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展望未来：高级GNC算法的行动呼吁
European Space Agency (ESA) Samir Bennani (GNC V & V Wg Co-Lead) Benedictte Girouar (Head of GNC, AOCS, and Pointing Division) Massimo Casasco Davide Oddenino Jeroen Vandersteen French Space Agency (Cnes) Geradine Constant-Filaire Delavault Helene Miguel Evain Miguel. Morere法国国家航空航天研究中心（Onera）Jean-Marc Biannic Clemen Clemen Roos Christelle Cummer德国航空航天中心（DLR）Johann Balsan Stephan Stephan InstitutSupérieurdel'Aéronautiquedel'Aéronautiqueet de l'Espace et l'Espace et l'espace et l'Espace（Isae-Supiero） （NASA）Cornelius Dennehy（GNC V＆V WG共同领导，编辑）Chris D'Ouza（NASA GNC技术研究员）Tannen Vanzwieten Paul Paul von der Porten uden ude ude ude shankar [Johns Hopkins Applipied Physics Laboraties（APL）Brett Starr Aron Wolf [Brett Starr Aron Wolf [Jet Prop Prop Prop Prop Prop Prop Prop Laboration （JPL）]European Space Agency (ESA) Samir Bennani (GNC V & V Wg Co-Lead) Benedictte Girouar (Head of GNC, AOCS, and Pointing Division) Massimo Casasco Davide Oddenino Jeroen Vandersteen French Space Agency (Cnes) Geradine Constant-Filaire Delavault Helene Miguel Evain Miguel. Morere法国国家航空航天研究中心（Onera）Jean-Marc Biannic Clemen Clemen Roos Christelle Cummer德国航空航天中心（DLR）Johann Balsan Stephan Stephan InstitutSupérieurdel'Aéronautiquedel'Aéronautiqueet de l'Espace et l'Espace et l'espace et l'Espace（Isae-Supiero） （NASA）Cornelius Dennehy（GNC V＆V WG共同领导，编辑）Chris D'Ouza（NASA GNC技术研究员）Tannen Vanzwieten Paul Paul von der Porten uden ude ude ude shankar [Johns Hopkins Applipied Physics Laboraties（APL）Brett Starr Aron Wolf [Brett Starr Aron Wolf [Jet Prop Prop Prop Prop Prop Prop Prop Laboration （JPL）]
遗传性周围神经病的遗传学和下一个前沿：回顾过去，展望未来
摘要 遗传性周围神经病 (IPN) 包括一组临床和遗传上异质性的疾病，这些疾病会导致周围自主神经、运动神经和/或感觉神经的长度依赖性退化。尽管对 100 多个已知相关基因的致病变异进行了金标准诊断测试，但许多 IPN 患者的遗传问题仍未得到解决。为患者提供诊断对于减少他们的“诊断之旅”、改善临床护理和提供明智的遗传咨询至关重要。在过去十年的大规模并行测序技术中，新描述的导致 IPN 发病的 IPN 相关基因变异数量迅速增加。然而，由于缺乏支持潜在新基因变异的其他家族和功能数据，延长了患者的诊断不确定性，并导致 IPN 的遗传性缺失。我们回顾了过去十年的 IPN 疾病基因发现，以强调导致 IPN 发病的新基因、结构变异和短串联重复扩增。根据所学到的经验教训，我们在预测未来的同时提供了对 IPN 研究的愿景，并提供了我们提出的将加快未解决的 IPN 家族的基因诊断的新兴技术、资源和工具的示例。
大环化合物在药物研发中的应用─借鉴过去，展望未来
摘要：我们分析了 FDA 批准的大环药物、临床候选药物和最近的文献，以了解大环化合物在药物发现中的应用。目前的药物主要用于传染病和肿瘤学，而肿瘤学是临床候选药物的主要适应症，在文献中，大多数大环药物与难以结合药物的靶标结合。天然产物提供了 80-90% 的药物和临床候选药物，而 ChEMBL 中的大环化合物结构不太复杂。大环化合物通常位于 5 规则化学空间之外，但 30-40% 的药物和临床候选药物是口服生物可利用的。简单的双描述符模型，即 HBD ≤7 与 MW < 1000 Da 或 cLogP > 2.5 的组合，将口服药物与肠外药物区分开来，可用作设计中的过滤器。我们认为，构象分析的最新突破和来自天然产物的灵感将进一步改善大环化合物的从头设计。■ 介绍
人工智能和机器学习在癌症诊断中的临床应用：展望未来
摘要 人工智能 (AI) 是使用数学算法来模仿人类的认知能力并解决包括癌症等复杂生物异常在内的棘手医疗挑战。过去十年来，人工智能的迅猛发展被证明是超级智能进行最佳决策的潜在平台，而人类思维则仅限于在较短的时间范围内处理大量数据。癌症是一种复杂且多面的疾病，具有数千种遗传和表观遗传变异。基于人工智能的算法有望在非常早期的阶段为识别这些基因突变和异常蛋白质相互作用铺平道路。现代生物医学研究也致力于将人工智能技术安全且合乎道德地引入诊所。基于人工智能的病理学家和医生的帮助可能是预测疾病风险、诊断、预后和治疗的一大飞跃。人工智能和机器学习 (ML) 在癌症诊断和治疗中的临床应用是医学指导的未来，旨在更快地为每个人规划新的治疗方法。通过使用基于人工智能的系统方法，研究人员可以实时协作并以数字方式共享知识，从而有可能治愈数百万人。在这篇评论中，我们专注于通过将生物学与人工智能相结合，在临床上展示未来改变游戏规则的技术，并解释基于人工智能的辅助如何帮助肿瘤学家进行精准治疗。关键词：人工智能、机器学习、癌症诊断、治疗、治疗干预
75 马里兰大学 (UMD) 以其悠久的历史为傲，同时展望未来......
