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o r i g i n a l r e s a a r c h成熟的脑源性神经营养因子及其前体在预测卒中早期失眠p
背景：早期发作失眠（EOI）对患有早期神经系统恶化（END）的患者的调查和管理似乎在临床实践中没有得到充分的优先级。脑衍生的神经营养因子（MBDNF）及其前体ProbDNF在神经可塑性中起重要作用，并且可能与EOI的病理生理机制有关。这项研究旨在研究血清MBDNF，probDNF和MBDNF/probDNF比与EOI与EOI的相关性的关联。方法：在2021年10月至2023年12月的一项前瞻性队列研究中，招募了232例末端的中风患者和56例健康对照（HCS）。使用酶连接的免疫吸附测定法对MBDNF和ProbDNF的血清水平进行定量。EOI是根据睡眠障碍的国际分类（ICSD-3）诊断出的。末端患者根据存在或不存在EOI将其分为亚组。结果：与HC中的患者相比，最终患者的MBDNF，probDNF和MBDNF/probDNF比的血清水平明显降低（所有p <0.05）。在232例最终患者中，有82名（35.3％）发展了EOI。与没有EOI的人相比，具有EOI的人的MBDNF和MBDNF/probDNF比显着较低（全p <0.001）。多元逻辑回归分析表明，男性性别（p = 0.026），汉密尔顿抑郁量表（HAMD）得分（P <0.001），MBDNF（P = 0.009）和MBDNF/probDNF比率（P <0.001）是EOI的独立预测因素。MBDNF和MBDNF/probDNF比分别为0.686和0.778。结论：我们的研究确定了MBDNF水平降低与MBDNF/probDNF比率降低与最终患者EOI的发展之间的相关性。此外，与单独使用MBDNF或ProbDNF相比，MBDNF/probDNF比率可以提供更大的EOI的见解。关键字：脑衍生的神经营养因子，缺血性中风，失眠，早期神经系统劣化，生物标志物
Mendelian随机分析三甲胺N-氧化物及其前体与帕金森氏病之间的因果关系
简介：先前的研究报告了三甲胺N-氧化物（TMAO）和帕金森氏病（PD）之间的潜在关联。这项研究的目的是检查循环TMAO及其前体的水平与使用两样本的孟德尔随机化（MR）方法之间的潜在关系。材料和方法：我们从三个全基因组社会研究（国际帕金森氏病基因组学，帕金森氏病，帕金森的研究：有组织的遗传学计划和Genepd和Finngen）中汇总了数据，以提取与单核苷酸多态性（SNP）（SNP）与TMAO，Carnitine，Carnitine和Betnitine的循环浓度相关。这些SNP被用作随机效应模型中的仪器变量，以评估TMAO循环浓度及其前体的循环浓度与帕金森氏病的风险，并通过估计的优势比与伴随的95％置信区间来评估循环变量。主要分析采用了反向差异加权（IVW）方法，该方法与MR-Egger回归分析相辅相成。结果：使用IVW方法进行的分析，该方法汇总了三个数据库的数据，并未显示循环浓度TMAO及其前体之间的因果关系，并且PD的风险（P> 0.05）。MR-Egger分析的结果进一步证实了这一发现。灵敏度分析表明，结果不受任何偏见的影响，异质性测试表明SNP之间没有显着差异。有必要进行进一步的调查，以确定这种关联是否确实存在。结论：这项研究没有发现循环浓度或其原始物质与PD风险之间的因果关系的任何结论性证据。
人工智能技术的接受度和对其前景的乐观度
自 ChatGPT 推出以来，生成式人工智能给未来就业市场带来了显著挑战，引发了关于自动化和人工智能技术如何影响就业的广泛讨论。然而，个人对这些挑战的看法因人而异，有些人将人工智能的进步视为成长和创新的机会。这项研究旨在探讨高中生对人工智能对未来就业市场影响的看法。我们假设，积极主动的性格特征、技术和职业自我效能将积极影响学生对未来职业的准备、乐观和担忧。为了检验这些假设，我们收集了 141 名高中生的数据。我们的研究结果表明，积极主动的性格和技术自我效能与对人工智能对就业影响的准备和乐观程度的增强呈正相关。这些见解为教育工作者和政策制定者提供了实际意义，并提出了未来研究的领域，以更好地了解学生如何为人工智能驱动的劳动力做好准备。关键词：人工智能 (AI)、技术接受度、职业选择、高中介绍
