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GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感
对于某些可区分的函数h：r d→r和d二维向量的总数。这种特征的示例包括例如总均值，比率或相关系数。这也称为有限的人口推断问题（Beaumont和Haziza 2022）。我们进一步假设n很大，每个单个实验的计算成本也是不可行的。在这种情况下，研究经常诉诸于子采样。亚采样方法在过去几年中的人口急剧增加。例如，MA，Mahoney和Yu（2015）； Ma等。（2022）引入了大数据回归的杠杆采样，随后启发了逻辑回归的类似发展（Wang，Zhu，Zhu和Ma 2018; Yao and Wang 2019）广义线性模型（AI等人。2021b; Yu等。2022）和分位回归（Ai等人2021a; Wang，Peng和Zhao 2021）。同样，Dai，Song和Wang（2022）开发了
基因调节网络从原发性CD4+ TCELL中的CRISPR扰动中的推断阐明了免疫疾病的基因组基础
Joshua S. Weinstock，1,2,15 Maya M. Arce，3,4,15 Jacob W. Freimer，2,3 Mineto Ota，2,3 Alexander Marson，3,4,5,6,7,7,8,8,9,9,9,9,14美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学生物医学工程系2遗传学系，斯坦福大学，斯坦福大学，美国加利福尼亚州94305，美国3 Gladstone-UCSF基因组免疫学研究所，旧金山，CA 94158，美国加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山94158加利福尼亚大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利分校，美国6日64720，6人类遗传学研究所（IHG），加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，加利福尼亚州94143，美国7帕克癌症癌症治疗研究所，加利福尼亚大学，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，美国，美国944112，旧金山，旧金山，CA 94143，美国9 UCSF Helen Diller家庭综合癌症中心，加利福尼亚大学，旧金山，旧金山，旧金山，加利福尼亚州94158，美国10马龙医疗保健中心，医疗保健中心约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州，美国13号生物学系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，14高级作者15这些作者同样贡献了16个铅联系 *通信 *通讯：alex.marson@gladstone.ucsf.edu（A.M。）），pritch@stanford.edu（J.K.P。）https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100671https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100671
GASE的外观耦合到石墨烯：从原位带工程到光子传感 主动采样：用于最佳子样本的有限种群推断的机器学习辅助框架 3D生物打印和酶促聚合方法 在磁场中实现纳米结构的远程任意均匀对准 设计用于多功能性的结构阳性电极
2D半导体可以推动量子科学和技术的进步。但是，它们应该没有任何污染。同样，相邻层及其电子特性的晶体学排序和耦合应具有良好的控制，可调且可扩展。在这里，这些挑战是通过一种新方法来解决的，该方法结合了分子束外延和原位带工程在石墨烯上半导体硒化（GASE）的超高真空中。通过电子差异，扫描探针显微镜和角度分辨的光电子光谱法表明，在层平面中与基础与石墨烯的下层晶格相对的原子研究表明，GASE的原子薄层对齐。GASE/石墨烯异质结构（称为2semgraphene）具有GASE的中心对称性（组对称性D 3D）多晶型物，GASE/Chapeene界面处的电荷偶极子，以及可通过层厚度调谐的带结构。新开发的可伸缩2秒封装用于光学传感器，该传感器利用光活动Gase层和与石墨烯通道的接口处的内置电势。此概念证明具有进一步的进步和设备体系结构，将2semgraphene作为功能构建块。
人工智能治理日 - 从原则到实施
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供应链管理是一系列综合流程，涵盖从原材料采购到最终产品交付的所有步骤
供应链管理是一系列综合流程，涵盖从原材料采购到将最终产品交付给消费者的所有步骤。供应链的效率和有效性对于公司在获得竞争优势方面的运营成功至关重要。本研究旨在分析基于信息系统的供应链管理策略，以提高公司的运营绩效。本研究使用的方法是从 Google Scholar 收集 2001 年至 2024 年的数据的定性文献综述。研究结果表明，基于信息系统的供应链管理 (ISBSCM) 策略通过在整个供应链流程中集成信息技术，具有显著的提高公司运营绩效的潜力。通过利用集成的信息系统，公司可以提高效率、可见性和对市场变化的响应能力。然而，这一战略的实施并非没有挑战，包括数据安全问题、成本和变更管理。
干固化鱼从原材料到加工末端的微生物安全
