XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发现目标
从发现目标到交付系统
摘要：金属对于所有生物体的生命都是必不可少的，金属失调会破坏其体内平衡，从而导致各种疾病。如今，各种过渡金属被用作药物产品的诊断和治疗剂，因为它们的电子结构使它们能够以不同于有机分子的方式调节分子的性质。因此，人们对从不同方面研究金属-药物复合物产生了兴趣，并开发了许多方法来表征、激活、递送和阐明分子机制。从化学蛋白质组学到纳米粒子系统以及各种激活策略，这些不同方法的整合使我们能够了解细胞对金属药物的反应，这可能为开发新药和/或修改目前使用的药物奠定基础。本综述的目的是简要总结该领域的最新进展，描述技术平台及其在识别蛋白质靶标以发现金属药物的作用机制和提高其在递送过程中的效率方面的潜在应用。
车辆光电 - Hensoldt
陀螺仪稳定系统如果没有稳定的潜望镜，主战坦克和装甲车辆在行驶过程中将很难发现目标。我们的高级版本使乘员组能够快速判断车辆周围环境并在移动中检测和攻击目标。它们采用基于陀螺仪的稳定机制，可以补偿运动和振动，从而在铺砌道路上甚至崎岖地形上以各种速度保持图像稳定。集成的热像仪可在白天、夜晚和恶劣天气条件下提供清晰的观察能力。机载激光器和连接的指挥和控制信息系统。
癌症治疗创新：评论 - ijrpr
癌症诊断的未来：人工智能、虚拟活检和分子分析 一些专家认为，基于人工智能 (AI) 的分析可以帮助指导适合患者的治疗方法。德国 Ariceum Therapeutics 公司首席医疗官 Germo Gericke 表示，基于人工智能读取扫描的虚拟活检和基于循环肿瘤细胞或遗传物质的液体活检“可能会取代物理活检”。与虚拟活检一样，Pickering 预计人工智能将成为癌症研究中越来越重要的工具。“从模拟药物发现目标到药物相互作用，再到图像分析，人工智能的潜在机会是巨大的。它最终有望缩短成功药物进入临床的时间，”Pickering 说。
利用优化方法改善东京国际机场地面运营
摘要：由于航空运输需求的快速增长，机场地面出现拥堵和延误。本研究的目的是确定优化和观察到的运行之间的差异，以改善东京国际机场的机场地面运行，方法是使用混合整数线性规划来最小化基于实时航班信息的总地面移动距离和时间。考虑使用后退视界方案来适应动态环境。与观测数据相比，该模型获得的结果使滑行距离减少了 18.54%，滑行时间减少了 29.77%。将优化结果与观测数据之间的滑行道使用模式进行比较，可以深入了解优化过程，例如跑道交叉策略和滑行道方向规则的变化。发现目标函数权重和航空公司-航站楼关系等因素对优化结果有显著影响。这项研究建议对机场进行改进，以实现更高效的地面运营。
文章利用优化方法改进东京国际机场地面运行
摘要：由于航空运输需求的快速增长，机场地面出现拥堵和延误。本研究的目的是确定优化和观察到的运营之间的差异，以改善东京国际机场的机场地面运营，方法是使用混合整数线性规划来最小化基于实时航班信息的总地面移动距离和时间。考虑使用后退式视界方案来适应动态环境。与观测数据相比，该模型获得的结果使滑行距离减少了 18.54%，滑行时间减少了 29.77%。优化结果与观测数据之间的滑行道使用模式的比较可以深入了解优化过程，例如跑道交叉策略和滑行道方向规则的变化。发现目标函数权重和航空公司与航站楼关系等因素对优化结果有显著影响。本研究提出了可以在机场进行的改进，以实现更高效的地面运营。
依依诺氏蛋白酶与急性冠状动脉综合征中的肝素与未分离的肝素，没有ST段升高：系统评价和荟萃分析
相反，Montalescot等人发表的2006年尖顶试验。13比较了在选修PCI中使用依诺糖蛋白与UFH的总共3,528例患者的使用，发现与UFH治疗的患者相似或更低，但也发现目标抗凝水平的实现率提高了四倍，增加了依氧化甲酰胺磷酸的出色生物可利用能力。从这个意义上讲，尽管患者接受了更可预测的抗凝水平，但几乎没有统计证据证明了依诺肝素的优势。HE等人于2018年发表的系统评价和元分析。3包含四个RCT和8,861例接受PCI的患者，发现对死亡/MI复合终点的分析没有显着差异，从而增强了我们的发现。另一项荟萃分析，包括12例试验和17,157例患者，并于2000年发表
美国农业创新战略
然而，在我们认识到进步的同时，我们也必须放眼长远。生产足够的食物、饲料、燃料和纤维以满足不断增长的人口的需求，同时保护农业所依赖的自然资源基础（无论是当前还是未来的生产），这段旅程永无止境。因此，美国农业部部长桑尼·珀杜于 2020 年 2 月宣布了农业创新议程 (AIA)，目标是到 2050 年将美国农业产量提高 40%，同时将美国农业的环境足迹减少一半。这是一个引人注目的目标，其规模如此之大，我们必须换个角度思考，这意味着我们必须寻求开发新的、真正具有变革性的农业创新。AIA 的一个组成部分是制定美国农业创新战略——寻求建立与公共和私营部门研究生态系统相一致或为其提供指导的发现目标。
靶向covid- ...
