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用于电解水生产可再生氢的地球丰富过渡金属基电催化剂
太阳能是唯一足以替代化石燃料的能源。然而，由于阳光的扩散性质，大规模利用太阳能需要高效的能量捕获和储存过程。[3] 光伏 (PV) 电池能够大规模地将太阳能转化为电能，但需要昂贵的储能设备（如电池）来储存和分配电能。储存和分配光伏电池产生的太阳能的另一种解决方案是将太阳能转化成化学能的形式（尤其是 H2 的形式）并储存起来。作为能源载体，H2 具有几个明显的优势，例如易于储存和运输、能量密度高（700 个大气压下约 140 MJKg @ 1）并且没有碳排放（H2 的唯一燃烧产物是水）。[4]
通过第二种方式丰富蛋白水解靶向嵌合体：两种方式优于一种方式
摘要：蛋白水解靶向嵌合体 (PROTAC) 介导的蛋白质降解促使人们重新思考，并且正处于推动药物发现转变的关键阶段。为了充分利用这项技术的潜力，一种日益增长的模式是使用其他治疗方式丰富 PROTAC。研究人员能否成功地结合两种方式来产生具有扩展特性的多功能 PROTAC？在本期观点中，我们试图回答这个问题。我们讨论了这种可能性如何包含不同的方法，从而产生多靶点 PROTAC、光可控 PROTAC、PROTAC 结合物以及基于大环和寡核苷酸的 PROTAC。这种可能性有望进一步提高 PROTAC 的功效和选择性，最大限度地减少副作用，并击中无法用药的靶点。虽然 PROTAC 已经进入临床研究阶段，但仍必须采取额外步骤来实现多功能 PROTAC 的转化开发。需要更深入、更详细地了解最关键的挑战，以充分利用这些机会并决定性地丰富 PROTAC 工具箱。■ 简介
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
LREC 2020 研讨会论文集“第一届历史图像丰富与访问人工智能国际研讨会 (AI4HI-2020)”
语义网技术能够用所需的语义丰富数据；然而，现有的本体和可用模型不能完全支持用户的特定领域需求。随着更多特定领域语义的出现，研讨会吸引了大量关注，以使历史图像可供公众访问。AI4HI-2020 研讨会的总体重点是应用人工智能、语义网技术（如本体、同义词库和受控词汇表）和语言资源来丰富和改善对与历史和文化遗产相关（但不限于）图像的访问。该研讨会提供了一个讨论研究结果的平台，包括实验、用例、经验、最佳实践、方法和使用人工智能和语义网技术处理历史图像的建议。研讨会吸引了来自许多利益相关者的论文，包括人工智能研究人员、NLP 专家、数字人文主义者、语言学家、计算机科学家和本体工程师，他们一起展示他们的工作并分享他们的经验。
空气传播丰富和罕见的微生物群落对与农历新年相关的大气变化的不同反应
至10 6细胞/m 3对人类井的潜在健康影响[1]。文件及其同事总结了城市和农村之间空气中微生物的丰度和多样性的差异，并进一步透露，由于较高的丰度和多样化的细菌和真菌，农村空气中的微生物组更健康[2]。然而，空气中的病原体会威胁人类健康，并通过在皮肤，粘膜以及消化和呼吸道上定位，从而威胁人类健康[3]。潜在的微生物病原体在空气中无处不在，许多研究报道了许多从空气和粉尘中分离出的致病细菌和真菌[4]。由于追求人类以寻求更好的空气质量，已经探索了空气中微生物群落的多样化和复杂组成及其对人类健康的潜在风险。从理论上讲，由于空间和时间变化较大，应根据主动空气采样评估空气中的微生物[5]。然而，最近的大多数研究通过如今的短期采样或灰尘收集来探讨了空气中的微生物群落，该群落无法捕获整体微生物情况，到目前为止，很少有研究报告说，报道了在高时间分辨率（例如小时时间序列）下机源性微生物的动态。这样的小时 - 空气中微生物组成界的比例表征将提供更好地了解机载微生物与大气变化之间关系的潜力。环境中的微生物群落通常由一些丰度（即丰富的物种）和更多低
能量和心理能量的概念能否丰富我们对创伤经历、慢性疾病和残疾的社会心理适应的理解？
