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NIH动荡激发了对其未来的焦虑...
在美国国立卫生研究院（NIH）（NIH）资助的全球研究人员（世界上最大的生物医学研究机构）资助，在美国总统多诺纳德·特朗普（Donald Trump）在该机构中播种了动荡之后，面临着对赠款的未来的不确定性。数十个国家的科学家获得了NIH的赠款，该国际卫生组织每年在癌症和传染病等领域的科学资金支付约470亿美元。尽管国际NIH政策的最新政策变化似乎并没有特别威胁到国际资金，但一些海外研究人员说，对该机构资金的未来的担忧促使他们寻求其他来源的支持。“全球研究的努力是非常复杂的，并且非常相互构成，如果其中很大一部分开始溅射，那么整个事情就会减慢。“很难高估美国NIH是全球生物医学研究背后的主要引擎之一。”
预测未来的唯一方法是...
•全球思想领导力：根据普华永道，AI在2030年为全球经济贡献高达15.7万亿美元，超过了中国和印度当前的总和。但是，几乎有70％的人将用于美国和中国。对于全世界其他地区都能渴望的包容性发展模式的紧迫性。鼓励发展和利用技术作为公平进步的催化剂的一种，以确保进步使人类和环境都受益。这是印度介绍印度发展模式的理想时机，该模型是以人为本，对行星友好且具有弹性的印度。模型将人们放在首位，尊重环境并构建可以承受时间考验的系统。制定了在全球建立印度发展模式的战略和当务之急。
为可持续未来的HPQ二氧化硅解决方案创新
DR。 Mauro Cesar terence -CTO毛罗博士拥有Presbiteriana Mackenzie大学（UPM）的化学学位，博士学位，博士学位。以及圣保罗大学的核技术博士后。 他是UPM的教授25年，在那里他协调了材料工程和纳米技术的研究生课程。 他的研究着重于聚合物，电离辐射，纳米材料（石墨中的石墨烯和氧化石墨烯）和材料表征。 他参与了该项目的创建，并且是UPM的MackGraphe（石墨烯和纳米材料研究中心）的成员。。DR。 Mauro Cesar terence -CTO毛罗博士拥有Presbiteriana Mackenzie大学（UPM）的化学学位，博士学位，博士学位。以及圣保罗大学的核技术博士后。他是UPM的教授25年，在那里他协调了材料工程和纳米技术的研究生课程。他的研究着重于聚合物，电离辐射，纳米材料（石墨中的石墨烯和氧化石墨烯）和材料表征。他参与了该项目的创建，并且是UPM的MackGraphe（石墨烯和纳米材料研究中心）的成员。他参与了矿业项目Noovamineração和AquanitásHolding。此外，毛罗（Mauro）还从CNPQ - 巴西获得了他对技术发展和创新的贡献。
古代气候重建阐明了未来的海洋动力学
这项研究表明，除其他外，混合购物者（将其购买在线和店内渠道之间划分的人都是订阅服务中最活跃的用户，亚马逊Prime以66％的渗透率领先市场。沃尔玛+的次数为26％，而批发俱乐部会员的立足点为56％。
也门DNA揭示了与黎凡特，阿拉伯和东非的古老联系 AI预测药物开发受体的3D结构 合成无定形金属的新方法 欧洲人信任科学吗？新调查说“是的，但是...' “有毒男性技术”有望更快的蚊子种群生物防治 AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物 气候变化驱动蜥蜴的“生活成本”挤压 新昆虫物种突出显示科索沃生物多样性热点 AI和科学家团结起来破译由Vesuvius火山烧毁的旧卷轴 倡议要求全球合作重建过去1亿年的气氛 古代气候重建阐明了未来的海洋动力学 AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到 微藻的隐藏潜力：可持续碳捕获和行业的关键 环保墨水在3D打印中扩展了石墨烯的潜力 地球的早期周期如何塑造生命的化学 给粒子检测器一个提升：新设备的作用就像超导性开关 科学家展示了怀孕如何以无数的方式改变大脑 crispr/cas9介导的橡胶蒲公英二氨蛋白生物合成的靶向诱变 微生物会影响珊瑚漂白易感性，新研究显示 磁性纳米催化剂通过电子密度调节增强肿瘤处理 新芯片以轻速打开AI计算的门 无权手动，更安全的DNA处理的语音激活系统
沿海地区在这项研究中表现出更强的非洲混合物，而北部也门也门地区的北部地区表明与阿拉伯和黎凡特有更紧密的遗传关系。在也门漫长而持续的内战中，这项研究发现，沿海和内陆分裂的历史基因组起源不同，这与当前冲突的划分线相处。
可解释的AI可区分未来的气候变化方案
为了说明与温室气体排放水平相关的未来预测中的不确定性，大多数气候模型都使用不同的强迫场景（例如共享的社会经济途径（SSP））运行。尽管可以将现实世界中温室气体浓度与这些假设的情况进行比较，但尚不清楚如何确定观察到的天气和气候异常是否与各个场景保持一致，尤其是在年际时间表上。因此，本研究使用人工神经网络（ANN）设计了一种数据驱动的方法，该方法通过使用高分辨率的单个模型初始条件大型合奏来通过匹配的排放场景来对年度平均温度或降水进行分类。在这里，我们构建了我们的ANN框架，以考虑气候图是来自SSP1-1.9，SSP2-4.5，SSP5-8.5，历史强迫场景，还是使用NOAA地球物理学动力学动态实验室的预测和地球系统研究（Spear）的无缝预测系统研究（Spear）的自然强迫场景。然后应用来自可解释的AI的局部归因技术来确定每个ANN预测使用的最相关的温度和降水模式。解释性结果表明，区分每个气候情况的一些最重要的地理区域包括北大西洋亚洲，中非和东亚的异常。最后，我们评估了从2031或2040年开始的两个过冲模拟的数据，这些模拟是一组未来的模拟，这些模拟被排除在ANN训练过程中。对于从十年前开始的快速缓解实验，我们发现ANN将其气候图与21 Century（SSP1-1.9）的最低发射情况联系起来，而与更中等的情况（SSP2-4.5）相比，它将在后来的缓解实验中选择。总体而言，该框架表明，可解释的机器学习可以提供一种可能通过未来气候变化途径评估观察结果的可能策略。
经历历史，当前创新和未来的旅程...
Hirani R，Noruzi K，Khuram H等。 人工智能和医疗保健：历史的旅程，现在Hirani R，Noruzi K，Khuram H等。人工智能和医疗保健：历史的旅程，现在
天然氢：地质好奇心还是低碳未来的主要能源？
能源的历史是从效率低下，更脏，昂贵的选择中逐步替换，更清洁，更便宜，更有表现的燃料。磨坊和机器取代了体力劳动，最近电力取代了煤油，该煤油取代了鲸油以进行照明，煤炭代替了工业和供暖建筑物的木材。但是气体呢？一个世纪前，城镇天然气是通过燃烧的煤炭，生产可乐和甲烷和氢的混合物制造的，以及沿途的有毒气体，例如CO和其他污染物。后来，发现了大量的天然气储量（主要由甲烷组成），既便宜又清洁，因此我们停止了制造城镇天然气。由于甲烷的效用，丰富性和负担能力，它几乎用于社会的每个部门。今天，天然气用于加热，烹饪，发电，以及制造诸如化学物质和塑料之类的材料。