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人工智能在南半球固体废物分类中的应用
费用（假设分类得到有效执行，操作系统完全建立）；最大限度地重复使用和回收固体废物资源；减少固体废物管理系统的运营、收集和处置费用。在回收越来越重要的时代，废物分类至关重要19。每种类型的固体废物都有不同的特性，适合某些回收技术，因此需要进行分类。例如，有机废物可以通过堆肥和厌氧消化回收，而废塑料、金属罐、废纸和废橡胶则需要机械、热甚至化学过程。不分类固体废物的习惯和缺乏收集基础设施等问题意味着废物分类目前在新兴国家面临许多障碍19。在越南等一些国家，虽然非正规部门和拾荒者参与了废物分类以回收有价值的废物，但由于废物与食物垃圾等其他材料混合在一起，因此废物仍然没有得到适当的分类。固体废物可以在集中站进行二次分类；然而，不干净的可回收物被忽视了。垃圾分类的准确性对于回收不同类型的废塑料至关重要，而人工智能技术非常适合这一目的21。
人类中心
defsat 2023是在一个分水岭的那一刻，当时印度复兴和崛起的印度颁布了一项空间政策，具有远见，可以在太空中具有繁荣的商业形象发展空间能力，以确保国家的社会经济发展和安全。所有太空技术和服务的消费者（公共和私人）都应自由地直接从任何来源（公共或私人）中采购。印度持续的恒星增长故事将由远程和数字化剥夺印度的能力通过在太空中新出现的负担得起的能力来支持。但是，增长取决于和平，稳定与安全。空间技术非常高级，至关重要且固有双重使用。不断增加的数字化和以网络为中心的多域战斗增强了空间能力的显着性，例如传感，图像，通信，精确的位置，天气和空间命中意识，对战士歧管。乌克兰正在进行的冲突目睹了对军事用途的商业太空产品的剥削，在面对非运动威胁时在战场上进行了大规模部署，在战场上发展。独立65年后，印度武装部队于2013年获得了首个专门的卫星鲁克米尼。现在是Atmanirbhar Bharat在太空领域中突破的时候，使我们的国防军在所有领域，航空，海上和信息中都可以通过新兴的，坚定的和异常创新的空间初创企业以及实现投资气氛的推动。过去两年中，我们的初创企业和中小企业展示的成就激发了极大的信心。初创企业和MSMES对75个防御空间挑战的反应一直是压倒性的。cenjows有幸成为印度SIA India for Defsat-2023的知识合作伙伴，该合作伙伴将所有利益相关者汇集在一起 - 政策制定者，监管机构，用户，科学家，行业，行业，学术界和初创企业，以通过精心策划的主题方式来集思广益，与域专家通过域名专家进行挑战，从而在这些挑战中找到了这些挑战的机会。
鸟类中富含 GC 的 LAT 基因的鉴定
T 细胞激活连接蛋白 (LAT) 是 T 细胞抗原受体 (TCR) 信号通路中一个关键的跨膜衔接蛋白 [1-4]。它由一个非常短的胞外结构域、一个具有两个棕榈酰化半胱氨酸残基的跨膜结构域和一个含有多个信号磷酸酪氨酸基序的胞内尾部组成 [1、2、5、6]。LAT 的重要性首次在 LAT 缺陷的 Jurkat 细胞系 JCaM2 和 ANJ3 中得到证实。这些细胞系在 TCR 激活后，钙信号传导和 ERK 磷酸化受损 [2、7]。LAT 缺陷的小鼠在早期胸腺 T 细胞发育中表现出严重的阻碍，导致外周 T 细胞数量低 [4、8、9] 和远端 TCR 信号传导缺陷 [2、4、10]。 LAT 胞内部分有 9 个保守的酪氨酸残基 (Y132、Y171、Y191 和 Y226，本文按照人类 LAT 编号)，其中 4 个被鉴定为 TCR 信号级联中几个下游分子的重要停泊位点，如 Grb2、Gad 和 PLCγ1[1-3、6、10-13]。这些酪氨酸残基通过 ZAP-70 激酶进行磷酸化，是触发下游信号通路的关键步骤[1、2、13]。磷酸化的 Y132 是 LAT 中唯一能募集 PLCγ1 的基序。因此，Y132 对 Jurkat 细胞和小鼠的 TCR 下游信号转导至关重要[2、9、11-14]。令人惊讶的是，由于四足动物中所有已知的 LAT 序列中 131 位都有甘氨酸残基，Y132 不是 ZAP-70 的最佳底物 [ 12 , 15 ]。有人提出，低效的
