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BMC 商业模式画布在 Pamulang Housing MSME 商业参与者开发中的应用
拥有成功的企业是每个人或中小微企业参与者的梦想。因此，中小微企业必须尽可能地设计好自己的业务，其中之一就是使用商业画布模型。商业模式画布 (BMC) 是一个广为人知的定义初创企业商业模式的框架，可以应用于所有类型的初创企业，而不仅限于商业部门。编写此模型的目的是解释、评估、可视化和更改商业模式，以便最大限度地提高初创企业的绩效。此 PKM 的目的是了解商业模式画布 (BMC) 概念，找出商业模式画布 (BMC) 在为中小微企业参与者开发商业创意中的应用，了解更多有关商业模式画布 (BMC) 模型的示例。此 PKM 中使用的方法是讲座法。选择讲座法来解释 BMC 简介。问答法。问答法对合作伙伴非常重要。这种方法使中小微企业参与者尽可能多地了解 BMC 科学。模拟法。这种模拟方法旨在为培训参与者提供在画布模型上实践其商业理念的机会。此 PKM 的结果可以详细了解 BMC，也可以鼓励 MSME 参与者尝试通过实施此 BMC 模型来发展其业务。
VFS Global 与负责任的人工智能研究所建立合作伙伴关系，倡导合乎道德的人工智能发展 公司将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内开发所有人工智能解决方案 VFS Global 是全球政府和外交使团的领先外包和技术服务专家，现自豪地宣布与负责任的人工智能研究所 (RAI Institute) 建立合作伙伴关系。RAI 研究所是一家总部位于美国的著名非营利组织，致力于在组织内部培养负责任的人工智能实践。通过此次合作，VFS Global 将利用 RAI 研究所在人工智能伦理和数据隐私方面的专业知识，确保开发的人工智能解决方案安全、合乎道德，并符合签证处理的运营需求。此次合作将实现持续的技术创新，确保 VFS Global 为客户提供更多便利，同时为世界各国政府提供安全负责任的签证和公民服务。这项创新将增强 VFS Global 在安全连接人民和国家、支持全球贸易、旅游、教育和技能方面所发挥的作用。VFS Global 将严格按照其客户政府的需求和法规开发其人工智能解决方案。此次合作将确保所有开发工作透明、规范，并根据客户的具体需求量身定制。VFS Global 将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内独家开发所有人工智能解决方案。这些中心将作为协作平台，公司将与客户政府密切合作，量身定制解决方案，以提高签证处理效率、安全性和用户体验。这种方法确保 VFS Global 保留完全所有权和控制权，使其能够实施最高的安全标准。每个解决方案都将经过精心设计，采用严格的人工智能安全和安全护栏，确保符合当地和国际监管框架。任何额外的开发都将按照客户政府的步伐和准备情况进行，确保每一步都符合他们的具体要求和时间表。 VFS Global 创始人兼首席执行官 Zubin Karkaria 强调：“我们与负责任人工智能研究所的联盟加强了我们对道德人工智能发展的奉献精神。我们一直走在技术创新的前沿，致力于确保安全性、完整性和严格遵守客户政府的监管框架。此次合作凸显了我们以负责任的方式引领人工智能发展的决心。”
VFS Global 与负责任的人工智能研究所合作，倡导合乎道德的人工智能发展 公司将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内开发所有人工智能解决方案 VFS Global 是全球政府和外交使团的领先外包和技术服务专家，现自豪地宣布与负责任的人工智能研究所 (RAI Institute) 合作。RAI 研究所是一家总部位于美国的著名非营利组织，致力于在组织内培养负责任的人工智能实践。通过此次合作，VFS Global 将利用 RAI 研究所在人工智能伦理和数据隐私方面的专业知识，确保开发的人工智能解决方案安全、合乎道德，并符合签证处理的运营需求。此次合作将实现持续的技术创新，确保 VFS Global 为客户提供更多便利，同时为世界各国政府提供安全负责任的签证和公民服务。这项创新将增强 VFS Global 在安全连接人民和国家、支持全球贸易、旅游、教育和技能方面所发挥的作用。VFS Global 将严格按照其客户政府的需求和法规开发其人工智能解决方案。此次合作将确保所有开发工作透明、规范，并根据客户的具体需求量身定制。VFS Global 将在其位于孟买、迪拜和柏林的先进开发中心内独家开发所有人工智能解决方案。这些中心将作为协作平台，公司将与客户政府密切合作，量身定制解决方案，以提高签证处理效率、安全性和用户体验。这种方法确保 VFS Global 保留完全所有权和控制权，使其能够实施最高的安全标准。每个解决方案都将经过精心设计，采用严格的人工智能安全和安全护栏，确保符合当地和国际监管框架。任何额外的开发都将按照客户政府的步伐和准备情况进行，确保每一步都符合他们的具体要求和时间表。 VFS Global 创始人兼首席执行官 Zubin Karkaria 强调：“我们与负责任人工智能研究所的联盟加强了我们对道德人工智能发展的奉献精神。我们一直走在技术创新的前沿，致力于确保安全性、完整性和严格遵守客户政府的监管框架。此次合作凸显了我们以负责任的方式引领人工智能发展的决心。”
钉合肽：药物开发中针对蛋白质-蛋白质相互作用
蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 在许多生物过程中发挥着重要作用，是许多人类疾病的潜在治疗靶点。钉合肽作为干扰 PPI 的最有希望的治疗候选物，具有更高的 α-螺旋度、更好的结合亲和力、更耐蛋白酶消化、更长的血清半衰期和增强的细胞通透性，与小分子药物和生物制剂相比表现出更高的药理活性。本文概述了钉合肽的持续进展，主要涉及设计原理、结构稳定性、生物活性、细胞通透性和在治疗中的潜在应用，旨在为设计和探索具有增强的生物学和药代动力学特性的钉合肽作为针对各种疾病的下一代治疗性肽药物提供广泛的参考。
药物发现和开发中 X 射线晶体学概述：综述 Adnan Eshaq Alshennawi 1、Naif Abdulaziz A Alhamdan 2、Joud Saud Dia
X 射线晶体学在药物发现和开发中至关重要，因为它可以提供有关目标蛋白质及其与 1 种潜在候选药物相互作用的详细结构数据。本综述旨在概述 X 射线晶体学在制药行业中的应用，重点介绍其在理解蛋白质-配体相互作用、指导合理药物设计和帮助基于结构的药物优化方面的作用。该研究利用来自各种来源的二手数据，包括已发表的研究文章、评论论文和数据库，全面回顾了 X 射线晶体学在药物发现中的现状。涵盖的关键主题包括 X 射线晶体学的基本原理、蛋白质结晶过程、数据收集和结构测定，以及与该技术相关的挑战和局限性。通过强调 X 射线晶体学在药物发现中的成功和局限性，本综述旨在提供见解，帮助研究人员优化这一强大工具在开发新型疗法中的使用。最终，更好地了解 X 射线晶体学在药物发现和开发中的作用可以设计出更有效、更具体、安全性更高的药物分子。
肠道菌群在雄激素脱发中的作用
摘要：为了确定地热来源的最佳和最有效的储层温度，使用专门设备的长期现场研究和分析是必不可少的。尽管这些要求增加了项目成本并引起延迟，但基于水力地球化学数据的机器学习技术可以通过准确预测储层温度来最大程度地减少损失。近年来，将混合方法应用于现实世界中的挑战已经变得越来越普遍，而不是传统的机器学习方法。这项研究介绍了一种新型的机器学习AP-aosma-MLP，它集成了自适应对立的粘液模具算法（AOSMA）和多层感知器（MLP）技术，该技术专门设计用于预测地层资源的储存。此外，在同等条件下，使用各种评估回归指标，在文献中比较了文献中基本的人工神经网络和文献中广泛认识的算法。结果表明，AOSMA-MLP的表现优于基本MLP和其他基于元启发式的MLP，而经AOSMA训练的MLP实现了最高的性能，以R 2值为0.8514。提出的AOSMA-MLP方法显示出在各种回归问题中产生有效结果的显着潜力。
药物研发中的新兴技术可提供...
本章探讨了药物发现领域新兴技术的现状和未来前景，重点关注它们为患者提供高效创新服务的潜力。人工智能 (AI)、机器学习、高通量筛选和高级分析等技术的融合正在重塑药物发现过程，有望加快开发时间表并改善治疗效果。人工智能和机器学习算法在数据分析中发挥着关键作用，有助于识别潜在的候选药物、靶标验证和预测建模。高通量筛选技术能够快速测试大型化合物库，加快先导化合物的识别并优化药物开发流程。此外，高级分析有助于解释复杂的生物数据，增强我们对疾病机制和药物相互作用的理解。这些技术的融合为个性化医疗带来了巨大的希望。
药物研发中的人工智能驱动假设生成
我们的早期制药客户希望分析来自同一领域的多模态数据类型的数据集，以便通过 AI 算法识别新的生物标记和药物靶标。这种方法可能会减少对各种临床试验的需求，从而为客户创造战略优势。但他们缺乏测试假设所需的内部编程能力。
东亚人的年轻糖尿病 褐变特性，抗氧化活性和 肠道菌群在雄激素脱发中的作用 aosma-MLP：一种新型混合元启发式人工神经网络的新方法，以及一种预测地热储层温度的新方法 肠道微生物组与不同类型的动脉瘤之间的因果关系：孟德尔随机研究 基于区块链的数字公证系统提供... TCP家族的全基因组表征及其在燕麦的非生物应激抗性中的潜在作用（Avena sativa L.） o r i g i n a l r e s a r c h fbl通过激活NF-κB信号通路
精确诊断是临床医学的基石。在东亚人中，经典1型糖尿病在40岁之前诊断出的年轻糖尿病患者中并不常见，其中家族史，肥胖，β细胞和肾脏功能障碍是关键特征。年轻发作的糖尿病会影响诊所环境中患有糖尿病的五分之一的亚洲成年人；但是，它通常被错误分类，从而导致脱靶治疗。复杂的病因，较长的疾病持续时间，积极的临床过程以及缺乏循证指南，导致了这些年轻患者的可变护理标准和过早死亡。合并症的高负担，尤其是精神疾病，突出了与这个沉默的杀手有关的众多知识差距。大多数年轻糖尿病患者的大多数成年患者是作为各种诊断年龄的异质群体的一部分。由对年轻糖尿病特别感兴趣的医生领导的多学科护理团队将有助于提高诊断的精度并解决其身体，精神和行为健康。为此，付款人，计划者和提供者需要在常规实践中系统地收集和重新设计实践环境，以阐明年轻发病的糖尿病的多症，对这些易受伤害的人进行多种焦油，并改善结果。
人工智能在Web开发中的集成
交通部门提供的信息。这些数据包括列车时刻表、出发和到达时间、延误和其他相关信息。B. 所采用的人工智能技术和工具在拟议的列车调度系统的开发中采用了多种人工智能技术和工具。这些包括：用于列车时刻表预测分析和异常检测的机器学习算法。用于理解用户查询和反馈的自然语言处理 (NLP) 技术。用于根据历史使用数据个性化用户体验的推荐系统。用于系统组件可扩展性和模块化的微服务架构。使用 Docker 进行容器化，以简化跨不同环境的部署。用于管理和自动化微服务的部署、扩展和监控的编排工具（如 Kubernetes）。C. 系统设计和架构概述