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休斯顿太空港发展更新
•绕地球表面上方250英里绕，每小时行驶超过17,000英里，Axiom Station将是一个在太空中的商业实验室和住宅基础设施，它将成为微重力实验，关键的空间环境材料测试的住所，并由私人和专业的宇航员使用。
Final Cut Pro 中的 HDR 和广色域
多年来，专业摄像机中的图像传感器能够捕捉比 Rec. 709 更多的色彩和更高的动态范围。这些摄像机使用内部图像处理将输出色域和动态范围限制在广播行业标准 Rec. 709 范围内。最近，许多专业摄像机都采用了“log”、RAW 和 HLG 录制格式，这些格式既可以包含比 Rec. 709 色域更宽的色彩范围，又可以包含比 SDR 显示器上显示的更高的动态范围。随着 iPhone 12 及更高版本以杜比视界录制，HDR 捕捉不再仅限于专业摄像机的领域。
RNA靶向CRISPR-Cas13提供广谱噬菌体免疫
。CC-BY-ND 4.0 国际许可下可用（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 2022 年 3 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.03.25.485874 doi：bioRxiv 预印本
MDL-001：一种口服、安全且耐受性良好的广谱...
MDL-001 耐受性良好，不良事件轻微、可逆且与剂量无关。与该药物相关的最常见不良事件包括头痛（28% vs. 安慰剂组 30%）、疼痛（23% vs. 安慰剂组 10%）和潮热（20% vs. 安慰剂组 20%）。实验室参数无临床相关变化。
通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年3月7日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.03.02.641080 doi：Biorxiv Preprint
通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月1日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.26.640353 doi：Biorxiv Preprint
MDL-001：一种口服、安全且耐受性良好的广谱...
Virgil Woods* 1、Tyler Umansky* 1、Sean M Russell1、Briana L McGovern 2.3、Romel Rosales 2.3、M Luis Rodriguez 2.3、Harm van Bakel 2,4,5,6、Emilia Mia Sordillo 7、Viviana Simon 2,3,7,8,9、Adolfo Garcia-Sastre 2,3,7,7 9.10、Kris M White 2.3、William F Brubaker 11、Davey Smith 12 和 Daniel Haders** 1
广谱 CRISPR-Cas13a 可实现高效的噬菌体基因组编辑
CRISPR-Cas13 蛋白是 RNA 引导的 RNA 核酸酶，通过与互补的靶噬菌体转录本结合，然后进行一般的非特异性 RNA 降解，来防御入侵的 RNA 和 DNA 噬菌体。在这里，我们分析了 Leptotrichia buccalis 的 LbuCas13a 的防御能力，发现它具有强大的抗病毒活性，不受靶噬菌体基因的必要性、基因表达时间或靶序列位置的影响。此外，我们发现 LbuCas13a 的抗病毒活性对各种噬菌体具有广泛效果，方法是将 LbuCas13a 与来自不同系统发育群的九种大肠杆菌噬菌体进行对抗。利用 LbuCas13a 靶向的多功能性和效力，我们将 LbuCas13a 应用于广谱噬菌体编辑。使用两步噬菌体编辑和富集方法，我们在三种不同的噬菌体中实现了七次无标记基因组编辑，效率高达 100%，包括多基因删除和替换单个密码子等编辑。Cas13a 可用作编辑地球上最丰富、最多样化的生物实体的通用工具。
北极大学太空中的北极大学...北极大学太空中的北极大学...
该博士职位是对EISCAT 3D基础设施项目和相关研究成果的战略支持的一部分。这里提供了两组项目：第一个链是基于对所谓的等离子体线的研究，这些信号可以通过不一致的散射技术来衡量，这是与“微型”等离子体物理学有关的主题。第二链涉及电离层与热层的耦合，并属于“宏”等离子体物理的领域。实际上，这两个链的项目都可以观察，基于模型或两者的组合。在项目期间，学生将有机会旅行和参观国外的合作者。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署