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一种整体方法，用于拒绝药物的医学复杂的老年医学精神病患者的管理：病例报告
摘要在美国，尽管食品药品监督管理局（FDA）发出了黑匣子警告，但抗精神病药通常在老年精神病患者人群中使用。心脏代谢，脑血管，药物诱导的帕金森主义（DIP），迟发性运动障碍（TD）和神经饱和性恶性综合征（NMS）只是典型和非典型抗精神病药的典型和非典型抗精神病药的更严重的不良影响。疗养院中的居民应就其心理健康获得最佳的精神病护理。幸运的是，几乎所有的疗养院都放弃了使用约束。Unfortunately, psychotropic agents (i.e., anxiolytic, antidepressant, and antipsychotic agents) are often needed in nursing homes to manage acute psychosis or disruptive behaviors, such as agitation, aggression, restlessness, screaming, fidgeting, scratching, spitting, hitting, biting, pacing, wandering, refusing care and medications, etcetera.
将区块链，智能合约和复杂传感器管理平台组合在一起，用于超连接的智能感：物联网数据市场用例
摘要：在本文中，我们在将区块链技术与物联网（IoT）和安全框架相结合时演示了创新的多个点。在智能城市环境中物联网设备网络的部署和使用产生了大量数据。这些数据是由多个来源拥有的，这些数据将独立系统用于数据收集，存储和使用会阻碍其价值的利用。区块链作为分布式分类帐，可用于解决用于数据收集和分发的通用系统的开发。智能合约可用于自动化此类网络的所有过程，同时，区块链和行星际文件系统（IPFS）通过匿名和分布式存储保护敏感数据。提议的应用程序，数据和服务的创新和开放的物联网区块链市场提出：（i）提供了以下框架，以便以虚拟货币的形式交换对象的资产（数据和服务）； （ii）根据社会和商业环境定义动机激励措施，以使人类和智能对象进行互动。在M-SEC项目的背景下，通过桑坦德和富士泽之间的跨境试验进行了特定市场，从而验证了互操作性，效率和数据保护原则。
这是一个机器学习世界：复杂事件处理没有未来吗？
在2010年，复杂的事件处理是危机管理领域中预警系统和决策支持系统数据处理的开创性方法。尽管在过去的几年中，机器学习已在ISCRAM社区中黯然失色，但这两种方法无法实现相同的目标。在本文中，对与这些领域有关的论文进行了定量分析，以了解当前趋势并确定ISCRAM社区应解决的下一个挑战。将CEP与ML结合在一起可以帮助克服过去十年对CEP规则的强大假设，例如专家的可用性，结构化数据等。然后建议ISCRAM社区探索这些方法的杂交，以在危机情况下实时的EWS和DSS实时响应能力，从而强调自动，无措辞的CEP规则。
在小儿软组织肉瘤中复杂阐明原始细胞：从概念到现实生活，通过表观遗传和转录重编程
摘要：软组织肉瘤（STS）包括一大批间充质恶性肿瘤，具有异质性细胞形态，增殖指数，遗传病变以及更重要的是临床特征。对这种广泛的多样性进行全面阐明仍然是改善其治疗管理和细胞 - 原始肿瘤的身份的核心问题，这些肿瘤是这种谜团的一部分。细胞重编程允许表型或身份之间成熟细胞的过渡，并代表肿瘤异质性的一个关键驱动力。在这里，我们讨论了驱动基因在STS中介导的细胞重编程如何深刻地重塑转化的细胞的分子和形态特征，并导致对其原始细胞的错误解释。本评论质疑必须将遗传改变的表观遗传环境视为STS肿瘤启动和进展的关键决定因素。重试癌症引发细胞及其克隆进化，尤其是通过表观遗传学方法，似乎是了解这些肿瘤起源并改善其临床管理的关键杠杆。
思维和机器的三种复杂性
摘要：在这篇观点文章中，我们表明，基于信息理论措施的形态空间可以是将生物学剂与人工智能（AI）系统进行比较的有用构造。该空间的轴标记了三种复杂性：（i）自主神经，（ii）计算和（iii）社会复杂性。在这个空间上，我们绘制了细菌，蜜蜂，秀丽隐杆线虫，灵长类动物和人类等生物学剂；以及AI技术，例如深神经网络，多代理机器人，社交机器人，Siri和Watson。基于复杂性的概念化为识别定义特征和有意识和智能系统的类别提供了有用的框架。从评估意识和清醒的意识的认知和临床指标开始，我们询问AI和合成工程的生命形式如何衡量同源指标。我们认为，意识和清醒源于计算和自主性复杂性。此外，从认知机器人技术中挖掘见解，我们研究了意识在进化游戏中的功能作用。这表明描述意识的第三种复杂性，即社会复杂性。基于这些指标，我们的形态空间提出了除生物学以外的其他意识的可能性。即合成，基于组和模拟。这个空间提供了一个常见的概念框架，用于比较特质和突出设计原理。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
复杂生物分子组件的简单合成：结构生物学中的小麦生殖细胞蛋白表达
无细胞的蛋白质合成（CFP）系统随着基础研究，应用科学和产品开发的通用工具而变得越来越重要，并随着其应用而出现的新技术。使用CFP的合成生物学领域取得了巨大进展，以开发用于技术应用和治疗的新蛋白质。从可用的CFPS系统中，无小麦生殖细胞蛋白质合成（WG-CFP）与使用真核核糖体的最高产量合并，这使其成为合成复杂真核蛋白质（包括蛋白质复合物和膜蛋白）的绝佳方法。将翻译反应与其他细胞过程分开，CFP提供了一种灵活的手段，以适应蛋白质需求的翻译反应。对这种有效，易于使用的快速蛋白质表达系统的需求很大，它们在驱动生化和结构生物学研究方面最适合蛋白质需求。我们在这里总结了小麦细菌系统的一般工作流，该过程提供了文献中的例子，以及用于我们自己的结构生物学研究的应用。通过这篇综述，我们希望强调快速发展且通用性的CFPS系统的巨大潜力，从而使它们更广泛地用作常见工具，以重组准备特别具有挑战性的重组真核蛋白。
关于研究主题进化机制和控制灾难的编辑，在复杂环境下
在扩大资源发展的背景下以及地下空间的利用，工程灾难（例如滑坡，隧道倒塌，地震，碎片流和城市基础设施故障），导致了实质性的经济损失和伤亡。复杂的环境因素，包括弱或不稳定的地质结构，液压和大气压影响，大降雨和水位波动，流体 - 固定的耦合，地震和外部动态干扰，会显着影响强度，变形和稳定性的岩土技术材料的稳定性（Han et and。等，2024； Han等，2018）。因此，在复杂的环境中调查和理解工程灾难的演化机制和开发有效的灾难控制方法已成为工程界的关键任务。为了促进预防灾难和控制的研究进度，并促进同龄人之间的交流，我们很荣幸介绍研究主题：“在复杂环境下进行工程灾难的进化机制和控制方法。”该研究主题旨在收集最先进的研究结果，新方法，案例研究和审查文章，特别关注与灾难控制方法和失败演化机制有关的研究。该研究主题受到了广泛的关注和许多提交。该项目现已得出结论，共有29篇发表的论文涵盖了灾难分析
复杂代谢模型的整洁且可扩展的结构
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EDEM的结构和功能：PDI ERAD检查点复杂
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