受大脑启发的脉冲神经网络架构在气味数据分类中的应用
摘要：现有的神经形态嗅觉方法主要侧重于基于嗅觉通路的神经生物学结构实现数据转换。虽然转换对于稀疏脉冲气味数据表示至关重要，但基于高级大脑区域生物计算的分类技术（用于处理脉冲数据以识别气味）仍未得到充分探索。本文认为，受大脑启发的脉冲神经网络是下一代机器智能处理气味数据的一种有前途的方法。受大脑信息处理原理的启发，我们在此提出了第一种用于气味数据分类的脉冲神经网络方法和相关的深度机器学习系统。本文表明，与目前最先进的方法相比，所提出的方法具有多种优势。根据使用基准数据集获得的结果，该模型对大量气味实现了高分类准确率，并且具有对新数据进行增量学习的能力。本文探讨了不同的脉冲编码算法，发现最适合该任务的是分步编码函数。大脑启发的气味机器分类研究的进一步方向包括研究更具生物学可行性的气味数据映射、学习和解释算法，以及在一些高度并行且低功耗的神经形态硬件设备上实现这些算法以供实际应用。
欣赏人工智能艺术时的人类中心主义偏见
我们认为，人工智能 (AI) 在艺术领域（例如音乐、绘画）的最新进展对人类中心主义世界观构成了深刻的本体论威胁，因为它们挑战了人类独特性叙事的最后前沿之一：艺术创造力。四项实验（N = 1708），包括一项高强度的预注册实验，一致揭示了对人工智能制作的艺术品的普遍偏见，并揭示了其心理基础。同一件艺术品被贴上人工智能制作（而非人造）的标签时，人们的偏好会降低，因为它被认为缺乏创造力，因此引起的敬畏感也会减少，而敬畏感是一种通常与艺术审美相关的情感反应。这些影响在具有更强的人类中心创造力信念的人（即相信创造力是人类独有的特征）中更为明显。对人工智能艺术的系统性贬低（赋予较低的创作价值、抑制情绪反应）似乎服务于一种动摇的人类中心主义世界观，即创造力专属于人类。
19疫苗Ad26.cov2.s在人类中使用
理解疫苗接种对冠状病毒疾病2019（COVID-19）引起的体液免疫反应的持久性对于告知保护持续时间和适当的增强时机至关重要。我们开发了一种机械模型，以表征严重急性呼吸综合征冠状病毒-2（SARS-COV-2） - 用詹森·库维德-19疫苗量初级疫苗接种后的脱发成年人的体液疗法的时间过程。COV2。 通过基于机械建模的模拟来量化抗体反应的持久性。 检查了两种体液免疫反应的生物标志物：由野生型病毒中和测定（WTVNA）确定的SARS-COV-2中和抗体和由Indirect Spike Spike酶酶酶 - 连接的免疫吸收测定（S-Elisa）确定的峰值蛋白质结合抗体。 抗体反应的持久性定义为WTVNA和S-Elisa滴度保持在定量下限之上的时间段。 分别分别分析了来自82名和220名参与者的442个WTVNA和1,185个S-Elisa滴度，在给药后，分析了单剂量的AD26.COV2.S（5×10 10 10个病毒颗粒）。 机械模型充分描述了观察到的WTVNA和S-ELISA血清滴度的时间过程及其相关的可变性，可在疫苗接种后长达8个月。 基于机械模型的模拟表明，单剂量AD26.COV2.s在免疫后长达24个月会引起耐用但衰弱的抗体反应。 在男性和老年人中预测抗体反应的陡峭减弱。COV2。通过基于机械建模的模拟来量化抗体反应的持久性。检查了两种体液免疫反应的生物标志物：由野生型病毒中和测定（WTVNA）确定的SARS-COV-2中和抗体和由Indirect Spike Spike酶酶酶 - 连接的免疫吸收测定（S-Elisa）确定的峰值蛋白质结合抗体。抗体反应的持久性定义为WTVNA和S-Elisa滴度保持在定量下限之上的时间段。分别分别分析了来自82名和220名参与者的442个WTVNA和1,185个S-Elisa滴度，在给药后，分析了单剂量的AD26.COV2.S（5×10 10 10个病毒颗粒）。机械模型充分描述了观察到的WTVNA和S-ELISA血清滴度的时间过程及其相关的可变性，可在疫苗接种后长达8个月。基于机械模型的模拟表明，单剂量AD26.COV2.s在免疫后长达24个月会引起耐用但衰弱的抗体反应。在男性和老年人中预测抗体反应的陡峭减弱。相对于年轻人，老年人的记忆B细胞的产生速率降低，而女性相对于男性，女性介导的抗体生产率增加了。
