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Kumar，S.，Yadav，M。和Kaushik，R.2025。在气候变化和人口迅速增长的情况下确保全球粮食安全。 Vigyan Varta 6（1）：23-28。
摘要全球粮食安全由于气候变化和人口迅速增长而面临重大挑战，这威胁了全球粮食系统的稳定性和可持续性。到2050年，全球人口预计将达到100亿，以确保获得足够，安全和营养的食物变得越来越复杂。气候变化通过改变天气模式，加强极端天气事件并破坏农业生产力来加剧这一挑战。本文探讨了气候变化对农业的多方面影响，包括农作物产量，水量，土壤健康和害虫压力，以及其对牲畜和渔业的影响。此外，在人口增长，城市化和饮食转变的推动下，全球粮食需求不断上升，对农业系统和自然资源产生了进一步的压力。为了应对这些挑战，本文探讨了自适应策略，例如农业技术进步，可持续的农业实践和政策干预措施。国际合作，气候富农作物的创新和
佛罗里达州的游客经济在以下情况下恢复正常
本研究报告的经济影响基于佛罗里达州游客数量和支出，这些估计来自多个来源，包括 DK Shifflet & Associates、VISIT FLORIDA、Arrivalist 和商务部国家旅行和旅游办公室 (https://www.trade.gov/national-travel-and-tourism-office)。然后，将这些旅行者数据与劳工统计局 (BLS) 和经济分析局 (BEA) 报告的就业数据、佛罗里达州税务局报告的税收收入以及其他次要来源（如 STR 和 Dun & Bradstreet）进行核对。州一级估计的支出和相关影响仅包括州外游客活动，即佛罗里达州的全新活动。游客是指出于商务或休闲目的单程旅行超过 50 英里的任何人，包括一日游和过夜。
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
在长期使用多巴胺受体拮抗剂（反hony剂）的情况下...
检查患者在用多巴胺受体拮抗剂治疗时表现出帕金森氏病时，（抗精神病药物）原则上怀疑药物诱导的帕金森氏症是至关重要的。然而，在长期治疗的患者中，除了药物诱发的帕金森病外，还有帕金森氏病发作的可能性，导致运动症状恶化。本文概述了八名精神分裂症患者在多巴胺受体拮抗剂长期治疗中的诊断和治疗，后来患有帕金森氏症。在八个病例中，两个表现为静止震动，是主要的症状，以及肌肉僵硬。然而，没有头屈球的进展，datspect扫描也没有表明减少，从而导致诊断出药物诱发的帕金森氏症。在其余六个病例中，观察到铁毒素的进展，并在DATSPECT上确认了降低。因此，帕金森氏病被诊断出。为治疗帕金森氏病，左旋多巴/卡比多巴以低剂量为25/2.5 mg/day，在管理方案方案的精神病症状方案下，可以改善运动症状。在一种情况下，左旋多巴剂量增加到300毫克/天导致精神病症状恶化，在继续治疗时，必须将剂量降低至100毫克/天。鉴于几个老年人口可能患有帕金森氏病，因此必须怀疑多巴胺受体拮抗剂的长期使用者的帕金森氏病发病的可能性，并强调了对准确的诊断进行彻底研究的必要性，并与精神病学家共同提供治疗。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
csg-driver：在法律合规性和困境情况下的实际灵活性下的常识指导自主驾驶
尽管自动驾驶搜索方面取得了重大进展，但解决长尾案件仍然是关键的。在这种情况下，LLM已引起人们对其解释性和解释性的关注，从而增加了将其整合到自主驾驶任务中的效率。在本文中，我们提出了CSG-Driver，这是一种类似人类的驱动因素，通过应用人类常识结合了符合道路交通法和适应性的依从性。我们在Carla模拟器中开发了一个闭环驾驶系统，该系统将感觉数据转换为自然语言描述，并结合了道路交通法，并根据人类驾驶行为和过去的经验提示。为了应对决策的挑战，系统采用常识提示和经过经过经过经过经过经过经验的推理来处理复杂的场景，例如带有黄灯的交叉点，避开非法停车场和高速公路驾驶。我们的实验结果表明，通过利用LLMS来平衡安全性，交通法律合规性和实际适应性，CSG-Driver有效地解决了长尾案例。
在共生和致病病毒和细菌存在的情况下昆虫脂质代谢
