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临床医生资源 - 益生菌与抗生素一起使用
虽然许多研究都证明了益生菌与抗生素联合使用具有临床益处，但研究其对微生物群影响的研究却少之又少。综合起来，比较益生菌治疗组和对照组的研究表明，益生菌对抗生素引起的微生物群多样性变化没有整体影响 4，各组之间的微生物组组成或功能也发生了一些有限的变化。虽然一些研究将这些变化解释为保护性变化，但将微生物群恢复的差异归类为“有益”或“有害”可能过于简单化了复杂的情况。该领域既缺乏对健康微生物群组成的明确定义，也缺乏对其如何适应变化的理解。此外，现有证据并未完全解决个体间微生物组显著差异的影响，也未提供对治疗后结果的长期随访。1
空间资源和太空定居点
本出版物包含 1977 年艾姆斯夏季太空定居点和使用非地球材料工业化研究的五个任务组的技术论文。该研究由以下 NASA 总部组织赞助：空间科学办公室、航空航天技术办公室和空间运输系统办公室。NASA 艾姆斯研究中心主办了这项研究，并通过其生命科学理事会提供行政支持。NASA 总部、NASA 中心、大学、行业和个人顾问为研究的许多方面提供了专家协助。这次夏季研究是迄今为止规模最大、最全面的太空制造和居住调查；有 40 名高级研究人员和 10 名学生参与。这项为期六周的研究之前经过了几个月的规划和准备，之后进行了大量的手稿检查、审查和汇编工作。研究主题反映了 1977 年中期需要最密切关注的研究领域；它们是：
建议：提供权力和资源，促进政府机构对人工智能的负责任采购创新
过去几年，美国联邦政府对人工智能技术的采购急剧增加。1 基于对各机构在采购尖端人工智能方面面临的挑战的研究，NAIAC 2023 年秋季的建议重点关注各机构在现有采购权限内可以做些什么。即，NAIAC 建议各机构优先考虑人工智能采购，包括在其总统过渡计划中；解决人工智能专业知识差距并培训采购人员；利用新兴人工智能采购实践的非详尽清单——例如质量保证监测计划 (QASP) 和领域内评估；并确保创新人工智能采购方面的专业知识和最佳实践成为机构知识并在整个机构间共享。2 持续的研究和与利益相关者的接触揭示了联邦采购条例 (FAR) 在实践中的实施存在很大局限性。因此，这项建议侧重于机构采购一流、值得信赖的人工智能所必需的变革。
PolypharmDB 是一种基于深度学习的资源，可快速识别 COVID-19 的再利用候选药物
迫切需要发现治疗 COVID-19（由 SARS-CoV-2 病毒引起的流行病）的方法。考虑到发现、开发和临床测试的时间表，从库筛选开始的标准小分子药物发现工作流程是不切实际的。为了加快患者测试的时间，我们在此探索了在临床环境中经过一定程度测试的小分子药物（包括已批准的药物）作为 COVID-19 的可能治疗干预措施的治疗潜力。我们这个过程的动机是一个称为多药理学的概念，即可能具有治疗潜力的脱靶相互作用。在这项工作中，我们使用了深度学习药物设计平台 Ligand Design 来查询获得联邦批准或正在进行临床试验的内部小分子药物集合的多药理学概况，目的是识别预计会调节与 COVID-19 治疗相关的靶标的分子。我们努力的成果是 PolypharmDB，这是一种药物资源，以及它们在人类蛋白质组中预测的蛋白质靶标结合。挖掘 PolypharmDB 产生了预测与 COVID-19 的人类和病毒药物靶标相互作用的分子，包括与病毒进入和增殖相关的宿主蛋白以及与病毒生命周期相关的关键病毒蛋白。此外，我们收集了针对两个特定宿主靶标 TMPRSS2 和组织蛋白酶 B 的优先批准药物集合，最近显示它们的联合抑制可以阻止 SARS-CoV-2 病毒进入宿主细胞。总体而言，我们证明了我们的方法有助于快速响应，确定了 30 种优先候选药物，用于测试它们可能用作抗 COVID 药物。使用 PolypharmDB 资源，可以在一个工作日内为新发现的靶标确定重新利用的候选药物。