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多药组合协同作用的可视化分析
SynergyFinder ( https://synergyfinder.ffimm.ffi ) 是一个独立的网络应用程序，用于交互式分析和可视化药物组合筛选数据。自 2017 年首次发布以来，SynergyFinder 已成为一种广泛使用的网络工具，既可用于在临床前模型系统（例如细胞系或患者来源的原代细胞）中发现新的协同药物组合，也可用于更好地了解联合治疗疗效或耐药性的机制。在这里，我们描述了最新版本的 SynergyFinder（版本 2.0），它已通过添加新功能进行了广泛升级，这些新功能特别支持高阶组合数据分析和多药协同模式的探索性可视化，以及自动异常值检测程序、扩展的曲线拟合功能和重复测量的统计分析。根据用户要求，还实施了许多其他改进，包括新的可视化和导出选项、更新的用户界面以及增强的 Web 工具稳定性和性能。凭借这些改进，SynergyFinder 2.0 有望大大扩展其在多药组合筛选和精准医疗等各个领域的潜在应用。
实时协同优化加电池（RTC+B）
• 在需要额外数量或资源无法提供这些服务时，更及时地采购辅助服务； • 能够使用更多种类的资源来解决传输限制问题，从而实现更有效的拥塞管理； • 减少运营商的手动操作，包括部署辅助服务和在资源之间交换辅助服务义务； • 通过考虑资源特定能力的每分钟变化来改进辅助服务的管理，包括更好地利用所有类型资源的框架； • 将电池建模为单个设备，而不是发电机和负载，以便在市场内更有效地调度； • 减少 ERCOT 对市场外发电机承诺的需要；以及 • 用实时辅助服务采购取代低效的补充市场。
秋水仙碱和...的协同抗肿瘤活性
摘要：在治疗乳腺癌的背景下，研究了氯喹和秋水仙碱之间的协同抗肿瘤活性。乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤，也是全球健康问题。对药物的耐药性对化疗的疗效构成了障碍。这项研究的目的是研究秋水仙碱和氯喹联合作为传统化疗的补充或替代疗法的潜力。该研究的目的是评估对乳腺癌细胞系的细胞毒性、抗增殖和诱导凋亡作用。研究结果表明，秋水仙碱和氯喹联合使用对乳腺癌细胞具有显著的协同作用。增强的细胞毒性、抑制增殖、诱导形态变化和凋亡都是联合治疗的结果。等效线图分析证实了氯喹和秋水仙碱之间的协同作用，显示出高度的协同作用。这项研究的结果强调了秋水仙碱和氯喹联合用于治疗乳腺癌的潜在疗效。联合治疗具有疗效提高、减少传统治疗剂量、减轻副作用和克服化疗耐药性等优点。需要进行更多研究和临床试验来验证这些结果并将其应用于该领域。
无机分层材料之间的协同相互作用...
Hu，X.，Luo，Y.，Liu，W。＆Sun，Z。 （2022）。 无机分层材料与膨胀阻燃剂之间的协同相互作用，以进行先进的防火。 碳，187，290us。 https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.11.025Hu，X.，Luo，Y.，Liu，W。＆Sun，Z。（2022）。无机分层材料与膨胀阻燃剂之间的协同相互作用，以进行先进的防火。碳，187，290us。https://dx.doi.org/10.1016/j.carbon.2021.11.025
GOA-GDOP在飞机协同检测中的应用
衡量定位精度需要一定的参数作为参考，目前定位精度分析方法主要有几何精度因子（GDOP）、克拉美-罗下限（CRLB）、圆概率误差（CEP）等。本质上，GDOP可以看作是最小二乘估计，而CRLB则是最大似然估计。当系统为线性，高噪声为高斯独立白噪声时，二者等价，但在非线性系统中，二者会产生一定的差异。这是由于GDOP忽略了误差协方差对角元素，对传感器几何位置的敏感性高于CRLB，CRLB是作为传感器目标几何不确定性的分析工具，而CRLB是基于传感器对目标观测的统计性能评估工具
协同人工智能和电信促进全球发展：
