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可穿戴的光子设备用于多个生物标志物采样和无血液检测
†ZL和BJ对这项工作也同样贡献。10 *信函作者：11 Mei X. Wu博士：mwu5@mgh.harvard.edu 12 13摘要：14个血液抽血或使用针的血液术在诊所实践了几个世纪，而15个通常会导致疼痛，不适和不便。在此，我们通过整合Microlens阵列（MLA）和光学微针阵列（OMNA）来创建一个可穿戴的光子设备16，具有17个免疫识别能力，以实现安全且无针的生物标志物采样和检测。MLA-18在595 nm处通过Omna进入皮肤的LED光的综合OMNA，19绕过表皮层中的光吸收黑色素，并均匀地分布在毛细血管20富含20的毛细管中。595 nm的光优选地被21毛细血管内的血红蛋白（Hb）和氧-Hb吸收，从而触发毛细血管的热扩张而不会损害它们或引起Petechiae。22光照明导致皮肤中各种血液23生物标志物的浓度显着增加，这由于毛细血管扩张和生物标志物的渗出。这些奢侈的24个生物标记物专门与OMNA结合，该标志物用捕获抗体共价装饰，每只25个微针与一种特定的抗体固定。多功能OMNA进行了广泛的26修改，以扩大免疫联系信号并获得优于酶-27连接的免疫吸附测定法（ELISA）试剂盒的灵敏度。这种经济高效的30设备为血液生物标志物的无血，多重检测提供了一个有希望的平台。31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42作为概念证明，我们验证了28个原型的功能，用于微创采样和精确的多重血液生物标志物检测，以量化急性炎症和特定的抗体产生。
高科技行业的创业领导力
创业领导力在驾驭高科技行业的动态格局中发挥着关键作用，创新、敏捷和战略眼光是成功的关键。本文全面回顾了高科技行业中创业领导力的关键特征和成功策略。在技术进步迅速、竞争激烈的高科技行业中，传统的领导模式往往不尽如人意。这一领域的创业领导者具有一系列特征，使他们能够在不确定的环境中茁壮成长并促进创新。积极主动、敢于冒险和敏锐的机会识别能力是成功创业领导者与同行之间的基本特征。本文探讨了这些特征如何有助于创造有利于创新和适应的环境。高科技行业创业领导者采用的策略是多方面的，涵盖组织和个人层面。在组织层面，培养实验文化、鼓励跨职能协作和建立灵活的结构是关键的成功因素。这些策略不仅增强了组织的适应能力，还激发了持续学习和知识共享的文化。在个人层面上，高科技行业的创业型领导者往往表现出很高的情商，使他们能够处理复杂的人际关系并营造协作的工作环境。此外，有效的沟通和激励多元化团队的能力成为领导者推动创新和确保持续成功的关键工具。此外，本评论深入探讨了战略眼光和适应性在创业领导力中的作用。高科技行业的成功领导者拥有预测市场趋势的远见，并具有根据不断变化的技术格局迅速调整战略的灵活性。本文通过探索关键特征和成功策略，概括了高科技行业创业领导力的精髓。通过理解和融入这些要素，领导者可以在不断发展的高科技格局中营造一种促进创新、韧性和可持续增长的环境。
将人工智能整合到工程过程中，以提高石油和天然气运营的效率和安全性
本文深入研究了石油和天然气部门中AI应用的重要性，挑战和潜力。在石油和天然气运营的动态景观中，效率和安全性是最重要的。传统工程过程虽然强大，但通常会在适应行业不断发展的复杂性时面临局限性。但是，AI Technologies的出现提供了范式转变，为优化和降低风险提供了前所未有的机会。本文探讨了AI在整个石油和天然气价值链中的工程过程中的多面作用。它研究了AI，涵盖机器学习，深度学习和预测分析，使决策者具有实时见解，优化探索，生产，运输和精炼过程。通过预测维护策略，积极主动的资产管理并最大程度地减少停机时间来证明效率提高。此外，AI驱动的过程优化技术增强了资源分配，简化操作和最大化输出，同时降低成本。此外，AI的整合通过增强风险评估和危害识别能力来促进安全文化。通过高级算法，AI系统分析了大量数据集，以检测异常和预测潜在的安全危害，从而积极进行干预和事故预防。但是，AI集成的旅程并非没有挑战。技术复杂性，监管框架和网络安全问题构成了需要仔细导航的重大障碍。此外，围绕数据隐私和算法偏见的道德考虑需要强大的治理框架，以确保负责的AI部署。展望未来，该论文描述了石油和天然气部门内AI采用的未来趋势和机会。它强调了持续创新和中断，重塑劳动力动态和技能要求的潜力。拥抱AI不仅可以推动卓越运营的运营，还可以推动该行业迈向可持续且有弹性的未来
