作者按字母顺序排列,以反映他们对本文的同等贡献。他们谨感谢意大利外交和国际合作部公共和文化外交司政策规划部门的资金支持。本文表达的观点不代表北约、北约防御学院、意大利外交和国际合作部或作者所属或曾经所属的任何其他组织的观点。作者感谢 Chris Bassler、Heiko Borchert、Gianmarco Di Loreto、Michael Horowitz、Jesse Humpal、Alexander Lanoszka、Jon Lindsay、Niklas Masuhr、Lennart Maschmeyer、Nina Silove、Max Smeets 以及匿名评论者的大量反馈和建议。在线附录中包含其他书目和解释材料,网址为 https://doi.org/10.7910/DVN/BCC6IV。
在大多数情况下,激光纹理将降低过程的复杂性,尤其是减少步骤的数量。与化学蚀刻相比,这是更真实的。激光纹理本质上是一个数字过程。最初的步骤是将图案映射为灰度位图,而较暗的部分代表了更深层次的abla。然后将灰度位图叠加在3D模具数据上。最终将注射模具放置在激光机内,并按照定义程序施加纹理。多亏了3D渲染,在最终塑料零件上的纹理可以在物理模具之前进行模拟和微调。此外,这种方法通过最大程度地减少运输时间来减少整体交货时间,这可能需要几天或几周。这是对这两个过程的比较。
作者按字母顺序排列,以反映他们对本文的同等贡献。他们谨感谢意大利外交和国际合作部公共和文化外交司政策规划部门的资金支持。本文表达的观点不代表北约、北约防御学院、意大利外交和国际合作部或作者所属或曾经所属的任何其他组织的观点。作者感谢 Chris Bassler、Heiko Borchert、Gianmarco Di Loreto、Michael Horowitz、Jesse Humpal、Alexander Lanoszka、Jon Lindsay、Niklas Masuhr、Lennart Maschmeyer、Nina Silove、Max Smeets 以及匿名评论者的大量反馈和建议。在线附录中包含其他书目和解释材料,网址为 https://doi.org/10.7910/DVN/BCC6IV。
提供更好的治疗影响,增加的生物利用度,降低给药频率以及副作用的低发生率。[2]在纳米级水平上的材料的创建和修饰以产生具有独特特性的产品被称为纳米技术。1959年,Cal技术物理学家Richard P. Feynman预测了纳米材料。他说:“底部有很多空间,”这意味着纳米技术进一步进步的秘密是从底部开始,然后努力到纳米级。最近,对纳米材料引起了很多兴趣。这些是在1-100纳米内至少一维的材料。[3] Nanosponge是一种现代材料类别,是一种类似于网格的纳米结构,它会改变许多疾病的治疗方式。与微物质相比,纳米传播的直径约为10至25 µm,其空隙范围在5到300 µm之间,小于1 µm
本文旨在扫描有关人类基因组测序的有力医学文献,该文献主要由1990年始于1990年的国际倡议人类基因瘤(PGH)进行,在科学世界中具有很大的意义。完整的测序仅在20年后由私人倡议端粒到居组(T2T)完成。人类基因组的知识提出了道德和社会问题,要求创建道德,法律和社会影响研究计划(ELSI)。多年的研究要求创建新技术以及不存在的科学领域,例如个性化医学,包括药物基因组学,这些药物直接影响了与每个人的遗传特征相关的疾病的诊断和治疗。我们用作研究引擎,Scielo,PubMed,Google学术,科学直接,虚拟健康图书馆(BVS)以及国家人类人类基因组研究所(NHGR),自然,开放科学杂志自然和博士学位审查,通过描述者,通过人类的基因瘤,治疗,伦理,测序,实现科学的知识。但是,仍然涉及较高的财务成本,这在广泛使用它们方面遇到了困难。
Abstract In the year 1971, the world's biggest structural biology collaboration name — The Research Collaboratory for Structural Bioinformatics (RCSB), was formed to gather all the structural biologists at a single platform and then extended out to be the world's most extensive structural data repository named RCSB-Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/) that has provided the服务已有50多年的历史,并继续为结构数据的发现和存储库提供遗产。RCSB已从合作网络发展为一个成熟的数据库和工具,其中包括大量蛋白质结构,含核酸酸的结构,模型结构和AlphaFold结构,最好的是,它每天都在随着工具和视觉体验的计算进步而扩展。在这篇评论文章中,我们讨论了RCSB如何成为一个成功的协作网络,其在每十年的扩展以及它如何帮助开创性的研究。还讨论了正在帮助研究人员,每年的数据沉积,验证,处理和建议的PDB工具,这些工具还可以帮助开发人员在未来几年的改善。本评论将帮助未来的研究人员了解RCSB及其在每十年的完整历史,以及如何在各个科学领域开发各种未来的协作网络,并通过将RCSB作为案例研究来成功。
斯坦福大学放射学和生物医学信息学教授 Curt Langlotz 曾提出一个有用的类比来说明 AI 在放射学中可能发挥的作用:支持数十年来在商用喷气式飞机上使用的技术(通常称为“自动驾驶仪”)。正如飞行员欢迎能够自动完成大量重复和单调的飞机驾驶数据处理工作的技术一样,放射科医生很可能会将 AI 算法视为帮助他们更快、更高效地完成工作的不可或缺的工具。
团队是如何设计和测试 VINCI 的?VINCI 的开发为团队带来了多项挑战。“我们的第一个挑战是开发一种基于微处理器的控制器,该控制器可以根据大脑的温度自动调节冷空气的流速和温度,”Ting 解释道。该控制器必须在冷却治疗的三个关键阶段有效运行。最初,大脑的温度会迅速冷却到比正常温度低 2-4°C,然后保持在这个温度 18 到 24 小时。治疗后,必须非常缓慢地让大脑重新升温,以防止大脑受到任何冲击或额外的压力。“我们还需要确保身体的温度不会低于开始发抖的点,”Ting 说。“这很重要,因为当我们冷却大脑时,从大脑流回身体其他部位的血液会更冷,从而降低整体体温。”
自行开发订购应用程序可能是一个有吸引力的选择,因为它可以让您完全控制设计和功能。然而,这需要花费大量的时间、金钱和资源。开发和维护一个功能齐全的订购应用程序需要一支由开发人员、设计师和其他员工组成的团队,这在工资、设备和软件成本方面很快就会增加。
摘要。随着工业4.0的推进,制造业正致力于通过计算机化、数字化和智能增强创造一个新的智能工业世界。Gen AI的主要特点是它能够生成新的数据模式和解决方案,而不仅仅是分析预定义的数据输入。本文探讨了Gen AI对工业工程和物流中供应链效率的变革性影响。关键应用包括库存优化、预测性维护、欺诈检测、风险管理、物流优化和需求预测。研究表明,Gen AI通过提供动态数据驱动的解决方案显著提高了运营效率并减轻了工业工人的压力。通过包括公司在内的真实案例研究,本研究展示了Gen AI如何彻底改变供应链管理并提高生产力。尽管Gen AI具有显着的优势,但由于其尖端性,它仍然面临着一些挑战。此外,随着相关案例和文献数量的增加,未来还需要深入研究。