tems: • Low power/complexity signal processing circuits & applica- tions • FPGA and reconfigurable architecture-based systems • System-on-chip and network-on-chip • VLSI for sensor network and RF identification systems • Quantum signal processing • Neuromorphic computing
并行政策？ 52全球新闻中新闻AI政策的比较研究
越来越多的新闻机构已经制定了指南，以管理他们如何使用人工智能（AI）。本文分析了一套52套准则，主要来自西欧和北美，来自比利时，巴西，加拿大，芬兰，德国，印度，荷兰，荷兰，挪威，瑞典，瑞典，瑞士，英国，英国和美国的出版商。研究正式和主题特征，我们提供了有关发布者如何解决新闻中AI的期望和关注点的见解。从新机构理论和制度性同构中得出，我们认为，政策显示出同质性的迹象，这可能是由同构动力学解释的，这是作为对Chatgpt发行后的生成AI兴起而产生的不确定性的一种反应。我们的研究表明，出版商已经开始在处理AI生成的内容时就关键点（例如透明度和人类监督）的指南汇总。但是，我们认为国家和组织特质继续在塑造出版商的实践中重要。我们通过指出围绕AI指南中的技术依赖性，可持续性AI和不平等现象的盲点，并为进一步的研究提供了方向。