利用人工智能进行人机协作，提高穿戴和脱下个人防护装备 (PPE) 的安全性
提高了医护人员的安全性。然而，这可能是一项资源密集型任务，尤其是在疫情期间，因为 PPE 和人员短缺可能是一个问题。现场伙伴需要在观察脱卸过程时穿戴 PPE，而脱卸过程需要在指定的 PPE 脱卸区域进行。在 COVID-19 疫情期间，许多医院工作人员被迫休假。14 因休假或生病而导致的员工流失使得始终有员工在现场监控 PPE 穿戴和脱卸过程变得十分困难。在我们之前的研究中，15 我们探索了让经验丰富的远程伙伴使用视频执行 PPE 监控任务的想法，并将他们与现场伙伴进行了比较。在 30 个程序场景中，共有 195 个步骤，包括 45 个错误，远程伙伴检测错误的阳性预测值为 98.3%，阴性预测值为 100%。目前，人工智能 (AI) 正被用于抗击 COVID-19，协助疫情检测、接触者追踪、筛查、分类评估、远程监控和测温。16 正在开发新技术，利用人工智能机器的空间识别能力和可编程决策支持系统来监控穿脱过程。Fysight（新西兰奥克兰）最近开发了一款名为 Blue Mirror 的人工智能软件，可在带摄像头的市售平板电脑上运行，采用 100% 非接触式交互过程。该软件的设计允许将平板电脑用作镜子，对穿脱过程提供视觉和音频指导。人工智能实时反馈 PPE 穿脱过程的遵守情况，并可供远程人类伙伴同时查看，并在需要时提供额外支持和音频纠正反馈。在这项试点模拟研究中，我们评估了人机协作系统在监控 PPE 穿戴和脱下过程的准确性方面的表现，并与现场伙伴进行了比较。我们的第二个目标是确定人工智能在当前技术开发阶段的自主程度。
人工智能在医院急诊科分诊中的应用：范围审查
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点，并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果，但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预；然而，过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献，并找出研究空白。2023 年 9 月，使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准，文章必须经过同行评审、用英语撰写，并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科，2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能，3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行，其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估，最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明：1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力；2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估；3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院；4) ML 可改善资源分配和患者护理质量，包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
FY24 PPA 7721实施计划
