XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和协
包容性学习和协作工作
（CICS）评估课堂环境。•为了提供工具，圈子参与量表（CPS）用于识别和测量影响学习者参与的领域。•为教育人员提供一个快速，可访问的参考点，以提供实用的解决方案来满足学习者的需求。•促进以学习者为中心的方法，在该方法中，学习者被倾听并参与了自己的学习管理。•为学校工作人员，父母/护理人员以及合作伙伴服务和机构之间的成功合作提供建议。•提供工具来支持记录评估和投入的证据。•为教师和其他教育人员提供反思的框架和培训资源。
通信策略和协议
外部：政府：MHCLG/BEIS/DFT/DEFRA/DIT通过政府部长，Spads和当地议员/议员；战略伙伴关系：县议会网络；英格兰东部LGA以东，东南英格兰议会，LEP Network和Catalyst South（Hertfordshire，东南，海岸，首都，企业M3，Thames Valley Berkshire和Solent）；教育提供者：赫特福德郡大学/FE学院和培训机构；学校锚点：主要公司；建立的中小型企业； NHS CCGS；赫特福德郡合伙大学NHS基金会信托基金会，东部和北赫特福德郡NHS信托基金会，西赫特福德郡医院NHS Trust，英格兰东部救护车服务信托基金；警察和犯罪委员会；研究机构（RVC/BRE/Rothamsted）；主要运输提供商：高速公路机构；网络铁路以及其他铁路和公交运营商；卢顿和斯坦斯特德机场；环境：环境局；压力小组：保护英格兰农村的运动；杰出自然美景的奇尔特恩人地区；李谷地区公园；赫特福德郡野生动物信托基金；赫特福德郡社区能源网络；气候变化压力组 - 灭绝叛乱；商业声明；内向投资：DIT东南向内投资服务团队；开发商和投资者； Herts IQ和大使团体；其他机构：住房协会； DWP;志愿和社区部门：英格兰以东的社会企业，Herts CVS，Hertfordshire社区基金会，信仰论坛和公众；中小型企业：通过业务支持/会员组织的中小企业和初创企业；业务改善区（BIDS）；专业/公民机构和智囊团/游说团体：TCPA，RIBA，
敲除两个 ABC 转运蛋白基因对小菜蛾抗苏云金芽孢杆菌毒素 Cry1Ac 和 Cry1Fa 的独立和协同作用
摘要：来自苏云金芽孢杆菌 (Bt) 的杀虫蛋白被广泛用于喷雾剂和转基因作物中以控制害虫。然而，害虫的抗性进化会降低 Bt 毒素的有效性。在这里，我们分析了小菜蛾 (Plutella xylostella) 对 Bt 毒素 Cry1Ac 和 Cry1Fa 的抗性，小菜蛾是世界上最具破坏性的蔬菜作物害虫之一。我们利用 CRISPR/Cas9 基因编辑创建了 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白基因 PxABCC2 、PxABCC3 或两者均被敲除的菌株。生物测定结果表明，单独敲除任一基因最多会导致抗性增加 2.9 倍，但同时敲除两个基因会导致对 Cry1Ac 的抗性增加 10,320 倍以上，对 Cry1Fa 的抗性增加 380 倍。双基因敲除菌株的 Cry1Ac 抗性是隐性的，与 PxABCC2/PxABCC3 基因座有遗传关联。这些结果为了解小菜蛾对 Cry1Fa 的交叉抗性机制提供了见解。它们还证实了之前对这种害虫的研究，即破坏两个基因的突变比仅影响 PxABCC2 或 PxABCC3 的突变对 Cry1Ac 的抗性更强。结合之前的研究，本文的结果强调了使用单基因和多基因敲除的价值，可以更好地了解假定的 Bt 毒素受体对 Bt 毒素抗性的独立和协同作用。
信用申请和协议
在申请人收到材料之日起的七（7）个日历日内通知BF，所有此类异议均应被视为放弃。为了实现拒绝，必须在交货的十（10）个日历日内收到返回的材料，并伴随申请人的原始发票或其他购买证明。返回的材料的BFS的身体接受绝对不应通过BFS对任何不合格或任何其他异议的任何索赔表示同意。bfs在收到适当的拒绝通知或撤销接受以维修或更换材料或退款购买价格后有合理的时间，并由BFS全权酌情选择补救措施。如果申请人否则有未偿余额，则任何退款均应以申请人帐户的信用额为信用额。所有未使用的库存材料都退还给BFS以获得信贷，均应收取高达25％的处理费用。不允许在特殊的磨坊，特殊订单物品，非售货项目，其他专业商品或肮脏，风化，损坏或无法使用的商品上获得回报。4。除非在BFS发票中另有规定的情况下，付款应在渲染发票的最后一天的十（10）个日历日内到期。如果未及时付款，则帐户应为
使用人类癌细胞的深度学习模型预测药物反应和协同作用
