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人工智能：健康职业教育的机遇与挑战 Nilesh Kumar Mitra 1 , Ebenezer Chitra 2 , Pei Se Wong 3 , Chew Fei Sow 1 , Siti Suriani Binti Abd Razak 4 , Hui Meng Er 3,4 , Vishna Devi Nadarajah 1,4
人工智能 (AI) 是指能够通过应用算法、数据分析和计算来执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。简而言之，AI 可以执行通常需要人类智能的认知任务。1 AI 的另一个重要方面是机器学习 (ML)，它可以通过经验学习、适应新输入并做出自主决策。机器学习模型使用大型数据集来识别模式并准确预测结果。这包括通过摄像头和传感器识别物体和面部。2 通过模仿人类智能，AI 可以解决各个领域的复杂问题，从每个应用程序中学习并提供各种解决方案来模仿智能人类行为。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT（聊天生成预训练 Transformer），这是一个使用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) GPT-3 模型创建的高级聊天机器人，并通过监督和强化学习技术进行了细致的微调。 3 GPT-3 具有高级文本生成功能，可用于回答问题、起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌、生成代码和翻译语言等任务。尽管 GPT-3（以及改进的 GPT-4）能够理解上下文、做出决策并处理冗长的对话，但教师们的反应喜忧参半，他们期待一种更具吸引力和可理解性的 AI 工具。4 反对者担心缺少参考资料、数据不准确以及科学回答缺乏深度，需要进一步分析。其他人开始接受这种工具，将其用于自己的学术角色，在谨慎行事的同时强调 AI 的重要性。在健康职业教育领域，
瑞典与肯尼亚的发展合作战略...
近年来，肯尼亚的经济增长使其重新被归类为中低收入国家。两国关系前景良好，双方关系更加广泛、更加自给自足。近年来，肯尼亚政府成功采取措施吸引投资、消除贸易壁垒并达成贸易协定。然而，腐败继续阻碍肯尼亚的发展，经济不平等现象正在加剧。新冠肺炎疫情严重影响了肯尼亚的经济，许多工作岗位流失。国际货币基金组织和世界银行预计复苏将缓慢进行。青年失业率和就业不足率都很高，这是导致青年人极端化加剧的因素。女性获得生产性就业的机会比男性少，从冲击中恢复的能力也较差。肯尼亚近 80% 的人口生活在多维贫困线以下或略高于该线，地区差异很大。贫困在该国北部地区尤为普遍，该国 50 万难民中的大多数都住在难民营中，其中许多人几十年来一直被难民营收容。近年来，政治权利和公民权利的空间不断缩小，侵犯人权的行为不断增加，包括当局使用暴力、酷刑和法外处决。妇女和女孩享有人权、代表权和获得资源的权利受到当地传统习俗和冗长的法庭程序的限制。民间社会广泛而多面，但其运作空间受到政治格局的严重影响。精英统治和裙带关系限制了民主空间。农业为大多数农村人口提供了生计。气候变化、生物多样性和生态系统服务的丧失以及
FDA批准的二硫仑作为一种侵略性白血病的新型治疗方法