昆虫基因组编辑：CRISPR 技术及其前景
摘要 ：昆虫是最大的动物群之一，由于其多样性、在农业和家庭手工业中的经济意义以及作为传粉者和各种疾病媒介的生态功能而发挥着至关重要的作用。遗传学的重大进步为许多昆虫物种的基因身份和序列提供了大量信息。这些遗传资源促进了旨在开发改良遗传性状的基因组编辑研究。昆虫不育技术（SIT）就是这样一种策略，它已有效地用于北美的螺旋蝇，并继续用于管理昆虫害虫。通过 RNA 干扰（RNAi）进行的基因沉默是模型昆虫研究中的基本基因组工具，也已应用于各种生物学研究。然而，它在害虫中的效率各不相同，限制了它的广泛使用。其他基因编辑方法包括使用锌指核酸酶 (ZFN) 和转录激活因子样效应物核酸酶 (TALEN) 诱导 DNA 中的双链断裂 (DSB)，从而刺激目标序列的非同源末端连接或同源定向修复。最近，CRISPR/Cas9（成簇的规律间隔短回文重复序列/CRISPR 相关蛋白 9）系统已迅速成为跨多个领域的变革性基因组编辑方法，包括农业、昆虫抗性管理、环境安全、人类健康和工业。本文概述了昆虫中使用的各种基因组编辑技术，特别关注尖端 CRISPR/Cas 系统的应用和未来潜力，该系统有望超越其他基因组编辑方法。
明智的园艺：其前景和未来范围
摘要：这项研究是为了调查智能园艺的前景和未来范围。随着世界人口的增长，智能可持续农业实践是满足不断增长的全球粮食需求的必要条件。Dijk等。（2021）预测，在2010年至2050年之间，全球粮食需求将增加约三分之一至近三分之三，从-91％，最多占饥饿风险的8％，等等。传统的园艺也面临着许多毁灭性的挑战，例如荒漠化，气候变化和环境污染，这也大大降低了生产力和粮食安全。这些挑战需要实施智能农业技术，例如精密农业，数据分析，物联网（物联网），AI和机器人技术。已经实施了各种干预措施，以促进资源管理，自动化农业实践并提高农作物健康和产量，同时减少环境足迹。园艺可以通过使用计算机视觉，纳米技术，生物传感器和受保护的培养技术来优化园艺，以推动园艺科学中的主要过程和生物过程。关键字：智能农业技术，数据分析，物联网，AI和机器人技术，生物传感器
湿件中的神经形态工程：最新进展及其前景
联合国大会（2015 年）制定了一项议程，其中包含 17 个目标，需要在全球范围内到 2030 年实现，以促进可持续的未来。实现这些目标需要设计和实施更有效的战略来管理复杂系统，包括人类及其社会、世界经济、城市地区、自然生态系统和气候（Gentili，2021a）。一项有前途的战略，即正在蓬勃发展的战略，依赖于人工智能 (AI) 和机器人技术的发展。人工智能帮助人类收集、存储和处理监测复杂系统不断演变所需的大数据（Corea，2019 年）。人工智能还帮助我们下定决心控制复杂系统的行为。硬机器人和软机器人让人类能够进入原本无法进入的环境。例如，它们帮助我们（1）研究其他行星的地球化学特征、考察海洋深渊以发现新的贵重材料和能源矿藏；（2）进入人体内部器官进行侵入性较小的手术；（3）在肮脏或危险的地方工作。开发人工智能的主要传统方法有两种（Lehman 等人，2014 年；Mitchell，2019 年）。第一种方法是编写在基于冯·诺依曼架构的电子计算机上运行的“智能”软件，该架构的主要缺点是处理单元和存储单元在物理上是分开的。一些软件模仿严谨的逻辑思维，而另一些软件模仿神经网络的结构和功能特征来学习如何从数据中执行任务。开发人工智能的第二种方法是在神经假体的硬件中实现人工神经网络，或设计类似大脑的计算机，将处理器和内存限制在同一空间中（所谓的内存计算；Sebastian 等人，2020 年）。如果人工神经网络由硅基电路或无机忆阻器制成，则它们是刚性的；如果基于有机半导体薄膜，则它们是柔性的（Christensen 等人，2022 年；Lee and Lee，2019 年；Wang 等人，2020 年；Zhu 等人，2020 年）。它们可以采用三种不同的架构进行设计：（A1）前馈（具有可训练的单向连接）、（A2）循环（具有可训练的反馈动作）或（A3）储层（由未训练的非线性动态系统与可训练的输入和输出层耦合而成）网络（Nakajima，2020 年；Tanaka 等人，2019 年；Cucchi 等人，2022 年；见图 1A）。在过去十年左右的时间里，一种开发人工智能的新颖而有前途的策略被提出：它包括通过湿件（即液体）中的分子、超分子和系统化学来模仿人类智能和所有其他生物所表现出的智能形式