大多数进入临床试验的药物都失败了，这通常与对药物反应机制的理解不完全有关。机器学习技术在更好地预测药物反应方面有着巨大的希望，但由于缺乏可解释性以及专注于单一疗法，大多数技术尚未进入临床实践。我们通过开发 DrugCell 来应对这些挑战，这是一种可解释的人类癌细胞深度学习模型，该模型基于 1,235 个肿瘤细胞系对 684 种药物的反应进行训练。肿瘤基因型会诱导细胞子系统中的状态，这些状态与药物结构相结合，以预测对治疗的反应，同时学习药物反应背后的生物学机制。DrugCell 的预测在细胞系中是准确的，并且还会对临床结果进行分层。对 DrugCell 机制的分析直接导致协同药物组合的设计，我们通过组合 CRISPR、体外药物筛选和患者来源的异种移植系统地验证了这些组合。DrugCell 为构建预测医学的可解释模型提供了蓝图。
使用人类癌细胞的深度学习模型预测药物反应和协同作用
大多数进入临床试验的药物都失败了，这通常与对药物反应机制的理解不完全有关。机器学习技术在更好地预测药物反应方面有着巨大的希望，但由于缺乏可解释性以及专注于单一疗法，大多数技术尚未进入临床实践。我们通过开发 DrugCell 来应对这些挑战，这是一种可解释的人类癌细胞深度学习模型，该模型基于 1,235 个肿瘤细胞系对 684 种药物的反应进行训练。肿瘤基因型会诱导细胞子系统中的状态，这些状态与药物结构相结合，以预测对治疗的反应，同时学习药物反应背后的生物学机制。DrugCell 的预测在细胞系中是准确的，并且还会对临床结果进行分层。对 DrugCell 机制的分析直接导致协同药物组合的设计，我们通过组合 CRISPR、体外药物筛选和患者来源的异种移植系统地验证了这些组合。DrugCell 为构建预测医学的可解释模型提供了蓝图。
GAO-21-28，铀管理：应更好地规划和协调缓解国内供应链风险的行动
包括能源部 (DOE) 和能源部内单独组织的国家核安全局 (NNSA) 在内的联邦机构以及铀行业代表已确定国防所需铀的商业供应链存在风险。此类铀可能需要在国内开采并使用美国技术进行浓缩，才能免于履行和平利用铀的义务和根据国际协议进口的某些技术的义务。已确定的未承担义务的铀供应链风险包括 (1) 可能丧失国内铀开采能力和 (2) 重新启动美国唯一一座将天然铀转化为适合用于浓缩作业形式的设施可能面临挑战。此外，自 2013 年以来，美国一直没有使用美国技术的浓缩能力。
人工智能、价值观和协调
摘要 本文探讨了在人工智能协调背景下出现的哲学问题。它捍卫了三个主张。首先，人工智能协调问题的规范和技术方面是相互关联的，为在两个领域工作的人们之间的富有成效的参与创造了空间。其次，明确协调的目标非常重要。与指令、意图、显示偏好、理想偏好、兴趣和价值观协调的人工智能之间存在显著差异。基于原则的人工智能协调方法以系统的方式结合了这些要素，在这种情况下具有相当大的优势。第三，理论家面临的核心挑战不是确定人工智能的“真正”道德原则；而是确定公平的协调原则，尽管人们的道德信念存在广泛差异，但这些原则仍得到反思性的认可。本文的最后一部分探讨了可能确定人工智能协调公平原则的三种方式。
电力电网和天然气网络操作和协调
List of Acronyms BAU Business as Usual CBI Cross-border import CGS City gate stations DA Day-ahead DC Direct current DOE Department of Energy Dth Dekatherm (equal to 1 mmBtu) EC Economic dispatch EIA Energy Information Administration FERC Federal Energy Regulatory Commission GCV Gross calorific value GFPP Natural gas-fired power plants GNS Gas not supplied ID Intra-day IEEE Institute of Electrical and Electronics工程师IID协调ISO独立系统运营商JISEA战略能源分析的总数电力流RT实时RTO区域传输组织SDGE圣地亚哥天然气和电动TSO传输系统运营商UC单元承诺UC单位承诺和经济调度UGS UGS地下气体存储VO＆M可变操作和维护
人工智能背后的科学：趋势、移动性和协作的演变
摘要 在这个科学交叉的时代，人工智能（AI）等诸多科学成果给人类社会带来了翻天覆地的变革。学术成果数字化数据的日益普及为科学的科学（SciSci）的探索提供了前所未有的机遇。尽管在科学领域已经进行了许多重要的研究，但不同领域的学科差异很大，导致某些领域的见解不够充分。一个突出的问题是，人们对人工智能背后的科学的了解非常缺乏。在本文中，我们从趋势演变、移动性和协作性三个维度研究了人工智能的演变。我们发现人工智能的研究热点已经从理论转向应用。美国拥有最多杰出的人工智能科学家，对全球人工智能人才的吸引力最大。发展中国家人工智能科学家的人才流失问题日益严重。人工智能精英之间的联系在合作网络中高度聚集。总的来说，我们的工作旨在作为一个开端，以富有远见的方式支持人工智能的发展探索。相关演示可以在 AMiner 1、2 中在线获取。