抽象的急性白血病仍然是全球疾病的主要死亡原因，当前的化学治疗剂与幸存者的发病率显着有关。迫切需要对急性白血病的更好，更安全的治疗方法，但标准的药物开发管道却是冗长的，药物重新利用是一种有希望的方法。我们先前对FDA批准药物的抗白血病活性的药物评估，鉴定出用于治疗酒精ISM的二硫酸酯，作为候选命中型化合物。本研究评估了二硫兰氏菌对白血病细胞的生物学作用，并评估了其作为治疗策略的潜力。我们发现，二硫仑抑制了急性淋巴细胞和髓样白血病细胞系（n = 16）以及患者衍生的异种移植细胞的可行性（n = 16）。在治疗后数小时内，药物在白血病细胞中诱导的氧化应激和凋亡，并能够增强daunorubicin，etopotoside，topotecan，cytarabine和mitoxantrone化学疗法的影响。在将二硫兰素与奥拉诺芬（Auranofin）相结合后，该药物批准用于治疗类风湿关节炎，以前被证明会发挥抗血肿作用，在各种急性白血病细胞系中观察到了强和一致的协同作用，其机制基于增强的ROS诱导。急性白血病细胞比固体癌细胞系和非恶性细胞更敏感到二硫兰蛋白酶的细胞毒性活性。尽管目前正在针对固体癌症进行临床试验中的二硫兰氏素，但本研究为二硫兰氏菌对急性白血病治疗的潜力提供了证据。
案例报告和机械性Insi
近年来，由于传染病和供应问题，镇静剂短缺发生了。牙科麻醉师必须在供应短缺的情况下制定备用计划。因此，这项研究的目的是强调地西ep的特征，并将其与咪达唑仑的特征进行比较，并探讨提出在现代静脉镇静（IVS）场景中使用地西epam的有用情况的可能性。该研究遵循首选的报告项目，以进行系统评价和荟萃分析扩展，以进行范围审查（PRISMA-SCR）指南。文献研究是使用PubMed和Google Scholar进行的。经过详细的审查，比较咪达唑仑和地西ep的20个英语研究符合资格标准。评估点分为四类：作用发作，镇静，注射疼痛和失忆效应。本分析的结果审查的结果表明，地西ep倾向于（a）（a）动作和恢复的发作较慢，（b）更多的注射疼痛，以及（c）与咪达唑仑相比，弱势疗法较弱，与米物唑相比，必须在较高剂量下进行地西ep剂。使用两种药物（例如，咪达唑仑 +丙泊酚）现在是一种普遍做法，因为麻醉药的进展。此外，牙科已经变得更加先进，并涉及冗长的程序，例如植入手术。因此，有必要关注地西ep和丙酚，术后恢复时间以及存在或不存在注射疼痛和失忆作用的最佳药物剂量。在短期牙科手术过程中，在短期牙齿手术过程中，地西ep剂可能是IVS的替代品，需要进一步研究。
树木育种项目中先进标记辅助选择与基因组选择的比较模拟研究
DNA 测序技术的进步使得对数千个个体的全基因组进行测序成为可能，并为每个个体提供数百万个单核苷酸多态性 (SNP)。这些数据与精确和高通量的表型分析相结合，使全基因组关联研究 (GWAS) 和识别具有复杂遗传结构特征的 SNP 成为可能。识别出的因果 SNP 和估计的等位基因效应随后可用于育种计划中的高级标记辅助选择 (MAS)。但这种 MAS 能否与广泛使用的基因组选择 (GS) 相媲美？这个问题对于冗长的树木育种策略尤其有意义。在这里，我们使用新软件“SNPscan breeder”，模拟了一个简单的树木育种计划，并比较了不同选择标准对遗传增益和近亲繁殖的影响。此外，我们评估了育种种群中个体之间的不同遗传结构和不同亲缘关系水平。有趣的是，除了后代测试外，使用 gBLUP 的 GS 在几乎所有模拟场景下都表现最佳。仅当在大量无亲缘关系的个体（约 10,000 个个体）中估计等位基因效应时，基于 GWAS 结果的 MAS 才优于 GS。值得注意的是，使用 3,000 种极端表型的 GWAS 表现与使用 10,000 种表型一样好。与子代测试和基于 GWAS 的选择相比，GS 增加了近亲繁殖，因此更强烈地降低了遗传多样性。我们讨论了对树木育种计划的实际意义。总之，我们的分析进一步支持了 GS 在林木育种和改良方面的潜力，尽管 MAS 在未来可能会随着测序成本的降低而变得更加重要。
不负责任的合格豁免权......