本文旨在让读者熟悉心理能量 (PE) 的概念，以及它在深化我们对心理社会适应创伤性生活事件以及更确切地说是慢性疾病和残疾 (CID) 发病的理解方面所起的作用。为了实现这一目标，采取了以下步骤：首先，简要回顾了物理学领域传统上所设想的能量、力和作用的性质。其次，概述了 PE，重点强调了其历史基础以及其在社会、健康和康复心理学领域的当前概念。特别强调了 PE 在适应压力、创伤和 CID 发病领域的应用。第三，回顾了传统上用于评估 PE 及其动态的性质、内容和规模的测量工具。最后，提出了关于 PE 的维度结构、过程和动态的新观点，它与身体能量在概念上的相似性，以及它与经历创伤和 CID 后社会心理适应过程的潜在和更深层次的联系。
7E学习周期的影响丰富了计算机动画对学生的概念理解和克服误解的影响
虽然计算机动画有可能协助学习者理解困难的概念并消除误解，但支持这一主张的研究很少。本研究调查了如何与计算机动画集成的7E教学模型如何影响学生对食物生长和植物生长的概念理解和误解。实验组被教授7E学习周期模型[7E LCM]，而7E LCM则使用计算机动画[CA]教授对照组传统的指导方法。使用了两层概念理解多项选择测试和半结构化访谈来收集数据。ANOVA分析表明，群体或性别在植物概念理解中没有显着差异[FMGPCU]和Misconceptions测试评分[PRE-MC]。但是，FMGPCU后和MC后平均得分存在显着差异，而7E LCM的CA在改善概念理解和最小化误解方面显示出更好的结果。Manova显示，男女学生的FMGPCU和MC后结果之间没有统计学上的显着差异。结论是，具有CA的7E LCM比其他教学方法更有效地增强了学生的概念理解并更有效地最大程度地减少了误解。建议在生物学教学中使用类似的设计。
森林砍伐和捕食物种丰富度是韩国野水鹿的潜在环境驱动因素
与韩国的车辆（以下称杀手）发生碰撞已成为这些动物的重大危害。先前的一项研究估计，每年大约有60,000辆鹿在韩国道路上死亡（4）。另一项研究表明，从2004年到2019年，韩国的甘旺省的道路杀伤事故数量最多，水鹿构成最大的比例（5）。Roadkill不仅是环境问题，而且是公共卫生问题。定期记录此类事件的欧洲国家的数据表明，与鹿相关的事故中有2-5％通常导致人类伤害。在欧洲大陆，据估计，由于与蹄子的野生动植物发生碰撞，大约有300人丧生，每年30,000人受伤（6）。此外，随着野生动物尸体分解，它们为tick传播的细菌病原体创造了理想的繁殖地，吸引了威胁附近人群的疾病媒介（7）。此外，鹿道路杀手也有巨大的财务成本。在美国，国家公路交通安全管理局报告说，1996年俄亥俄州立大学造成的鹿车祸损失超过5200万美元（8）。更多的研究估计，这一成本每年高达11亿美元（9），平均汽车维修费用从密歇根州的648美元到宾夕法尼亚州的1,000–2,000美元不等（10，11）。
基于虚拟现实 (VR) 的环境丰富功能，适用于患有轻度认知障碍 (MCI) 和轻度痴呆症的老年人
摘要：背景：尽管全球痴呆症患病率呈惊人上升趋势，但可用于改善痴呆症患者认知和心理健康的方式仍然有限。环境丰富是一种实验范例，在临床前研究中已显示出良好的抗抑郁和增强记忆力的效果。然而，由于缺乏有效的实施策略，其临床实用性仍然有限。目的：本研究的主要目的是评估基于虚拟现实 (VR) 的长期环境丰富训练计划对轻度认知障碍 (MCI) 和轻度痴呆老年人的可用性（耐受性和交互性）。次要目标是评估基于 VR 的环境丰富对 MCI 和轻度痴呆老年人认知功能稳定和心理健康改善的影响。方法：共有 7 名参与者（4 名 MCI 患者和 3 名轻度痴呆患者）在 6 个月内每两周接受一次基于 VR 的环境丰富训练。通过虚拟现实疾病问卷 (VRSQ) 和记录输入错误率连续评估 VR 训练参与者的耐受性和互动性。在研究之前和之后通过蒙特利尔认知评估 (MoCA) 评估认知功能。通过华威-爱丁堡心理健康量表 (WEMWBS) 评估心理健康。结果：患者对基于 VR 的环境丰富耐受性良好，VRSQ 分数 (p < 0.01) 和输入错误率 (p < 0.001) 随着时间的推移显着下降。VR 训练还可有效稳定治疗过程中的 MoCA 分数（治疗前后 MoCA 分数无显着差异），并且与第一次和最后一次评估之间 WEMWBS 分数改善的趋势有关（p < 0.1）。护理人员的定性观察进一步证实了患者心理健康的明显改善。结论：这项初步研究表明，VR 是一种可行、可耐受且潜在有效的工具，可为患有 MCI 和轻度痴呆的老年人提供长期支持。
为学生主导的公益诊所制定综合商业计划和可持续发展模式，丰富学生和社区福祉
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