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能源与人工智能 - 信息科学 - EPFL
人工智能 (AI) 应用在能源领域的应用势头强劲，人们越来越密集地寻找合适、高质量和值得信赖的解决方案，这些解决方案在研究中显示出良好的结果。行业和政策领域的决策者对此越来越感兴趣，他们正在寻找能够提高公司盈利能力、提高效率和促进能源转型的应用。本文旨在根据各自的成熟度、监管风险和潜在利益，为能源领域的人工智能应用提供一个新颖的三维 (3D) 指标。案例研究用于举例说明 3D 指标的应用，展示如何使用开发的框架来筛选有资格获得政府资助或业务开发的有前途的人工智能应用。此外，3D 指标用于根据不同利益相关者的偏好（规避风险、追求利润、平衡）对人工智能应用进行排名。面对迅速出现的国家和政府间人工智能战略和法规，这些战略和法规限制了人工智能应用在关键基础设施中的使用，这些结果使人工智能应用能够得到更好的分类。
达尔文式的癌症治疗方法
摘要：传统抗癌治疗的主要问题之一是它们导致耐药细胞的出现，从而导致治疗衰竭。为了避免或延迟这种现象，要考虑到肿瘤的生态进化动力学是很重要的。设计基于进化的治疗策略可能有助于克服耐药性问题。尤其是有希望的候选者是自适应疗法，这是一种遏制策略，该策略将治疗周期调整为肿瘤的演变，以便保持受到治疗耐药细胞的群体的控制。数学建模是理解癌症动力学的至关重要工具，并对这些治疗的结果进行预测。在这篇综述中，我们强调了在设计适应性疗法策略中的计算机建模中的好处，并评估它们是否可以有效改善治疗结果。特别是，我们回顾了如何使用两种主要模型（即基于Lotka – Volterra方程和基于代理的模型的数学模型）来对肿瘤动态进行建模以响应自适应治疗。我们举例说明了它们在适应性疗法领域所允许的进展，并讨论如何将这些模型整合到实验方法和临床试验设计中。
Budd Tucker 博士 2024 年 9 月 5 日星期四下午 3:15
摘要：遗传性视网膜变性疾病包括相对常见的 Stargardt 病和罕见的视网膜色素变性等，在遗传上具有极大的异质性。迄今为止，已发现 100 多种不同的基因和数千种不同的致病突变。这些疾病的共同特征是外层神经视网膜的光感应感光细胞最终死亡。由于视网膜的内在再生能力很差，感光细胞死亡会导致不可逆的视力丧失。幸运的是，分子遗传学、基因组编辑、干细胞生物学和组织工程领域的科学进步让我们有理由对被诊断为遗传性视网膜变性的患者的未来感到乐观。在这次演讲中，我将讨论我们小组的工作，重点是使用患者来源的诱导性多能干细胞对遗传性视网膜变性患者进行分子诊断、研究和治疗。具体来说，我将举例说明我们如何使用患者 iPSC 来评估新基因变异的致病性并开发修复性自体感光细胞替代方法。
发酵产物形成的代谢能量节约
利用微生物从碳水化合物中生产大宗化学品和生物燃料，与低成本的化石燃料生产形成竞争。为了限制生产成本，需要高滴度、高生产率，尤其是高产量。这就要求参与产品形成的代谢网络必须是氧化还原中性的，并保存代谢能量以维持生长和维持。在这里，我们回顾了可用于节约能源和防止不必要能量消耗的机制。首先，概述了现有糖基发酵过程中的 ATP 生产。描述了底物水平磷酸化 (SLP) 和所涉及的激酶反应。基于这些反应的热力学，我们探索是否可以将其他激酶催化反应应用于 SLP。离子动力的产生是另一种节约代谢能量的方法。我们举例说明了碳碳双键还原、脱羧和氧化还原辅因子之间的电子转移如何支持离子动力的产生。从更广泛的角度来看，讨论了氧化还原电位与能量守恒之间的关系。我们描述了如何通过使用 CoA 转移酶和转羧酶来减少辅酶 A (CoA) 和 CO 2 结合所需的能量输入。糖和发酵产物的运输可能需要代谢能量输入，但可以使用替代运输系统来
治疗药物监测步骤
过去几十年来，药理计量学方法从分析科学和计算机科学的进步中受益匪浅，如今在新型药物的临床开发中发挥着核心作用。现在是时候将这些方法通过治疗药物监测 (TDM) 转化为患者护理了，TDM 将成为精准医疗的支柱，其作用不亚于基因组学方法，可控制药物反应的变化并提高治疗的有效性和安全性。在本综述中，我们围绕五个一般性问题构建 TDM 开发：1) 相关药物是否适合 TDM？2) 该药物浓度的正常范围是多少？3) 该药物浓度的治疗目标是什么？4) 如何调整药物剂量以使浓度接近目标？5) 有证据支持 TDM 对该药物有用吗？我们通过概述对第一种靶向抗癌药物伊马替尼的 TDM 开发来举例说明这种方法。我们表达了我们的立场，即类似的故事也适用于此类药物，以及对控制各种危及生命的疾病至关重要的多种治疗方法。尽管仍然存在阻碍 TDM 进展的障碍，但毫无疑问，即将到来的技术进步将塑造和促进许多创新的治疗监测方法。
瑞士苏黎世联邦理工学院 Flaminia Giacomini 理论物理研究所
信息：armida.sodo@uniroma3.it；antonio.benedetto@uniroma3.it 从量子理论的角度理解引力的基本性质是理论物理学中一个重要的未决问题。最近，引力量子系统的研究，例如在位置的量子叠加中准备的、以引力场为源的大规模量子系统，引起了广泛关注：实验正在努力在实验室中实现这种场景，测量与量子源相关的引力场有望提供有关引力量子方面的一些信息。然而，关于这些实验可以得出关于引力性质的确切结论，仍然存在一些悬而未决的问题，例如，这种状态下的实验是否能够测试引力场的更多部分。在我的演讲中，我将举例说明量子信息工具（例如通信协议）如何有助于在低能（思想）实验中识别引力的量子方面。然后，我将讨论需要对当前悬而未决的问题给出可靠答案的理论研究方向。 TEAMS 链接：https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a8f9ec19800e7467ab9bae6e627dfcb21%40thread.tacv2/1705662207480?context=%7b%22Tid%22 %3a%22ffb4df68-f464-458c-a546-00fb3af66f6a%22%2c%22Oid%22%3a%2234c00d0e-4085-4def-be95-f11f6239bc3d%22%7d
飞机维护编程的程序结构...
