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技术传播作为重组过程 - 经合组织
在本研究中，我们使用 1973 年至 2012 年期间美国专利商标局 (USPTO) 的专利申请来分析技术发展模式。我们的研究重点是专利文件中技术领域的组合及其随时间的演变，这可以建模为扩散过程。通过关注过程的组合维度，我们获得了与专利计数互补的见解。我们的结果表明，技术知识网络的密度增加，并且大多数技术领域随着时间的推移变得更加相互关联。我们发现大多数技术都遵循类似的扩散路径，可以将其建模为 Logistic 或 Gompertz 函数，然后可以将其用于估计成熟时间（定义为特定技术的扩散过程放缓的年份）。这使我们能够确定一组有望在未来十年内成熟的有前途的技术。我们的贡献代表着评估传播和相互影响在新技术开发中的重要性的第一步，这可以支持有针对性、有效的研究与创新和产业政策的设计。
癌症、心力衰竭和靶向抗癌疗法之间的共同机制
摘要 心力衰竭 (HF) 和癌症是全球主要死亡原因，越来越多的证据表明 HF 和癌症以双向方式相互影响。HF 患者罹患癌症的风险增加，HF 与肿瘤生长加速有关。恶性肿瘤的存在可能引起全身代谢、炎症和微生物改变，导致心脏功能受损。除了癌症和 HF 之间共有的病理生理机制外，正常心脏生理和肿瘤生长所需的途径之间也存在重叠。因此，这些重叠也可能解释了靶向抗癌疗法导致心脏毒性和 HF 风险增加的原因。本综述概述了 HF 和癌症之间双向联系所涉及的机制，特别关注这些共同机制中的当前“热点话题”。随后，它描述了由于抗癌靶点和正常心脏功能所需的途径重叠而具有心脏毒性潜力的靶向抗癌疗法。 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
调查长期非...的潜在临床意义
为了确定 LINC00092 诊断 BC 的特异性和敏感性，我们接下来进行了 ROC 曲线分析，并使用 MedCalc 软件计算了 ROC 曲线下面积 (AUC)。为了进一步评估 LINC00092 在诊断 BC 方面的有效性，我们使用 TCGA 数据库通过逻辑回归模型进行了五重交叉验证。逻辑回归模型的性能是根据其精确度、召回率、准确度和 F1 分数来评估的。高精度反映了 LINC00092 预测 BC 的高精度；召回率是指真阳性数除以实际阳性数；准确度定义为所有病例中正确预测结果的比例。选择 F1 分数作为综合评价指标，因为精度和召回率相互影响，并且它们的值不可能同时达到最佳大值。F1 分数是通过对精度和召回率取调和平均值来计算的。
机器学习的图形信号处理
大规模结构化数据（尤其是与网络和图形等复杂领域相关的数据）的有效表示、处理、分析和可视化是现代机器学习的关键问题之一。图信号处理 (GSP) 是信号处理模型和算法的一个活跃分支，旨在处理图形支持的数据，它为应对这一挑战开辟了新的研究途径。在本文中，我们回顾了 GSP 概念和工具（例如图形过滤器和变换）对新型机器学习算法开发的一些重要贡献。具体来说，我们的讨论集中在以下三个方面：利用数据结构和关系先验、提高数据和计算效率以及增强模型的可解释性。此外，我们为 GSP 技术的未来发展提供了新的视角，这些技术可能成为应用数学和信号处理与机器学习和网络科学之间的桥梁。这些不同学科之间的相互影响可能有助于解决现代复杂数据分析的诸多挑战。
沿着表观遗传时间线漫步
表观遗传学是指所有在不改变基因序列的情况下调节基因表达的可逆、可遗传过程。研究表明，DNA和组蛋白可以发生甲基化和乙酰化等化学修饰（仅对组蛋白而言），这些修饰可以引导DNA缠绕在组蛋白周围[5]，并决定染色质的压缩。这些化学修饰通常被称为表观遗传“标记”。DNA和组蛋白之间的相互作用可以导致真染色质构象，在这种构象下基因可接近并因此被激活，或者导致异染色质构象，在这种构象下基因无法接近并因此受到抑制[6]。除了DNA和组蛋白修饰之外，其他机制也参与表观遗传调控，如核小体定位[7]和非编码RNA[8]。在这里，我们选择关注与衰老相关的研究最多的 DNA 和组蛋白修饰，尽管重要的是不要忘记所有表观遗传机制都是相互联系、相互影响的 [ 9 , 10 ]。例如，DNA 甲基化失调会诱导