各种嗅觉神经元类中的突触开发使用不同的时间和活动相关程序
发展神经元必须满足核心分子，细胞和时间要求，以确保突触的正确形成，从而导致功能电路。但是，由于神经元类别和功能的多样性，目前尚不清楚所有神经元是否使用相同的组织机制形成突触连接并实现功能和形态成熟。此外，尚不清楚神经元是否以一个共同的目标结合并包含相同的感觉电路在相似的时间标准上发展并使用相同的分子方法来确保形成正确数量的突触。为了开始回答这些问题，我们利用了果蝇触角（AL），这是一种模型嗅觉电路，具有显着的遗传获取和突触级别的分辨率。使用活性区域的组织特异性遗传标记，我们对整个发育和成年期性别的多种神经元进行了突触形式的定量分析。我们发现嗅觉受体神经元（ORNS），投影神经元（PNS）和局部神经元（LNS）都有突触发育，加法和细化的独特时间课程，表明每个类别都遵循一个独特的发展计划。这增加了这些类别可能对突触形成的分子要求也有明显的可能性。我们在每种神经元亚类型中遗传改变了神经元活性，并根据所检查的神经元类观察到对突触数的不同影响。在ORN，PN和LN中沉默的神经元活性受损的突触发育受损，但仅在ORN中才能增强神经元活性会影响突触的形成。ORNS和LNS与主激酶GSK-3 B的活性相似，突触发育类似，表明神经元活性和GSK-3 B激酶活性在公共途径中。ORN也证明了与GSK-3 B功能丧失的突触发育受损，这表明在发育中具有额外的无活动作用。最终，我们的结果表明，在所有神经元类别中，突触发育的要求并不统一，在其发育时间范围和分子需求中都存在相当多的多样性。这些发现提供了对突触发育机制的新见解，并为确定其潜在病因的未来工作奠定了基础。
Microsoft Word -Torii_machine学习动脉粥样硬化组织成分分类中的近红外光谱术中血管内超声超声输入超声Imaging_aam.docx
类。召回或灵敏度计算为：true正/（true strue + false负），精度
机器学习在儿童后颅窝肿瘤分类中的应用：系统评价
简单总结：颅后窝肿瘤的诊断具有挑战性，但正确的分类至关重要，因为治疗决策因肿瘤类型而异。本系统综述的目的是总结作为这些儿童脑肿瘤诊断工具而开发的机器学习方法的现状。我们发现，虽然个别算法非常有效，但该领域受到方法、结果报告和研究人群的异质性限制。我们确定了这些算法在研究和开发中的常见限制，并就如何克服这些限制提出了建议。如果将本综述中概述的实用指南纳入算法设计中，可以帮助弥合理论算法诊断测试与各种病理的实际临床应用之间的差距。
从50多年的首个人类中学到的教训...
将实验药物从临床前动物模型转变为诊所是将新药物推向市场的关键里程碑。首先人类（FIH）临床研究的主要目标是评估新研究产品的安全性和耐受性。一个重要的次要目标是评估药代动力学（PK）概况，以确认人类暴露是从动物研究中预期的，并有助于将暴露与生物标志物和靶向功效联系起来。这些早期临床研究已经发生了重大的演变，从1970年代的基本“饲养型”模型到目前正在开发的更复杂和全面的研究设计。通过利用复杂的技术，自适应设计和生物标志物的应用，赞助商可以尽快获得疗效的早期信号，同时可以更好地了解其药物的安全性。Celerion在实现这一进步方面发挥了关键作用。以前以MDS Pharma的名称而闻名，在此之前，Harris Labs具有超过50年的I早期临床试验经验。在过去的50年中，监管科学在试验安全方面取得了重大进步，并扩大了指南以优化试验效率。因此，我们收集了最佳建议，以及在FIH研究的设置和进行期间疲倦的陷阱。