XiaoMi-AI文件搜索系统
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自主船舶系统中人机交互的系统回顾
航运自动化程度正在提高。人工智能 (AI) 应用（如防撞和计算机视觉）的进步有可能增强或取代船舶导航员的角色。但是，如果以减少人类控制的方式实施 AI 技术，也可能危及安全。在这篇系统综述中，我们纳入了 42 项关于人类监督和控制自主船舶的研究。我们解决了三个研究问题 (a) 目前在自主船舶系统中如何采用人类控制？(b) 正在使用哪些方法、途径和理论来解决安全问题和设计挑战？(c) 哪些研究空白、监管障碍和技术缺陷是实施这些问题的最大障碍？我们发现 (1) 除了后备角色之外，人类操作员在确保自主船舶安全方面发挥着积极作用，(2) 系统理论过程分析和贝叶斯网络是基于风险的设计中最常见的风险评估工具，(3) 岸上控制中心操作员的新角色将需要新的能力和培训。自主船舶研究领域正在迅速发展。安全关键系统中与人工智能系统的互动日益频繁，带来了新的风险，凸显了新的研究问题。有效的人机交互设计取决于跨学科努力的增加，需要协调生产力与安全性（弹性），te
当前趋势，chal -opus in uts
虽然机器学习（ML）为生物制药领域做出了重大贡献，但其应用仍处于早期阶段，在为基于良好的基于良好的基于质量的基于质量的基于质量的支持和制造生物制造，从而阻碍了生物普罗佩克斯从开发到制造业的自动化的巨大潜力。但是，由于大规模生产数据的积累，采用基于ML的模型而不是常规的多元数据分析方法正在显着增加。这一趋势主要是由对生物制药产品的过程变量和质量属性的实时监视驱动的，该趋势通过实施高级过程分析技术的实施。鉴于生物产品设计，生物普应开发和产品制造数据的复杂性和多维性，越来越多地采用基于ML的方法来实现准确，灵活和高性能的预测模型，以解决分析，监测和控制生物疗法领域的问题。本文旨在对ML解决方案在设计，监测，控制和优化的当前应用中的当前应用进行全面审查。单克隆抗体的上游，下游和产品配方过程。最后，本文彻底讨论了与生物过程本身，过程数据以及在单克隆抗体过程开发和制造中使用机器学习模型相关的主要挑战。此外，它还提供了对新型数字生物制药解决方案开发的创新机器学习方法和新趋势的进一步见解。
政治学合作工作期报告
观点 2. 1-2 页关于工作期经历的反思 政治科学指导您的工作期报告 工作期报告阐明了您获得的理解和经验。一份好的报告显示出批判性分析、良好的组织、清晰和简洁的证据。它使您能够练习您的演讲、辩论、评估和计算技能，并为您的工作提供永久记录。 选择主题 政治科学系将合作工作期报告视为将您在课堂上学到的知识与在职经验相结合的机会。您在工作期间获得的实践经验几乎总是可以以建设性的方式阐明您在课堂上学习的理论问题。因此，您的工作期报告应尽可能努力根据您在课堂上学到的理论、概念和过程分析您工作期活动的政治环境和后果的某些方面。 您的工作期报告必须具有可识别的分析部分。使用各种标准比较和评估多个项目或替代方案的报告是分析性的。如果一份关于单一主题的报告讨论了优点和缺点，那么它就是分析性的。该主题应该与您的雇主、组织所从事的工作或在其站点采用的业务实践相关。例如，您可以评估公司实施研发或工资激励计划的方式。如果一份报告只包含叙述，如果它只是一份用户指南或其他文档，或者如果您只是总结您的工作任务，那么它是不可接受的。分析报告包含建设性的批评，并包含结论和建议。如果您难以确定结论，那么您的分析内容可能不足。
CEP55表达对非小细胞肺癌患者肿瘤免疫应答及预后的影响
摘要背景：随着诊断方法的不断进步，越来越多的早期非小细胞肺癌（NSCLC）患者被诊断出来。尽管许多学者投入了大量的努力来研究NSCLC的发病机制和预后，但其分子机制仍然没有得到很好的解释。方法：从基因表达综合（GEO）数据库中检索三个基因数据集GSE10072，GSE19188和GSE40791，筛选并鉴定差异表达基因（DEG）。然后，对筛选出的核心基因进行KEGG和GO功能富集分析、生存分析、风险分析和预后分析。我们构建了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并使用STRING数据库和Cytoscape软件。结果：生物学过程分析显示这些基因主要在细胞分裂和核分裂中富集。生存分析显示，CEP55（中心体蛋白55）、NMU（神经调节素U）、CAV1（Caveolin 1）、TBX3（T-box转录因子3）、FBLN1（fibulin 1）及SYNM（synemin）基因可能参与NSCLC的发生、发展、侵袭或转移（P < 0.05，logFC > 1）。预后分析及独立预后分析显示，这些枢纽基因相关mRNA的表达与NSCLC的预后风险相关。风险分析显示，所选的枢纽基因与NSCLC患者总生存时间密切相关。结论：本研究筛选和鉴定的DEGs和枢纽基因有助于我们了解NSCLC的分子机制，CEP55的表达影响NSCLC患者的生存和预后，并参与肿瘤的免疫反应。关键词：CEP55，微阵列，非小细胞肺癌，预后模型，肿瘤免疫反应
