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2型糖尿病和肝病：贯穿肠道...
摘要：2型糖尿病是全球广泛的疾病，是代谢综合征的基石之一。使用侵入性和无创技术证明了糖尿病与肝纤维化进展之间存在牢固的关系。2型糖尿病（T2DM）和非酒精性脂肪肝病（NAFLD）患者的脂肪纤维化进展比没有糖尿病的患者更快。许多混杂因素使确定所涉及的确切机制很难。到目前为止，我们所知道的是，肝脏纤维化和T2DM都是代谢功能障碍的表达，我们认识到类似的危险因素。有趣的是，两者都是由代谢性内毒素血症促进的，这是一种低级炎性疾病，是由于内毒素水平升高而引起的，与肠道营养不良和肠道通透性增加有关。通过代谢和炎症机制，肠道微生物群在肝病进展中的作用有广泛的证据。因此，与糖尿病有关的营养不良可以充当NAFLD自然进化的一种修饰。除了饮食外，降血糖药物在这种情况下起着重要作用，它们的好处也是肠道中效应的结果。在这里，我们提供了解释糖尿病患者为何向肝细胞癌（HCC）表现出更快进展的机制的概述，尤其是那些尤其是涉及肠道轴的人。
贯穿创意 AI 流程的版权
Alex 在画布上画了一些原创作品并将它们的照片发布到网上。Becca 下载了这些图像并使用它们来训练 AI（训练将 AI 的模型参数配置为有用的值）。Becca 根据许可将训练好的参数值发布在她的网站上，该许可保留 Becca 将这些参数用于商业用途的权利。Cory 在一个用于制作艺术品的程序中使用这些参数值。Cory 单击“创建”，程序生成了一件作品。这件作品对 Cory 来说是新的，但它看起来很像 Alex 的一幅原创画布图像。Cory 出售了这件作品。告知 Cory 他们对 Alex（对于该程序生成的、Cory 随后出售的实质上相似的作品）和 Becca（对于违反许可规定获取 Becca 的参数并将其用于商业用途）的潜在版权责任。
贯穿材料发现整个生命周期的人工智能应用
我们回顾了用于材料发现的机器学习（ML）工具以及不同ML策略的复杂应用。尽管已经发表了一些关于材料人工智能（AI）的评论，重点是单一材料系统或个别方法，但本文重点关注AI增强材料发现的应用视角。它展示了如何在材料发现阶段（包括特性、属性预测、合成和理论范式发现）应用AI策略。此外，通过参考ML教程，读者可以更好地理解ML方法在每个应用中的确切功能以及这些方法如何实现目标。我们的目标是使AI方法更好地融入材料发现过程。本文还强调了AI在材料发现中成功应用的关键和需要解决的挑战。