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动力学系统和分析宇宙学界限
以前的方法促进了群集中像素的时序序列，后两个评估群集特征。线性能量传递（LET），整个群集的能量分布及其厚度和线性，对最终分类具有最大的影响。模型在参考数据库（校准）数据数据库中进行了培训。
在遗传代码扩展和医学界面处的抑制trnas
抑制器转移RNA（SUP-TRNA）因其在治疗由胡说八道突变引起的遗传疾病方面的有希望的治疗特性而受到重新关注。传统上，通过用抑制剂序列代替天然TRNA的反密码子序列创建了SUP-TRNA。但是，由于其复杂的相互作用组，考虑到设计和工程的其他结构和功能性tRNA特征可以产生更有效的SUP-tRNA疗法。超过20年，遗传代码扩展（GCE）的领域创造了大量的知识，资源和工具，以设计SUP-TRNA。在这篇迷你审查中，我们旨在阐明如何采用现有的知识和策略来加速发现医疗治疗方案的有效和特定的SUP-TRNA。我们重点介绍方法和里程碑，并讨论这些方法如何启发tRNA药物的研究和开发。
利用原位冷冻低温电子显微镜在活性电化学界面上绘制离子耗竭微环境
摘要：界面结构和化学演变是电池和其他电化学系统安全性、能量密度和寿命的基础。在锂电沉积过程中，可能会出现局部非平衡条件，从而促进异质锂形态的形成，但直接研究这些条件具有挑战性，尤其是在纳米尺度上。在这里，我们绘制了锂电沉积过程中活性铜/电解质界面的化学微环境，并展示了一种新方法——原位冷冻低温电子显微镜 (cryo-EM)，用于锁定纽扣电池中出现的结构。我们发现局部离子耗竭与锂晶须有关，但与平面锂无关，我们假设耗竭源于根部生长的晶须在生长界面消耗离子，同时限制离子通过局部电解质的传输。这可能导致危险的锂形态传播，即使在浓电解质中也是如此，因为离子耗竭有利于树枝状晶体的生长。因此，原位冷冻冷冻电镜可以揭示活性电化学界面处的局部微环境，从而能够直接研究能源设备运行过程中出现的特定地点的非平衡条件。
建立一个强大而多样的数据科学界
在生物信息学，人工智能，临床信息学，云计算，统计，计算科学，软件设计和编程，生物信息学，可视化，机器学习，预测分析，超级计算，超级计算，建模和模拟，数字健康，数字健康，数据共享，数据分享以及网络范围和其他信息范围内，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及他们的信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息，以及其他信息>创建后续研究
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
法国国家太空研究中心抛物线飞行 30 年来造福科学界
微重力研究的目的是研究通常被地球引力所隐藏的现象。因此，研究人员试图在地球上无法重现的微重力条件下获取数据。实验涵盖广泛的主题：基础物理学、物理科学、生命科学、材料科学、宇宙科学、技术实验、空间设备测试和载人航天任务准备。有几种方式可以进入微重力环境。从落塔、探空火箭和自动化太空舱到国际空间站，这些设备提供了开展科学实验的各种设施（见表 1）。在五种进入失重状态的方式中，只有抛物线飞行允许科学家在短时间内（通常从实验提案到实验执行大约需要一年）自行操作实验（最常用的是实验室型仪器），而无需将实验自动化、小型化或委托给宇航员等操作员。此外，在抛物线飞行过程中，研究人员可以多次重复实验并修改参数。飞机抛物线飞行
静电边界条件和（电）化学界面稳定性
电极接口是电子和电化学设备的必不可少的成分。在运营条件下，其稳定性对于无数应用至关重要，例如，击球手，非易失性记忆，备忘录，压电传输器和电容器至关重要。[1-5]已知材料的热力学稳定性仅限于其成分的固定化学电位（活性）。[6]例如，仅当连接到氧局部压的氧化学电位高于氧化物的形成焓时，氧化物才是最高的。除了（原子）成分的化学势外，还必须保留在特定范围内的（通过电荷中立性条件决定费米的能量）。可以通过两种方式诱导相关的电型不稳定性：i）通过自加密缺陷的伪造； [7] ii）
静电边界条件和（电）化学界面稳定性
电极界面是电子和电化学设备不可或缺的组成部分。它们在工作条件下的稳定性对于无数应用至关重要，例如电池、非易失性存储器、忆阻器、压电换能器和电容器。[1–5] 众所周知，材料的热力学稳定性受限于其成分的化学势（活性）的固定范围。[6] 例如，只有当与氧分压相关的氧化学势高于氧化物的形成焓时，氧化物才是稳定的。除了（原子）成分的化学势之外，通过电荷中性条件决定材料中费米能的电子化学势也必须保持在一定范围内。相关的电化学不稳定性可以通过两种方式引起：i）通过形成自补偿缺陷；[7] ii）通过
