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World File Search System深刻影响
为碳中立性目标做出贡献：基于加号模型的场景模拟和山东省土地利用的模式优化
摘要：土地使用深刻影响生态环境的可持续发展。优化土地使用模式是减轻气候变化并实现碳中立性的至关重要方法。使用山东省作为案例研究，该研究评估了土地使用和土地覆盖变化（LUCC）对区域碳存储和排放的影响。采用了耦合加上 - 投资 - GM（1,1）模型，进行了模拟，包括包括自然情景（NS），农田保护场景（CPS），高速开发场景（HDS）和低碳场景（LCS）（LCS），以评估LUCC和LUCC储存不足和2060年度的变化。的发现表明，由于建筑土地的扩大和可耕地和草地地区的显着下降，碳排放量在20年内增加了40,436.44×10 4 T，而碳存储量则减少了4881.13×10 4 t。值得注意的是，森林对碳的隔离做出了最大的贡献，而建筑土地则是碳排放的主要来源。模拟四种情况表明，诸如保护农田，扩大森林，草原和水生区域，控制建筑土地扩展以及促进密集型发展等措施对山东的排放减少和碳固执产生了积极影响。这些发现强调了土地使用模式合理规划的重要性，这可以通过协调农田保护，生态保护和经济发展之间的关系来增强对碳中立的贡献。
数字经济强化了财政支出的收入分配效应吗?来自中国的证据
中国数字经济的迅猛发展对经济发展和收入分配产生了深刻影响。将数字经济发展的分析纳入财政支出的框架是有效解决收入差距问题的关键。本研究利用2011年至2020年中国276个城市的面板数据，采用固定效应模型和工具变量法，考察财政支出对收入差距的影响，同时考察数字经济的调节作用。研究的主要发现可以概括为：（1）总体而言，财政支出具有缩小收入差距的倾向。（2）不同类型的财政支出对收入差距的影响表现出不同的效果。社会保障和就业支出并不能显著缓解收入差距，相反，教育支出和健康支出往往会加剧收入差距。另一方面，农林水利和城乡事务支出能够有效缩小收入差距。（3）数字经济发展增强了财政支出调节收入分配的能力，表现出非线性效应。从财政支出分类来看，数字经济主要增强了农业、林业、水利等领域支出的收入分配调节有效性。基于此，本研究提出了在数字经济框架下促进中国缩小收入差距的未来举措，包括加快数字经济与政府治理的融合、倡导广泛使用数字政务平台，为中国在数字经济背景下有效解决收入分配不均问题、促进更加公平的经济结果提供有益借鉴。
微生物群落概况的土壤元蛋白质组学
抽象土壤代表一个复杂而动态的生态系统，拥有无数的微生物，它们在营养循环和有机物转化中共存并起着至关重要的作用。在这些微生物中，细菌和真菌是微生物群落的关键成员，在陆地环境中深刻影响了氮，硫和碳的命运。构成了土壤生态系统的复杂性和微生物群落策划的生物过程，因此需要深入研究其组成和代谢活动。下一代测序和“魔术”技术（例如宏基因组学和元蛋白质组学）的出现，彻底改变了我们对微生物生态学的理解和土壤微生物群落的功能动态。宏基因组学可以鉴定土壤中的微生物群落组成，而元蛋白质组学则阐明了这些社区所执行的当前生物学功能。但是，元蛋白质组学提出了技术和计算的几个挑战。诸如腐殖酸的存在和提取方法中的变化等因素会影响蛋白质产量，而没有高分辨率的质谱和全面的蛋白质数据库限制了蛋白质鉴定的深度。尽管存在这些局限性，MEDAPRO-TEMOMICS仍然是揭示土壤微生物群落的复杂生物学过程和功能的有效工具。在这篇综述中，我们深入研究了土壤研究中元蛋白质组学的方法和挑战，涵盖了诸如蛋白质提取，鉴定和生物信息学分析等方面。此外，我们探讨了元蛋白质组学在土壤生物修复中的应用，强调了其在应对环境挑战方面的潜力。
全国学校社会工作周：庆祝学生支持的核心美国学校社会工作协会（SSWAA）很高兴
全国学校社会工作周：庆祝学生支持美国学校社会工作协会（SSWAA）很高兴宣布即将到来的国家学校社会工作周，定于3月3日至2024年3月9日举行。本周的庆祝活动对敬业的专业人士的关注点，他们在增强全国学生的福祉和成功方面发挥了关键作用。国家学校社会工作周是3月（星期日 - 星期六）的第一个完整日历周举行的年度活动。该活动旨在尊重和认识学校社会工作者的不懈努力，他们致力于促进积极的学校环境直接影响学生，管理人员，教师，教育工作者，父母和整个社区。sswaa持续致力于支持学校社会工作者，并分享了宝贵的资源，以帮助社区庆祝和促进学校社会工作周。这些资源包括信息材料，活动思想和沟通工具，以突出学校社会工作的重要性。要访问这些资源并在第2024周的最新材料中进行更新，请访问SSWAA网站（https://www.sswaa.org/school-school-school-socile-work-week）。“在教育的挂毯中，学校社会工作者是同情，对学生生活结构的同情，支持和理解的束缚。正如我们预计的2024年全国学校社会工作周一样，美国学校社会工作协会鼓励学校，地区和社区制定有影响力的庆祝活动。全国学校社会工作周是一个画布，旨在庆祝其深刻影响的杰作，倡导和变革性的影响力。”是举办活动，认识出杰出的贡献，还是仅仅表达感激之情，都有无数方法来纪念学校社会工作者的宝贵工作。
