髓母细胞瘤 (MB) 是儿童中最常见的恶性脑肿瘤,以其异质性和治疗相关毒性而闻名,迫切需要新的治疗靶点。我们使用 Illumina TruSight Tumor 15 面板分析了 69 例拉丁-伊比利亚分子特征化的髓母细胞瘤中 15 个驱动基因的体细胞突变谱。我们根据变异的临床影响和致癌性对其进行了分类。在患者中,66.7% 为 MB SHH ,13.0% 为 MB WNT ,7.3% 为 MB Grp3 ,13.0% 为 MB Grp4 。在发现的 63 个变异中,54% 被归类为 I/II 级,31.7% 为致癌/可能致癌。我们观察到 33.3% 的病例至少有一个突变。 TP53(23.2%,16/69)是突变最多的基因,其次是 PIK3CA(5.8%,4/69)、KIT(4.3%,3/69)、PDGFRA(2.9%,2/69)、EGFR(1.4%,1/69)、ERBB2(1.4%,1/69)和 NRAS(1.4%,1/69)。约 41% 的 MB SHH 肿瘤表现出突变,TP53(32.6%)是突变最多的基因。I/II 级和致癌/可能致癌的 TP53 变异与复发、进展和较低的生存率有关。PIK3CA 和 KIT 基因中可能可操作的变异是
IST3 投资基金会通过其全权私募基础设施股权投资工具 IST3 Infrastruktur Global (IST3 IG) 进行投资,该工具完全由瑞士养老基金资助,且具有无限的生命周期。IST3 IG 是 IST 平台的一部分,该平台成立于 1967 年,在苏黎世和洛桑为 460 家瑞士养老基金管理约 100 亿瑞士法郎的资本,提供透明、经济高效且一流的传统和另类投资管理服务。IST3 IG 保守的直接基础设施投资方法旨在汇集瑞士养老基金资本,以便在经合组织国家以多元化方式直接投资于长期基础设施资产。IST3 IG 目前管理的资产为 10 亿瑞士法郎,并将于 2024 年第一季度开放新的认购。要了解有关 IST 平台的更多信息,请访问
有效地将人工智能 (AI) 融入教育对于充分利用其在教学过程中的优势至关重要。本文建议将卡林顿的教学法之轮改编为人工智能教学法之轮,旨在为将人工智能融入教育提供教学框架。所采用的研究方法基于系统回顾和映射,结合术语共现分析的文献计量研究,以确定科学上支持改编该轮子必要性的相关主题集群。新轮子解决了获得的四个集群(整合人工智能以加强教育、在教学过程中使用教育技术、教学设计和创新以及可持续和道德教育),并提出了同心圆,解释如何逐步将人工智能融入不同的认知水平(布鲁姆分类法)和技术整合(SAMR 模型),这两者都适用于人工智能。该轮子包括工具和应用程序的示例来说明实施情况。此外,还包括一个反思元认知水平,涉及使用人工智能的道德和责任。总之,只要教育者参与规划和执行教学过程以确保其成功,适应人工智能的轮子是提高教育效果和效率的可行选择。值得一提的是,由于新应用不断涌现,保持轮子更新的重要性。关键词:人工智能、颠覆性技术、卡林顿轮、布鲁姆分类法、SAMR 模型。
摘要。深度学习(DL)方法最近引起了气候变化社区的关注,因为它采用了一种创新的方法来缩小地球系统和全球气候模型(ES-GCM)的气候变量,而水平的决议仍然太粗糙,无法将区域范围用于本地刻板现象。在耦合模型对比计划第6阶段(CMIP6)的背景下,在范围为0.70至3.75℃的决议中,对克林率变更(IPCC)的第六次评估报告(AR6)进行了ESGCM模拟。在这里,评估了四个卷积神经网络(CNN)档案的降级能力,到伊比利亚半岛上的0.1°,七个CMIP6 ESGCM的分辨率,这是一个已知的气候变化热点,这是由于其未来预测的未来变暖和干燥条件的脆弱性。该研究分为三个阶段:(1)评估四个CNN体系结构在预测平均值,最低和最高温度以及使用ERE5数据训练并与IBERIA01观察数据集进行比较的每日降水方面的性能; (2)使用训练有素的CNN体系结构对CMIP6 ESGCM进行缩小,并进一步评估与Iberia01的合奏; (3)结合基于CNN的降尺度投影的多模型集合,以在伊比利亚半岛上以0.1◦分辨率在整个21世纪的整个21世纪共享共享社会经济途径(SSP)方案。此外,使用ESGCM cli-div>的高分辨率DL降尺合奏的优点在验证和令人满意的性能评估后,DL降尺度的投影证明了与CMIP6 ESGCM合奏的总体一致,以进行温度投影,并符合预计温度和降水变化的符号。
1科隆大学地球物理与气象学院,阿尔伯斯·马格努斯 - 普拉茨1,科隆,50923,德国。2科隆大学史前研究所,阿尔伯斯·马格努斯 - 普拉茨1,科隆,德国50923,德国。3卡尔斯鲁厄理工学院气象学和气候研究所,沃尔夫冈 - 加吉·斯特拉斯1号,卡尔斯鲁赫,德国76131。4古气候动力学,Alfred Wegener Institute,Helmholtz极性和海洋研究中心,AM Handelshafen 12,Bremerhaven,27570,德国。5高山古生态学和人类适应小组,藏族高原地球系统的国家主要实验室,中国科学院,编号16林肯路,北京,北京,100101,中国。1*科隆大学地球物理与气象学院,阿尔伯斯·马格努斯 - 普拉茨1,科隆,50923,德国。
一年的最后几个月和最初几个月总是至少有一个共同点:它们代表着分析的时间。每当某事结束和开始时,我们都感觉自己正在进入个人和职业生涯的新阶段。这些时期是良好决心的预兆,激励我们回顾过去,带着目标和决心面对不久的将来。我们从自我反省开始,思考哪些事情进展顺利,哪些事情没有按照我们的意愿发展。然后,我们制定新年的意图和计划(希望它们能够实现,并且我们不必在来年再次重复它们)。当然,实现我们下定决心要做的一切从来都不容易,但回顾我们自己的表现并考虑我们应该做什么和应该做什么本身就是一项锻炼。
一年的最后几个月和最初几个月总是至少有一个共同点:它们代表着分析的时间。每当某事结束和开始时,我们都感觉自己正在进入个人和职业生涯的新阶段。这些时期是良好决心的预兆,激励我们回顾过去,带着目标和决心面对不久的将来。我们从自我反省开始,思考哪些事情进展顺利,哪些事情没有按照我们的意愿发展。然后,我们制定新年的意图和计划(希望它们能够实现,并且我们不必在来年再次重复它们)。当然,实现我们下定决心要做的一切从来都不容易,但回顾我们自己的表现并考虑我们应该做什么和应该做什么本身就是一项锻炼。