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World File Search System受控环境
从培养皿到汉堡菜单 - 栽培肉类和乳制品的平台过程设计
预计食品需求会增加，我们需要同时减少气候足迹，因此必须更有效地利用当前资源。细胞农业（CA）通过生产动物来源的蛋白质和成分而不涉及动物，从而提供了解决方案，从而解决了环境问题并改善动物福利。该博士学位项目是荷兰国家增长基金（NGF）CA核心研究计划的一部分，该计划由荷兰蜂窝农业（CAN）基金会和荷兰农业部协调。它专注于设计栽培肉类（CM）和培养的乳制品（CD）平台工艺。通过在受控环境中培养哺乳动物细胞而产生的栽培肉有望与传统肉相比会减少环境影响。同样，通过精确发酵产生的培养乳制品可以从重组蛋白质中产生乳制品。通过将这些产品的生产方法标准化为平台流程，开发和制造是简化和加速的。
控制温室环境
在温室中有很多机会和方法。在计划阶段，需要在温室布局和设计上做出决策。在建造温室之前，需要确定一个合适的位置。确定温室空间可用并确定了合适的农作物，变化和生长系统，需要将重点定向以维持和控制合适的温室环境。温室作为受控环境是阿拉斯加园丁和商业生产商的一个机会，可以将临时温度，轻度和湿度条件与适当的浇水，施肥和管理相结合，从而为所选农作物提供高品质的植物。在冬季半年需要加热加热，并且可以通过使温室温度在环境水平以上来增强夏季植物的生长。阿拉斯加的温室经常在季节性运行，因为供暖和电力的能源成本很高。在全国范围内，供暖占全年商业温室每年能源成本的65％至85％（Runkle及其两个，2011年）。
氮的遗传解剖引起的芽和菠菜根生物量的变化
响应氮（N）的上述和地下生物量的有效分配对于在亚最佳条件下植物的生产力至关重要。在具有浅根系统的菠菜，短生长周期和氮的使用效率下，尤其是必不可少的。在这项研究中，我们进行了全基因组关联研究（GWAS），以使用具有不同遗传背景的菠菜饰品来探索N诱导的变化。 ，我们评估了表型变化，因为在受控环境下，在Soilless介质中，使用201个菠菜饰品在芽和根生物量的变化中响应N。 使用60,940个全基因组重新定位的SNP，在201菠菜加入中对芽和根生物量的百分比变化进行了GWA。 三个SNP标记，CHR4_28292655，CHR6_1531056和CHR6_379666006染色体4和6上的CHR6_37966006与根重量的变化显着相关，两个SNP标记，ChR2_18480277和CHR2_18480277和CHR4_4_4_4_4_4_7598760上的chromososososososososs 2和4％，以及4％和4％的人2和4; 这项研究的结果为改善总生物量的分配所需的遗传研究基础，并提供了一种资源来识别分子标记物，以通过标记辅助选择或菠菜育种计划中的基因组选择来增强N的吸收。在这项研究中，我们进行了全基因组关联研究（GWAS），以使用具有不同遗传背景的菠菜饰品来探索N诱导的变化。，我们评估了表型变化，因为在受控环境下，在Soilless介质中，使用201个菠菜饰品在芽和根生物量的变化中响应N。使用60,940个全基因组重新定位的SNP，在201菠菜加入中对芽和根生物量的百分比变化进行了GWA。三个SNP标记，CHR4_28292655，CHR6_1531056和CHR6_379666006染色体4和6上的CHR6_37966006与根重量的变化显着相关，两个SNP标记，ChR2_18480277和CHR2_18480277和CHR4_4_4_4_4_4_7598760上的chromososososososososs 2和4％，以及4％和4％的人2和4;这项研究的结果为改善总生物量的分配所需的遗传研究基础，并提供了一种资源来识别分子标记物，以通过标记辅助选择或菠菜育种计划中的基因组选择来增强N的吸收。
使用便携式低场 MRI 进行脑成像
便携式低场磁共振成像 (LF-MRI) 的出现预示着神经成像的新机遇。低功耗要求和便携性使得扫描可以在传统磁共振成像套件的受控环境之外进行，从而增强了对现有技术不太适合的适应症的神经成像的访问。最大限度地利用从 LF-MRI 降低的信噪比中提取的信息对于开发临床有用的诊断图像至关重要。电磁噪声消除和稀疏 k 空间数据的机器学习重建算法的进展以及新的图像增强方法现已促成这些进步。将技术创新与床边成像相结合，为可视化健康大脑和检测急性和慢性病理变化创造了新的前景。硬件的持续开发、脉冲序列和图像重建的改进以及临床实用性的验证将继续加速这一领域的发展。随着进一步的创新，便携式 LF-MRI 将促进 MRI 的民主化并创造传统系统以前无法实现的新应用。
学习数值模拟的相似性度量