摘要 人工智能 (AI) 与电信的融合正在通过为关键挑战创造可扩展和可持续的解决方案，彻底改变全球发展的方法。本文探讨了人工智能技术（如机器学习和预测分析）与电信基础设施（包括 5G 和物联网 (IoT)）之间的协同作用。它强调了这种融合在医疗保健、教育、农业和灾害管理方面的变革性应用，展示了这些创新如何提高可及性、效率和成果。尽管潜力巨大，但本文还研究了关键挑战，包括基础设施差距、数据隐私和安全问题、可持续性问题以及人工智能部署中的道德考虑。为了克服这些障碍，本文为政策制定者、技术人员和利益相关者提出了可行的战略建议，强调了公平获取、道德框架和协作创新的重要性。通过解决
工业 4.0 与增材制造协同作用的回顾
摘要 目的——本文回顾了工业 4.0 与增材制造 (AM) 的协同作用，并讨论了数据驱动制造系统与产品服务系统的集成作为工业 4.0 革命的关键组成部分。本文旨在通过数字化、数据传输、标记技术、工业 4.0 中的信息和智能功能等工具，强调工业 4.0 对 AM 的潜在影响。 设计/方法/方法——在工业化的各个阶段，制造业对数据的使用和依赖不断增加。在对工业 4.0 和 AM 的回顾中，我们讨论了成功的五大支柱，即物联网 (IoT)、人工智能、机器人技术和材料科学，它们将使供应商、生产者和用户之间的互动和相互依存达到新的水平。研究了 AM 功能的独特效果，尤其是大规模定制和轻量化，结合工业 4.0 中的数据和物联网集成，以支持更高的效率、更大的实用性和更环保的生产。这项研究还说明了如何通过使用物联网和 AM 实现工业 4.0 制造业的数字化，从而实现新的商业模式和生产实践。结果 - 讨论说明了结合物联网和 AM 的潜力，可以摆脱传统大规模生产的约束和限制，同时实现经济和生态节约。还应注意的是，这延伸到通过模拟复杂的生产流程和操作系统实现日益复杂的零件的敏捷设计和制造。本文还讨论了工业 4.0 和 AM 在基于实时数据/反馈提高产品结果的质量和稳健性方面的关系。原创性/价值 - 这项研究表明，结合物联网和 AM 的研究方法如何能够创造实践上的重大变化，从而改变生产和供应模式，从而有可能减少工业系统和产品生命周期对生态的影响。本文展示了工业 4.0 和 AM 的融合如何重塑制造业的未来，并讨论了其中涉及的挑战。
人机协同创造生成模型研讨会
由于深度学习在生成建模方面取得了突破。Ian Goodfellow 在人脸生成 [ 5 ] 和 StyleGan [ 7 ]、Openai 的 GPT-2 [ 9 ] 或最近 Mark Zuckerberg [ 4 ] 和 Bill Gates [ 10 ] 的深度伪造视频是 AI 生成内容的突出例子，这些内容几乎与人类生成的内容没有区别。这些例子还凸显了生成 AI 带来的一些重大社会、道德和组织挑战，包括安全性、隐私、所有权、质量指标和生成内容的评估。本次研讨会的目标是汇集 HCI 和 AI 领域的研究人员和从业者，从 HCI 角度探索生成建模的机遇和挑战。我们设想，创建物理和数字产品的用户体验将成为人类和人工智能的合作：人类将扮演规范、目标设定、指导、高级创造力、策划和治理的角色。人工智能将通过灵感、低级创造力和细节工作以及大规模测试想法的能力来增强人类的能力。鼓励以短文、长文和演示的形式提交符合 IUI 论文和演示指南的论文，但不限于以下主题：
在制造业中实现人机协同智能
摘要 Teaming.AI旨在克服灵活性不足这一以人为本的AI协作的限制因素，其设想是一个集成两者优势的团队框架，即人类智能的灵活性以及机器智能的扩展和处理能力。在Teaming.AI中，这将通过采用构建人与AI系统之间交互的团队模型以及动态支持团队模型以应对流程、监管和上下文知识的知识图来实现。我们希望开发的Teaming.AI平台能够让人类团队成员更好地理解和控制制造环境中的自动化服务和决策支持，从而实现人与AI之间更加信任的协作。关键词 1 故障检测和诊断、决策和认知过程、以人为本的自动化、知识建模、基于知识的系统
地理空间协同生产 - 北约 ACT
目的：本次试验的主要目的是测试现有的地理协作技术解决方案。这些测试将涉及多个实体（SHAPE、志愿北约国家、NCIA、SHAPE 监督下的 MNGSG）。该试验的第二个更具前瞻性的目标是告知改变地理空间信息提供整个过程的理论/组织和培训方面的要求。WDI：地理空间协作生产符合盟军司令部转型战争发展要求 (WDI) - 跨领域司令部