加工鱼类产品的商业化在餐馆和中小型企业中正在上升。但是，缺乏与此类产品的微生物安全有关的数据。In this study total aerobic colony count and Enterobacteriaceae, as proxy of process hygiene criteria, and detection of Listeria monocytogenes and concentration of histamine, as food safety criteria, were investigated in Salmo salar (salmon), Xiphias gladius (swordfish) and Thunnus albacares (yellowfin tuna), before, during, and at the end of a干燥固定过程，在专用柜子中执行，在受控温度，相对湿度和通风下，长达240小时。通过培养方法和shot弹枪MET捕获性研究在测试的鱼类产品中研究了微生物参数，而通过高性能液相色谱法对组胺和其他生物胺的存在进行了研究。在原材料中，直到干固化过程结束时，肠杆菌科的浓度始终低于10 cfu/g，而总有氧菌落计数在鲑鱼中的含量为3.9至5.4 log cfu/g。 5.5和5.9日志CFU/G中的剑鱼；金枪鱼中的4.4和4.8 log cfu/g。鱼类，原材料和加工期间的pH值显着不同，除T4外，鲑鱼的开始后70小时，箭鱼和金枪鱼的114小时后发生。在特定采样点和处理结束时，水活性不同。总体而言，在测试鱼样品中鉴定的序列的79％分配给Y细菌。最丰富的门是假核，芽孢杆菌和支原体。通过shot弹枪元基因组鉴定的微生物种群在经过测试的鱼类中聚集了一个与彼此分离的。此外，与剑鱼相比，鲑鱼和金枪鱼的微生物丰富度明显更高。李斯特菌单核细胞增生植物，而shot弹枪元基因组在剑鱼和金枪鱼中检测到的读数很少（相对丰度<0.007）。组胺产生的细菌，属于藤本属，摩根菌，光细菌和克雷伯菌，主要在剑鱼中鉴定出来。但是，在任何样品中均未检测到组胺和其他生物胺。据我们所知，这是鲑鱼，箭鱼和金枪鱼，鲑鱼，剑鱼和金枪鱼，期间，之中和结束时的第一个纸张报告时间点确定。本文收集的数据可以帮助预测准备在食用前储存期间食用干燥鱼产品的风险概况。
阿尔茨海默氏病是以个人为中心的疾病吗？从原子水平到生物系统的数学模型的假设
阿尔茨海默氏病（AD）是一种痴呆症的影响，在神经病理学上以淀粉样蛋白β（aβ）斑块和神经纤维缠结（NFT）的沉积为特征，而这反过来会导致神经变性并引起神经变性和临床症状（1）。aβ来自β和⋎泌尿酶对淀粉样蛋白前体蛋白（APP）的顺序加工。App肽，例如β1-42或β1-40，可以通过诱导氧化应激，抑制膜通道的功能或影响运输/排序机制，形成寡聚物，小聚集体或纤维细胞和损伤神经元。据信，β1-42引起tau的高磷酸化，这又导致纤维聚集和神经毒性（2）。在过去的几十年中，旨在阐明AD病因并促进新疾病修饰药物的发展的研究过度生长。除了这些巨大的效果外，对AD病因和致病性级联反应的全部理解仍然隐藏起来。几项研究表明，通常在AD患者的大脑中确实存在其他错误折叠的蛋白质，而不是例外（3）。已经假设病理错误折叠的蛋白可能会促进协同病理学和相互错误折叠和聚集（4）。由于异常蛋白质触发的致病机制的相互影响可以塑造AD，导致多种神经病理变体。在本文中，我们假设AD变体是由对复杂生物网络观察到的非线性调节引起的（5）。
2024; 14(4): 1720-1743. doi: 10.7150/thno.92775 评论 铽放射性核素在核医学治疗诊断中的应用：从原子到床边
铽具有四种临床上可用于核医学的放射性核素：铽-149、铽-152、铽-155 和铽-161。它们相同的化学性质使得合成具有相同药代动力学特征的放射性药物成为可能，而它们独特的衰变特性使它们在成像和治疗应用中都很有价值。特别是，铽-152 和铽-155 分别是正电子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 成像的有用候选物；而铽-149 和铽-161 分别用于 α - 和 β - -/俄歇电子疗法。这种独特的特性使铽族成为治疗诊断学“配对”原理的理想选择。本综述讨论了铽基放射性药物的优势和挑战，涵盖了从放射性核素生产到床边给药的整个过程。文中详细阐述了铽的基本特性、四种有趣的放射性核素的生产路线，并概述了可用的双功能螯合剂。最后，我们讨论了临床前和临床研究以及核医学领域这一有希望的发展前景。
公平工作人工智能：从原则到实践
本报告是在“公平工作人工智能”项目的背景下制定的，由项目联合负责人指导，项目顾问小组提供指导，并得到 GPAI 未来工作工作组的支持。GPAI 未来工作工作组同意解密本报告并公开发布。项目管理：Janine Berg*，国际劳工组织，作为项目联合负责人 Callum Cant †，牛津互联网研究所，作为项目联合负责人 Mark Graham †，牛津互联网研究所，代表牛津互联网研究所领导该项目 报告由以下人员撰写：Callum Cant †，牛津互联网研究所，Mark Graham †，牛津互联网研究所，Funda Ustek Spilda，牛津互联网研究所，James Muldoon，埃塞克斯大学，并得到牛津互联网研究所 Lola Britain 的支持。GPAI 谨感谢蒙特利尔国际人工智能专业知识中心 (CEIMIA) 和 GPAI 未来工作工作组同事的不懈努力。我们特别感谢项目负责人 Edouard Havis (Inria)、Matthias Peissner* (FoW WG 联合主席，弗劳恩霍夫) 和 Uday B. Desai* (FoW 联合主席，海得拉巴印度理工学院) 的支持。* 专家 ** 观察员 † 受邀专家