针对G蛋白偶联受体的状态特异性肽设计
g蛋白偶联受体（GPCR）在各种生理过程中起关键作用，并成为7个关键靶标的药物发现靶标。肽是针对8种GPCR的特别引人注目的治疗剂，因为它们经常表现出优异的亲和力，选择性和效力。然而，GPCR的动态构象状态深刻影响其与配体的相互作用10，强调了对肽设计中特定国家特定策略的需求。为了解决这个问题，11我们开发了针对GPCR的有效状态特异性肽设计框架。此方法12包括对GPCR状态转变机制的分析和特殊优化的肽结构13 GPCR，Helixfold-Multistate的预测模型，从而使我们能够评估14个设计肽的状态特异性分数。在最近的GPCR肽PDB上，HelixFold-Multistate不仅保持GPCR 15活性状态，类似于Alphafold-Multistate，而且还表现出高相互作用预测能力16与Alphafold-Multimer在Dockq和IRMS方面相当。对CXCR4肽亲和力的实验17数据表明，其置信度得分比Alphafold-Multistate的18个具有更高的相关性和筛选能力。通过采用这种设计方法，我们成功地鉴定了生长激素促促促素受体（GHSR）和Apelin受体20（APJ）的激动剂19和拮抗剂肽，分别表现出低于100 nm和10 nm的EC50值。尽管拮抗剂21肽面临挑战，但我们的方法还鉴定了GHSR和APJ的抑制剂，其IC50值分别为3.3 µm和22 20.3 µm。23 div>
引用为： Mahmoudi H, Moradi M. 人工智能在护理领域的进展与未来：综述。Open Public Health J，2024；17：e18749445304699。http://dx.doi.org/10.2174/0118749445304699240416074458
AI技术集成已显示出其通过减少诊断错误、缩短应急响应时间、改善患者护理质量和心理支持以及通过智能技术为老年患者提供远程护理来增强护理的潜力。智能监控系统使用传感器和可穿戴设备收集患者的生理数据，帮助护士提供更好的患者护理。AI可以促进护士和患者之间的沟通，特别是在存在语言障碍的情况下。护士可以利用患者的睡眠周期提供更好的护理并更有效地满足患者的需求[1,2]。基于AI的监控设备会持续监控患者是否有任何缺陷或医疗紧急情况。通过分析麻醉和ICU中的患者数据，AI可以检测出患者生命指标早期变化的模式并向护士发出警告。护士、治疗人员和患者之间建立牢固而亲密的联系，可以让患者产生更强的信心和安心感，从而加快他们的康复和治疗。人工智能的及时措施建议无疑可以改善患者的治疗结果。在本研究中，我们探讨了人工智能对护理领域的影响，阐明了其对提高医疗保健水平的贡献。人工智能是近年来一项前沿和突出的技术，深刻影响了不同的行业和科学领域。护理作为医学科学中不可或缺的一个部门，也从这些进步中获益，并因人工智能而经历了重大转变。近几十年来，计算机科学和医学领域已经认识到人工智能是一项先进技术，具有增强医疗保健和简化护理流程的潜力。
乳腺癌治疗耐药性的表观遗传-代谢调控轴的棱镜视图
在发育过程中建立的表观遗传调控可维持代谢和其他基本细胞过程的转录表达和沉默模式，这些调控可在癌症中重新编程，为表型的持续改变提供分子机制。因此，代谢失调和重新编程是癌症的一个新兴特征，分子分类有机会成为精准治疗干预的关键初步步骤。然而，对大多数传统治疗方案产生治疗耐药性以及肿瘤复发，仍然是精准医疗的未解决问题，例如乳腺癌，现有数据可同时告知癌症基因型和表型。此外，癌细胞代谢环境的表观遗传重编程是治疗耐药性和癌症复发的最重要决定因素之一。重要的是，亚型特异性表观遗传-代谢相互作用深刻影响恶性转化、化疗耐药性和靶向治疗反应。因此，在本综述中，我们全面剖析了相互关联的表观遗传和代谢调控途径，然后将它们整合到可观察的癌症代谢-治疗-耐药轴中，从而为临床干预提供参考。将全基因组分析与对代谢元素、表观遗传重编程及其通过代谢分析整合的理解最佳地结合起来，可能会在单个肿瘤水平上解码缺失的分子机制。因此，尽管肿瘤代谢存在异质性，但将代谢生物化学与特定肿瘤及其微环境的基因型、表观遗传学和表型联系起来的提议方法可能能够成功地对表观遗传修饰物和致癌代谢物进行机制靶向。
