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World File Search System重大突破
免疫治疗在早期和转移性非小细胞肺癌中的作用
在过去十年中，我们在非小细胞肺癌 (NSCLC) 的治疗方案方面取得了新进展，并因此取得了显著进展。在细胞抑制疗法和分子靶向疗法的新方法中，我们看到免疫疗法在广泛应用方面的新发展。在本综述中，我们讨论了在前线使用免疫检查点抑制剂 (ICI) 的新潜在方式，包括在早期 (围手术期) 和转移性环境中。在新辅助和辅助环境中围手术期使用 ICI 可能会对患者有益。在早期 NSCLC（IIB 期及以上）中，建议采用多模态方法作为治疗的金标准。手术切除后，以铂类为基础的辅助化疗多年来一直是标准治疗方法。基于无病生存的好处，辅助阿替利珠单抗和辅助帕博利珠单抗的批准是一个重大突破。在转移性环境中，无论 PD-L1 表达如何或单独使用 ICI（PD-L1 表达等于或大于 50%），使用免疫检查点抑制剂与化疗联合使用也可提高总体生存率和无进展生存率。
纳米技术和纳米科学——从过去的突破到未来的前景
摘要：纳米科学和纳米技术已经以多种方式改善了我们的生活。本文旨在深入了解纳米科学和纳米技术未来的潜在用途以及当前的应用，并介绍使纳米科学和纳米技术发展成为可能的重大突破。本文专门用一节来介绍微电子领域的发展，由于器件尺寸缩小到纳米级，微电子领域面临着诸多挑战。本文介绍了微电子行业的现状和未来几年的预测。此外，本文还介绍了纳米技术在医学、能源学、环境保护和运输领域的应用和未来前景。本文的很大一部分内容涉及电子和信息技术领域，其中隐含了一些应对微电子挑战的潜在纳米技术解决方案。本文介绍了碳纳米管在逻辑电路和存储器应用中的应用。本文还介绍了单电子晶体管的基本原理。本文解释了自旋电子学在磁阻随机存取存储器 (MRAM) 结构中的应用的基本概念。本文还介绍了忆阻器作为一种重要的未来前景。最后部分介绍了欧盟资助计划对纳米技术和纳米科学的投资，并对这些领域的未来发展进行了预测。然而，这篇评论文章只关注纳米技术的积极影响，而没有讨论其对公众健康和环境可能产生的负面影响。
微加工的新方法：基于光聚合技术的高精度创新增材制造解决方案
三维 (3D) 打印目前是研发 (R&D) 部门的一个极其重要的分支。这是因为它具有快速成型、快速消除设计错误和在成型阶段改进产品等特点。这种方法大大加快了新解决方案的实施，而无需花费大量生产成本，也无需在生产中测试未开发的模型。借助 3D 打印技术，可以在短时间内以前所未有的精度制作出具有复杂几何形状的原型 [1]。制造流程的逐步计算机化将我们带入了工业 4.0 的新时代。这种级别的智能生产得益于 21 世纪人工智能、机器人技术、纳米技术和 3D 打印方面的重大突破。由于生产技术的极度定制化和个性化，工业 4.0 的实践已成为制造流程每个环节中都可以观察到的现象。人工智能（AI）算法在3D模型准备和转换中的应用显著加快了3D图形的生成速度并提高了质量。人工智能已成功应用于可打印性检查、切片加速、喷嘴路径规划以及云服务平台等[2]。行业模型的演变如图1所示。
使用指令集扩展器在Opentitan大数字加速器上加速了Quantum加密的加速度
