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文章 工业物联网 (IIoT)、车联网 (IoV) 和无人机互联网 (IoD) 的数字孪生和联邦学习综合调查
第四次工业革命彻底改变了物联网 (IoT)。工业革命的这个时代也称为互联时代 [ 1 ]。工业革命始于 1780 年，机械化时代由此开启。1870 年，第二次革命，即电气化时代开启。随着技术的进步，工业 3.0（也称为自动化时代）于 1970 年开启。然而，随着物联网的引入，工业 4.0（也称为互联时代）得到了充分利用。由于互联互通和智能自动化程度的提高，工业 4.0 预示着技术、行业以及社会模式和流程的快速变化 [ 2 ]。工业 4.0 本质上是制造技术和流程中自动化和数据共享的趋势，例如认知计算 [ 3 ]、信息物理系统 (CPS) [ 4 ]、工业物联网 (IIoT) [ 5 ]、云计算 [ 6 ]、室内工厂 [ 7 ]、物联网和人工智能 (AI)。图 1 显示了工业革命的演变。
校准光子计数探测器以实现高精度
参数下转换产生的光子对提供了一种校准单光子探测器的绝对方法 [1–14]。由于光子是成对产生的，因此检测到一个光子肯定预示着另一个光子的存在。为了测量检测效率，放置触发检测系统来拦截部分下转换光。然后安排被测探测器 (DUT) 收集与触发探测器看到的光子相关的所有光子（通常更多）。在理想情况下，DUT 通道检测效率是给定时间间隔内巧合事件数与触发检测事件数之比。 （这里所说的理想情况是指，除了双光子源之外，没有任何竞争机制导致探测器触发；而巧合是指两个探测器由于一对光子而触发。）如果我们分别用 η DUT 和 η trig 来指定 DUT 和触发通道的收集效率，则触发计数的总数为
工业物联网 (IIoT)、车联网 (IoV) 和无人机互联网 (IoD) 的数字孪生和联合学习综合调查
第四次工业革命彻底改变了物联网 (IoT)。工业革命的这个时代也称为互联时代 [ 1 ]。工业革命始于 1780 年，机械化时代由此开启。1870 年，第二次革命，即电气化时代开启。随着技术的进步，工业 3.0（也称为自动化时代）于 1970 年开启。然而，随着物联网的引入，工业 4.0（也称为互联时代）得到了充分利用。由于互联互通和智能自动化程度的提高，工业 4.0 预示着技术、行业以及社会模式和流程的快速变化 [ 2 ]。工业 4.0 本质上是制造技术和流程中自动化和数据共享的趋势，例如认知计算 [ 3 ]、信息物理系统 (CPS) [ 4 ]、工业物联网 (IIoT) [ 5 ]、云计算 [ 6 ]、室内工厂 [ 7 ]、物联网和人工智能 (AI)。图 1 显示了工业革命的演变。
私募股权季度报告 - Debevoise & Plimpton LLP
2022 年，笼罩在私募股权上空的乌云终于爆发，宏观经济和地缘政治的广泛不确定性、高利率和（在很大程度上）激进的监管环境预示着此前即使在疫情期间也幸存下来的极为有利的条件将结束。挑战令人生畏。债务融资交易越来越难获得，IPO 市场也不欢迎。与国家安全问题有关的更严格规则，以及针对俄罗斯与乌克兰战争的制裁，抑制了跨境投资，尤其是在中国。美国监管机构继续严格审查 PE 交易，并将私人基金置于显微镜下——这一趋势没有减弱的迹象。在可再生能源领域，政府往往对私人投资不友好，即使在寻求促进脱碳的同时。
一些通知职业治疗的假设
职业参与已与其他概念（例如参与，积极的职业表现和治疗性参与）混为一谈。此批判性评论将讨论职业参与是一个独特的概念，描述了参与其中的一种形式，不需要表现，并预示着主观的情感和认知经历。我们提出了一些职业参与的属性，以及文献中缺乏这种概念的意义。通过比较人类职业模型（MOHO）的基本原则（MOHO）和加拿大职业绩效和参与模型（CMOP-E）来讨论职业参与与治疗参与之间的差异。通过一种说明性的叙述，我们讨论了如何将职业参与度理解为不依赖性能且具有不同互动水平的现象。得出结论，我们指出了一些有关职业参与的假设，这些假设可以为职业治疗研究和实践提供依据。
