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World File Search System共病
频率，可变性和共发生对...
■通过统计和结构规律的复杂组合将对象分为类别。我们试图更好地理解隐式学习导致对象类别的结构特征的神经反应。成年参与者暴露于32个对象类别，其中包含三种结构属性：在隐式学习任务中，频率，可变性和共发生。在此暴露后，参与者完成了一项识别任务，然后在fMRI会议期间出示了学习对象类别的块。分析是通过从整个梭形回旋和外侧枕皮层的ROI中提取数据来进行的，并比较整个ROI的不同结构证券的影响。行为上，我们发现该符号
扫描共聚焦电子显微镜
在当今技术驱动的社会中，许多重要的电子、磁性和光子器件的生产规模不断缩小。为了最大限度地提高元件密度并进一步减小尺寸，这些器件也被制造成多层、部分金属化的结构。一个众所周知的例子是微电子器件/集成电路，其结构可以有一层到五层或更多层，厚度可能只有 2-10 微米（图 1）。在该器件的各个层中，重要特征的尺寸范围可以从大约 100 微米到数十纳米。这种材料、厚度和分辨率超出了传统光学显微镜的范围，但对材料科学、微电子学和新兴的纳米科学界来说至关重要。
共轨对抗空间系统
主席、不限成员名额工作组成员、民间社会参与者和秘书处，大家早上好！感谢你们邀请我参加这些讨论，并让我有机会分享我对太空安全问题的看法。太空竞争并不是什么新鲜事。自 1957 年世界上第一颗人造卫星 Sputnik-1 发射以来，竞争就一直存在。但几十年来，这种竞争发生了变化，而且愈演愈烈。太空军事化是我们在过去几十年中讨论过的问题——事实上，世界上大多数军队都将太空用于他们所谓的被动军事行动，例如 ISR（情报、监视和侦察）。但今天，这并不是真正的担忧。许多缔约国确实在将外层空间武器化，这使得外层空间变得极其脆弱。将太空纳入军事行动会产生严重后果。这是一条危险的道路，因为如果一个国家决定走上这样的武器化道路来保护自己，它就会迫使其他国家也这么做。最终结果对每个人都是负面的，原因有几个。第一，太空本质上是有限的；可用的轨道本质上是有限的。如果大量国家决定走这条路，就会污染太空，超出可用范围。已经拥挤不堪的太空将变得更加拥挤，太空物体和太空垃圾在过去十年中呈指数级增长。正如国防情报局最近的报告所述，太空发生碰撞的可能性大大增加。报告称，“由于太空发射次数增加（尤其是搭载多个有效载荷的发射），以及碰撞、电池爆炸和进一步的反卫星试验事件造成的持续碎片化，近地轨道 (LEO) 上大型废弃物体发生碰撞的可能性正在增加，而且几乎肯定会持续到至少 2030 年。” 第二，这些行动将对太空的长期可持续性产生负面影响，甚至可能在中期内无法进入太空。采取此类行动并不能保证安全、可靠和持续进入太空。尽管由于太空拥挤的性质可能会发生许多卫星中断，但日益加剧的地缘政治竞争（尤其是在印度太平洋地区和全球范围内）增加了各国故意发动攻击的可能性，以此来否认通过太空获得的优势（尤其是在冲突期间）。在地缘政治竞争的推动下，我们正在走向新生的外层空间军备竞赛。这些可能表现为使用网络和电子战等反太空能力进行的一系列攻击，但在未来，使用反卫星系统或共轨系统的可能性似乎越来越大，所有这些都使安全、可靠和不间断地进入外层太空变得更加困难。
dalk：LLM和KG的动态共调解，以科学文献回答阿尔茨海默氏病问题
大型语言模型（LLM）的最新进步已在各种应用程序中实现了有希望的表现。nonthe sell，整合长尾知识的持续挑战继续阻碍了专业人士中LLM的无缝采用。在这项工作中，我们介绍了dalk，又称d ynamic的共同体LMS和K g，以解决这一局限性，并证明其研究阿尔茨海默氏病（AD）的能力，生物医学专业的亚场和全球健康优先级。With a synergized frame- work of LLM and KG mutually enhancing each other, we first leverage LLM to construct an evolving AD-specific knowledge graph (KG) sourced from AD-related scientific literature, and then we utilize a coarse-to-fine sampling method with a novel self-aware knowledge re- trieval approach to select appropriate knowl- edge from the KG to augment LLM inference capabilities.实验结果是在我们构建的AD问题答案（ADQA）基准的基准上进行的，强调了Dalk的效果。此外，我们执行了一系列详细的分析，这些分析可以为相互增强KG和LLM的新兴主题提供有价值的见解和准则。
NOGEA：一种面向网络的基因熵方法，用于解剖疾病共病和药物重新定位
摘要 高通量技术的快速发展使得人们能够识别越来越多的疾病相关基因（DAG），这对于了解疾病的起始和开发精准治疗至关重要。然而，DAG 通常包含大量冗余或假阳性信息，导致难以量化和优先考虑这些 DAG 与人类疾病之间的潜在关系。在本研究中，提出了一种面向网络的基因熵方法（NOGEA），通过定量计算主基因在有向疾病特异性基因网络上的扰动能力来准确推断导致特定疾病的主基因。此外，我们证实了 NOGEA 识别的主基因对于预测疾病特异性的起始事件和进展风险具有很高的可靠性。主基因还可用于提取不同疾病的底层信息，从而揭示疾病共病的机制。更重要的是，已批准的治疗靶点在相互作用组网络中拓扑定位在主基因的小邻域中，这为预测药物-疾病关联提供了一种新方法。通过此方法，11 种旧药被重新鉴定并预测对治疗胰腺癌有效，然后通过体外实验进行验证。总的来说，NOGEA 有助于识别控制疾病起始和共现的主基因，从而为药物疗效筛选和重新定位提供了有价值的策略。NOGEA 代码可在 https://github.com/guozihuaa/NOGEA 上公开获取。