人工智能与人力资源管理的跨学科评论
人工智能 (AI) 有可能改变人力资源管理 (HRM) 的未来。不同学科的学者为人力资源管理中的人工智能领域做出了贡献，但相互影响不够，导致知识体系支离破碎。为此，我们对 184 篇文章进行了系统的跨学科审查，以提供全面的概述。我们根据学科将先前的研究分为四类：管理和经济学、计算机科学、工程和运营以及其他。研究结果表明，不同学科的研究重点不同，方法也不同。技术学科的研究往往侧重于人工智能在特定人力资源管理功能方面的发展，而其他学科的研究则往往侧重于人工智能对人力资源管理、工作和劳动力市场的影响。所有类别中的大多数研究在理论发展方面都相对较弱。因此，我们为跨学科合作提供了建议，提出了人工智能的统一定义，并为研究和实践提供了启示。
黑客和高级学习的多方面世界
黑客技术的快速发展以及高级学习技术（例如人工智能（AI），机器学习（ML）和深度学习（DL）等高级学习技术的日益增长的一体化已经创造了一个复杂的数字生态系统。随着技术的进步，黑客使用的方法（无论是恶意和道德）越来越复杂。同时，AI和ML在网络安全中的不断增长正在重塑如何开发和部署防御机制。本文探讨了黑客学习与高级学习之间的交集，分析了这些领域相互影响的方式。通过详细探索AI和ML如何改变黑客方法，道德黑客攻击和网络安全教育，本文深入研究了在黑客景观和网络安全专业人员的发展中所存在的复杂性，道德问题以及挑战。此外，本文研究了该交叉路口的潜在未来，尤其是量子计算的影响以及网络安全教育中跨学科方法的必要性。
外骨骼体验的体验-DRS数字图书馆
摘要：职业外骨骼的重要性正在增加，为身体苛刻的任务提供救济和改善幸福感。现有的采用框架 - 揭示了发展的关键因素（例如，舒适和任务适合）和实施（例如熟悉时间和组织的观点）。，主要通过人体工程学解决了身体方面。作为外骨骼技术固有地涉及身体，用户的看法和经验与身体经验有关。需要进一步的研究来全面了解人类的互动，并探讨用户体验如何展开以及外骨骼和用户的特征如何相互影响。我们的贡献是一个概念框架，利用了既定的用户体验框架和身体经验的概念，它通过使外骨骼研究中的身体背景下的背景来解决这一差距。我们研究了不断发展的人类外观体验的细微动态，以及其各个方面如何围绕用户的物质纠缠，影响用户与身体和自我感知的关系。
技术扩散作为重组过程 - OECD
在本研究中，我们使用 1973 年至 2012 年期间美国专利商标局 (USPTO) 的专利申请来分析技术发展模式。我们的研究重点是专利文件中技术领域的组合及其随时间的演变，这可以建模为扩散过程。通过关注过程的组合维度，我们获得了与专利计数互补的见解。我们的结果表明，技术知识网络的密度增加，并且大多数技术领域随着时间的推移变得更加相互关联。我们发现大多数技术都遵循类似的扩散路径，可以将其建模为 Logistic 或 Gompertz 函数，然后可以将其用于估计成熟时间（定义为特定技术的扩散过程放缓的年份）。这使我们能够确定一组有望在未来十年内成熟的有前途的技术。我们的贡献代表着评估传播和相互影响在新技术开发中的重要性的第一步，这可以支持有针对性、有效的研究与创新和产业政策的设计。
中国经济走向何方？
未来 10 到 15 年，中国经济的走向将取决于三组相互影响的力量：（1）在国内，国内政治经济将决定国家与市场的关系。（2）在国外，中国与以美国为首的西方国家的关系将决定中国获得外国技术、资金和市场的渠道。（3）全要素生产率 (TFP)、人口和人力资本以及资本和投资等传统经济力量将决定中国的增长潜力。尽管大多数研究都集中在第三组传统经济力量（决定增长潜力的力量）上，但前两组力量最终将决定中国经济距离实现这一潜力还有多远。本文从这个角度考察了中国经济的一系列结果：如果中国专注于市场化改革，增长率可能达到 6%，如果领导人迫于外部或内部压力，继续转向更集中的决策和自上而下的计划资源分配，增长率可能会停滞不前。