我们正在免费向合作伙伴提供我们确定的分子的完整列表，以便合作伙伴能够对它们的功效进行体外和/或临床测试。关键词：SARS-CoV-2 病毒、COVID-19、冠状病毒、TMPRSS2、组织蛋白酶 B、宿主-靶标、多药理学、脱靶相互作用 缩写：SARS-CoV-2：严重急性呼吸综合征相关冠状病毒 COVID-19：冠状病毒病-2019 3CLpro：木瓜蛋白酶样蛋白酶 PLpro：主要蛋白酶 RdRp：非结构蛋白 ACE2：血管紧张素转换酶 2 TMPRSS2：跨膜蛋白酶丝氨酸 2
第8年主题2 - 电力，磁性和能源资源
我从以前的学习初级科学中知道的：天气的变化，化石形成磁铁：某些力需要2个物体之间的接触，但是磁力可以在距离处作用。磁铁如何吸引或排斥并吸引某些材料，而不是其他磁性材料的名称 - 铁镍钴钢
广义量子资源理论第一定律
我们将量子资源理论的工具扩展到存在多个量（或资源）的场景，它们的相互作用决定了物理系统的演化。我们推导出这些资源相互转化的条件，这些条件概括了热力学第一定律。我们研究了多资源理论的可逆性条件，发现与理论不变集的相对熵距离在资源的量化中起着根本性的作用。一般多资源理论的第一定律是一个单一关系，它将状态转换过程中系统属性的变化与交换资源的加权和联系起来。事实上，这个定律可以被看作是将不同状态集的相对熵的变化联系起来。与典型的单一资源理论相比，自由状态和不变状态集的概念在多重约束的情况下变得截然不同。此外，亥姆霍兹自由能、绝热和等温变换的推广也应运而生。因此，我们有了一套通用量子资源理论定律，这些定律概括了热力学定律。我们首先在具有多个守恒定律的热力学上测试这种方法，然后将其应用于能量限制下的局部操作理论。
实践资源
您可以亲自或使用由加拿大政府、省或地区或外国政府签发的带照片的个人身份证件，以虚拟方式验证个人客户的身份。身份证件必须有效、真实且当前有效。虚拟验证方法是新的，自 2024 年 3 月 8 日起生效，可以在个人同意的情况下使用，无论他们是在加拿大境内还是境外。要以虚拟方式验证个人身份，您必须使用可靠的身份验证技术来确认身份证件的真实性，并确认客户的姓名和照片与身份证件中的个人相同。仅凭视频会议和身份证件的扫描件或图像不足以满足您根据律师协会规则 3-102 承担的验证义务。以下是虚拟验证个人身份的步骤。您的职责可以由您自己或您律师事务所的成员或员工代表您履行（规则 3-99(3)）。
概率程序资源使用的定量界限
成本分析，也称为资源使用分析，是寻找程序总成本的界限，并且是静态分析中的一个良好问题。在这项工作中，我们考虑了概率计划的成本分析中的两个经典定量问题。第一个问题是找到该计划的预期总成本的约束。这是该程序资源使用情况的自然措施，也可以直接应用于平均案例运行时分析。第二个问题要求尾巴绑定，即给定阈值𝑡目标是找到概率结合的概率，以便p [总成本≥𝑡]≤。直观地，给定资源的阈值𝑡，问题是要找到总成本超过此阈值的可能性。首先，对于预期范围，先前关于成本分析的工作的主要障碍是他们只能处理非负成本或有限的可变更新。相比之下，我们提供了标准成本标准概念的新变体，使我们能够找到一类具有一般正面或负成本的程序的期望范围，并且对可变更新无限制。更具体地说，只要沿着每条路径所产生的总成本下降，我们的方法就适用。第二，对于尾巴界，所有以前的方法都仅限于预期总成本有限的程序。具体来说，这使我们能够获得几乎无法终止的程序的运行时尾界。最后，我们提供了实验结果，表明我们的方法可以解决以前方法无法实现的实例。相比之下，我们提出了一种新颖的方法，基于我们基于Martingale的预期界限与定量安全分析的结合，以获取解决尾巴绑定问题的解决方案，该问题甚至适用于具有无限预期成本的程序。总而言之，我们提供了基于Martingale的成本分析和定量安全分析的新型组合，该组合能够找到概率计划的期望和尾巴成本范围，而无需限制非负成本，有限的更新或预期总成本的有限性。