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World File Search System文献数据库
使用生物信息学和ADME数据库...
生物信息学是一个重要的领域，因为它使科学家能够计算计算整个人类基因组。大量生物学信息可以存储在生物信息学数据库中，并使用生物学工具检索。其在医学中的应用是创建仅针对患病基因的药物。ADME数据库还包含有关与药物代谢酶和药物转运蛋白相互作用的最新和全面信息。它旨在用于药物研发，包括药物相互作用和ADME研究。药物发现是寻找新药分子的耗时的过程。该过程需要数年的时间，需要人力资源。通过引入计算机程序的药物发现（CADD）克服了这些困难，涉及靶向检测，命中检测和铅化合物的分子修饰，以优化所需的效果并根据此知识最大程度地减少副作用。生物靶标。分子建模是使用计算机程序库（内部代码）设计分子以得出，表示和操纵分子和反应的过程。CADD字段中使用的软件工具，在线数据库和计算机程序中，本文审查了一些最重要，用户友好和准确的工具。该软件可用于个人和商业用途。所有这些工具在药物的设计和开发中都非常有用。本文对于选择用于计算机辅助药物设计的工具很有用。
循环排列的综合数据库
。cc-by-nc 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年8月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.28.610105 doi：Biorxiv Preprint
gmd@csb.db：GOLM代谢数据库
摘要摘要：代谢组学，特别是气相色谱 - 质谱法（GC -MS）基于生物提取物的代谢物培养物，正迅速成为功能基因组学和系统生物学的基石之一。代谢物促进在发现药物或除草剂的作用方式以及揭示基因表达改变对生物技术应用中代谢和生物性能的影响方面具有深刻的应用。因此，许多实验室都需要使用该技术。为此，需要开放的信息交换，就像已经针对转录本和蛋白质数据实现的那样。代谢物培养的主要步骤之一是在高度复杂的生物样品中代谢物中的代谢物明确鉴定。质谱的集合（构成已知或未知确切的化学结构的代谢产物）代表了汇集目前在世界许多实验室中执行的识别工作的最有效方法。在这里，我们提出GMD，GOLM代谢组数据库，一个开放访问代谢组数据库，该数据库应启用这些过程。GMD提供了公众访问Cusmom质谱库，代谢物专业实验以及其他信息和工具的访问权限，例如关于方法，光谱信息或化合物。主要目标是代表一个通过多学科合作来开发和改善代谢组学的实验研究活动和生物毒素格式的交换平台。可用性：http：//csbdb.mpimp-golm.mpg.de/gmd.html联系：steinhauser@mpimp-golm.mpg.de补充信息：http：//csbdb.mpimp-golm.mpg.mpg.de/
Proactiv™电池数据库管理软件
然后可以通过特定的站点名称，字符串ID，电池模型，安装日期和充电器信息来配置所有单个电池单元。如果需要更换单元格，但是没有相同的模型，则ProActiv将允许将其替换为另一个制造商或型号。proactiv跟踪细胞级信息和数据，在查看该字符串的信息和数据时会反映出。在替换如此大的安装电池底座和绳子的情况下，可以在其他字符串中使用一些更好的单元，以替代弱单元。proactiv允许用户跟踪这些运动。*固定电池通过内部欧姆测量EPRI，加利福尼亚州帕洛阿尔托EPRI：2002。1002925
电子商务中的人工智能：文献计量研究和文献综述
摘要 本文综合了电子商务中人工智能 (AI) 的研究，并提出了信息系统 (IS) 研究如何为这一研究流做出贡献的指导方针。为此，采用了将文献计量分析与广泛的文献综述相结合的创新方法。分析了 4335 篇文献的文献计量数据，并审查了发表在主要 IS 期刊上的 229 篇文章。文献计量分析表明，电子商务中的人工智能研究主要集中在推荐系统上。情感分析、信任、个性化和优化被确定为核心研究主题。它还将中国机构列为这一研究领域的领导者。此外，大多数关于电子商务人工智能的研究论文发表在计算机科学、人工智能、商业和管理媒体上。文献综述揭示了信息系统学者感兴趣的主要研究主题、风格和主题。根据这些发现提出了未来研究的建议。本文介绍了第一项尝试综合电子商务中人工智能研究的研究。对于研究人员来说，它为该研究领域的前进方向贡献了思路。对于从业者来说，它提供了一个有组织的信息来源，说明人工智能如何支持他们的电子商务工作。
文献的统计评估
医学领域的人工智能已成为一个越来越重要的话题，也是医学领域的主要方向之一，尤其在放射学领域。尽管一些医生对此表示担忧和怀疑，但人工智能在医学领域的应用正在整个卫生部门中日益广泛，全球多个医学协会已经详细描述了人工智能的好处。鉴于这些积极的趋势，医护人员在不久的将来可能会越来越多地使用人工智能 [4] 。近年来，北美放射学会 (RSNA) 一直主导有关放射学人工智能的报告。人工智能在放射学中的可靠性和接受度正在提高，自 2015 年以来，该领域的研究出版速度尤为加快 [5] 。放射学占医学“大数据”使用量的近 90%。近年来，关于人工智能在医学中的地位进行了大量讨论，特别关注大数据管理、算法评估和法医问题。美国食品药品管理局 (FDA) 已经批准了几种人工智能算法，以造福患者和医生，其他一些组织也纷纷效仿 FDA 的做法。如果这些算法在特定任务上表现良好，那么它们不太可能被人类超越。
系统的文献综述
人工智能 (AI) 等技术的进步为帮助教师和学生解决和提高教学和学习表现提供了机会。本综述的目的是通过为各级教育的学生提供关于数学教学和学习中人工智能的完整概述来增加对话。使用既定的、强大的指南进行了系统文献综述 (SLR)。我们遵循系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目。我们在 ScienceDirect、Scopus、Springer Link、ProQuest 和 EBSCO Host 中搜索了 2017 年至 2021 年期间发表的 20 项人工智能研究。SLR 的结果表明，在所研究的样本中，数学教育中使用的人工智能方法是通过机器人、系统、工具、可教代理、自主代理和综合方法。然后，可以表明收集到的大多数研究都是在美国和墨西哥进行的。分析表明，大多数审查的研究都采用了定量研究方法。数学教育中人工智能的主题类型分为优点和缺点、概念理解、因素、作用、想法建议、策略和有效性。
系统文献综述
随着技术的进步，人们越来越认识到信息和通信技术 (ICT) 在教育中的重要性。先前的研究探讨了关于“在幼儿教育 (ECE) 中使用 ICT 的几种观点，并强调了在课堂环境中实施 ICT 的诸多障碍”。这些研究的综合并不倾向于单一的观点或明确的结果，因此允许在更深层次上进一步研究这个问题。本系统文献综述旨在增强当前关于教师对在 ECE 课堂中使用 ICT 的有效性的态度的知识体系。通过使用 PRISMA 程序，共选择了 12 项研究来调查教师对 ICT 的使用、当前采用的方法以及 ECE 教学效果的看法。研究结果表明，总体而言，教师表现出在 ECE 中使用 ICT 的明显倾向。然而，在课堂上实施 ICT 受到几个因素的制约。