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心脏谷煤矿中的金丝雀。假肢闭合期间的流速和推断剪切 - 血液损伤和凝结的预测
抽象目的：证明在瓣膜闭合期间预测的血剪力与血栓形成性之间的明确联系，这解释了组织和机械阀之间的血栓形成差异，并提供了一种实用的度量，以开发和完善假体瓣膜设计，以降低血栓形成性。方法：使用脉冲和准稳态流系统进行测试。使用校准预测参考孔口区域的模拟光电电子学测量了预计开放区域（POA）的时间变化。在心脏周期上确定的流速度等于瞬时体积流量除以POA。在闭合阀间隔中，确定并用于性能分析，用于准稳态的背压/流程测试的阀泄漏的等效POA。通过推断的速度梯度（剪切）（剪切）的最大负阴性和正闭合流速度排名的性能。测试了临床，原型和对照阀。结果：多个测试数据集的血液剪切和凝块潜力指导经验优化和阀设计的比较。评估用于软闭合的3D印刷原型阀设计（BV3D）表明了降低血栓形成性的潜力。
GenAI 对电信 B2B 销售团队的必要性
未来——以预测性和生成性人工智能 (AI) 的形式——正在召唤通信服务提供商。在与客户、合作伙伴和行业分析师的每一次对话中，我们都听到电信 B2B 销售团队对迎接数据、预测性人工智能和现在的生成性人工智能的新时代感到多么兴奋。他们如此渴望，以至于销售运营团队甚至正在重新定义他们作为人工智能运营团队的角色。很明显，人工智能可以激发服务提供商的活力，帮助他们为客户发挥真正的潜力，并让他们自己体验加速增长。然而，利用这项技术的力量是一个需要循序渐进的方法的过程，这种方法可以在每个渐进步骤中创造价值。许多人已经开始了这段旅程，但尚未充分发挥其潜力。
Stattic：STAT3激活和二聚化的小分子抑制剂
转录的信号换能器和激活因子（STAT）是一个潜在的细胞质转换因子家族，可将信号从细胞膜传输到细胞核。一个家庭成员STAT3在广泛的癌细胞系和人类肿瘤中的异常上游酪氨酸激酶活性来组成性激活。筛选化学元素ies导致了Stattic的鉴定，Stattic是一种无肽的小分子，可有选择地抑制Stat3 Sh2结构域的功能，而不管体外的STAT3激活状态如何。stattic选择性地融合了STAT3的激活，二聚化和核易位，并增加了STAT3依赖性乳腺癌细胞系的凋亡率。我们将Stattic作为抑制STAT3在细胞系或动物肿瘤模型中抑制的工具，显示出构成性STAT3激活。
赋能人才——洞察数字时代的战略实施
“从学术角度来看，数据分析具有巨大的潜力。然而，确保数据的可用性、集成性和质量至关重要，而且可能非常具有挑战性。尽管如此，与西门子的合作项目表明，这种努力绝对是值得的。”
坦桑尼亚 HPV 疫苗接种策略 迈向可持续接种平台和覆盖范围
综合 HPV（HPV Plus） • 形成性研究和以人为本的设计，为 HPV-Plus 的引入提供信息 • 在学校和设施中更大规模地展示整合 • 链接到也包括 HPV-Plus 的 AFHS
生成的人工智能，破坏性创新和营销公司战略：机遇和含义Emad abouelgheit西部康涅狄格州大学
这项研究通过采用生成AI技术和破坏性创新理论来研究小型营销公司破坏市场的潜力。该研究采用了定性方法，将全面的文献综述与与小型营销公司的领导者的深入访谈相结合。研究结果将生成性和对话性AI定位为下一个技术演变，成功了互联网和移动/社会时代。这是第一项研究，将破坏性创新理论应用于小型营销公司的生成AI使用，呈现了将生成性AI整合到营销运营中的积极前景。这项研究有助于营销中AI的新兴知识，为学者和从业人员推进这一领域的实践含义。
内部语音解码从EEG和MEG
在实验的第一个版本中，参与者默默地阅读屏幕上的单词（一次），然后是视觉固定 - 交叉提示，以重复他们的脑海中。在某些试验中，接下来是提示他们想象的是五个（生成性内部语音任务）不同的单词。所有视觉刺激均出现0.8-1.0秒，然后是持续0.8-1.0秒的空白屏幕。我们收集了来自3名男性参与者的MEG（Elekta Neuromag 306-渠道）和EEG（EasterCap 64通道）数据，每个参与者分别为6、2和2个会话。由此产生的会话包括大约325个读数，325个重复的内部语音和250个生成性的语音试验，几乎平均分配在5个单词之间（单词选择是随机的）。在实验的第二版中，显示了四个连续的十字架，而是以1秒的间隔显示了连续的十字架，以便参与者重复4次单词。，我们从男性参与者那里收集了1次，从另一名男性参与者那里收集了1次MEG和脑电图数据，其中1个MEG和1个单独的EEG会话，以及第三名男性参与者的1个MEG和10个MEG和10个单独的EEG会话。这些课程中的每一个都包含大约173次阅读，692个重复的内部语音和640个生成性内部语音试验。
犹他州 P-12 教育的人工智能框架
本文件指导犹他州学生、教职员工和学校社区在当地政策允许的情况下，在课堂教学、学校管理和全系统运营中适当且负责任地使用人工智能 (AI)，特别是生成性 AI 工具。生成性 AI 对教育有潜在的好处，但必须慎重管理风险。在提供前沿教育和保护学生信息之间取得平衡需要教育和网络安全专家之间的合作。提供不受限制的访问权限不足以提供所需的保护。相反，在学校彻底禁止使用 AI 会阻碍未来基本劳动力技能的发展。相反，我们更倾向于采取平衡且知情的方法，既包括最大化学习，也包括注意安全措施。该框架将需要后续审查以适应技术和使用的变化。