XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System进步
网络安全、网络犯罪和智能新兴领域的进步...
本丛书旨在介绍关键基础设施系统和信息物理系统的风险、安全性和可靠性的最新研究、研究和最佳工程实践、实际应用和实际案例研究。本丛书将涵盖网络关键基础设施的风险、故障和漏洞的建模、分析、框架、数字孪生模拟，并提供 ICT 方法以确保保护和避免破坏经济、公用事业供应网络、电信、运输等重要领域。在公民的日常生活中。将分析关键基础设施的网络和现实性质的交织，并揭示关键基础设施系统的风险、安全性和可靠性挑战。通过整个云到物连续体技术的感知和处理提供的计算智能将成为实时检测网络关键基础设施中的风险、威胁、异常等的基础。并将促使采取人为和自动保护行动。最后，将寻求对政策制定者、管理者、地方和政府管理部门以及全球国际组织的研究和建议。
对基于CRISPR的基因编辑交付的最新进步的全面理解
div>duškoLainšček博士提供了有关脂质纳米颗粒（LNP）的一般知识，并在各种货物交付中有效地使用了它们。组成（可离子脂质，辅助脂质，胆固醇）也阐明了，还讨论了PEG脂质和DOTAP添加的作用，以分别辅助特定细胞的靶向和提高RNP封装效率。有关剂量和管理途径的研究。此外，提出了使用LNP的临床方面的临床方面是基于ASS CRISPR的临床试验，并提出了使用LNP的临床试验。LNP可以用mRNA或RNP的形式用作CRISPR/CAS系统的强大交付工具。Jure Bohinc，一名博士生也在众议院建立的重组CAS9蛋白隔离和纯化的方案中提出。LNP产生以及递送，生物抗化和吸收机制。特别强调体内递送以及如何实现被动和主动靶向，尤其是在体内递送大脑，绕过了LNP的局限性及其血脑屏障的局限性。2。Dhanu Gupta（半页）
人工智能的负责任进步 - googleapis.com
1）通过最大限度地发挥人工智能的经济潜力来释放机遇。拥抱人工智能的经济体将实现显著增长，超越那些接受速度较慢的竞争对手。在现有行业中采用人工智能代表着提升价值链、生产更复杂、更有价值的产品和服务的机会。尽管人口挑战日益严峻，但人工智能也有望帮助提高生产力。政府、私营部门、教育机构和其他利益相关者需要制定联合和单独的战略，使企业、工人和社区能够利用人工智能的优势。政府应增加对基础人工智能研究的投资，研究未来工作的发展以帮助劳动力转型，并制定计划以确保强大的 STEM 人才渠道。政府和行业需要加大力度提高工人的技能，并支持企业满足不断变化的需求和生产商品和服务的新方式。
II-III期非小细胞肺癌的围手术期免疫疗法：随机对照试验的荟萃分析基础 L-DOS47升高胰腺癌肿瘤pH并增强对免疫疗法的反应 蒙特卡洛法的进步用于模拟具有碳基填充物的导电聚合物复合材料的电渗透行为 科学期刊 科学期刊 可持续性
结果：最终分析中包括三个RCT（Keynote-671，Nadim II和Aeegean）。PIO group (neoadjuvant platinum-based chemotherapy plus perioperative immunotherapy) exhibited superior ef fi cacy in OS (hazard ratio [HR]: 0.63 [0.49-0.81]), EFS (HR: 0.61 [0.52, 0.72]), objective response rate (risk ratio [RR]: 2.21 [1.91, 2.54]), pathological complete response （RR：4.36 [3.04，6.25]），主要病理反应（RR：2.79 [2.25，3.46]），R0切除率（RR：1.13 [1.00，1.26]）和辅助治疗速率（RR：1.08 [1.08 [1.01，1.15]）与PP组（NeoAdjuvivant Plasity Plaser Plaser Plaser Planeboers plyoper plyoper plyoper plyoper）相比。在亚组分析中，EFS几乎在所有亚组中都倾向于PIO组。BMI（> 25），T阶段（IV），N阶段（N1-N2）和病理反应（具有病理完全反应）是PIO组的有利因素。在安全评估中，PIO组表现出更高的严重AE（28.96％比23.51％）和AES导致治疗中断（12.84％比5.81％）。同时，尽管总的不良事件，3-5级不良事件和致命的不良事件倾向于有利于PP组，但差异在统计学上并不显着。
第二届智能传感器、信号处理和通信技术进步国际会议（ICASSCT-2024）日期和时间 22 – 23 日
ICASSCT 2024 会议的主要目标是推动传感器、信号处理和通信领域各方面的创新。会议遵循广泛的盲审流程，选出最佳论文进行演讲，其中包括专门为推进技术、系统和基础设施而设计的技术论文、教程、研讨会和行业会议。会议旨在从通信和信息理论到使用信号处理技术实现、评估和改进实际通信系统的性能。
