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组织培养技术的数字孪生——概念、期望和最新进展
摘要：在过去的几十年中，体外组织培养技术发生了重大变化，当前的应用涉及细胞和类器官的相互作用、三维细胞共培养以及器官/体芯片工具。高效的计算机辅助和基于数学模型的方法是高效和知识驱动的组织培养系统表征、优化和常规制造所必需的。作为纯实验驱动研究的替代方案，使用综合数学模型作为组织培养的虚拟计算机表示，即数字孪生，可能会很有优势。数字孪生以多种数学模型的形式包括生物系统的机制，这些模型描述了组织培养技术与细胞生长、代谢和组织质量之间的相互作用。在这篇评论中，将重点介绍组织培养概念的数字孪生的当前概念、期望和最新技术。一般来说，DT 可以应用于整个流程链和产品生命周期。由于其复杂性，本综述将特别关注组织培养技术的设计、特性和操作。
AERMOD：最新功能和评估结果。
多年来，我们都知道需要更新 EPA 的基本监管模型（例如参见 Weil 1 ）。为了满足这一需求，AERMIC 于 1991 年成立，旨在使用当前最先进的行星边界层 (PBL) 参数化方法更新 EPA 模型。Weil 2 描述了 AERMIC 的早期努力。在我们完成设计过程并考虑现有监管模型的性质时，AERMIC 的目标变得更加全面。除了改进监管模型描述 PBL 的方式之外，我们还决定关注其他领域，例如地形相互作用和地表释放。这种扩大的范围导致开发出一个完全替代 EPA 工业源综合短期模型版本 3 (ISCST3) 3 的方法，方式如下：1) 采用 ISCST3 的输入/输出计算机架构；2) 在切实可行的情况下，使用新开发的或当前最先进的建模技术更新过时的 ISCST3 模型算法； 3) 确保目前由 ISCST3 建模的所有过程将继续由 AER MIC 模型 (AERMOD) 处理。
药物依赖性和联合化疗治愈癌症的能力
联合化疗可以治愈某些白血病和淋巴瘤，但大多数实体癌只能在早期治愈。我们回顾了定量原理，这些原理解释了在两种情况下联合使用独立有效的癌症疗法的好处。了解治愈性治疗（包括几十年前开发的治疗）背后的机制原理，对于改善未来的联合疗法非常有价值。我们讨论了联合疗法如何克服肿瘤异质性的长期存在但目前被忽视的想法的当代证据。我们表明，患者间和肿瘤内异质性的统一模型描述了儿童急性淋巴细胞白血病 (ALL) 治疗的历史进展，其中越来越密集的联合治疗方案最终实现了高治愈率。我们还描述了适用于不同生物尺度的药物独立性的三个不同方面。这些原理能够定量解释治愈性方案，这表明超加性（协同）药物相互作用不是成功的联合疗法所必需的。
材料设计的裂纹挠度分析
沿木材颗粒（0°）沿最艰难的方向定向的裂纹倾向于在90°偏转到倒影，而不是沿0°方向延伸。骨折韧性数据很难解释。研究了用聚合物代替木孔空间的裂纹生长机制和影响。使用应变场测量值和有限元分析（FEA）（FEA），在桦木的四点弯曲断裂力学和两种不同聚合物填充的桦木复合材料中分析裂纹生长。校准裂纹和90°领域中的凝聚区模型描述了正极性FEA模型中断裂过程区的性质。0◦裂纹渗透与90◦基于凝聚区特性分析裂纹挠度的条件。稳定的亚临界裂纹挠度在低负载下发生，减少裂纹尖端应力浓度，并有助于高结构韧性，前提是90◦韧性不太低。聚合物填充的整洁桦木复合材料在本研究中具有最佳的结构韧性特性，因为任何化学处理都不会损害90◦韧性。
利用遗传信息进行药物开发和公平利益分享
基因组研究的进步极大地促进了现代药物研发。然而，科学进步成果的公平利益分享并非总能实现。本文展示了分子生物学如何改变药物研发，同时也为利益分享留下了重大挑战。本文提出的概念模型描述了基因相关药物研发的过程以及这些过程与特定的伦理考虑之间的关系。重点关注三个重要领域：1）群体遗传学和防止歧视的必要性；2）药物基因组学和包容性治理的必要性；3）在开放科学框架内实现全球健康。利益分享被视为所有这些方面的基础伦理价值。实施利益分享需要价值观转变，即不仅将健康科学成果视为贸易商品，而且将其视为“全球公共产品”。这种方法应有助于遗传科学为促进全球社会所有成员的基本健康人权做出贡献。
计量学和热岛.docx