可持续性
摘要：当前的人力资源（HR）聊天机器人在组织内部造成了问题，例如对话流以及有限的查询和响应范围。本文通过采用新的概念模型，对影响这些问题的因素进行了分析。使用创新决策过程分析了本研究中拒绝和接受人力资源聊天机器人的实例。对泰国私人公司的251名员工进行了调查，审查了他们使用HR聊天机器人的经验。然后，利用创新决策过程来确定影响态度从拒绝转向接受的关键因素。该调查确定了三个关键发现，影响了员工对人力资源聊天机器人的负面态度，即，关于感知到的易用性（HPEOU），口口相传（WOM）和个人创新（PI）的犹豫。此外，我们的研究还表明，人们认为与使用HR聊天机器人有关的风险水平直接影响了他们拒绝的意图。这突出了组织发展对通过人力资源聊天机器人的促进员工重新参与的重要性，特别是关注人们（PP），流程（PC），技术（TE）和政策（PL）（PL）的要素。这项研究证明了组织内部的过程发展及其相应政策的进步。人力资源聊天机器人的验证受到独特的公司愿景的影响。本研究提供了针对泰国私人公司的员工实施人力资源聊天机器人的指南。这些发现可以帮助提高运营绩效和随后的人力资源聊天机器人，从而导致可持续发展从负面变为积极的有效验收评估模型。该模型使用创新决策过程来促进泰国私营公司HR聊天机器人的可持续性。
朝着自主驾驶软件的DevSafeops
背景：自动驾驶（AD）的安全仍然是其广泛采用的障碍，这是最近事件证明的。诸如复杂环境，不断发展的技术以及转移监管和客户需求等因素需要持续监视和改进广告软件。这是一个可能有利于DevOps支持的软件和系统工程的过程。迭代DEVOPS流程至关重要，有两个目的：通过持续改进功能并为及时响应未知的错误或事件提供框架来满足客户需求。但是，该软件的任何更新都必须遵循标准，法规或行业最新状态规定的严格安全过程。将这些安全活动纳入DevOps形成了一个称为DevSafeops的迭代过程。这些必要的活动，尽管对安全性至关重要，但固有地导致迅速妥协。研究目标：在这项工作中，我们最初确定了AD开发中快速DevSafeops的挑战，然后探索现有的解决方案。随后，我们提出了两种加速AD开发中主要活动的方法，即需求工程和安全分析。方法：为了解决每个研究目标，使用了各种研究方法。进行了访谈研究和系统的文献综述，以确定挑战和研究差距。然后，为拟议方法采用了设计科学，访谈研究和案例研究。结果：最初，确定了与AD安全性的每个基本活动相关的挑战和研究差距（论文A和B）。文献中提出的解决方案已确定并映射到挑战（论文B）。然后，提出了两种用于安全分析的快速性的方法，这是开发的第一步。我们适应系统理论过程分析（STPA），用于汽车系统工程中的分布式开发，
通过化合物-蛋白质相互作用预测系统从化合物一指好中发现针对甲型流感病毒的多靶点配体
甲型流感病毒 (IAV) 因突变率高且对现有药物具有耐药性而对公共健康构成威胁。在本研究中，使用朴素贝叶斯、递归分割和 CDOCKER 方法，从流感病毒-宿主相互作用网络中选择了 15 个靶点，成功构建了用于发现针对 IAV 的新药的多靶点虚拟筛选系统。使用训练集和测试集评估模型的预测准确度。然后使用该系统预测用于治疗流感的中药复方一指蒿 (CYZH) 的活性成分。选择了 28 种具有多靶点活性的化合物进行后续体外评估。在预测对神经氨酸酶 (NA) 有活性的四种化合物中，绿原酸和荭草素在体外表现出抑制活性。亚麻苷、黑芥子素、雪松酸、异甘草素、黑芥子苷、木犀草素、绿原酸、荭草素、表告依春和鲁普司酮酸对 TNF-α 表达有显著影响，与预测结果几乎一致。细胞病变效应 (CPE) 降低试验的结果表明，金合欢素、靛玉红、色胺酮、槲皮素、木犀草素、大黄素和芹菜素对 IAV 野生型菌株具有保护作用。槲皮素、木犀草素和芹菜素在 CPE 降低试验中对抗性 IAV 菌株具有良好的效果。最后，借助基因本体论生物过程分析，揭示了 CYZH 作用的潜在机制。总之，化合物-蛋白质相互作用预测系统是发现抗流感新化合物的有效工具，CYZH 的研究结果为其使用和开发提供了重要信息。
监管框架和评估方法...