土地使用动态及其对河流集水区的水文学和水质的影响：全面的分析和未来的情景
抽象的土地使用变化深刻影响水文过程和各种规模的水质，因此需要对可持续水资源管理有全面的了解。本文研究了Gap-Cheon流域中土地使用变化的含义，分析了2012年和2022年的数据，并使用未来的土地利用模拟（FLUS）模型预测到2052年的变化。该研究采用水文模拟程序 - 孔（HSPF）模型来评估水量和质量动态。确定了七个土地利用类别，并检查了它们的进化，揭示了城市，农业，草原，湿地和森林地区的重大转变。使用确定系数（r 2），偏差百分比（PBAI）和平均绝对误差（MAE）评估了观察到数据的模型性能。结果表明，土地使用变化的动态性质，突出了城市化，农业和森林地区的转变。值得注意的是，该研究探讨了这些变化对水数量和质量的后果，仔细检查地表径流，蒸发，流量和养分负荷。城市绿色空间作为关键缓解剂，调节径流并增强吸水水。森林（植被）在维持水平衡方面也起着至关重要的作用，而湿地则作为减少洪水和水质改善的天然过滤器。这些发现强调了知情的土地使用计划的重要性，将城市绿色空间，森林和湿地视为可持续分水岭管理的组成部分。随着社会面临环境挑战，这项研究有助于更深入地了解人类活动与自然环境之间的复杂互动，强调对土地利用计划中基于自然解决方案的需求，以实现弹性和平衡生态系统。
Turing学习机Turing学习机
Alan Mathison Turing于1912年6月23日出生于伦敦。在1934年，他毕业于剑桥大学国王学院，并于1936年获得博士学位。来自普林斯顿大学，位于美国新泽西州。在1940年，他在布莱奇利公园（Bletchley Park）为传播部门工作，使用Colossus Machine来破译纳粹代码。战后，他搬到了伦敦附近泰丁顿的国家实验室。1947年，他回到剑桥大学，1951年，他去了曼彻斯特大学。图灵是计算机科学的开国元勋之一。他取得了理论上的结果，深刻影响了其发展，包括技术。他是第一个解决人造思想主题的人，他发起了一个名为“图灵测试”的挑战，该挑战直到最近才被机器传递。测试是基于“模仿游戏”的概念实验，在他的时代非常受欢迎。在图灵的版本中，一个人向其他两个人（一个男人和妇女）提出问题，试图发现女人是谁，谁是男人。图灵通过用机器代替妇女（或人），并要求发问者找出谁是机器。图灵认为，如果一台机器可以欺骗人类，那么机器将有能力思考。许多人批评了这种推理，指出实验的唯一结果是欺骗能力，而不是思考能力的现象学证明。»以及当时提出的提案，使用简单的测试来回答。他的1950年论文《计算机和英特尔》（Intel-Ligence）发表在《杂志》中，始于著名的问题«机器可以认为吗？这篇文章非常详细且复杂，包含了潜在对立
整合强化学习和认真的游戏，以支持罕见的遗传疾病和神经发育障碍的人：父母和看护者的结果
个体正在努力应对罕见的遗传疾病，例如Angelman，Cornelia de Lange，脆弱的X和RETT综合征，在导航其日常环境时面临着巨大的挑战。除了智力障碍，沟通统计和感官障碍外，这些人还经常患有严重的运动障碍。这种复杂的情况不仅严重损害了他们的生活质量，而且对照料者和家庭造成了增加的负担（Krath等，2021）。为了应对这些挑战，技术干预已成为有前途的解决方案。认真的游戏并利用新技术，具有教育，诊断和康复目的的身临其境和娱乐性的体验。越来越多地采用了基于人工情报的计划，尤其是那些采用强化学习的程序。这种复杂的方法涉及一种人工智能的代理，与参与者的表现不断相互作用，以实时调整任务或活动的复杂性或困难（Krath等，2021; Liu等，2022）。这种个性化的适应性确保了最佳的用户参与度和效果。在本文中，我们主张将严肃的游戏和强化学习的整合到服务和康复目标。这种合并的方法可能提出了一种量身定制的解决方案，以促进患有罕见遗传疾病的个体的适应性反应。我们探索了各种领域，包括具有执行功能的认知技能，沟通能力和管理具有挑战性的行为。我们承认对参与者的生活质量的深刻影响，提供了说明性的例子来强调我们的观点。我们的创新方法将游戏融合与伯爵的认知发展理论相结合，将其分类为促进新的适应技巧的认知框架（Robb等，2019）。