课程简介：学生通过研究城市热岛，探索实践技术和计量世界。 绩效期望： HS-ESS2-4：使用模型描述地球系统能量流入和流出的变化如何导致气候变化。 HS-ESS3-4：评估或改进减少人类活动对自然系统影响的技术解决方案。 MS-PS3-5：构建、使用和提出论据来支持以下说法：当物体的动能发生变化时，能量会转移到物体或从物体转移。 具体学习成果： 1. 了解测量在科学研究和工程设计中的重要性。 2. 进行精确测量并比较不同测量工具的准确性。 3. 培养用于环境监测的高级计量技能。 4. 解释导致城市热岛的机制和因素。 5. 认识到不同人群如何感受到城市热岛的不同影响。 叙述/背景信息 学生先前知识： -学生对估算和测量有基本的了解。 -学生可以按照简单的程序进行调查。
应对复杂性 - CIEHF
决策是医疗服务的关键。RPS 基础药剂师框架认识到决策需要由高质量信息驱动，并由适当的风险和不确定性管理策略支持。它还明确指出，虽然决策应以人为本，确保安全并优化护理结果，但这不能脱离其他目标（例如治疗的成本效益）来实现。有效的决策通常被视为专家专业人士的标志之一，人们认识到这种专业知识是随着经验的积累而发展的。已经进行了大量研究来揭示这一发展过程，其中大部分是在临床实践领域。虽然有许多模型描述了决策的成熟度，但人们认识到这些模型在实践中存在局限性。Klein 及其同事 (1993) 认为这是因为模型通常基于对人工环境中受试者的研究，而这些研究无法反映正常工作的复杂性。决策高度依赖于其发生的环境。这导致了自然决策概念的产生，该概念旨在了解如何在复杂的工作环境中做出决策。
多...
我们提出了一个半分析的理论模型，该模型描述了选择性分子传感器[1]的操作，该模型[1]在偶极 - 活性分子振动模式，可调的表面等离子体之间，在石墨烯Nanorib-bons（NRS）的周期性结构中进行双重共振，并在Thz-to-ir范围内进行测试。该模型基于使用电磁绿色功能的麦克斯韦对介电基板的NR结构方程的解决方案，并扩展到NRS和底物之间存在的附加（缓冲）层的情况。地石墨烯NR和吸附分子的层都被认为是二维的，因为与入射光的波长相比，它们的厚度非常小。该模型应用于不同的分子系统，该模型在参考文献中研究的蛋白质。[1]，为此获得了与实验数据的出色一致性，以及有机金属分子CD（CH 3）2。考虑了将分析物分子粘在传感器表面上的两个不同的假设，并讨论了该传感原理的局限性。
拥抱面部模型如何记录数据集，偏见和许可？实证研究
预训练的机器学习（ML）模型有助于创建ML密集型系统，而无需将显着的资源花在培训新模型上。然而，这种模型缺乏透明度可能会导致偏见，公平性，基础数据的可信赖性，甚至可能产生的法律意义。作为案例研究，本文通过拥抱面孔（一个流行的ML模型枢纽）托管的变压器模型，本文经验研究了预训练的变压器模型的透明度。我们研究模型描述（i）指定用于培训预训练的数据集的程度，（ii）讨论他们可能的培训偏见，（iii）声明其许可证，以及使用此类模型的项目是否考虑了这些许可证。结果表明，预先训练的模型对培训数据集，可观偏见和采用许可证仍然有限。此外，我们发现了一些客户项目可能违反许可的案件。我们的发现进一步研究以提高ML模型的透明度，这可能导致人工智能材料法案的定义，产生和采用。
应用物联网（IoT）技术和机器学习方法的应用
该项目旨在促进香港的锂 - 电池回收利用，以促进该市的可持续性。我们的团队设计了一个聪明的互动亭，进行了校园促销活动，创建了海报和视频，并进行了调查，以提高公众的意识并参与锂电池回收。此外，该项目还满足了电动汽车（EV）锂电池的处置需求。我们的团队利用机器学习来分析来自625辆特斯拉车辆的数据，建立了一个神经网络模型，该模型描述了电池容量以里程的下降。将其与香港的电动汽车数据结合起来，在未来10年内预计了HK的电动汽车锂电池处置需求，为政府和企业提供了计划处置或回收设施的决策基础。总而言之，该项目从家用电器和EV的观点上处理锂电池回收。这对于减少垃圾填埋场的电池处置和回收有价值的金属至关重要。通过创新的方法，例如智能售货亭和数据驱动的预测，该项目旨在促进锂 - 电池回收利用并支持香港的可持续发展。