摘要 希望在未来二十年部署商业聚变设施的私营公司将面临各种技术、社会和经济挑战。这些公司还需要评估和制定适当的技术法规。对新技术的监管不足、过度监管或错误监管可能会危及长期的商业部署机会。及时评估和制定适当的监管要求对于未来二十年商业聚变技术的成功至关重要。然而，对新技术的监管要求的评估和制定通常基于先前的运营经验或类似技术的监管。这些评估和开发方法对商业聚变设施的适用性受到多种因素的限制，包括目前正在开发的聚变技术种类繁多、商业设计工作的初步性质以及商业聚变设施运营概念的有限表征。这项工作提出了一种初步的全面方法来评估和制定商业聚变技术的适当监管要求。基于技术基本危害的模型和方法用于帮助检查新技术的许可和监管，并提供有关如何更有效地评估和制定监管要求的见解。开发和介绍了不同的许可评估方法和监管框架，以提供有关这些监管决策对商业聚变技术的设计约束和监管负担的影响的见解。从这项工作中给出了关于选择许可评估方法和监管框架的具体见解。许可评估相关的见解包括大量氚库存与低监管负担许可评估方法的不兼容性、在聚变设施许可中考虑工程安全特征的设计优势和监管负担缺点，以及在开发商业聚变等新型复杂系统的操作要求时利用系统理论过程分析 (STPA) 的潜在优势。监管框架相关见解包括授权审查监管的潜在适用性
人工智能在...中的应用回顾
与传统化学方法相比，连续流技术的优点是可以高度控制温度、压力、停留时间等工艺参数，易于放大和自动化，适用于多步合成。1 – 3因此，它是控制化学反应的理想技术。连续流化学提供了一个自动化友好、灵活、创新和节省空间的反应平台，并且最近才刚刚成熟。近年来，流动化学已涉及越来越多的实验。由于一次性访问量大，流动化学特别适用于重氮化、氧化、硝化等危险反应。作为一种安全、易于控制和绿色的平台，流动化学符合可持续发展的理念，正受到越来越多的关注。合成反应的优化对于化学研究和发现都至关重要。然而，优化，特别是在天然化学生产中的优化，往往涉及多个变量和目标，使问题变得更加复杂。为降低优化过程的复杂性，化学自动化是首选，且在小规模连续流实验中很容易实现。过程分析技术 (PAT) 是一种通过测量影响关键质量属性 (CQA) 的关键过程参数来设计、分析和控制制造过程的系统。4 将在线或在线分析技术与流动化学相结合，可实现实时检查和过程控制，从而帮助实现生产过程自动化。例如，在线核磁共振 (NMR) 和在线红外 (IR) 可帮助系统快速准确地收集生产所需的信息。收集到的信息被传递到计算机进行处理，从而指导本次或下次实验。通过 PAT 工具快速、集成地采集数据，可以使用自动优化算法处理数据丰富的实验。然而，这对 PAT 工具的设备、数据采集和处理能力提出了很高的要求。随着人工智能 (AI) 的发展，大多数问题都在不断得到改善，从而提高了当前生产的效率、敏捷性、质量和灵活性。PAT 工具是流化学中 AI 自我优化的前提和基础。本综述总结了最近 AI 在连续流化学生产的化学产品过程分析和优化中的应用。
生化工程的基础
2022年秋季教练Shahana Khurshid博士编号SSE 4楼，R。'Bob'Byron Bird Wing，9-457A办公室时间TBA电子邮件shahana.khurshid@lums.edu.pk电话3739教学助理TBA课程教学方法学方法学：课程旨在亲自同步教授。课程基本学分3次讲座每周2个持续时间75分钟（T 10：00-11：15）朗诵/实验室/实验室（每周）NBR（每周）每周持续时间教程（每周）每周lec（s）每周1个持续时间的学生类别的学生类别的学生类别不开放学生类别，该课程的学生类别不开放学生类别的学生类别。化学工程在生物系统中的应用。生物系统很复杂。他们遵守化学和物理规则，并且容易受到工程分析的影响。生化工程师在生物技术，食品和制药行业的商业尺度上使用活细胞来开发新药物，半合成器官，营养食品，降解污染物等。作为一名生化工程师，您将设计和操作包含活细胞和生物分子的系统，设计和操作生物过程以生产生物分子和药物，并将生物学原理应用于活细胞的工程。本课程将为您提供生化工程学的基本知识，该知识将为追求生物技术，生物工程和制药行业的职业或研究生学习打开大门。我们还旨在涵盖细胞培养和细胞工程，包括通过经典和重组DNA技术对细胞进行遗传操纵。在本课程中不假定化学工程的初步知识，我们将以新生化学和生物学教授的概念为基础。我们将涵盖酶技术；生物反应器和微生物发酵的设计；生物产品的分离；化学和生化合成中的微生物。这些将包括热量和传质的概念，以及定量工程原理在生物过程分析中的应用，包括热力学，动力学和化学计量。课程先决条件