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在硒化镉胶体量子中获得滚动...
图3。（a，b）在三（a）4.5和（b）5.5 ml CQW样品的泵探针延迟下，在3 ps的泵孔延迟下将激子的吸收强度归一化，这是光生片密度的函数。每个频谱以3 ps泵探针延迟的3.5 eV泵灯光收集。（c，d）重孔和轻孔漂白信号的比例是相同（C）4.5和（D）5.5 ml样品的光生片密度的函数。（e，f）在瞬时吸收光谱（ΔA）的HH漂白特征的半宽度（HWHM）中，绘制了针对相同（E）4.5和（F）5.5 ml样品的显微薄纸密度的绘制的。在所有情况下，用3.5 eV泵的测量数据显示在实心符号中显示，2.72 eV泵测量的数据显示在开放式符号中。实线代表平均平均值的3.5 eV泵实验，虚线对应于平均平均值为2.72 eV泵。
从 CRISPR 靶向 RNA 编辑中获得的见解......
摘要：成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）/CRISPR相关蛋白（Cas）系统，尤其是II型（Cas9）系统，在DNA打靶方面得到了广泛的发展，形成了一套成熟的精准基因编辑系统。但CRISPR-Cas系统在RNA上的基础研究和应用尚处于早期阶段。近期，CRISPR-Cas13 VI型系统的发现，为拓展RNA打靶技术提供了可能，具有广阔的应用前景。大多数VI型Cas13效应子具有双核酸酶活性，能催化前crRNA转化为成熟的crRNA，并产生较强的RNA切割活性。Cas13能特异性识别靶向RNA片段，激活Cas13/crRNA复合物进行侧切活性。 Cas13X蛋白是Cas13家族中最小的效应子，长度为775个氨基酸，由于其不受前间隔区侧翼序列（PFS）限制、易于包装、不造成永久性损伤，是一种很有前途的RNA靶向平台。本研究重点介绍了CRISPR-Cas13家族靶向RNA编辑的最新进展，并讨论了Cas13在基础研究、核酸诊断、核酸追踪和遗传病治疗中的应用。此外，我们阐明了Cas13蛋白家族的结构及其分子机制，并提出了CRISPR-Cas13家族靶向RNA编辑的未来愿景。
内华达州在通货膨胀削减法案中获胜
《通货膨胀削减法案》（IRA）最近在国会两院获得通过，并于 2022 年 8 月由拜登总统签署成为法律，其中包括 3690 亿美元的投资，用于实现经济脱碳、向清洁能源转型、降低能源成本和弥补环境健康差距。这些投资将在未来几年为内华达州带来重大利益，可以在帮助内华达州实现其法定温室气体减排目标方面发挥重要作用，即到 2025 年减少 28%、到 2030 年减少 45%、到 2050 年实现净零排放，尤其是可以帮助内华达州部署更多可再生能源并加速向 100% 清洁电力的过渡。
密歇根州在通货膨胀削减法案中获胜
• IRA 包括 20 亿美元用于改造现有汽车制造设施，以生产零排放或低排放汽车。作为美国汽车制造经济的核心，密歇根州有望成为这项投资的最大赢家。 • IRA 还包括 60 亿美元用于先进工业设施部署计划，以试点新技术，这些新技术可以为钢铁、水泥、玻璃、纸浆和造纸以及化学品生产等高排放工业流程带来清洁创新，这些流程对密歇根州的制造业经济至关重要。 • IRA 的激励电网储能和电动汽车条款将刺激对先进电池制造和电动汽车零部件的需求，从而刺激密歇根州快速增长的先进电池和电动汽车制造集群。
社区策略框架——如何在精英开源软件社区中获得对需求的影响力？
