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卵巢癌诊断的微流体平台-IRIS
卵巢癌死亡的最重要原因是该疾病的晚期诊断。卵巢癌的标准治疗方法包括基于铂的手术和化学疗法，这与人体的副作用有关。由于临床症状的非特异性性质，需要开发一个以早期检测到该疾病的平台。近几十年来，微流体设备和系统的进步为诊断卵巢癌提供了一些优势。使用专业技术设计和制造新平台可能是改善这组DISES的预防，诊断和处理的重要一步。芯片微流体设备在癌症研究中越来越多地用作有前途的平台，重点是该疾病的特定生物学方面。这篇综述着重于卵巢癌和微流体应用技术。此外，它讨论了微流体平台及其在推进卵巢癌诊断方面的潜在未来观点。
关于人工智能/机器学习研究与开发中的种族与身份问题的艰难讨论指南
适用对象：任何有兴趣与同事讨论更公平的产品研发成果相关主题的人，这些主题涉及有害偏见，尤其是与种族有关的偏见。这些话题可能很难谈论。研究人员开发的这组讨论提示可以成为产品包容性和负责任的人工智能创新等主题资源工具包的有用部分。它可以为刚开始进行这些对话的人服务，也可以为那些更有经验的人提供复习。如果您正在领导一个人工智能研究项目、开发一个产品或担任产品经理，这个工具对于促进与同事的对话特别有用。这个工具对那些参与用户体验的人也很有帮助。如果您阅读了本文档，并且仍然想了解更多关于使用促进公平和包容性的语言的重要性以及它对组织的重要性，请查看《人工智能和机器学习的负责任语言指南》。
2025：中等强国之年
随着超级大国之间的地缘政治竞争愈演愈烈，全球经济和金融体系支离破碎，中等强国的作用引起了政策制定者和分析人士的极大关注。虽然没有一个普遍认可的中等强国名单，但这个术语直观上可以理解，被广泛用于指代排名低于少数大国的国家，但这些国家足够重要，能够对外部刺激采取一定行动，产生一定影响，尤其是在地区范围内。这组国家可能会受到特朗普 2.0 和中国不断增长的制造业实力的双重冲击。辛里奇基金会 (Hinrich Foundation) 的一份报告 (2025 年 1 月) 详细记录了东南亚国家联盟 (ASEAN) 所面临的双重冲击，但中等强国总体上也面临着压力，尤其是那些渴望促进制造业以刺激增长的国家。
使用 LabVIEW 开发风洞数据采集系统 ...
摘要。本文介绍了一组教师在风洞设施中开发的实验性三年学习活动。作者带领一个学生团队开展了一个由风洞设计、组装和测试组成的项目。该项目包括从初始规范到最终质量流程评估的所有阶段，包括每个元素的计算以及整个风洞的构建。这组（最后一年）学生负责整个风洞项目，这是他们学士学位项目的一部分。本文重点介绍风洞数据采集软件的开发。这种自动化工具对于提高风洞设施系统数据采集的自动化至关重要，特别是对于 6 DOF 多轴力/扭矩传感器。这项工作可以被视为真实工程实践的一个典型例子：一组规范由于整个项目施加的限制而必须进行修改，以获得最终结果。
用于改善工人安全和健康的智能数字系统
为了研究智能数字工具和新的职业安全与健康监测系统的实际实施情况，以改善工人的安全和健康 4 ，欧盟职业安全与健康管理局开展了大量案例研究。这组案例研究包括从提供商/开发者层面审视的智能数字系统案例，也包括公司部署/实施此类系统的案例。根据《人工智能法案》，提供商是开发人工智能系统并将其投放市场的个人或实体。部署者是使用人工智能系统的个人或实体。本报告将使用“开发者”和“部署者”角色，因为本报告基于使用这些术语的案例研究。5 因此，案例研究调查了与开发阶段和实施阶段相关的方面。所有案例研究都考虑了包括工人参与在内的职业安全与健康方面，同时考虑到案例研究的类型。此外，所有案例研究都研究了安全有效实施的可能驱动因素、障碍和成功因素。
了解暴饮暴食
»青少年：在过去的十年中，年轻人的暴饮暴食率一直在稳步下降。，根据2022年监测未来调查的数据，8年级学生中有2.2％，10年级学生的5.9％和12.6％的12年级学生报告了过去2周的暴饮暴食。4»年轻人：在过去的十年中，18至22岁的人群中的暴饮暴食率一直在下降，但仍然很高。根据2021 NSDUH，过去一个月18至22岁的全日制大学生中有49.3％喝酒，约有27.4％的学生在同一时间范围内从事暴饮暴食。5»老年人：老年人的暴饮暴食正在增加 - 在过去一个月中，有11.4％以上的65岁及以上的成年人报告了暴饮暴食，并且患病率正在增加。6这组的增加特别令人关注，因为许多老年人使用可以与酒精相互作用的药物，其健康状况可能会因酒精而加剧，并且可能更容易受到与酒精有关的瀑布和其他意外伤害的影响。
使用人工智能算法检测脑肿瘤
海得拉巴，特伦甘纳邦，印度 摘要：在人体中，最重要和最复杂的器官与大脑中的数十亿个细胞一起工作。大脑周围细胞的异常生长或不受控制的分裂会导致脑瘤。这组细胞会影响大脑的功能，也会破坏人体细胞。在过去，检测脑瘤比现在困难得多。现代计算机视觉技术的使用使检测更加准确和容易。在本文中，首先使用 K 最近邻 (KNN) 机器学习 (ML) 模型检测脑中的肿瘤，该模型将症状归类为脑瘤，然后使用磁共振图像 (MRI) 扫描进行进一步确认。KNN 模型的准确率为 97%，而本文使用的卷积神经网络 (CNN) 模型的准确率为 99%。索引术语 - K 最近邻、卷积神经网络、症状、脑瘤。
杰出俱乐部青年学者的 20 篇新学术论文
从我在 Brilliant Club 工作的第一天起，我就强烈地感觉到，学者计划的学生所完成的作业值得在毕业旅行之外、在任何一所学校之外得到庆祝。为了说明我为什么会有这种感觉，让我给你讲一个简短的故事。去年秋天，我有幸为南伯明翰一所学校的一组 7 年级和 8 年级学生提供辅导。这组学生既勤奋，又富有挑战性，而且聪明绝顶，我非常自豪，在课程结束时，每个学生都提交了一份期末作业。我不是一个慷慨的评分员（至少别人是这么认为的！），但仍然给每个学生至少 2.ii 分，大多数学生获得 2.i 分，三名学生获得 1 分。具体来说，这意味着该组中的大多数人都在 GCSE 水平上完成了良好或优秀的作业，比他们通常的预期时间提前了整整三四年