关于如此高速度下发生的复杂流动物理，仍有许多问题有待理解。马里兰大学航空航天学院拥有多个致力于这一关键技术前沿的实验室和研究设施，包括由皮诺·马丁教授领导的复杂计算研究集群 (CRoCCo) 实验室。除其他成就外，马丁和她的团队还开发了可用于支持高精度计算机模拟的数值方法，从而为越来越准确的湍流预测奠定了基础。第一原理数据用于开发和校准新的实验流动诊断，并补充地面和飞行实验数据。今年，马丁获得了支持，将领导一项价值 450 万美元的联合高超声速过渡办公室大挑战奖，并在实验和模拟中表征高超声速流动喷射相互作用数据。
ajp_20230880_药物与成瘾科学：NIDA 庆祝 50 年研究并展望未来
美国国家药物滥用研究所 (NIDA) 成立于 1974 年，最初是酒精、药物滥用和精神健康管理局的一部分，1992 年成为国立卫生研究院 (NIH) 的一部分，是世界上最大的药物使用和成瘾研究资助机构。在其 50 年的历史中，NIDA 的工作在推动科学发展和改善个人和公共健康方面取得了巨大进步。但当前的药物过量流行病有力地提醒我们，还有很多工作要做。NIDA 成立 50 周年提供了一个机会，让我们认识到成瘾科学方面取得的重大进展，并评估剩余的差距和挑战，并重申我们致力于支持可以改善物质使用障碍 (SUD) 风险患者或患有该疾病的人的生活的研究。
展望未来——确保欧盟 IT 系统具备抵御新兴威胁的网络弹性
所有利益相关者之间需要合作与协作，因为只有共同应对这些新挑战。沟通与合作将有助于在利益相关者之间和系统中建立信任。在组织中建立网络安全文化非常重要。网络安全应该成为每个组织战略中不可或缺的一部分，从高层管理人员开始。我们需要让最终用户做好准备，提高他们的网络意识水平：培训和教育作为第一道防线至关重要。我们缺乏具有高水平网络安全技能的人力资源。我们必须面对用更少的资源做更多事情的挑战。因此，仅基于人为干预的手动防御不再是一种可行的选择。我们需要专注于自动化，以便将我们宝贵的人力资源用于仅处理真正的高风险威胁，而错误警报则由机器过滤掉。这可以通过使用人工智能来实现。人工智能不应该被妖魔化。人工智能是一种可用于发动攻击（如虚假信息、深度伪造）或提高网络弹性（如自动检测威胁、识别新漏洞）的技术。我们还需要更积极主动地预测新威胁，而不仅仅是对已经发生的事情做出反应。展望未来，量子计算的到来是此次活动期间重点关注的领域之一，也是我们需要积极主动并做好准备的领域之一。与人工智能一样，量子时代将带来新的威胁，也会带来新的机遇。提高网络弹性的新方法包括：以网络欺骗为防御模型，提供虚假信息来误导和迷惑对手；使用和分析公开信息（如来自常规网络、深网、暗网的视频、文本、音频和图片）以尽早发现新威胁。
annual-report-2019-2020.pdf - 塔塔汽车
展望未来 展望未来两年，我们预计 COVID-19 将带来巨大的转变。消费者行为将发生多种变化，从要求更集成的数字体验到在购买决策中优先考虑健康和安全功能。向“慢速”旅行和个人（而非公共和/或共享）交通的转变可能会影响未来对乘用车的需求。将更加严格地审查将环境可持续性和气候适应力构建到商业模式的核心。塔塔汽车集团已做好准备，满足这些重要且根本性的转变带来的需求机遇。