系统生物学能否促进临床精准肿瘤学的发展？
简单总结：组学技术和靶向药物正在彻底改变临床肿瘤学领域，预示着精准肿瘤学的前景。然而，我们根据肿瘤的分子特征确定单个肿瘤的最佳治疗方法的能力仍然有限。系统生物学通过研究参与生物过程的不同类型分子的集体行为，使我们能够重建生物系统的复杂行为并计算系统对干扰（例如靶向疗法）的响应。这有助于剖析耐药现象，以及为特定肿瘤确定最佳药物组合。患者特异性生物标志物可以从信号网络的动态模型中构建，并且比传统生物标志物具有更大的预后价值。在本文中，我们回顾了当前的系统生物学方法，以强调它们如何有助于推动精准肿瘤学的临床和转化研究。
皮质兴奋性控制着心理意象的强度
摘要 心理意象为回忆过去和规划未来提供了重要的模拟工具，其强度影响认知和心理健康。研究表明，横跨前额叶、顶叶、颞叶和视觉区域的神经活动支持心理意象的生成。该网络究竟如何控制视觉意象的强度仍不得而知。在这里，脑成像和经颅磁光幻视数据显示，早期视觉皮层（V1-V3）的静息活动和兴奋水平越低，预示着更强的感觉意象。此外，使用 tDCS 以电方式降低视觉皮层兴奋性会增加意象强度，表明视觉皮层兴奋性在控制视觉意象方面具有因果作用。总之，这些数据表明皮层兴奋性参与控制心理意象强度的神经生理机制。
QPCTL 是修改 CD47 免疫检查点的新型药物靶点
CD47 过表达常见于多种血癌（例如急性白血病）和实体瘤（例如结直肠癌和卵巢癌），较高的 CD47 表达预示着较差的临床结果，这表明癌细胞利用该途径的上调来避免吞噬作用（Majeti 等人，Cell 2009；Jaiswal 等人，Cell 2009）。因此，过去十年，人们对寻找阻断 SIRP α -CD47 相互作用并从而促进肿瘤细胞吞噬作用的方法产生了浓厚的兴趣。事实上，不仅过表达 CD47 的肿瘤，而且 CD47 水平正常的肿瘤也可能以这种方式成为靶向。阻断 SIRP α -CD47 预计不会诱导正常细胞的吞噬作用，因为还需要额外的促吞噬信号，并且（与癌细胞相反）这些信号不会在正常细胞中表达，衰老的红细胞 (RBC) 除外。
器官种植和跨物种嵌合体
嵌合可以发生在一个物种内，也可以发生在两个不同物种之间。后一种类型引起了科学家的兴趣，因为它可能是一种生成适合人类移植的器官的方法。提出的策略是从非人类动物胚胎（通常是猪）和人类干细胞中产生嵌合体。最终，在嵌合体成年后，干细胞捐赠者将接受来自嵌合体的新的类人器官移植。当然，跨物种和牺牲动物生命进行器官移植会带来一些道德负担，但嵌合体研究已经流行了几十年，并预示着那些需要移植的人可能会有一个更光明的未来。本模块的目标是让学生了解嵌合体研究的主题，特别是它与器官移植的关系，并引发围绕这一医学进步的伦理问题的健康辩论。
人工智能在教育领域的进步与挑战：综合
一、引言人工智能 (AI) 在教育领域中的地位日益突出，预示着我们教学和学习方式的新时代的到来。人工智能技术的整合具有巨大的潜力，可以彻底改变传统的教学方法，为优化教育成果和个性化学习体验提供前所未有的机会。本节旨在强调人工智能在教育中的关键作用，强调其重要性以及深入研究其影响的迫切需要。Johnson 等人 (2020) 和 Smith 的综合评论 (2019) 等学术著作广泛记录了人工智能在教育领域的发展，展示了其多方面的应用和变革潜力。人工智能驱动的自适应学习系统 (Doe 等人，2021) 和智能辅导系统 (Brown & Lee，2022) 的最新发展凸显了全球教育实践正在不断重塑的进步。