背景：在开源软件 (OSS) 社区的需求工程 (RE) 过程中，参与的公司是众多利益相关者之一。相互冲突的议程可能会导致与公司的内部需求策略不一致。在具有精英治理或其方面的社区中，公司有机会通过积极和共生的参与获得影响力，从而根据自己的议程影响 RE 流程。目标：本研究的重点是确定公司在评估其影响 OSS 社区中的 RE 流程的需求时应该考虑哪些方面，以及应该考虑哪些参与实践以获得这种影响力。方法：使用设计科学方法，对来自 12 家不同软件密集型公司的 18 位行业专业人士进行了 21 次访谈，以探索、设计和验证针对问题背景的工件。结果：提出了社区战略框架 (CSF)，以帮助公司制定社区战略，描述他们是否以及为什么需要影响特定（精英）OSS 社区中的 RE 流程，以及公司如何获得这种影响。该框架由方面和参与实践组成。这些方面有助于从业务和技术角度确定 OSS 项目及其社区的重要性。在考虑获得影响力的可行性和潜力时，会使用社区视角。参与实践旨在作为一种工具
为何氢能备受关注？印度能从中获益多少？
合格用途：通过区域清洁氢中心展示清洁氢的生产、加工、输送、储存和最终用途的项目，这些区域清洁氢中心是清洁氢生产商、潜在清洁氢消费者和位于附近的连接基础设施的网络。
如何在数据分析中从人工智能中获取真正的价值
随着越来越多的组织采用高级分析（包括高级聚类、预测和建模），将这种权力交到业务决策者手中往往是一项挑战。无论预测计算是由分析平台、使用自动机器学习还是第三方数据科学工具执行，用户都需要一种与高级分析交互的方式，以提出问题并将强大的见解纳入决策。
利用从虚拟现实任务中获得的眼球运动特征，应用机器学习来区分中风患者和健康对照组
传统的神经心理学测试不能代表日常生活中遇到的复杂和动态情况。沉浸式虚拟现实模拟可用于在受控环境中模拟动态和交互情况。在这种模拟中添加眼动追踪可以提供非常详细的结果测量，并且在神经心理学评估方面具有巨大的潜力。在这里，我们指示参与者（83 名中风患者和 103 名健康对照者）在虚拟超市环境中从购物清单中找到 3 或 7 件物品，同时记录眼球运动。使用逻辑回归和支持向量机模型，我们旨在预测参与者的任务以及他们是属于中风组还是对照组。通过有限数量的眼球运动特征，我们的模型在预测每个参与者被分配的购物清单是短的还是长的（3 件或 7 件物品）时实现了 0.76 的平均曲线下面积 (AUC)。将参与者识别为中风患者和对照组导致 AUC 为 0.64。在两个分类任务中，重访过道的频率是最容易产生分离的特征。因此，从虚拟现实模拟中获得的眼动数据包含一组丰富的特征，可用于检测认知缺陷，为潜在的临床应用打开了大门。
EGFR 外显子 20 插入的晚期肺腺癌患者在接受 mobocert 治疗后出现进展，可从高剂量呋莫替尼治疗九个月中获益
在过去十年中，由于一代又一代 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 的开发，表皮生长因子受体 (EGFR) 基因突变的非小细胞肺癌 (NSCLC) 的治疗发生了革命性的变化 (1,2)。然而，EGFR 外显子 20 插入 (EGFR 20ins) 占所有 EGFR 突变 NSCLC 病例的约 10%，不太可能从这些已获批的 EGFR-TKI 中获益 (3)。幸运的是，针对 EGFR 20ins NSCLC 的治疗已取得重大进展 (4)。2020 年，两种新药 mobocertinib 和 amivantamab 已获批用于治疗这一特定适应症。然而，与针对典型 EGFR 突变的 EGFR-TKI 相比，这些药物的疗效相当中等，在这种情况下需要其他更有效的抗癌药物。本文介绍了一例 EGFR 20ins 晚期腺癌患者，该患者之前使用 mobocertinib 治疗失败，但从第三代 EGFR-TKI furmonertinib 的高剂量治疗中获益。该病例可能为 EGFR 20ins 的 NSCLC 患者提供一种替代治疗方法。我们根据 CARE 报告清单（可访问 https://atm.amegroups.com/article/view/10.21037/atm-22-1167/rc）撰写了以下文章。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322