量子计算的即将来临的威胁正在与物联网（IoT）的扩散一起前进。在无处不在的计算和不断发展的安全风险时代，量词后加密术正在成为一种关键的保障措施，可能很快变得必不可少。Opentitan于2024年2月发布了Opentitan的第一个开源硅芯片，标志着安全和值得信赖的硬件的重大突破[26]。安全性是Opentitan项目的一个基本方面，该平台配备了自定义加密协调员Opentitan Big Number Gumber Accelerator（OTBN）。理想地适合集成到IoT设备中，在优化otbn对量子后加密术的优化中仍然存在挑战。我们提出了8个新指令，以加速Kyber数理论变换和OTBN上的理论变换，并将它们集成到优化的实现中。我们证明，对于数量理论变换的基线实现，在基线实现上的性能改善因子为21.1倍，其反向的性能改善因子为24.3倍。通过硬件/软件共同设计，我们的方法完全利用了并行性的潜力，最大程度地利用了OTBN的现有功能，并向平台提出了一些适度的硬件修改。
通过减少奖励方差来加速麻将人工智能的训练
摘要 — 尽管在游戏人工智能（AI）开发方面取得了重大突破，但麻将作为一种流行的多人不完美信息游戏仍然颇具挑战性。与围棋和德州扑克等游戏相比，麻将具有更多的不可见信息、不固定的游戏顺序和复杂的计分系统，导致强化学习过程中的奖励信号具有很高的随机性和方差。本文通过将奖励方差减少（RVR）引入到一种新的自对弈深度强化学习算法中，提出了一种麻将人工智能。RVR通过相对价值网络处理不可见性，该网络利用全局信息引导模型在具有完美信息的预言机下收敛到最优策略。此外，RVR使用预期奖励网络提高了训练稳定性，以适应复杂、动态和高度随机的奖励环境。大量实验结果表明，RVR 显著降低了麻将 AI 训练中的方差，提高了模型性能。经过在一台拥有 8 个 GPU 的服务器上仅三天的自我对战训练，RVR 在 Botzone 平台上击败了 62.5% 的对手。索引术语 — 不完全信息博弈、多智能体学习、强化学习、麻将 AI
人工智能（AI）技术研究能带来什么...
关键词 人工智能、通用人工智能、机器学习、深度学习技术、专家系统、算法、机构、语音和人脸识别 摘要 人工智能（AI）并不局限于技术组织的围墙内；几十年来，由于该技术的实际意义和人工智能实施带来的重大突破，它对其他行业产生了重大影响。许多作者对人工智能及其在银行和金融、教育、制造业、医疗保健等行业的援助进行了相关研究，以发现人工智能技术在数据分析、决策、最终用户影响和满意度、时间和成本节省方面的应用之间的直接关联。本研究旨在对先前的各种研究进行深入分析，并进行市场研究，以了解通用人工智能和机构的交汇点以及它们彼此之间能提供什么；详细分析通过机器学习、深度学习技术、语音和面部识别应用程序、帮助理解客户行为和模式的专家系统应用的各种策略，并识别潜在需求、通过算法实现组织间部门关键功能的自动化以及构成机构的构建模块，这些都可以被人工智能用于未来的模型和前景，同时也了解机构未来可能纳入的人工智能实际影响中的任何差距；从而提高人工智能和机构的效率和效力。当前教育中的人工智能
以壳聚糖为新型还原剂合成硅量子点
硅 (Si) 是电子工业中一种成功的活性材料。其特有的间接带隙限制了基于光发射的应用。然而，这种半导体最近因其纳米尺度上的新颖特性而引起了研究人员的关注，例如可调光致发光响应 [1]、低毒性 [2] 和生物相容性 [3]。自从室温下在多孔硅薄膜上发射以来，纳米结构硅的光致发光 (PL) 研究有所增加 [4]。硅量子点具有广泛的潜在应用；它们已被用于提高太阳能电池的效率 [5]、制造发光二极管 (LED) [6]、非线性光学和安全通信加密 [7]。根据多份报告，SiQD 具有延长的荧光寿命。这一特性在使用荧光生命成像显微镜 [8] 和生物成像 [9] 进行细胞成像时尤为有用。因此，这些硅量子点特性的融合为潜在的生物医学应用开辟了一条新途径。如今，硅纳米粒子通常被称为 SiQD。该主题的一个重大突破是将这些 SiQD 的发光与其尺寸和电子结构变化联系起来的报告；量子限制效应 (QCE) 与此现象有关 [10]。因此，最近对合成 SiQD 的新途径的研究有所增加；化学和物理方法是合成技术的核心分类。物理方法采用以下方法
