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生命科学中受信任的AI采用的道路
随着AI技术继续扩散，新兴的监管格局不仅是一系列障碍，而且是支持负责任创新的框架。生命科学领域的领导者必须优先考虑AI与监管框架，风险管理策略及其自己的创新策略的整合。这种对开创性技术和严格的治理的双重关注确保生命科学领导者可以自信地追求其创新策略，并知道对AI系统的信任是通过持续遵守负责任原则来支持的。本文深入研究了人工智能在生命科学中的各种应用，不断发展的监管格局以及管理组织内部风险和促进信任的实用步骤。此外，本文概述了生命科学中AI采用的道德融合的战略路线图，强调了监管合规性如何成为创新的催化剂。
通往个性化生殖医学的道路
男性不育症是大约40％的经历原发性或继发性不育症的夫妇的重要因素，构成了主要的生物医学和社会挑战。基于世界卫生组织（WHO）标准的传统精子评估提供了精液集中，运动和形态的基本评估。然而，这些方法面临着相当大的局限性，包括在观察者间和观察者内和分子洞察力有限，功能和分子见解的缺乏以及涵盖临床，基因组和表观遗传数据的整合标准。在最近几十年中，人工智能（AI）的模型已成为一个potivotal ands的模型。在生殖医学中，AI通过提高诊断和预后的准确性，同时为个性化的生殖医疗保健铺平道路，从而发挥了变革性的作用。机器学习和深度学习应用是自动化的过程，这些过程几乎完全依赖于人类专业知识，从而在评估精子形态，运动性和功能方面具有前所未有的精度。本文在精子分析中对AI应用程序进行了全面和多学科的评论，涵盖了常规方法及其对高级分类和预测模型的局限性。它还探讨了AI与“ OMICS”技术（基因组学，转录组学，蛋白质组学和表观基因组学），微流体设备的发展以及在临床实践中采用大数据技术的整合。评论以道德考虑的讨论结束，需求
最终合成酵母染色体完成，为生物技术进步铺平道路
该项目的共同负责人、澳大利亚研究理事会合成生物学卓越中心主任、杰出教授伊恩·保尔森 (Ian Paulsen) 表示：“通过成功构建和调试最终的合成染色体，我们帮助完成了一个强大的工程生物学平台，这可能会彻底改变我们生产药品、可持续材料和其他重要资源的方式。”
使用机器学习进行道路事故严重性预测和最佳救援途径
道路交通事故仍然是城市规划师，运输当局和全球公共安全利益相关者的关键挑战。尽管道路基础设施和交通管理方面取得了进步，但事故的频率和严重性继续使紧急响应系统紧张并损害公共安全。事故热点特别令人担忧，因为它们经常由于道路设计不良，交通密度和不利天气条件等因素而表现出反复出现的事故模式。本文解决了通过数据驱动的方法来预测事故严重程度并确定易于识别事故的领域的挑战。使用一个超过770万个包含地理，环境和时间特征的事故记录的大型数据集，该论文开发了机器学习模型，以预测事故的严重性并检测高风险区域的空间群集。通过将历史事故数据与天气和道路状况等实时因素相结合，该论文旨在创建一个为主动干预措施提供信息并优化紧急响应策略的系统。
2D材料提升p型晶体管性能，为未来技术铺平道路
宾夕法尼亚州立大学 (PSU) 的研究人员在阿克利工程科学与力学教授 Saptarshi Das 博士的带领下，开发出了基于二维材料的高性能 p 型场效应晶体管 (FET)。这些晶体管是在《自然电子学》杂志上发表的一篇论文中介绍的，是通过一种制造策略创建的，该策略利用了两种二维材料（即二硒化钼 (MoSe 2 ) 和二硒化钨 (WSe 2 )）的掺杂和厚度控制。
新闻稿巴黎，2025年2月10日，橙色一致签署有关就业和职业道路计划的协议