有限豁免权或许是美国最具争议的法律原则，在2020年关于警察不当行为的辩论中，这一原则在全国范围内引发了广泛关注。该原则由美国最高法院于四十年前创立，旨在保护政府官员免于因侵犯宪法权利而被起诉——除非受害者能够证明这些权利是“明确确立的”。在实践中，这通常意味着要明确最高法院或其管辖范围内的联邦上诉法院已发布的判决，认定相同情况下的相同行为违宪。最高法院设立有限豁免权的初衷是让政府官员有余地犯下合理的错误——尤其是在需要快速思考的紧张或危险情况下——而无需面临冗长的诉讼、繁重的取证工作或经济损失。最高法院坚持要求明确确立受保护的权利，旨在让官员在面临此类后果之前就应注意应避免的行为。然而，批评人士反驳说，有限豁免权为侵权受害者寻求正义设定了过高的门槛，最终却保护了那些故意、恶意或不合理违反宪法的官员。他们还认为，该原则并未按照法院的意图发挥作用。这项研究使用了迄今为止规模最大的联邦上诉案件库，涵盖了从2010年到2020年的11年间，为记录增添了新的证据。这是首次运用尖端自动化技术解析数千份联邦巡回法院意见，并解答了有关政府被告主张有限豁免权的案件的关键问题——该原则保护哪些类型的官员和行为，它对民权案件的影响，以及该原则是否正在实现其目标。
射频电路设计
由于大量射频 (RF) 和微波 (MW) 应用，高频电路设计领域正受到工业界的广泛关注。改进的半导体器件使得高速数字和模拟系统得以广泛应用，如无线通信、全球定位、雷达以及相关的电气和计算机工程学科。这种兴趣转化为对具有全面高频电路设计原理知识的工程师的强烈需求。然而，对于学生、专业工程师甚至教授这门课程的教师来说，存在一个普遍的问题。现有的大多数教科书似乎针对两类不同的受众：A) 具有广泛理论背景的高级研究生水平人群，和 B) 对数学和物理严谨性不感兴趣的技术人员。因此，RF 电路设计以两种截然不同的形式呈现。对于高级学生来说，进入该领域通常是通过电磁场方法，而对于技术人员来说，嵌入在基尔霍夫定律中的基本电路方面是首选方法。这两种方法都很难充分解决高频设计原理的理论和实际问题。基本电路方法缺乏或只是表面上涵盖了电流和电压的波动性质，而电流和电压的反射和传输特性是射频电路行为不可或缺的要素。电磁场方法当然涵盖了波导和传输线方面，但远远没有触及设计高频放大器、振荡器和混频器电路的重要方面。这本教科书的目标是以一种方式开发射频电路设计方面，以便在不采用电磁场方法的情况下明确传输线原理的必要性。因此，除了大多数学院和大学提供的场和波一年级本科物理课程外，不需要任何电磁背景。具备基本电路理论知识和/或微电子学知识的学生可以使用本书，并涵盖从传输和微带线的基本原理到各种高频电路设计程序的整个范围。冗长的数学推导要么被放到附录中，要么放在与正文分开的例子中。这样可以省略一些枯燥的理论细节，从而将重点放在主要概念上。为了接受提供高水平设计体验的挑战，我们提供了许多例子，这些例子详细讨论了各种设计方法的哲学和复杂性，在许多情况下，这些例子长达数页。
疫苗
背景：疫苗的犹豫可能会破坏Covid-19-19疫苗接种计划的有效性。关于人们关于COVID-19疫苗接种的人的生活经历的知识可以增强疫苗的促进并增加摄取。目的：使用COVID-19-faccine试验参与者的经验在疫苗批准和分发过程中早期的疫苗接种体验中确定关键主题。方法：我们采访了爱荷华州爱荷华州的31名参与者，美国P-Fiere/Biontech Covid-19疫苗3期临床试验。虽然试验参与与以关键方式的临床接收疫苗的临床接收不同，但它提供了人们对潜在获得COVID-19-19 Vaccine的生活经历的第一视图。试验环境也很有用，因为关于疫苗接种和医学研究的决策通常涉及类似的希望和关注点，并且由于公众似乎甚至认为批准的Covid-19-19疫苗是实验性的。半结构化访谈解决了受试者的经验，包括决策和向其他人介绍他们的审判参与。我们以冗长的成绩单为主题分析了这些访谈和确定与疫苗决策相关的共同主题。结果：人群群体中的参与者，包括年龄，性别/性别，种族/种族和政治局势，描述了很大程度上相似的经历。