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推进集成人工智能的并行编程，提高效率和自动化程度
摘要。本文深入探讨了人工智能 (AI) 在并行编程中的蓬勃发展，强调了其改变计算效率和开发人员体验格局的潜力。我们首先探讨了并行编程在现代计算中的基本作用及其带来的固有挑战，例如任务分配、同步和内存管理。人工智能的出现，尤其是在机器学习和深度学习中，为这些挑战提供了新颖的解决方案。我们讨论了人工智能在自动创建并行程序中的应用，重点是自动代码生成、自适应资源管理和增强开发人员体验。本文研究了特定的人工智能方法——遗传算法、强化学习和神经网络——及其在优化并行编程各个方面中的应用。此外，我们深入探讨了将这些人工智能方法结合起来以产生协同效应的前景，强调了提高效率和准确性的潜力。我们还强调了将人工智能技术与现有开发工具相结合的重要性，旨在将人工智能的好处带给更广泛的开发人员。本文最后展望了未来的研究方向，包括开发适应并行编程中不同任务和环境的自适应 AI 模型。这些进步有望使并行编程更加强大、更易于访问和更高效，为计算能力和创新的新时代铺平道路。
气流和 IAQ 测量得到最大程度改善 - Testo
使用 testo 400 配置和读取 IAQ 数据记录器。然后可以连接最多六个探头。这为您带来了前所未有的测量可能性 - 例如，您现在可以同时在三个不同的高度进行湍流测量。
超越成本：各国对未来制造业和供应链的准备程度
持续的全球供应链中断迫使制造商重新考虑其运营。他们不再只关注成本，而是在成本考虑因素与性能、弹性和可持续性等因素之间寻找平衡。对于许多制造商来说，这意味着重新关注区域化，根据世界经济论坛和科尔尼公司对 300 多名全球运营高管和 60 场咨询进行的一项调查，超过 90% 的制造商优先考虑这种方法。该调查的结果（摘自之前的白皮书《从中断到机遇：重塑全球价值链的策略》）显示，近三分之二的制造商正在采用“二力”地理方法，确保其大部分直接支出来自两个不同的地区。
通过双重方式最大程度提高 CRISPRi 的功效和可及性
6 加利福尼亚大学旧金山分校神经退行性疾病研究所，美国旧金山；7 美国国立卫生研究院阿尔茨海默病及相关痴呆症中心，美国贝塞斯达；8 美国国立卫生研究院国家老龄化研究所，美国贝塞斯达；9 美国国立卫生研究院国家神经疾病和中风研究所，美国贝塞斯达；10 加利福尼亚大学旧金山分校泌尿外科和海伦·迪勒家庭综合癌症中心，美国旧金山；11 Arc 研究所，美国帕洛阿尔托；12 加利福尼亚大学旧金山分校生物化学和生物物理系，美国旧金山；13 麻省理工学院生物学系，美国剑桥；
模块化移动机器人平台可帮助不同程度的残疾人士
摘要：支持老年人独立生活和帮助残疾人独立进行日常生活活动的机器人技术已显示出良好的效果。基本上有两种方法：一种是基于移动机器人助手，例如 Care-O-bot、PR2 和 Tiago 等；另一种是使用固定或安装在轮椅上的外部机械臂或机器人外骨骼。本文介绍了一种模块化移动机器人平台，该平台基于安装在机器人轮椅上的上肢机器人外骨骼，用于协助中度和重度残疾人。该移动机器人平台可以利用其模块化特性根据每个用户的需求进行定制。最后，为了模拟用户与家庭不同元素的互动，在带有客厅和厨房区域的模拟家庭环境中展示了实验结果。在这个实验中，一位患有多发性硬化症的受试者使用该平台在由护士、医生和职业治疗师组成的临床医生组面前进行了不同的日常生活活动 (ADL)。之后，受试者和临床医生回答了一份可用性问卷。结果相当不错，但也出现了两个需要改进的关键因素：平台的复杂性和繁琐性。
lncRNA HEIH，恶性程度高且疗效较差的指标...
摘要：肝细胞癌中高表达的长链非编码RNA（lncRNA HEIH）是多种肿瘤的致癌基因，包括肝细胞癌、结直肠癌、黑色素瘤和非小细胞肺癌。然而，HEIH在乳腺癌中的作用仍不清楚。本研究重点关注HEIH在乳腺癌中的临床意义和生物学功能。具体来说，研究了HEIH在乳腺癌组织和乳腺癌细胞系中的表达水平。结果表明，HEIH在人乳腺癌组织中呈高表达，其表达与恶性程度和不良疾病预后呈正相关。在乳腺癌细胞系中检测到高表达HEIH，包括MCF-7、SK-BR-3、MDA-MB-231和MDA-MB-468。这些数据与体内研究的结果一致。因此，我们利用小干扰RNA敲低HEIH的表达，探讨HEIH是否在乳腺癌中具有致癌作用。HEIH敲低后，MDA‑MB‑231细胞的增殖和转移活性降低，而细胞凋亡诱导增加。这些结果提示HEIH在乳腺癌中的致癌作用，以及HEIH作为乳腺癌恶性程度和预后不良指标的潜在应用。
氧化还原液流电池的采用准备程度评估
本报告是由美国政府某个机构资助的工作报告。美国政府及其任何机构、巴特尔纪念研究所或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，或保证其使用不会侵犯私有权利。本文中对任何特定商业产品、流程或服务的商品名、商标、制造商或其他方面的引用并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构或巴特尔纪念研究所对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
人工智能用于预测 COVID-19 大流行的流行程度：概述
摘要：自 2019 年底发现 COVID-19 以来，预测出版物数量大幅增加。统计和人工智能 (AI) 方法均有报道；然而，与统计方法相比，AI 方法显示出更好的准确性。本研究回顾了用于预测这种流行病蔓延的不同 AI 方法的应用。简要解释了这种背景下常用的 AI 方法的基本原理。介绍了使用不同统计方法对预测准确性的评估。本综述可能有助于参与管理 COVID-19 大流行的研究人员、专家和政策制定者开发更准确的预测模型和增强的策略来控制这种流行病的蔓延。此外，这项综述研究具有重要意义，因为它提供了有关 AI 应用在预测这种流行病流行程度方面的更多信息。
使用机器学习技术预测脑肿瘤恶性程度 Seethalakshmi B. *
及早发现癌症对于挽救许多生命至关重要。如果脑瘤被诊断为较高级别，它通常是最常见和最严重的恶性肿瘤之一，预计寿命很短。肿瘤大小、形态和位置的差异对脑瘤的检测造成了重大障碍。本综述旨在为研究人员提供基于磁共振成像 (MRI) 的脑瘤检测的全面文献综述。使用九种机器学习算法对 MRI 图像进行分类：支持向量机 (SVM)、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 分类器、随机森林分类器、XGBoost 分类器、随机梯度下降 (SGD) 分类器和梯度提升分类器。对 ML 算法进行了比较和对比。