通过人工智能传达健康信息……
症状、获得受孕建议、探索怀孕见解，甚至管理月经不调。Flo 经期追踪器最近在此领域取得了重大突破，这是首个公开宣布使用人工智能来改善周期预测的经期追踪应用程序。因此，这项研究评估了楚库埃梅卡奥杜梅格乌奥朱克乌大学女学生对 Flo 经期和排卵追踪器的知识和使用情况，以追踪她们的经期和排卵，了解她们的性健康并计划她们的性活动，以防止意外怀孕。该研究以技术接受模型 (TAM) 为基础，采用调查方法，样本量为 10,267 人中的 384 人。研究发现，大多数学生都使用人工智能辅助的经期和排卵追踪器 Flo 来不时追踪和监测她们的经期和排卵。然而，研究发现，使用目的各不相同，有些人使用该应用程序来监测和计划性活动，而其他人则使用该应用程序来监测性健康，以防月经不调和无排卵时寻求医疗治疗。该研究建议 Flo 应该通过在应用程序中添加语音来提高互动性，并与用户可以联系以获得快速医疗救治的各种医院建立联系。关键词：健康信息、人工智能、知识和使用、Flo 经期和
AI@EDGE：安全且可重复使用的人工智能...
摘要 —人工智能（AI）已成为第四次工业革命的主要创新力量和主要支柱。欧盟委员会已经承认了这一趋势，并指出高性能、智能和安全的网络对于多业务下一代互联网（NGI）的发展至关重要。虽然AI平台在准确性和性能方面已经取得了巨大进步，但它们与自主决策和关键系统的集成需要端到端的质量保证。AI@EDGE利用“可重用、安全和值得信赖的网络自动化AI”的概念解决了这些挑战。为此，AI@EDGE的目标是在两个领域取得重大突破：（i）用于闭环网络自动化的通用框架，该框架能够支持灵活和可编程的管道，以创建、利用和调整安全、可重用和值得信赖的AI / ML模型；以及 (ii) 融合的连接计算平台，用于创建和管理弹性、有弹性和安全的端到端切片，支持各种支持 AI 的网络应用。车载网络的协同感知、工业物联网的安全、多利益相关方 AI、空中基础设施检查和机上娱乐是 AI@EDGE 针对的用例，以最大限度地发挥其商业、社会和环境影响。索引术语 —AI、5G、MEC、自动化、分解式 RAN、基于 ML 的安全性、硬件加速、无服务器平台
合成生物学在革新微生物合成和药物发现方面的前景
摘要 合成生物学 (SynBio) 是一个新兴的研究领域，在设计、设计和构建自然界中不存在的新型微生物合成细胞或重新设计现有细胞以实现工业用途方面具有巨大潜力。系统生物学力求从多个维度理解生物学，从分子和细胞水平开始，逐渐发展到组织和生物体水平，并将细胞描述为复杂的信息处理系统。另一方面，合成生物学则进一步发展，努力从头开始开发和创建其系统。合成生物学现在应用于开发用于预防人类疾病的新型治疗药物、扩大工业流程并实现以前无法实现的工业成果。这是通过 DNA 测序和合成技术的重大突破以及从合成化学和系统生物学中获得的见解实现的。合成生物学技术允许在微生物中引入改进的合成代谢功能，从而能够合成一系列药理学相关的化合物以进行药物探索。合成生物学的应用范围很广，从寻找新方法到使工业化学合成过程更具可持续性，以及改进治疗方式的微生物合成。因此，这项研究强调了合成生物学提供的几项创新、良好潜力和未来方向，提出了改进工业微生物合成以进行药物探索。