在人畜共患性皮肤利什曼病的流行病区域中的流行病学研究伊朗
这项研究是在1991 - 92年在伊斯法罕市以北的一个乡村地区的Borkhar的12个月内在伊朗伊斯兰共和国中部进行的。目的是确定利什曼病的自然储层宿主的生态，以实现利什曼原虫疫苗的未来现场试验。该地区的主要储层主机是菱形Opimus，Great Gerbil，其次是Meriones Libycus，Libyan Jird和Hemiechinus Auritis，Longeared Hedgehog。在Borkhar地区检查的179个小型哺乳动物中，绝大多数是R. Opimus（82.1％），然后是M. Libycus（15.7％）和最后一h. Auritis（2.2％）。R. opimus的最高感染率为9月（90.5％），在不同村庄的率在22.2％和80.4％之间。M. libycus的平均感染率为17.9％。这些啮齿动物可能是储层宿主在该地区人畜共患病的流行病学中起重要作用。十六只家养犬和流浪狗似乎未感染，因为检查没有活跃的病变或疤痕。
RNA编辑用于癌症和难治性疾病：比基因治疗更安全
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泰勒虫病（一月病） BOLVAC 疫苗
抗菌素耐药性是对健康和发展的全球挑战，而人类、动物健康和食品生产中抗菌素/抗生素的广泛过度使用或滥用加剧了这一问题。泰勒虫病（一月病）是津巴布韦四大蜱传疾病之一，即无形体病（瘿病）、巴贝斯虫病（红水病）、泰勒虫病（一月病）和埃立克体病（心水病）。津巴布韦兽医服务部 (DVS) 报告称，65% 的牛死亡归因于蜱传疾病，而农民广泛使用四环素类药物进行化学预防和（代谢预防）治疗。在此背景下，生产蜱传疾病疫苗被津巴布韦政府和资源合作伙伴视为优先事项。此外，考虑到抗菌药物耐药性的跨国和多部门性质，三方（四方）——粮食及农业组织（FAO）、世界动物卫生组织（OIE）和世界卫生组织（WHO）已加大力度，
“与人类一起进化的下一代人工智能相关的技术开发项目”...
・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■Development of an online language-learning support AI system that grows with people ・Waseda University ■White-boxing deep learning using a modular model ・Tokyo Institute of Technology ・GE Healthcare Japan, Inc. ①-3 Development of fundamental technologies for AI that learns by understanding human intentions and knowledge ■Development of a platform to support the creation of interactive story-type content ・Keio University ・Future University Hakodate ・Tezuka Productions Co., Ltd. ・University of Electro-Communications ・University of Tokyo ・Historia Inc. ・Rikkyo Gakuin ・Ales Inc. ■Research and development of human-centered artificial intelligence technology embedded in the real world ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ■Development of fundamental technologies for human-collaborative AI that supports the actualization and transfer of experts' tacit knowledge ・Kyoto University ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ・Mitsubishi Electric Corporation ■Research and development of explainable autonomous interaction AI and its application to childcare and developmental support (※Spanning ①-2 themes) ・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■AI that evolves with people・株式会社英语：在线教育平台的开发・认知研究实验室，・京都大学■开发语义创作平台，以提高人类与AI o oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki tohoku tohoku tohoku University ・ nagoya nagoya技术Tokai国家高等教育和研究系统・那高雅大学，Tokai国家高等教育和研究系统■使用AI和VR ・ Kansai大学的分子机器人共同创造环境的研究和开发・分子机器人Institute Co.，Ltd.建立产品信息数据库的研究和开发■建立产品信息数据库的研究和开发・ Arthur D. Little Japan Inc. ・软银公司・软银银行公司，Panasonic Connect Co.工业科学技术
“与人类共同进化的下一代人工智能技术开发项目”……
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