◼橙色还在自愿下，正在续签其象征性的几项措施，例如“休息休息”（“休息”休假”（“辅助呼吸”）和老年人（TPS）计划的兼职。代表工会（CFDT F3C，CFE-CGC Orange，CGT FAPT）和Orange集团的管理今天签署了法国就业和职业路径计划（GEPP）协议。该协议旨在支持法国集团内部专业和技能的发展，将适用于2025 - 2027年。本协议反映了该集团对高质量社会对话的坚定承诺，并渴望通过将Orange员工的集体和专业知识置于其优先事项的中心，以适应电信行业的新挑战。重申员工就业能力仍然是促进公司转型的主要资产。每个员工都可以控制自己的职业道路，并且有能力根据活动的发展做出明智的选择。签署该协议时，负责集团人力资源的执行董事文森特·莱克夫（Vincent Lecerf）表示：“明天的公司现在正在建立。我很高兴与我们的员工代表的社会对话质量导致了一项协议，该协议涵盖了法国的整个劳动力，无论其职业或年龄如何。与社会伙伴进行谈判的结果说明了我们共同的雄心，即发明一种新的社会模式，使每个人都能对自己的职业生活充满信心和宁静，同时解决该组织的成长挑战。”
使用和比较深度学习方法来检测自动驾驶汽车的夜间道路表面条件
摘要：目前，在这些自动驾驶汽车上的现有传感器无法很好地检测到自动驾驶汽车之前的道路表面状况。但是，应确保白天和黑夜的天气引起的道路状况。对深度学习的调查，以识别当天的道路表面状况，是使用车辆前面嵌入式摄像头收集的数据进行的。深度学习模型仅在当天被证明是成功的，但迄今为止尚未对它们进行评估。这项工作的目的是提出深度学习模型，以检测在夜间在自动驾驶汽车前的天气造成的在线道路表面条件，其精度很高。在这项研究中，使用性能比较，将不同的深度学习模型，即传统的CNN，Squeezenet，VGG，Resnet和Densenet模型。考虑到现有夜间检测的当前局限性，本文研究了不同路面的反射特征。根据功能，夜间数据库是带有或没有环境照明的。这些数据库是从几个公共视频中收集的，以使所选模型更适用于更多场景。此外，根据收集的数据库对选定的模型进行培训。最后，在验证中，这些模型对夜间干燥，潮湿和雪道的表面条件进行分类的准确性可高达94％。
转移负担：道路运输的延迟脱碳如何影响其他部门排放减少
在2022年，公路运输中的燃料燃烧占欧盟（EU）的CO 2排放量约为21％（7.6亿吨）。公路运输是唯一具有上升排放的部门，与1990年相比增加了24％。欧盟最初旨在在2030年之前禁止新CO 2发射汽车，但此后将该目标推迟到2035年，强调了持续的挑战，以推动快速脱碳。该部门的脱碳速度将减轻或加剧其他部门的压力，以保持在欧盟的碳预算范围内。本文探讨了加速或减慢道路运输过渡的影响。我们透露，较慢的脱碳路径不仅使系统成本增加了1,260亿e /a（6％），而且还需要在2030年将CO 2价格从137到290 E /T CO 2的翻倍，以触发其他部门的脱碳。在另一侧，加速向清洁运输的转变被证明是最具成本效益的策略，为供暖和工业部门的逐渐变化腾出了空间，同时减少了后来几年对碳去除的依赖。与当前的政策相比，欧盟目前所设想的比目前所设想的要避免滞留的资产，并节省多达430亿美元的资产。
Manfred Ayasse博士 Crystalline电池材料中的离子迁移率 将驾驶模拟从实验室扩展到道路
荣誉和1987 - 1990年博士学位，LandesgraduiertenförderungBW，德国奖，2002年动物生态学教授，霍恩海姆大学（拒绝）2002年，2002年当选为生物学，化学和进化的Gordon研究会议主席SPP生物多样性探索者指导委员会成员巴登 - 符腾堡州2012年当选戈登研究会议的生态学，生物合成，法规和动物感知花卉和营养挥发物2018年，2018年戈尔登研究委员会授予戈尔登研究的20日，'' Bienabest被授予“联合国生物多样性十年的3月”项目，2024年访问者Cagliari University，Cagliari，ltaly