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数字孪生和元宇宙在流体机械泵和风扇领域的应用：综述
摘要：数字孪生技术（DTT）是一个突破规则的应用框架。随着虚拟信息世界与物理空间的深度融合，它成为实现智能加工生产线的基础，对工业制造的智能加工具有重要意义。本综述通过对近5年相关文献的收集、分类和总结，从DTT和元宇宙的视角总结流体机械中泵和风机的应用现状，研究近5年来DTT和元宇宙在流体机械中的应用。研究发现，DTT和元宇宙技术除了在智能制造中有着相对成熟的应用外，在泵类产品和技术的开发中也发挥着重要作用，广泛应用于各类泵类等领域的流体机械数值模拟和故障检测。在风扇型流体机械中，双风扇可以综合运用感知、计算、建模、深度学习等技术，为风扇运行检测、发电可视化、生产监控、运行监控等提供高效的智能解决方案。尽管如此，也存在一些局限性。例如，在对精度要求较高的机械环境中，实时性和准确性不能完全满足要求。但也有一些解决方案取得了不错的效果。例如，通过改进风扇的锯齿参数、重新排列锯齿区域，可以实现轴流风扇的噪音明显降低和更好的气动性能。但元宇宙在流体机械中的应用案例较少。这些案例仅限于从虚拟环境操作真实设备，需要虚拟现实与DTT的结合。应用效果尚需进一步验证。
数字孪生与元宇宙在流体机械泵和风机领域的应用综述
摘要：数字孪生技术（DTT）是一个突破规则的应用框架，通过虚拟信息世界与物理空间的深度融合，成为实现智能加工生产线的基础，对工业制造的智能加工具有重要意义。本综述通过对近5年相关文献的收集、分类和汇总，从DTT和元宇宙的视角总结流体机械中泵和风机的应用现状，研究近5年DTT和元宇宙在流体机械中的应用。研究发现，除了在智能制造中有着相对成熟的应用外，DTT和元宇宙技术在泵类产品和技术的开发中也发挥着重要作用，广泛应用于各类泵等领域的流体机械数值模拟和故障检测。在风扇类流体机械中，双扇可以综合运用感知、计算、建模、深度学习等技术，为风扇运行检测、发电可视化、生产监控、运行监测等提供高效的智能解决方案。但仍存在一些局限性，如在高精度要求的机械环境中，实时性和准确性还不能完全满足要求。但也有一些解决方案取得了不错的效果，如通过改进风扇锯齿参数、重新排列锯齿区域，可以实现轴流风扇的噪音明显降低和气动性能改善。但元宇宙在流体机械中的应用案例较少，仅限于从虚拟环境操控真实设备，需要虚拟现实与DTT相结合，应用效果仍需进一步验证。
辅助依赖性腺病毒载体在 CRISPR-cas9 介导的肺癌基因治疗中的潜力
摘要 自从利用 CRISPR/Cas9 编辑 DNA 以来，基因治疗领域见证了基因编辑的巨大进步，为治疗囊性纤维化 (CF) 等疾病开辟了新途径。CF 是由囊性纤维化跨膜传导调节器 (CFTR) 基因突变引起的。尽管使用 CRISPR/Cas9 在体外进行基因编辑取得了成功，但在体内使用 CRISPR/Cas9 治疗 CF 肺病仍然存在挑战。将 CRISPR/Cas9 递送到肺部以及难以达到临床疗效所需的效率带来了新的挑战。病毒和非病毒载体已被证明可以成功地在体内递送 DNA，但 CFTR 的持续表达不足。在辅助依赖性腺病毒载体 (HD-Ad) 引入之前，使用第一代病毒载体治疗肺部遗传疾病的临床试验显示疗效有限。由于 HD-Ad 具有容量大、免疫原性低等优点，再加上 CRISPR/Cas9 系统的多功能性，将 CRISPR/Cas9 通过 HD-Ad 递送至气道用于肺部基因治疗具有巨大潜力。在这篇综述中，我们讨论了 CRISPR/Cas9 在 CF 基因治疗中的应用现状、该领域现有的挑战以及 CRISPR/Cas9 在肺部的存在带来的新障碍。通过对这些挑战的分析，我们提出了使用 HD-Ad 载体进行 CRISPR/Cas9 介导的肺部基因治疗的潜力，并以囊性纤维化肺部疾病为治疗模型。关键词：腺病毒，基因治疗，气道基因递送，Cas9，囊性纤维化
人工智能（AI）在...中的应用
在过去的几十年里，科技一直在传播。科技进步发展如此之快，侵入了我们的日常生活。人工智能 (AI) 是其中最杰出的创新之一。当人们听到 AI 这个词时，他们首先想到的可能是《星球大战》或《终结者》电影中的场景：未来的机器人，比人类更聪明，可以随心所欲地摧毁一切。幸运的是，对我们来说，这纯粹是科幻小说。相反，AI 是我们 iPhone 中的 Siri、自动驾驶汽车、我们在社交媒体上找到的内容、地图、视频游戏等。AI 已经为我们的生活（包括工作生活）带来了便利。与许多其他行业一样，招聘行业也受到了 AI 发展的影响。早在 2008 年，Bretones 和 Rodríguez 就谈到了报纸广告对吸引候选人的巨大好处。如今，仅仅几年之后，在线发布和招聘已成为主流，专业人士开始研究新技术在招聘过程中的影响和好处。在本文中，我将回顾人工智能在招聘中的应用现状，以便更好地了解其结果以及对未来招聘的影响。尽管人工智能在过去几年中已成为一个热门话题，但大多数论文都声称人工智能评估工具在招聘中具有优势，而没有提供如何获得这些优势以及负责任地应用人工智能需要考虑哪些因素的信息。在本文中，我提出了招聘组织在决定实施人工智能时应牢记的全球指导方针。此外，招聘人员担心未来机器可能会取代他们。审查表明，这种情况可能会部分发生，但不会像他们预期的那样发生。由于我们无法阻止人工智能的发展和不断演变，因此学习如何适应这一事实很重要，以便知道如何正确面对未来。因此，本论文的目的是提供对人工智能优缺点的平衡看法，并作为一般指导方针，为那些有兴趣应用人工智能的人提供信息。