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油气中的AI：将期望转变为现实
AI有望改变上游石油和天然气运营中的预测性维护，运营效率以及安全性和合规性。几个AI用例影响了这三个领域，并跨越了四个类别：实时连续咨询和洞察力，复杂的建模和优化，预测分析以及预测，内容创建和集成。上游组织应评估这些用途案例可以生成的价值，而在其独特环境中实现用例的复杂性。识别使用AI，塑造AI使用案例的有形和可量化的机会，并优先考虑和实施具有最高价值的用例相对于复杂性，为上游石油和天然气中AI的期望转向现实提供了途径。
初步现实世界证据表明接种 BNT162b2 疫苗的个体病毒载量较低
4。M.Voysey，S.A。Costa Clemens，S.A。Madhi，Ly Weckx，PM Folegatti，PK Aley，PK Aley，BJ Angus，V。Baillie，Sl Barnabas，Sl Barnabas，Qe Bhorat，S。Beebe，S。Beebe，S。Beebe，S。 ，Sn Faust，S。Feng，DM Ferreira，A。Finn，E。Galiza，Al Goodman，CM Green，CA Green，M。Greenland，M。Greenland，C。Hill，Hc Hill，I。Hirsch，A。Izu，A。Izu，D。Jenkin，S。Kerridge，A。Koen，A。Koen，A. Regor，Y。FarooqMujadidi，A。Nana，SD Payadachee，DJ Phillips，A。Pittella，E。Plested，KM Pollock，Mn Ramasamy，H。Robinson，H。Robinson，Av Schwarz Bold，A。Smith，A。Smith，R。Md，歌曲。
3D感知和海洋科学水下机器人技术的增强现实发展
深海环境的科学探索代表了水下技术的持续更新挑战。调查和研究与主要社会问题有关，例如生物多样性，全球变化，生活资源，矿产或化石水库，以及与人类活动对我们星球的影响有关的问题。主要依靠远程操作的深海车辆（ROV），实现水下研究任务取决于精确导航的技术能力，以提供可靠的视觉和空间信息，以进行精确的测量，以进行精确的测量，以收集各种性质，矿物质，矿物，水上，水上的代表性样品，并将其置于海上设备上。ifremer用于科学研究的ROV如图1所示。
DNA目标关联中金黄色葡萄球菌Cas9的动力学 均质抗体 - 药物结合物：通过在隔离轻链上获得的偶联而获得的DAR 2抗HER2，然后是mAb组装 介孔锆 - 渗透性多功能平台 通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
金黄色葡萄球菌CAS 9（SACAS 9）是RNA引导的内核ASE，其靶向与原始探针相邻的互补DNA相邻的邻接基序（PAM）进行裂解。其小尺寸促进了体内递送的各种生物体基因组编辑。在此，使用单分子和集合方法，我们系统地研究了SACAS 9与DNA相互作用的基础机理。我们发现SACAS 9的DNA结合和裂解需要分别与指导RNA的PAM -Proximal DNA的6-和18 -bp。这些活性是由三元复合物之间的两个稳定的相互作用介导的，其中一种稳定的相互作用位于PAM的大约6 bp，而不是DNA上Sacas 9的明显足迹。值得注意的是，原始间隔物内部的另一个相互作用显着强，因此构成了DNA结合的SACAS 9持续块对DNA跟踪电动机。有趣的是，在裂解后，萨卡斯9自主释放了pAM-DESTAL DNA，同时保持与PAM的结合。这种部分DNA释放立即废除了其与原始探针DNA的强烈相互作用，因此促进了其随后与PAM的解离。总体而言，这些数据提供了对SACAS 9的动态理解，并指导其有效的应用。
在GE，SB和TE元素系统中氮的氮掺入的光谱研究：迈向了解相变材料中氮效应的一步 开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头 通过直接数字合成的可扩展低延迟FPGA体系结构量子验控制 智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性 关键驱动因素和促使6G时代 全基因组关联研究确定了与法洛的四边形相关的12q24和13q32的基因座 用户实施例比较虚拟现实中半自治和完全捕获的头像运动 绿色回收方法处理锂离子电池电子废物 开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性 主动学习中的无监督未知检测 创新的多层OT选择器用于性能调整和提高可靠性 多层OTS选择器工程高温稳定性，可伸缩性和高耐力 模型驱动的设计空间探索模拟中的多机器人系统 燃油库，TAF-ID数据库和OC软件
氮化物材料中的氮掺杂是改善材料特性的一种有希望的方法。的确，GESBTE相位变化合金中的N掺杂已证明可以极大地提高其无定形相的热稳定性，这是确保最终相变存储设备的数据保留所必需的。尽管建议这种合金中的N掺杂导致GE-N键的优先形成，但有关键的进一步问题，尤其是SB-N和TE-N，并且结构排列尚不清楚。在本文中，我们介绍了使用大量的N含量从0到50 at at 50 at，我们介绍了沉积的元素GE，SB和TE系统及其氮化物（即Gen，SBN和10合金）的研究。％。通过傅立叶变换红外和拉曼光谱法研究了AS沉积合金。我们确定与GE-N，SB-N和TE-N键形成相关的主动振动模式，强调了N融合对这些元素系统结构的影响。我们进一步定性地将Gen，SBN和十个实验光谱与相关理想氮化物结构的“从头开始”进行了比较。最后，对氮化元素层的分析扩展到N掺杂的GESBTE合金，从而在记忆技术中采用的此类三元系统中对氮键有更深入的了解。
Facebook 虚拟现实的关键问题：数据、权力和元宇宙
摘要：虚拟现实 (VR) 代表一种新兴的空间计算技术，它依赖于捕获和处理有关用户的数据（例如他们的身体及其与硬件的接口）或他们周围的环境。与一般的数字媒体非常相似，人们越来越担心谁会从 VR 这种数据密集型技术中受益，以及它潜在的数据传播危害可能在哪里。根据关键数据研究，我们研究了 Facebook 的 Oculus VR 案例——一种市场领先的 VR 技术，是他们元宇宙野心的核心。通过这个案例，我们认为 VR 作为一种数据密集型设备，并不是纯粹的好处，而是一种充满权力不平等的设备——它有可能加剧财富不平等、产生算法偏见并带来新形式的数字排斥。我们认为，迄今为止的政策对 VR 的参与有限，随着 VR 在社会中得到更广泛的应用，监管干预将需要进行。
基于DSA的增强现实引导的大脑动脉旋转...