与大多数动物一样，昆虫与微生物有着密切的相互作用，这些微生物可能影响昆虫宿主的脂质代谢。在本章中，我们描述了迄今为止有关原核生物微生物在昆虫脂质代谢中起的作用的知名度。我们开始探索以内共生体为重点的微生物 - 脂质相互作用，并更具体地探索了在果蝇中不存在研究的肠道微生物群。然后，我们继续概述在常见且研究充分的wolbachia pipientis上所做的工作，这也与其他微生物有关。采用一个略有不同的角度，然后研究人类病原体（包括登革热和其他病毒）对蚊子载体脂质的影响。我们扩展了有关人类病原体的工作，并包括与内共生膜的相互作用
默认情况下平整和严格的平等主义
近年来，机器学习的公平性（ML），人工智能（AI）和算法决策系统已成为一个高度活跃的研发领域。迄今为止，与决策和公民社会背景隔离建立了减轻算法系统偏见和改善公平性的大多数措施和方法。许多当前的措施简单地定义了“公平”，意味着缩小性能差距或人口组之间的结果，同时保留了尽可能多的原始系统的准确性。这种复杂的社会法律概念的平等概念转换为公平措施的这种过于简单的翻译令人不安。许多当前的公平措施都遭受了公平和绩效退化的损失，或“降低” - 通过使每个团体变得更糟或使表现更好的群体降低到最差的水平来实现公平性。升级是决定仅根据绩效和结果群体之间的平等或差异来衡量公平性的症状，这些症状忽略了其他有关分配正义（例如，福利或优先级）的其他相关问题，这些问题更难量化和衡量。只有在绩效或结果的分布方面才能衡量公平性时，纠正措施同样只能针对这些商品之间的分布方式。我们将这种趋势称为“默认情况下严格的平等主义”。
经颅磁刺激（TMS）抑制作用在中风情况下：
背景：经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入性脑刺激的形式，具有调节皮质刺激的能力。TMS低频（1 Hz）抑制区域大脑的活性，并通过调节干扰抑制来对侧皮质刺激。 到目前为止，对具有低频的TMS的研究显示了其在区域大脑中的抑制作用，并且对侧皮质刺激的可能性仍然非常有限且不众所周知。 这项研究的目的是确定中风后患者中经颅磁刺激（TMS）抑制作用的影响。 方法：进行文献综述是为了确定所有文章，讨论使用低频的TMS来确定在非渗透区域中行程患者抑制的影响。 来自行业，PubMed，Science Direct和Cochrane的数据库，研究了研究飞行员和随机对照试验的研究，这些试验通过输入关键字“经颅磁刺激”，“抑制”，“抑制”和“冲程”来发表。 研究是通过系统地收集，处理和分析数据进行的。 结果：在确定的505篇文章中，然后根据标题选择了57篇文章，根据该研究获得了10篇文章。 结论：TMS对持久效果的中风患者的运动恢复具有有益的作用。TMS低频（1 Hz）抑制区域大脑的活性，并通过调节干扰抑制来对侧皮质刺激。到目前为止，对具有低频的TMS的研究显示了其在区域大脑中的抑制作用，并且对侧皮质刺激的可能性仍然非常有限且不众所周知。这项研究的目的是确定中风后患者中经颅磁刺激（TMS）抑制作用的影响。方法：进行文献综述是为了确定所有文章，讨论使用低频的TMS来确定在非渗透区域中行程患者抑制的影响。来自行业，PubMed，Science Direct和Cochrane的数据库，研究了研究飞行员和随机对照试验的研究，这些试验通过输入关键字“经颅磁刺激”，“抑制”，“抑制”和“冲程”来发表。研究是通过系统地收集，处理和分析数据进行的。结果：在确定的505篇文章中，然后根据标题选择了57篇文章，根据该研究获得了10篇文章。结论：TMS对持久效果的中风患者的运动恢复具有有益的作用。之后，根据阅读完整文章的包含和排除标准，选择了4个研究，以评论本研究中包含的4篇文章选择了4个研究，表明运动后患者的运动能力，功能能力和认知能力增加。
使用高通量测量值在各种情况下开发紧凑的转录效应子
转录效应子是已知激活或抑制基因表达的蛋白质结构域。但是，缺乏对哪种效应域调节转录的系统性理解。在这里，我们开发了DCAS9介导的高通量募集（HT-RECRUIT），这是一种合并的筛选方法，用于量化内源性靶基因的效应子功能和测试效应子功能，用于包含各种环境的5,092个库中的库。我们还使用较大的文库瓷砖调节剂和转录因子来绘制从未注释的蛋白质区域绘制的效应子的上下文依赖性。我们发现许多效应子取决于目标和DBD上下文，例如可以充当激活因子或阻遏物的HLH域。为了实现有效的扰动，我们选择了包括ZNF705 KRAB在内的上下文固定域，从而改善了CRISPRI工具以使启动子和增强子保持沉默。我们通过结合NCOA3，FOXO3和ZnF473结构域来设计一种称为NFZ的紧凑型人类激活剂，该结构域可以通过更好的病毒递送和对嵌合抗原受体T细胞的诱导控制有效的CRISPRA。