根据《植物保护法》第7721条（PPA 7721），动物和植物健康检验服务（APHIS）每年向合作者提供资金，包括州政府，大学，非营利机构，工业，行业和部落的资金 - 支持保护特殊的植物，森林系统，机构及其他农作物和自然机构和自然机构和自然机构的工厂和其他工厂和其他工具和其他工具和自然机构和自然机构的工厂和天然资源。它授权为国家清洁厂网络（NCPN）和植物和疾病管理与灾难预防计划（PPDMDPP）的永久资金，2018财政年度（FY）的每年7500万美元，至少有750万美元的资金每年支持NCPN。NCPN专注于建立清洁植物中心网络，诊断，治疗学和基础种植。PPA 7721中的这个特殊焦点区域努力建立和支持一个特定任务的清洁植物中心和相关计划的网络：提供高质量的无性无形繁殖的植物材料，不含目标植物病原体，从而造成经济损失，以保护环境并确保专业作物生产者的全球竞争力。随后，由各州提供所得的植物材料，以支持托儿所认证计划以及托儿所，种植者和其他清洁托儿所的用户。虽然本文档描述了NCPN目标，目标和策略，但NCPN为处理寻求NCPN支持的应用程序提供了独立的请求。访问NCPN网站以获取本文档的更多信息和附录E。本文档还描述了目标，目标，策略和理由，以通过实施PPDMDPP来集中建议为项目提供资金。项目是在六个目标领域围绕的：增强植物害虫/疾病分析和调查；在保护连续性的脆弱点上针对国内检查活动；提高识别能力，增强和增强害虫检测技术；保护托儿所的生产；进行外展和教育；并增强缓解措施和快速响应能力。植物害虫和疾病管理与预防灾难计划（PPDMDPP）概述
因果增强概论学习
因果推论提供了一组原则和工具，使人们可以将数据和知识结合起来，以与反事实性质的问题相结合，即如果现实是不同的，即使目前没有这种未实现现实的数据，也会发生的事情。强化学习提供了一系列方法，以学习一项优化特定措施（例如，奖励，遗憾）的政策，当代理人部署在环境中并采用探索性，反复试验的方法时。这两个学科已经独立发展，并且几乎没有相互作用。我们注意到，它们在同一构件的不同方面（即反事实关系）运作，这使它们毫无双重地连接。基于这些观察结果，我们进一步意识到，当这种联系被明确承认，理解和数学时，自然会出现各种新颖的学习机会。为了意识到这一潜力，我们进一步指出，部署RL药物的任何环境都可以分解为一种自主机制的集合，这些机制导致不同的因果不变，并且可以将其作为结构性因果模型而拼凑而成；今天的任何标准RL设置都暗示着这些模型之一。反过来，这种自然形式化将使我们能够将不同的学习方式（包括在线，非政策和因果关系学习）置于统一的处理方式下，这些学习似乎在文献中似乎无关。关键字：结构性因果模型，干预措施，反事实，增强学习，识别能力，鲁棒性，非政策评估，模仿学习。有人可能推测，这三种标准学习方式是详尽的，因为所有可能的反事实关系都是通过连续实施来学习的。我们表明，通过引入几种自然而普遍的学习环境类别，这些设置不符合这些方式，而是需要新颖的维度和类型的分析。特别是，我们将通过因果镜头介绍和讨论，在线学习的问题，在哪里进行干预，模仿学习和反事实学习。这组新的任务和理解会导致更广泛的相反学习的看法，并提出了研究因果推断和并排学习的巨大潜力，我们称之为因果关系加强学习（CRL）。
定量能量问题工作表4答案
COGAT测试评估了从幼儿园到12年级的学生的推理和解决问题的能力，从而使他们有资格参加有天赋的计划。在幼儿园中，该测试评估了定量，言语和非语言技能，重点是图像而不是由于早期阅读阶段而而不是单词。此版本提出了幼儿园前没有遇到的问题，要求学生运用推理和解决问题的技能。COGAT测试旨在评估儿童的认知能力，包括口头，定量和非语言技能。该测试由五个电池组成：口头电池，定量电池，非语言电池，图形分类和纸张折叠。每个电池都提出了一个独特的挑战，可以评估孩子解决问题的技能，逻辑推理以及在单词，数字和形状之间建立连接的能力。在言语电池中，向孩子们展示了一对具有特定关系的单词，他们必须识别出证明相同或相似关系的另一对单词。本节评估词汇，言语推理技能以及单词之间的类似关系。定量电池评估数字系列和模式识别能力。儿童显示一个数字序列的示例，必须选择遵循规则的系列中的下一个数字。非语言电池，纸张折叠，评估了复杂折叠和孔孔结果的空间转换和理解。儿童预测论文展开时的最终结果。如果未列出孩子的学区，请与我们联系！在图分类中，孩子们识别属于属于的形状，并从底部的底数中选择一种形状，这些形状属于顶部的图。COGAT测试是评估认知能力的宝贵工具，可用于为学生做好评估的准备。在测试妈妈在线辅导方面的专家导师专门研究COGAT准备，并为儿童成功提供指导和支持。我们还为其他测试提供练习，可以帮助您使用这些幼儿园数学问题来创建可打印的测试和工作表。只需在每个问题上方单击复选框，然后在继续前进之前单击“添加选定的问题”，然后单击“添加选定的问题”。
