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对自动驾驶时间表的全面数学和系统级分析整合了复杂性理论，可靠性增长和奇数模式
抽象完全自动驾驶汽车（AVS）继续引起巨大的全球兴趣，但预测它们何时将安全，广泛地进行辩论。本文综合了两种截然不同的研究传统 - 计算复杂性和算法的约束与可靠性增长建模和现实世界测试 - 构成了一个集成的定量时间表，以实现未来的AV部署。我们提出了一个数学框架，该框架统一了NP-固有的多代理路径计划，高性能计算（HPC）预测以及广泛的crow-amsaa可靠性增长计算，操作性设计域（奇数）变化，严重性，严重性和部分限制性范围内的分解。通过特定类别的案例研究（例如，消费者汽车，机器人税，高速货运，工业和国防应用），我们展示了如何将HPC LIM局限性，安全性演示要求，生产/监管障碍以及Par-Allel/serial测试策略组合在一起，可以通过级别的5级部署来推出几个Decadess Universal Lovely forvive forvive forvely Levelmose forviens decadess decadess。相反，更受限制的赔率（例如围栏的工业站点或专门的国防行动）可能会在接近中间的任期内参见自治权达到商业生存能力。我们的发现表明，尽管有针对性的域可以更快地实现自动化服务，但处理每个环境的广泛无人驾驶车辆远离造成的环境。因此，本文提供了一个独特而严格的观点，即为什么AV时间表远远超出了短期乐观的范围，强调了复杂和可靠性的每个维度如何施加自己的多年延迟。通过量化这些约束并探索潜在的加速器（例如，高级AI硬件，基础架构上级），我们为研究人员，决策者和行业利益相关者提供了结构化的基准，以更准确地绘制他们在自动驾驶汽车技术方面的期望和投资。
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
无性异源多倍体根结线虫的分阶段染色体规模基因组组装揭示了复杂的亚基因组结构
我们展示了异源多倍体根结线虫Meloidogyne javanica的染色体级基因组组装。我们发现M . javanica基因组主要是异源多倍体，包含两个亚基因组A和B，最有可能起源于两个祖先亲本物种的杂交。使用全长非嵌合转录本、与参考数据库的比较和从头算预测技术对组装进行了注释，并使用祖先k聚体谱分析对亚基因组进行了分阶段。亚基因组B似乎显示染色体重叠群的分裂，虽然亚基因组之间存在大量同源性，但我们还确定了缺乏同源性的区域，这些区域可能在杂交之前或之后在祖先基因组中发生了分化。这种带注释和分阶段的基因组组装为了解这些全球重要植物病原体的起源和遗传学提供了重要资源。
通过原位生长碳纳米管的渗透网络增强了复合导热率
1北京国家凝结物理实验室，物理研究所，中国科学院，北京学院，北京100190，中国2，剑桥大学CB2 1PZ，英国剑桥大学工程系3剑桥大学CB2 1PZ，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学CB3 0fa，UK 4 Inccelite pareclale parrigge cyb3 Paris-Saclay, CNRS, LMPS - Laboratoire de Mécanique Paris-Saclay, 91190, Gif-sur-Yvette, France 5 Echion Technologies, Cambridge CB22 3FG, UK 6 Molecular Sciences Research Hub, Imperial College London, London W12 0BZ, UK 7 Dipartimento di Fisica e Astronomia, Universita' di Catania, Catania 64 95123, Italy † Present address: School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London, London E1 4NS, UK ‡ Present address: School of Physics, CRANN & AMBER Research Centres, Trinity College Dublin, Dublin D02 E8C0, Ireland ⊥ Present address: Jaguar Land Rover, Banbury Road Gaydon, Lighthorne Heath, Warwick CV35 0RR, UK
MMEJ 介导的 CRISPR 基因组编辑的长读序列分析揭示了复杂的
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 3 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.03.03.531065 doi：bioRxiv 预印本
患者来源的非小细胞肺癌异种移植反映了复杂的肿瘤异质性
摘要 目的：患者来源的异种移植（PDX）模型在临床前和转化应用中显示出巨大的潜力，但它们与原发性肿瘤在表型、遗传和药效动力学异质性的一致性尚未得到充分研究。本研究旨在建立非小细胞肺癌（NSCLC）的PDX库，并进一步阐明它是否能保留患者肿瘤内和肿瘤间的异质性。方法：将75例手术切除的NSCLC标本植入免疫缺陷的NOD/SCID小鼠体内。在成功建立NSCLC PDX模型的基础上，我们采用苏木精和伊红染色和免疫组织化学染色比较了癌组织和PDX模型之间波形蛋白、Ki67、EGFR和PD-L1蛋白的表达。此外，我们检测了原发性肿瘤和PDX代之间的全基因表达谱。我们还对 17 个第一代异种移植瘤进行了全外显子组测序 (WES) 分析，以进一步评估 PDX 是否保留了患者的异质性。最后，使用紫杉醇、顺铂、阿霉素、阿替利珠单抗、阿法替尼和 AZD4547 评估 PDX 模型对标准治疗药物的反应。结果：成功开发了大量可连续移植的 NSCLC PDX 模型。PDX 异种移植瘤的组织学和病理免疫组织化学与患者的肿瘤样本一致。WES 和 RNA-seq 进一步证实 PDX 准确复制了原发性肿瘤的分子异质性。与临床患者相似，PDX 模型对标准治疗（包括化疗、靶向和免疫治疗）的反应不同。结论：我们建立的 NSCLC PDX 模型忠实地再现了分子、组织病理学和治疗特征以及相应的肿瘤异质性，为药物筛选、生物标志物发现和转化研究提供了临床相关平台。关键词 患者来源的异种移植 (PDX)；非小细胞肺癌 (NSCLC)；肿瘤异质性