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海洋热浪和人为气候变化在西班牙巨大的冰雹事件中的主要作用
摘要在2022年8月30日在西班牙发生的一种严重的冰雹造成了物质和人类损害，其中包括直径高达12厘米的巨型冰雹导致的一场死亡。通过采用伪全球变暖方法，我们在这里评估同时海洋热浪（和人为气候变化）如何影响对这种巨型冰雹的独特环境。主要结果表明，超级电池的发育受到前所未有的对流可用能量的影响，并具有热力学因素的重要贡献。不存在海洋热浪的数值模拟显示出对冰雹的环境的显着降低，这主要与热力学环境中的修饰有关。我们的模拟还表明，前工业前气候中的环境对对流危害不利，因此，冰雹事件可能不会像观察到的那样严重，因此可以执行这种新颖的归因。
巨大肝癌术后转移靶免治疗长期生存1例并文献复习
Figure 7.Chest CT scan 16 months after surgery: (A) Lung window shows multiple small nodular lesions in both lungs, with a high possibility of bilateral lung metastases, changes compared to previous scan not significant.(B) Bone window shows bone destruction at the posterior edge of the T8 vertebral body and its attachments, indicating a high possibility of bone me- tastasis; (C) and (D) are upper abdominal MR scans 16 months after surgery, showing a nodular abnormal signal shadow with a long diameter of approximately 33mm in the left adrenal area, with slight uneven enhancement.The nodular abnormal signal shadow in the left adrenal area has significantly increased compared to before, indicating a high possibility of metastatic tumor 图 7.术后 16 个月胸部 CT ， (A) 肺窗示双肺多发小结节灶，考虑双肺转移瘤可能性大，较前变化不明显， (B) 骨窗 示约 T8 椎体后缘及附件骨质破坏，骨转移可能性大； (C) (D) 术后 16 个月上腹 MR ，左侧肾上腺区可见长径约 33 mm 的结节状异常信号影，不均匀轻度强化，左侧肾上腺区结节状异常信号影，较前明显增大，考虑转移瘤可能性大
航空航天工程面临的巨大挑战
自 1903 年 12 月 17 日，重于空气的飞机（称为莱特飞行器）在北卡罗来纳州基蒂霍克附近的 Kill Devil Hills 首次进行历史性的动力飞行以来，技术发生了革命性的变化，使普通大众能够通过 B737 到 B787 和 A310 到 A380 等商用飞机进行全球空中旅行，并且这种技术进步一直持续到今天。很明显，新一代飞行器将使用新材料、轻质优化的复合材料结构、带流动控制的先进气动配置、新的推进概念和使用 SAF、合成燃料、氢气、电池等燃料的技术来制造。此外，先进和革命性的导航和控制系统和航空电子设备正在开发中，先进的 ATM 和 NEXTGEN 正准备管理空域。以下各节描述了六个技术领域需要解决的关键挑战。 《航空航天工程前沿》期刊的目标是吸引从事所有这些挑战领域的研究人员撰写的高质量论文，并在经过严格的同行评审流程后，通过开放获取平台迅速向航空航天界提供这些论文。特别欢迎有关各种航空航天技术的多学科应用以及涉及未来航空航天配置/设计的论文，例如电动/混合动力和氢动力商用亚音速/跨音速飞机、低空超音速飞机、吸气式高超音速飞机以及电动无人机/无人驾驶飞机/微型飞行器。
人工智能在医学信息学方面具有巨大潜力
摘要：在1950年代和1960年代，在分子生物学中，信息技术主要应用于蛋白质和DNA的分子演化，后来扩展到多个领域，例如序列比对，蛋白质结构预测和基因剪接。进入21世纪，人类基因组项目的完成标志着生物医学大数据时代的到来，为在该领域应用人工智能提供了大量数据。尤其是近年来，医学数据的持续积累已将人工智能在医疗领域的应用提升到更广泛，更实用的水平。本文简要介绍了人工智能在基因组学，蛋白质组学，转录组学，表观遗传学，药物发育和其他领域的应用。我希望这篇评论可以清楚地介绍可以应用哪些生物医学领域人工智能，并促进医生和相关学者积极使用人工智能技术来解决特定的生物医学问题。
人工智能在医学信息学中具有巨大潜力
摘要：20世纪50-60年代，在分子生物学中，信息技术主要应用于蛋白质和DNA的分子进化，后来扩展到序列比对、蛋白质结构预测、基因剪接等多个领域。进入21世纪，人类基因组计划的完成，标志着生物医学大数据时代的到来，为人工智能在该领域的应用提供了大量数据。尤其是近年来，医疗数据的不断积累，将人工智能在医疗领域的应用推向了更广阔、更实用的层面。本文简要介绍了人工智能在基因组学、蛋白质组学、转录组学、表观遗传学、药物研发等领域的应用。希望通过本文能够清晰地介绍人工智能可以应用于哪些生物医学领域，并促进医生和相关学者积极利用人工智能技术解决具体的生物医学问题。
巨大的飞跃 - 普渡品牌工作室
普渡大学是三个联邦区域技术和创新中心的主要大学合作伙伴——硅谷十字路口微电子共享中心、中西部清洁氢能联盟和心脏地带生物工厂——这些中心被分配到各个地区，旨在确保美国在对国家安全至关重要的领域具有全球竞争力。普渡大学是美国唯一一所被评为 2023 年所有三个国家中心领先大学的高等教育机构。
类器官和芯片技术中的巨大挑战
类器官和芯片上的器官属于微生物生理系统（MPS）的支柱，通常将其定义为微型细胞培养物（通常是三维（3D）模型），这些模型是人类生理学方面（Skardal等，2016; Clevers，2019年）。今天，自2D细胞培养物和动物模型是我们作为临床前和基础科学实验模型系统的唯一选择以来，我们的领域已经取得了显着的进步。我们有幸可以通过在3D中实现它们来增加无数的单元线（Prestwich等，2007）。我们已经生成了生物材料方法，以创建多种方法来支持人类患者（基于原代细胞）的3D器官和组织构建体。（Mazzocchi等，2017）。我们已经将微流体装置技术与3D细胞培养物合并，以产生组织和碎屑平台（Bhise等，2014）。这是一个快速发展的领域。然而，鉴于生物医学研究对2D细胞培养物和动物模型的依赖，这些模型的采用虽然虽然成长 - 但仍受到限制。（Maltman和Przyborski，2010年）。在这个专业的挑战中，我们考虑了议员的利益，障碍以及当前的实施和未来方向。
德克萨斯州的商业房地产开发是一个强大的经济引擎，创造了就业机会，并为当地、州和地方政府带来了巨大的财政贡献。
NAIOP，即商业房地产开发协会，是办公、工业、零售和混合用途房地产开发商、业主、投资者和相关专业人士的领先组织。NAIOP 提供无与伦比的行业网络和教育，并代表我们的 21,000 名会员倡导立法。NAIOP 推动负责任的可持续发展，创造就业机会并造福我们会员工作和生活的社区。
肯塔基州的商业房地产开发是一个强大的经济引擎，创造了就业机会，并为当地带来了巨大的财政贡献，
NAIOP，即商业房地产开发协会，是办公、工业、零售和混合用途房地产开发商、业主、投资者和相关专业人士的领先组织。NAIOP 提供无与伦比的行业网络和教育，并代表我们的 21,000 名会员倡导立法。NAIOP 推动负责任的可持续发展，创造就业机会并造福我们会员工作和生活的社区。
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