迄今为止，Covid-19的大流行夺取了超过100万人类的生命，再感染了5000万个人，并对全球经济造成了严重破坏。这场危机刺激了针对其病因剂SARS-COV-2的药物的持续发展。靶向相关的蛋白质 - 蛋白质相互作用界面（PPIIS）是设计抗病毒药药的可行范式，并通过提供替代药物发现目标来丰富靶向化学空间。在这篇综述中，我们将根据最近的文献提供对PPII靶向药物开发对Covid-19的理论，方法和应用的概述。我们还将重点介绍新的发展，例如成功使用非母蛋白 - 蛋白质相互作用作为抗病毒药物筛查的靶标。我们希望这项审查可以成为有兴趣将PPIIS应用于COVID-19-19的药物分离的人的入口处，并加快针对大流行的药物开发。2021作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放式访问文章。
研发问题的临时评估结果（草案）
“健康与医疗战略”和“促进医学领域的研发”旨在实现健康，长期寿命的社会，而基本哲学是从基础研发到实际使用，并通过顺利实施结果来始终如一地促进医疗领域的研究和发展，并提供世界上最高标准的医疗服务。其中，旨在开发药品的“药物项目”将是六个综合项目之一，并将考虑到模式的特征和特性，从寻找药物发现目标到临床研究。在这种情况下，下一代癌症医学研究项目（以下简称P-CREATE）已在“药物项目”的癌症研究的初始阶段定位，并为开创性治疗和诊断方法的实际应用做出了贡献。特别是，在可以跨整合项目做出反应的系统下，它在基于基础研究的基础研究中得出药物发现种子中起着重要作用，例如“将探索癌症生物学问题的真实性质的研究和开发，以及基于临床数据（例如患者癌症基因组信息）的研究和开发。”该项目将继续进行P-CREATE的结果，并将继续对于促进“制药项目”至关重要。
人工智能对监管科学安全评价的适应性
人工智能 (AI) 在推动生物医学科学发展方面发挥了关键作用，但在监管科学方面尚未产生应有的影响。随着该领域的发展，计算机模拟和体外方法已被评估为动物研究的替代方案，旨在尽早发现和缓解药物开发过程中的安全问题。尽管有许多人工智能工具可用，但它们在药物功效和安全性评估的监管决策中的接受度仍然是一个挑战。人们普遍认为，人工智能模型会随着数据的增加而改进，但现实是否在药物安全评估中反映了这种看法？重要的是，旨在监管应用的模型需要考虑广泛的模型特征。其中包括适应性，即模型在对未知数据进行重新训练时的自适应行为。这是一个重要的模型特征，应在监管应用中加以考虑。在本研究中，我们通过模拟每年新药进入市场的真实情况，建立了一项全面的研究来评估人工智能的适应性，使用我们之前开发的称为 DeepDILI 的模型，该模型使用新颖的深度学习方法预测药物引起的肝损伤 (DILI)。我们发现目标测试集在评估我们模型的自适应行为方面起着重要作用。我们的研究结果还表明，在训练集中添加更多药物不会显著影响我们的自适应模型的预测性能。我们得出结论，提出的适应性评估框架在评估模型随时间的性能方面具有实用性。