肥大细胞疾病的实践与研究：患者提出的问题和观点以及他们向科学界及其他人士提出的建议
Susan V. Jennings, PhD a , * , Celeste C. Finnerty, PhD a , b , * , Jessica S. Hobart, MPP, MPH c , * , Mercedes Mart í n-Mart í nez, PhD d , e , * , Kristin A. Sinclair f , * , Valerie M. B. ARN , Julie ARN , ARN , Cem Akin, MD, PhD h , Ivan Á lvarez-Twose, MD, PhD i , j , Patrizia Bonadonna, MD k , Angela S. Bowman, PhD a , l , Knut Brockow, MD m , Horia Bumbea, MD n , Claudia de Haro o , Jie Fok , EMBFR , FRA , Karin , q Hartmann, MD r , Nicole Hegmann s , Olivier Hermine, MD, PhD t , Monika Kalisiak, MA u , Constance H. Katelaris, MB, BS, PhD, FRACP v , w , Jacqueline Kurz s , Patrizia Marcis x , David Mayne, MA f , David Mendoza y , MD Mujja , Alaska Moj , Nicoleta Nidelea Vaia aa , Marek Niedoszytko, MD bb , Hanneke Oude Elberink, MD, PhD cc , Alberto Orfao, MD, PhD j , dd , Deepti H. Radia, MD ee , Sophie Rosenmeier z , Eugenia Ribada d , Schinhoff , Julie Schwaff , MD Siffen benhaar, MD hh , ii , Massimo Triggiani, MD, PhD jj , Giuseppe Tripodo x , Rocio Velazquez o , Yvon Wielink kk , Friedrich Wimazal, MD ll , Timo Yigit ff , Celia Zubrinich, MBBS, FRACP mm , and Peter Valent, oo n London United Kingdom;西班牙马德里、托莱多和萨拉曼卡；新南威尔士州的悉尼、坎贝尔敦和麦夸里港以及澳大利亚维多利亚州的博士山、克莱顿和墨尔本；法国巴黎；意大利的维罗纳、都灵和萨勒诺；德国慕尼黑、奥登塔尔、托尼斯沃斯特、曼海姆和柏林；罗马尼亚布加勒斯特；墨西哥墨西哥城；瑞士巴塞尔；波兰华沙和格但斯克；奥地利维也纳；荷兰格罗宁根和阿尔梅勒；以及马萨诸塞州斯特林；德克萨斯州加尔维斯顿；密歇根州安娜堡；以及田纳西州默弗里斯伯勒
放射学界对人工智能认知助手的接受度：RSNA 收集数据报告
摘要：由于机器学习和人工智能 (AI) 的进步，机器作为放射科医生临床工作流程中的智能助手，正在扮演新的角色。但是这些机器使用什么系统的临床思维过程？它们是否与放射科医生的思维过程足够相似，可以被信任为助手？在 2016 年北美放射学会 (RSNA) 科学大会和年会上进行了这种技术的现场演示。演示以问答系统的形式呈现，该系统以放射学多项选择题和医学图像作为输入。然后，AI 系统演示了一个认知工作流程，包括文本分析、图像分析和推理，以处理问题并生成最可能的答案。向体验演示并测试问答系统的参与者提供了演示后调查。据报道，在 54,037 名会议注册者中，有 2,927 人参观了演示展台，1,991 人体验了演示，1,025 人完成了演示后调查。本文介绍了调查方法，并总结了调查结果。调查结果显示，放射科医生对认知计算技术和人工智能的接受程度非常高。