由于个人属性，性别/性别或种族/种族/种族/种族/种族，参与者经常感到独特的资格通过试用参与提供帮助。2021 Elsevier Ltd.保留所有权利。关键的参与动机包括结束大流行/恢复正常，保护自己和他人，履行职责，促进/建模，并表达身份的各个方面，例如成为帮助者，与职业相关的动机以及对科学/疫苗的支持。他们报告了对副作用以及疫苗开发的速度和政治化的听力担忧。参与者通过对副作用的标准化和纠正性副作用，去政治化的疫苗开发以及解释快速开发过程是如何安全的。结论：有关参与者报告的试验参与动机以及与有关他人的相互作用的这些发现，可以纳入针对类似人群的Covid-19-19疫苗促销消息。
Macworld 1999 年 8 月 - 复古 Apple Mac
去年，苹果公司戏剧性地决定退出其唯一的英国 Mac 展会，这在参展商和参观者中造成了混乱和困惑。无论理由多么扭曲，主要吸引力的迅速退出都使苹果博览会贬值，以至于它更像是经销商的迷你市场，而不是 Mac 的盛大展览。就像英足总将曼联赶出足总杯转而支持一些模糊的全球性活动一样，将苹果公司从苹果博览会中撤出也降低了展会的价值。苹果公司承诺，明年他们将比以往任何时候都更盛大、更出色地回归。1998 年苹果博览会被阉割的真正遗憾在于，苹果公司有太多话要对其饱受摧残的忠实粉丝说——甚至还有更多东西要向羽翼未丰的 PC 买家的全新市场展示。1997 年苹果博览会上的所有话题都是创始人史蒂夫·乔布斯最近回归。经过多年的巨额亏损和无望的领导，公司仍然举步维艰，但充满了新的开始的感觉。我们看到了基于 PowerPC G3 的 Apple Power Mac 的首款产品，以及乔布斯酷炫的“非同凡想”广告活动的首批成果。一场原本可能令人沮丧的聚会变成了一场相当乐观的盛会。在史蒂夫重新掌舵后，这个新的 Apple 将驶入未知领域，发现超出我们梦想的利润。仅仅六个月后，Mac 世界就变得半透明，充满了邦迪蓝。随后所有产品的 iMac 模板都受到了热烈欢迎。在利润和真正的大众兴奋的浪潮中，它重振了全球的 Mac 社区。1998 年苹果博览会本应是英国有史以来最好的 Mac 展会。它本可以重新点燃大西洋彼岸的整个 Mac 市场。但是，由于展会的最初组织是在苹果公司命运低迷时期进行的，活动组织者将其重新设计为冗长的“全设计技术展”。这个新的博览会将欢迎 Windows PC 加入创意领域，而苹果公司对竞争并不满意。
纳米孔DNA测序中的算法和模型
在不到四十年的时间里，纳米孔测序技术从笔记本页面上的一个令人难以置信的思想到了人类基因组完整顺序的决定性贡献者之一。它的快速发展，尤其是近年来，不仅是由于其对纳米孔的固有创新而驱动的，而且还取决于综合领域的协同进步，例如GPU加速和深层神经网络，以及深层的跨学科影响，例如诸如语音识别之类的领域。然而，在这种快速的进步中，纳米孔测序中的某些方法仍然相对尚未探索。这种疏忽有可能在技术进一步的发展中创造瓶颈。在本文工作中，我们深入研究了这些未知的领域，试图填补关键的空白并将技术分为新的边界。我们的目标是释放其潜力，从而在基因组研究及其他方面取得进一步的突破。通过我们的研究，我们开发了两种新型算法和两个量身定制的新颖模型，以解决纳米孔测序的这些不足的方面。属于MBS组的两种算法，GMB和LFB都为HHMMS固有的具有挑战性的解码问题提供了创新的解决方案。它们是针对不同场景量身定制的两个不同变体。虽然GMBS专门用于解码冗长的序列（例如在长阅读的基本词中遇到的序列），但LFBS已优化用于并行编程，并在处理短长度的sepciences方面表现出色。在这项研究中开发的两个创新模型，每种利用HHMM的变化并采用端到端方法，展示了分辨的结构。第一个模型是EDHMM和DNN的混合体，显示了整合知识驱动和数据驱动技术的有效性。相比之下，第二个模型是一种定制设计的解旋酶HMM，它从测序设备中发现的运动蛋白的开创性研究中汲取了灵感。凭借其精心制作的层次结构架构具有超过500万个排放状态，该模型提供了与其前身相当的全面功能空间。