摘要增强现实（AR）已成为各个医学领域的宣传技术。1 2在大脑动脉畸形（BAVM）手术的背景下，AR提供了增强手术可视化并改善程序性准确性的潜力。3 4 5 6本报告旨在探索在神经外科混合动力室中AR引导的BAVMS切除BAVMS中IV对比度注射（IV-DSA）的数字减法血管造影（DSA）的应用。基于IV-DSA的AR指导手术的工作流程是切除BAVM的四个主要组成部分：（1）通过i-Flow量身定制或多相扫描（德国西门子）获取源图像； （2）使用SmartBrush软件（Brainlab，Westchester，Illinois，USA）在工作站中标记目标； （3）使用Brainlab曲线导航系统； （4）使用Zeiss Kinevo（AG，德国）合并微观AR融合。在视频1中，我们显示了整个工作流程，并在混合动力手术室中介绍了I-Flow量身定制的IV-DSA数据采集。总而言之，基于IV-DSA的增强现实是BAVM手术的创新技术。
在腹腔镜培训中使用触觉反馈与盒子培训师（BT）比较虚拟现实（VR）模拟器的学习成果：系统的RE
在2023年12月至2024年4月的系统审查和荟萃分析的首选报告项目之后，进行了系统的审查和荟萃分析。研究数据库，例如PubMed，Embase，Cinahl和Web of Science，寻找随机对照试验（RCT），将VR模拟器与触觉反馈与BT与培训医学生的BT进行比较。七个RCT符合纳入标准，荟萃分析中包括四个RCT。主要结果是学习曲线和学习效果，而次要结果包括技能转移到手术环境。评论分析了整个研究中125名参与者的数据。的结果表明，BTS表现出优异的学习曲线，参与者比使用VR的学习速度更快。两个模拟器都显示出显着的学习效果。但是，BTS在更多的性能参数上取得了更大的改进。关于技能转移到手术环境，两组之间没有显着差异，这两种方法都有效地支持了手术技能转移。总体而言，BT具有更有效的学习曲线，并且在技能掌握方面的表现略有更好。虽然带有触觉反馈的VR提供了增强的现实主义，但它并未完全复制BT提供的自然触觉反馈。需要进一步的研究来改善VR触觉反馈及其在培训计划中的整合以增强学习成果。
通过现实世界的数据和健康的社会决定因素来识别青少年抑郁症和焦虑：机器学习模型开发和验证
背景：青春期心理健康状况（例如抑郁症和焦虑）的患病率显着增加。尽管有机器学习的潜力（ML），但缺乏使用现实世界数据（RWD）来增强这些条件的早期检测和干预的模型。目的：本研究旨在使用RWD和社会卫生社会决定因素（SDOH）识别青少年的抑郁和焦虑。方法：我们分析了10-17岁的青少年的RWD，考虑到各种因素，例如人口统计学，事先诊断，处方药，医疗程序和实验室测量，在焦虑或抑郁症开始之前记录。临床数据与SDOH在区块级别上相关。开发了三个单独的模型，以预测焦虑，抑郁和两种状况。我们的ML选择模型是极端的梯度提升（XGBOOST），我们使用嵌套的交叉验证技术评估了其性能。要解释模型预测，我们使用了Shapley添加说明方法。结果：我们的队列包括52,054名青少年，识别12,572名患有焦虑症，7812的抑郁症和14,019个疾病。焦虑的曲线值为0.80，抑郁症为0.81，两者合并为0.78。不包括SDOH数据对模型性能的影响最小。Shapley添加性解释分析确定性别，种族，教育程度和各种医学因素是焦虑和抑郁的关键预测指标。结论：本研究强调了ML在使用RWD的青少年早期识别抑郁和焦虑症中的潜力。通过利用RWD，医疗保健提供者可能会更精确地确定高风险的青少年，并更早进行干预，并有可能改善心理健康成果。