全身动态成像和动力学建模
免疫疗法，尤其是检查点抑制剂，例如抗 - 程序性细胞死亡蛋白1（抗 - PD-1）抗体，通过增强免疫系统的capabil-靶向和杀死癌细胞，通过增强了癌症来进行转移癌症治疗。但是，预测免疫疗法反应仍然具有挑战性。18 F-阿拉伯糖基鸟嘌呤（[[18 F] F-arag）是一种靶向活化T细胞的分子成像示踪剂，可以通过非侵袭性定量来促进肿瘤微环境中免疫细胞活性的无创量化疗法的反应评估。这项研究的目的是获得[18 F] F-ARAG的总体药代动力学的初步数据，作为免疫反应评估的潜在定量生物标志物。方法：该研究由90分钟的4个健康受试者和1名非小细胞肺癌患者进行90分钟的总体动态扫描，这些患者在抗-PD-1免疫疗法之前和之后进行了扫描。使用Akaike信息标准模型选择的隔室建模用于分析各种器官中的示踪剂动力学。此外，分析了原发性肺肿瘤和4个纵隔淋巴结的7个子区域。进行了实用的鉴别能力分析，以评估动力学参数估计的可靠性。计算了SUV平均值，组织与血液SUV比（SUVR）和Logan Plot Slope（K Logan）的相关性，并计算了总分布量（V T），以识别动力学建模的潜在替代物。结论：我们的发现强调了[18 f] f-arag动态成像作为量化结果：k logan和suvr与v t之间观察到很强的相关性，这表明它们可以用作V t的有前途的替代物，尤其是在血液量低的器官中。此外，实用的识别能力分析表明，动态[18 f] f-arag PET扫描可能会缩短为60分钟，同时为所有感兴趣的器官保持定量准确性。研究表明，尽管[18 F] F-ARAG SUV图像可以提供有关免疫细胞分布，动力学建模或图形分析方法的见解，以便在治疗后准确定量免疫反应。尽管SUV平均值显示治疗后肿瘤的不同子区域的变化，但SUVR，K Logan和V t在所有分析的肿瘤的分析子区域均具有较高的实用性认同。
狗可以学会Google仇恨答案
狗是否参加Google仇恨？人工智能和动物认知的交集引发了有关狗类像动物是否可以通过先进技术获取知识和信息的问题。狗具有解决问题的技能，记忆力，社交认知，使用肢体语言，发声，气味标记和通过观察性学习和模仿的社会学习能力。Google Feud是一款预测Google上最常搜索的短语的游戏，挑战用户猜测流行的答案。狗可以参加这个游戏吗？狗可以理解人类的语言，在单词和奖励之间形成联系，识别对象标签，但它们的认知能力与人类不同。简化的Google仇恨版本可能涉及简单的类别和答案选择，使狗可以通过联想学习和积极的强化培训学习。狗的非凡认知能力使他们能够演奏Google Feud的修改版本，在那里他们可以利用自己的模式识别能力来识别短语。作为研究人员和动物爱好者，探索犬类认知的界限至关重要，从而推动了我们认为可能的范围。谁知道？未来的研究可能会发现新颖的方法使狗从事高级认知任务，从而揭示新的能力。目前，让我们感谢我们的毛茸茸的朋友的难以置信的能力，认识到他们可以通过适当的培训和曝光来利用自己的仇恨风格的知识获取版本。狗在连接声音，瞄准镜和气味方面非常出色，可以在特定单词或短语和相应的搜索词之间建立连接。您可以利用这些优势来教他们认识并回答Google仇恨风格的问题。做到这一点，首先要教您的狗单词“ what”，“ as”，“ the”，“ the”，“最佳”和“方式”，使用积极的增强和联想学习。将这些单词组合到简短短语中，然后将搜索词本身添加到上下文学习和道具中。随着它们的发展，请介绍新的搜索词和短语以增加难度。通过利用他们的能力在联想和上下文学习中，您可以教您的毛茸茸的朋友一起玩。考虑整合视觉和听觉线索，结合精神刺激活动，例如气味工作或解决问题，并教给他们多种语言或方言以提高功能。记住要有耐心，改变培训活动，奖励他们，并从幸福，挑战和刺激的犬类伴侣中获得好处。采用正确的方法，狗确实可以学会识别并回答Google仇恨风格的问题，从而加强与毛茸茸的最好的朋友的联系。