摘要 目的——本文旨在举例说明在飞机维护活动安排中使用项目管理工具的情况。这一过程被称为维护、修理和大修，由于未来几年航空业的预期增长，这一过程在航空业中变得越来越重要；然而，它也面临着日益激烈的市场竞争。这一事实导致了在维护管理中采取行动、寻求降低成本的同时保持所提供服务质量的需要。本文的目的是提出一种程序的结构，旨在减少总维护时间（停机时间）并保证按时交付飞机。 设计/方法/方法——本文通过对巴西飞机维修中心的案例研究，使用了关键路径法和关键链项目管理，后者源自约束理论，目的是系统地分析资源并同步优先网络中的活动。 结果——结果表明，停机时间可以从 11 天减少到 5 天，并提出了改进措施以实现更大的市场竞争力。原创性/价值——本文展示了在飞机维护规划和执行中应用项目管理工具所带来的竞争优势。关键词 MRO、项目管理、TOC、飞机维护、关键链项目管理、关键路径方法 P
校友-JUL-DEC-2024.pdf
尽管大学经历了Covid-19的大流行，但我们最新的校友毕业生是一个紧密联系的社区，对他们的未来充满乐观和喜悦。在校友的开学版中，他们在进入下一章时分享了自己的希望和恐惧。我们还聚焦国际组织如何不断发展为学生和校友做好准备的未来 - 从制定跨学科方法到强调全球经验和成人学习。由于NUS在2025年的QS世界大学排名中保留了亚洲顶级大学的地位，在世界上排名第8，这些举措举例说明了大学及其校友如何继续塑造未来。在NUS校友家族中，我们欢迎新成员加入校友顾问委员会（AAB），同时向离任成员表示最深切的赞赏。了解多年来，AAB（就所有与NUS校友有关的问题提供战略建议）如何发展，并了解未来几年的优先事项。在地面上，我们一直在忙于在新加坡吸引校友（阅读更多有关我们非常有趣的茶欣赏活动！）同时还专注于在我们的22个海外网络中吸引全球校友。我们的亮点之一是启动了我们的新NUS创新论坛，
1. （A）ChatGPT 作为教育中的学习工具/优势
我让 ChatGPT 用各种语言编写了许多代码片段，发现生成的代码中大约有 2/5 是错误的，或者代码顺序错误。这与它从某个地方（可能是 GitHub）提取代码的事实一致。所以，如果说某种语言中不存在 base 97 算法，ChatGPT 就无法解决它，但却很自豪，表现得好像它可以解决一样。它还可以很好地举例说明各种代码库的工作原理，但同样，它仅限于它所知道的，它不知道的才是它真正不知道的。比如，当它试图发明一种标准字符串类的方法时，而这种方法在我告诉它使用的语言中并不存在。这让我把它看作是一种需要人类来管理的工具，以确保它不会把人们引向错误的方向。我认为 ChatGPT 对教育来说是无价的，因为你可以通过例子来学习东西。GitHub Copilot 是无价的，因为它能很好地处理编程中的日常任务，但我认为它的教育价值很低。 AI 艺术，我的未婚妻使用 Midjourney 帮助创作艺术作品，然后她自己画草图，以提高她的绘画水平。这对
下一代防火墙在现代网络安全中的作用：全面分析
在现代世界的背景下，威胁以很高的速度增加，传统的防火墙无法确保网络的确保。本文旨在描述下一代防火墙（NGFWS）及其在现代网络中的重要性。ngfws是传统防火墙的显着改善，因为它们的某些属性包括DPI，应用程序意识，IPS集成，SSL/TLS检查，对用户身份的认识和增强威胁预防。所有这些功能都帮助NGFW陷入传统防火墙无法识别或预防的威胁，因此对于打击现代，复杂的威胁至关重要。本文还讨论了NGFW部署和管理中涉及的一些问题，这些问题与其部署的复杂性，对性能的影响以及如何处理加密流量有关。此外，还讨论了NGFW的演变，重点是NGFW的创新特征，包括人工智能和机器学习。还检查了NGFWS与其他安全解决方案之间的关系及其对监管合规性的影响。可以预期，随着组织对云和混合动力设置进行更多的变化，NGFWS在其安全计划中也将变得更加至关重要。在此分析中举例说明，NGFWS在当今的网络安全中起着至关重要的作用，随着网络的发展，需要解决进一步的挑战。