我们提出了一种基于神经网络的方法，该方法可计算一个稳定且通用的度量（LSiM）来比较来自各种数值模拟源的数据。我们专注于标量时间相关的二维数据，这些数据通常来自基于运动和传输的偏微分方程（PDE）。我们的方法采用了一种由度量的数学性质驱动的孪生网络架构。我们利用带有 PDE 求解器的可控数据生成设置，在受控环境中从参考模拟中创建越来越不同的输出。我们学习到的度量的一个核心组成部分是一个专门的损失函数，它将关于单个数据样本之间相关性的知识引入训练过程。为了证明所提出的方法优于现有的向量空间度量和其他基于图像的学习到的度量，我们在大量测试数据上评估了不同的方法。此外，我们分析了可调节训练数据难度的泛化优势，并通过对三个真实数据集的评估证明了 LSiM 的稳健性。
大脑成像具有便携式低场MRI
便携式低场MRI（LF-MRI）的出现，预示着神经影像学的新机会。低功率要求和可运输能力已使传统MRI套件的受控环境之外进行扫描，从而增强了对不适合现有技术的指示的神经影像的访问。最大化从LF-MRI的信噪比降低的信息中提取的信息对于开发临床上有用的诊断图像至关重要。电磁噪声消除和机器学习重建算法的进展来自稀疏K空间数据以及图像增强的新方法，现在已经实现了这些进步。耦合技术创新与床边成像为可视化健康的大脑并检测急性和慢性病理变化时创造了新的前景。正在进行的硬件的开发，脉冲序列和图像重建的改进以及临床实用程序的验证将继续加速该领域。随着进一步的创新发生，便携式LF-MRI将促进MRI的民主化，并创建以前不可能使用常规系统可行的新应用。
事实表格气候富农业
尼日利亚大约24％的GDP来自其农业部门。但是，该国正在经历极端天气事件，例如升高的温度和影响农业的大雨。作为一种解决方案，气候智能农业技术公司Soupah Farm-en-Market Limited使用水培技术。此方法涉及在没有土壤的受控环境中种植植物。该技术允许精确控制水和光。因此，管理洪水和干旱的风险。水培技术的水还要少99％。在Soupah Farm-en Market Limited，他们专注于种植绿叶蔬菜，例如羽衣甘蓝，芝麻菜和生菜，以及诸如西红柿和甜辣椒等农作物。SOWAH FARM-en-Market Limited的目标是通过可持续实践提高人们的粮食安全和质量。他们提供了适应城市环境和农村环境的一系列解决方案。他们的“基金连接”解决方案通过提供对基本工具和投入（例如太阳能泵，零能量撒布者，改进的种子和保险）的访问来解决农村小农户的融资差距。
应用学习与教学杂志
这篇文章探讨了人工智能在将错误感知转变为个性化和终身学习的机会中的作用。通过利用AI系统分析错误模式的能力，教育机构可以创建受控环境，其中错误被作为学习增长的催化剂。入门部分设置了背景，将AI作为塑造教育4.0并满足21世纪紧急需求的工具。该意见的主体深入研究了其中心主张：AI是一种机制，它将不仅可以利用错误，而且有意和可控的是鼓励学生失败的学习作为起点，将错误转化为个性化学习的催化剂。提供了与索赔相关的论点，包括使用AI分析错误并培养成长的心态，为学生做好准备以应对未来的挑战，并减少教师工作量。结论强调采用错误驱动方法来培养终身学习的重要性。总体而言，该论文强调了AI通过利用错误的力量来彻底改变教育的潜力。
宿主-微生物群相互作用研究的体外模型系统
大量研究表明，共生微生物及其与宿主的相互作用与免疫系统发育 1,2 、衰老 3 、健康和疾病 4,5 以及治疗干预的有效性 6,7 有关。这种复杂的跨物种关系的关键组成部分是微生物群落、肠道上皮和免疫系统。了解宿主和相关微生物群之间复杂的动态已成为一个关键的研究领域。体外系统提供了一个受控环境来研究微生物群落及其与宿主组织的相互作用，由于动物和人体研究的复杂性和伦理问题，它们提供的见解往往在体内研究中无法获得。这些模型包括简单的单一培养到模拟宿主组织三维结构和微环境的复杂微流体装置 8,9 。它们为微生物定植、免疫反应和代谢相互作用提供了宝贵的见解。最近的方法学进步增强了这些模型的生理相关性，弥合了体外发现和生物过程之间的差距。
AI患者演员：用于卫生职业的通信培训的开放式生成-AI应用
临床访谈和诊断技能的发展对于医学生来说至关重要，因为它构成了有效的患者护理和治疗决策[1]。与标准患者（SP）的医师 - 患者相互作用（SPS）的类似性已成为医疗培训的组成部分，为学生实践提供了安全的环境[2]。但是，由于时间，人员和财务资源的限制，SP使用是资源密集型的，对医学生的可用性限制。大型语言模型（LLMS）的最新进展为创新方法提供了机会，以提供具有成本效益和可扩展的这些技能的机会[3]。在这里，我们描述了一种公开可用的技术应用，该应用程序利用LLMS模拟医师 - 患者相互作用来实践访谈和差异诊断技能。通过利用由人类专家创建的案例场景，该应用程序允许医学生在受控环境中练习其临床技能，同时接收个性化的形成反馈。AI患者演员平台的设计为具有成本效益，可扩展性和