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热载体多开关太阳能电池：一种协同方法
常规的单连接太阳能电池具有33％的理论效率限制，而多开关太阳能电池（MJSC）当前是唯一克服该限制的技术。热载体太阳能电池（HCSC）的演示是另一种依赖于收获光生成的携带者的动能的高耐高率方法，由于缓解携带者的热力化的困难。在这封信中，我们通过引入热载体太阳能电池（HCMJSC），这两个概念的协同作用，这是一个带有薄热载体顶交界处的MJSC。使用详细的平衡模型，我们将不同设备的效率与三个参数的函数进行比较：顶部和底部连接的带隙，顶部和底部连接的带隙，顶部和底部连接的效率，以及有效的热量系数，这封装了热化和光捕获的信息。除了允许比MJSC的材料组合范围更广泛，我们还表明，HCMJSC可以达到比HCSC较大的热化系数高的MJSC的效率。因此，HCMJSC可以为开发基于热载体的高效设备提供首选的途径。
IL-15与CD40激动剂抗体协同诱导
时空生物电态调节胚胎发生的多个方面。一个关键的开放问题涉及特定的多细胞电势模式如何差异激活器官发生所需的不同下游基因。要理解空间生物启示模式，遗传学和形态之间关系的信息处理机制，我们专注于Xenopus ectoderm中的特定时空生物启用模式，以调节胚胎脑构图。我们使用机器学习设计了胚胎脑形态发生的最小但可扩展的生物电遗传学动力学网络模型，该模型定性地概括了先前的实验观察结果。该模型的因果整合分析揭示了与空间生物电和基因活性模式相关的简单高阶时空信息整合机制，其中后者表示是细胞组伏特的因果影响的函数。该机制的具体方面包括因果分配（某些细胞位置对于集体决策更重要），信息不对称性（降压细胞比超极化细胞更具影响力），长距离影响（细胞中的基因对远方细胞的伏特效应非常敏感），并且劳动力敏感（不同的基因对不同的基因均具有敏感的基因）。该机制的不对称信息处理特征使该模型预测了调节正常胚胎脑发育的生物电预制预图中意外的可塑性和鲁棒性程度。我们的体内实验通过Xenopus胚胎中的分子操作验证了这些预测。这项工作表明了使用最小的硅方法中的力量大幅度降低体内参数空间，从而使硬生物学问题可进行。这些结果提供了对指导大规模形态发生的生物电力刺激的整体决策过程的见解，这表明了生物医学干预措施的新应用以及用于合成生物工程的新工具。
类比设计中人与人工智能的交互协同创造力
简介 十一年前，马希尔 (Maher) 问道：“谁在创造？” (Maher 2012)，并提出了几个创造性应用的分析空间，包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架，其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行，以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架，其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而，对于人与人工智能互动中创造力的位置，人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动，这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行（Deterding 等人，2017 年；Spoto 和 Oleynik，2017 年），随后扩展到生成应用（Muller、Weisz 和 Geyer，2020 年），针对特定算法方法进行了改进（Grabe、Duque 和 Zhu，2022 年），并针对其他算法方法进行了批评（Zheng，2023 年）。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇，但它们并没有解决创造力在何处发生（以及由谁或什么通过这些动作发生）的问题。在这篇短文中，我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念，提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
BrainStack：纳米卫星人工智能与机器学习协同实验平台
• 验证结果表明有效载荷已打开、录制了视频并将视频传输到航天器的 Wi-Fi 总线 • TES-10 通过铱星恢复了压缩视频文件的部分内容 • TES-8 和 TES-10 发挥了关键作用，开始开发支持 AI/ML 处理器所需的接口
人机协同 AI 审核：可行性、机遇和风险
人工智能在学术工作中的前景令人着迷且易于想象，但所涉及的风险往往难以察觉且通常不易暴露。在这篇评论文章中，我们探讨了使用大型语言模型 (LLM) 审查学术论文的可行性、机会和风险，同时让人类参与其中。我们尝试使用 GPT-4 扮演审稿人的角色，以展示我们遇到的机会和风险以及减轻它们的方法。评审是根据会议评审表进行的结构化，其双重目的是评估提交的内容以供编辑决策，并根据预定义的标准为作者提供建设性的反馈，这些标准包括贡献、合理性和展示。我们通过评估和比较 LLM 评审与人工评审来证明可行性，得出结论，当前的人工智能增强评审足够准确，可以减轻评审负担，但并非完全如此，也并非适用于所有情况。然后，我们列举了人工智能增强评审的机会并提出了开放性问题。接下来，我们确定了人工智能增强评审的风险，强调了偏见、价值错位和滥用。最后，我们提出了管理这些风险的建议。
综合信息分解揭示的人类意识协同工作空间
1 剑桥大学临床神经科学系，英国剑桥；2 剑桥大学临床医学院麻醉学系，英国剑桥；3 剑桥大学心理学系，英国剑桥；4 伦敦帝国理工学院脑科学系迷幻药研究中心，英国伦敦；5 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，英国伦敦；6 伦敦帝国理工学院数据科学研究所，英国伦敦；7 剑桥大学医院 NHS 基金会神经科学系，英国剑桥阿登布鲁克医院；8 剑桥大学沃尔夫森脑成像中心，英国剑桥；9 剑桥大学临床医学院神经外科系，英国剑桥阿登布鲁克医院；10 加利福尼亚大学神经内科系迷幻药分部 - Neuroscape，美国旧金山； 11 加拿大伦敦西安大略大学大脑与心智研究所心理学系和生理学与药理学系；12 爱尔兰都柏林圣三一学院劳埃德大厦心理学学院神经科学研究所
促进蓝色金融与海洋治理协同发展
蓝色金融的主要途径之一是影响力投资。这涉及将资本分配给产生可衡量的积极环境和社会成果的项目和企业。在海洋方面，影响力投资可以支持专注于可持续渔业、海洋保护和沿海复原力的企业。这些投资不仅能产生回报，还能为生态系统和社区带来长期利益。
钠葡萄糖协同转运蛋白-2 (SGLT-2) 抑制剂
注意：试用以下含二甲双胍的产品之一也满足要求：Fortamet ER（已淘汰）、Glucophage（已淘汰）、Glucophage XR（已淘汰）、Glumetza ER、Riomet、二甲双胍口服溶液、Riomet ER、二甲双胍缓释片（Fortamet ER 和 Glumetza ER 的仿制药）、格列本脲/二甲双胍、格列吡嗪/二甲双胍、Actoplus Met、吡格列酮/二甲双胍、Actoplus Met XR（已淘汰）、瑞格列奈/二甲双胍（已淘汰）、Kazano、阿格列汀/二甲双胍、Jentadueto、Jentadueto XR、Kombiglyze XR、沙格列汀/二甲双胍缓释片、Janumet、西他列汀/二甲双胍（授权仿制药）、Janumet XR。 2. 如果患者已经尝试过一种第 2 步产品，则批准所请求的第 2 步产品。3. 如果患者已经尝试过一种第 3 步产品，则批准所请求的第 2 步产品。4. 如果患者将开始使用二甲双胍和 Farxiga 或 Jardiance 进行双重治疗，则批准 Farxiga 或 Jardiance。5. 如果患者有二甲双胍禁忌症，根据处方医生的说法，批准 Farxiga 或 Jardiance。