2023 年 10 月 26 日 - 北佛罗里达普特南社区医疗中心同意支付一百万美元，以解决与其前睡眠中心相关的虚假索赔责任
美国卫生与公众服务部监察长办公室 (HHS-OIG) 代理特工 Stephen Mahmood 表示：“参与联邦医疗保健计划的供应商必须遵守有关联邦资助医疗保健计划（如 Medicare 和 Medicaid）完整性的法律。HHS-OIG 致力于保护 Medicare 和 Medicaid 计划及其服务对象的完整性。我们将继续与美国检察官办公室和其他执法伙伴合作，解决根据《虚假索赔法》提出的指控。”
当标准不够时：人工智能系统定制的概念及其前因
信息系统 (IS) 定制在将公司需求与市场上可用的软件系统相匹配方面的重要性已得到广泛研究。与其他类型的 IS 相比，人工智能 (AI) 系统的独特特征表明，在这种背景下，定制需要新的概念化。我们利用专家访谈的证据，将 AI 系统的定制概念化为四个层次：数据、模型、算法、基础设施。我们确定了一系列定制级别，从无定制到完全定制。由于公司根据业务需求定制 AI 系统，我们开发了一个理论模型，其中包含 AI 系统定制选择的六个前提条件。通过这样做，我们通过在该领域引入 IS 定制视角，为 AI 管理研究做出了贡献，并通过将 AI 系统作为一种新型系统类别引入并扩大对特定类别软件系统定制的理解，为 IS 定制文献做出了贡献。关键词：人工智能、AI 定制、IS 定制、AI 实施
森林数字孪生框架提案及其前景
摘要：森林生态系统对人类社会和地球健康日益增长的重要性已被广泛认可，数据收集技术的进步为森林生态系统监测提供了新的综合方法。因此，本文的目标是提出一个框架来设计森林数字孪生（FDT），通过整合树木和森林层面的不同状态变量，创建森林的虚拟副本。这些数据集的整合可用于科学目的，用于报告森林的健康状况，并最终用于根据框架具体实施所支持的用例实施可持续森林管理实践。要实现这样的结果，需要将单棵树的孪生作为 FDT 的核心元素，通过真实虚拟的数字插座记录树木和附近环境的物理和生物状态变量。按照嵌套方法，孪生树和相关的物理和生理过程将成为整个森林更广泛的孪生的一部分，通过从遥感技术和通量塔等来源获取森林规模的数据来实现。最终，为了释放森林生态系统服务的经济价值，FDT 应实施基于区块链和智能合约的分布式账本，以确保数据和相关交易的最高透明度、可靠性和完整性，并加强森林风险管理，最终目标是改善流向可持续森林管理实践的资本流动。
森林数字孪生框架提案及其前景
摘要：森林生态系统对人类社会和地球健康日益增长的重要性已被广泛认可，数据收集技术的进步为森林生态系统监测提供了新的综合方法。因此，本文的目标是提出一个框架来设计森林数字孪生（FDT），通过整合树木和森林层面的不同状态变量，创建森林的虚拟副本。这些数据集的整合可用于科学目的，用于报告森林的健康状况，并最终用于根据框架具体实施所支持的用例实施可持续森林管理实践。要实现这样的结果，需要将单棵树的孪生作为 FDT 的核心元素，通过真实虚拟的数字插座记录树木和附近环境的物理和生物状态变量。按照嵌套方法，孪生树和相关的物理和生理过程将成为整个森林更广泛的孪生的一部分，通过从遥感技术和通量塔等来源获取森林规模的数据来实现。最终，为了释放森林生态系统服务的经济价值，FDT 应实施基于区块链和智能合约的分布式账本，以确保数据和相关交易的最高透明度、可靠性和完整性，并加强森林风险管理，最终目标是改善流向可持续森林管理实践的资本流动。