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
DBS技术和新颖应用的进步
审查深度脑刺激（DBS）的抽象目的是在包括帕金森氏病，肌张力障碍，震颤和图雷特综合征在内的多种运动障碍中建立的治疗方法。在这篇评论中，我们将审查并讨论最新发现，包括但不限于临床证据。最新发现的新DBS技术包括新型硬件设计（电极，电缆，植入脉冲发生器），可实现新的刺激模式和适应性DBS，可为患者病情的瞬间变化量身定制潜在的刺激。更好地理解运动障碍的病理生理学和功能解剖学对于研究DBS对脑脑运动区域，Meynert核心核的影响的影响至关重要。最终，神经外科实践通过更准确的目标可视化或组合靶向进行了改善。一个上升的研究领域强调桥接神经调节和神经保护。总结DBS治疗的最新进展带来了更多的可能性，可以有效治疗运动障碍的人。未来的研究将着重于改善自适应DB，领导更多有关新目标的临床试验，并探索神经调节对神经保护作用。
社论：神经门诊学的进步和观点
胎盘对于维持妊娠和胎儿发育至关重要。它通过控制母体和胎儿循环之间的氧气，营养和废物产物的运输来调节胎儿生长。它也可以用作保护性和选择性的屏障，从而通过对胎儿有害的激素，有毒药物和病原体的通过。最近的研究表明，胎盘在保护和塑造发育中的大脑中的作用更为特殊。胎盘会产生大量的神经活性激素，生长因子和免疫分子，这些激素可以以区域和性别依赖性方式影响大脑发育轨迹。因此，胎盘功能障碍或破坏可能会为长期神经和精神病性病的发育中的大脑编写。越来越多的证据与胎盘生理学和大脑发育联系起来，导致了新的领域创造的“神经门诊学”的出现。当前的研究主题探讨了神经门诊学方面最新研究的不同方面，并为连接胎盘生理学和大脑发育的一系列关联提供了新的见解。早产是指妊娠37周之前的任何活产。过早输送以过早的胎盘损失为特征，使未成熟的脑组织暴露于可能损害其发育的不良条件下，导致损伤，并可能使新生儿对神经发育障碍产生偏爱，包括各种运动，认知，行为，行为和情绪疾病（1）。早产之前的胎盘状况，例如宫内生长限制，感染早产是一个主要的公共卫生问题，影响了全世界尚存的新生儿约10％（2）。最近几十年中，美国的早产率并未大大降低，但是早产儿的存活率有所提高。重达500-1000 g的婴儿中有80％可以生存，但终生残疾的风险显着。尽管近年来，新生儿护理和疗法有了显着改善（3），但早产劳动仍然造成70％的围产期死亡率，占长期神经行为的50％。这些不良后果的相对风险对于那些过早出生的人甚至更高（妊娠28周）（4）。
大数据：机器学习和人工智能进步的动力
大数据是一种变革性的力量，它重塑了我们收集、处理和从庞大而复杂的数据集中获取见解的方式 [1]。在我们日益数字化的世界中，信息以前所未有的速度生成，从社交媒体、传感器、电子商务交易等来源产生了海量数据 [2]。这种数据爆炸式增长催生了“大数据”一词，它指的是数据集非常庞大、多样且快速变化，以至于传统数据处理方法不足以有效处理它们。此外，大数据为新技术和工具的发展铺平了道路，例如数据湖、NoSQL 数据库以及 Hadoop 和 Spark 等分布式计算框架。这些创新使数据处理和分析的访问变得民主化，使更广泛的受众更容易获得它。大数据本身也带来了一系列挑战。隐私和安全问题至关重要，因为敏感信息的收集和存储引发了道德问题。此外，管理和处理大型数据集需要大量的计算资源，从而导致可扩展性和成本问题 [3]。大数据代表着一种变革力量，正在重塑企业、政府和研究人员的运作方式。它为洞察和创新提供了前所未有的机会，但它
作物害虫生物防治的进步
第1部分理解和破坏害虫•1。对蓟马和其他小型飞行昆虫的视力和嗅觉的理解，以增强生物控制：新西兰的植物和食品研究； •2。昆虫的基因工程以抑制虫害繁殖：美国北卡罗来纳州立大学的麦克斯·斯科特（Max Scott）； •3。开发基于植物的昆虫生物防治剂：Azucena Gonzalez-Coloma，CSIC，西班牙； •4。基于神经肽的生物防治剂的开发用于管理害虫：英国格拉斯哥大学Shireen Davies； •5。使用基因沉默（RNA干扰）技术产生安全的杀虫化合物：意大利Enea的Salvatore Arpaia； •6。理解反对害虫攻击的植物防御：美国路易斯安那州立大学的迈克尔·斯托特；第2部分改善了生物防治产品开发和使用•7。制定生物防治剂以进行植物保护的钥匙问题：琳达·马斯卡特（Linda Muskat），应用科学大学 - 德国比勒菲尔德（Bielefeld）； •8，促进新的生物防治产品来控制害虫：新西兰林肯大学Travis Glare； •9，用于害虫控制的生物防治剂的应用技术开发：奥地利奥地利理工学院的Claudia Preininger； •10。对害虫的生物防治剂进行改进：美国环境保护局的香农·博尔赫斯，生物农药和污染预防司；