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气象学综合战略（2021-2030）
非洲气象和水文观察网络中存在较大差距是一个主要问题。在过去25年中，非洲观察站的数量通常一直在缓慢下降。下降的观察结果意味着，在非洲许多地方，即使近年来数值天气预测模型的解决方案大大增加，预测的质量也没有提高。一个特别严重的问题是，在2015年1月至2020年1月之间，非洲的关键守护体观察数量（导致数值预测模型的准确性的最大贡献者）减少了多达50％（即在COVID-19-19大流行之前），主要是由于缺乏资金。这些观察结果是准确可靠的天气预报的基础，对干旱，洪水，强风，沙尘暴等灾害的预警，以及许多社会经济部门的决策支持工具。因此，至关重要的是，至关重要的是，政府为其国家气象和水文服务提供更多支持，以在接下来的几年中在非洲实施WMO全球基本观察网络（GBON），因为收集的数据是一种国家“公共商品”，这是一种国家的“公共商品”，可以生产出良好的预测和提供良好的服务，以保护生活，财产，财产和经济活动。
由人工智能驱动的智能气体传感器阵列
摘要：像人类一样行动的移动机器人应该拥有多功能灵活的传感系统，包括视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉。气体传感器阵列（GSA），也称为电子鼻，是机器人嗅觉系统的一种可能解决方案，可以检测和区分各种气体分子。应用于电子鼻的人工智能（AI）涉及一组不同的机器学习算法，这些算法可以通过分析来自 GSA 的信号模式来生成气味印记。GSA 和 AI 算法的结合可以使智能机器人在许多领域发挥强大的功能，例如环境监测、气体泄漏检测、食品和饮料生产和储存，尤其是通过检测不同类型和浓度的目标气体进行疾病诊断，具有便携性、低功耗和易于操作的优势。令人兴奋的是，配备“鼻子”的机器人将充当家庭医生，守护每个家庭成员的健康，保证家庭安全。在本综述中，我们总结了 GSA 制造技术和人工嗅觉系统中采用的典型算法的最新研究进展，探索了它们在疾病诊断、环境监测和爆炸物检测中的潜在应用。我们还讨论了气体传感器单元的主要局限性及其可能的解决方案。最后，我们展示了 GSA 在智能家居和城市领域的前景。
通过 Wnt 受体的联合调节和反馈对神经母细胞迁移进行精确的时间控制
摘要 许多发育过程依赖于基因表达的精确时间控制。我们之前已经建立了一个理论框架，用于控制如此高的时间精度的调控策略，但这些预测仍然缺乏实验验证。在这里，我们使用控制秀丽隐杆线虫神经母细胞迁移的 Wnt 受体的时间依赖性表达作为可处理系统，在体内研究强大的细胞内在计时机制。单分子 mRNA 定量显示受体的表达呈非线性增加，预计这种动态会提高计时精度，而不受控制的计时丰度呈线性增加。我们表明这种上调依赖于转录激活，为受体表达时间受累积激活剂调控的模型提供了体内证据，当达到特定阈值时，该激活剂会触发表达。这种计时机制在神经母细胞谱系中发生的细胞分裂中起作用，并受分裂不对称的影响。最后，我们表明通过经典 Wnt 通路对受体表达的正反馈可提高时间精度。我们得出结论，通过结合时间守护基因的调节和反馈，可以实现强大的细胞内在计时。
1。简介：DNA复制的基础
重新组体负责复制每个增殖细胞中的全部基因组DNA。这个过程允许遗传/遗传信息从亲本细胞到子细胞的高保真通过，因此对所有生物都是必不可少的。大部分细胞周期都是围绕确保在没有错误的情况下进行DNA复制的。DNA复制是一个能量昂贵的过程。在细胞周期的G 1期中，启动了许多DNA复制调节过程。在真核生物中，绝大多数DNA合成发生在细胞周期的阶段，并且整个基因组必须解开并重复以形成两个女儿副本。在G 2期间，纠正了任何受损的DNA或复制误差。最后，在有丝分裂或M期将基因组的一个副本隔离到每个子细胞。这些女儿的副本每个都包含来自亲本双链DNA的一条链和一个新生的反平行线。这种机制是从原核生物到真核生物的保守，被称为半守护DNA复制。半保守复制的过程提出了DNA复制位点的几何形状，即叉状的DNA结构，其中DNA螺旋是开放的或开放的，可暴露于未配对的DNA核苷酸，以识别识别和基础配对，以将frefotixides掺入FreeTranded DNA中（图1）。
i 防御分析文档
洛克希德·马丁公司的 F-35 隐形战斗轰炸机有一个从未被提及的关键部件，它确实是隐形的。它看不见，因为它不在那里，也就是说它不在飞机上。然而，他支持他。他是他的守护天使，为人谨慎，每周 7 天、每天 24 小时随时准备支持和帮助他没有他，联合攻击战斗机就无法执行任务，顶多连一次无辜的“实地考察”都做不了。我们谈论的是其维护和技术操作支持设备自主后勤信息系统（ALIS），JSF 始终“粘在”该系统上。它是一个系统，或者更确切地说是一个集中且完全网络化的“后勤环境”，持续接收有关整个全球 JSF 舰队的健康状况和作战准备状态的数据，并发布保证这两者所需的信息和程序。怎么办？通过与美国境内或境外的各种身份的人员进行不知疲倦的沟通，提供每个备件的供应和存储（其库存时刻受到监控）、维护、操作、培训、实施相关手册和任何其他支持活动。为了向自身“提供”所需的所有信息，该系统甚至与一切背后的人员（即 JSF 制造站点）保持持续连接。简而言之，ALIS 是一位“老大哥”，他看到并提供一切。就像《2001：太空漫游》中拥有 HAL 9000 超级计算机的宇航员一样，任何与 F-35 有关的人都无法逃脱
美国潜艇
3 目录、提交截止日期 4 美国海军第六舰队国家官员 6 选定的美国海军第六舰队... 联系人和委员会 6 退伍军人事务服务官员 6 牧师寄语 7 地区和基地新闻 7 （改变节奏）约翰和吉姆 8 美国海军第六舰队地区和区域 9 为什么船被称为“她”？ 9 过去和现在 10 更多基地新闻 11 有人知道吗... 11 “我怎么看”编辑寄语 12 2017 年奖项评选 13 “与海豚一起的守护天使” 14 致编辑的信 18 船友死后获表彰... 20 蝎子和长尾鲨 -（EP 上的我们的“核弹”） 22 更换指挥官 23... 我们的兄弟 24 一名船手... 100 年生命 26 2018 年选举：个人简介 41 2018 年正式选票 43 …更高权力的存在 44 船舶重聚 47 Kap(SS)-4-Kid(SS) 48 永恒巡逻中的潜艇 49 遗产：F 级潜艇 51 永恒巡逻中的船友 52 船舶赞助计划 (BSP) 56 美国六国潜艇新成员 60 “黄色潜艇” 61 美国六国潜艇申请 62 美国潜艇广告时间表 63 （杂志“帮助”页面）
PD-1，PD-L1，CTLA-4和LAG-3免疫检查点抑制剂的不良事件：FDA不良事件数据库的分析
摘要：这项研究旨在确定与FDA批准的免疫检查点抑制剂（ICI）相关的25个最普遍的不良事件（AE），尤其是PD-1，PD-1，CTLA-4，CTLA-4和LAG-3抑制剂，使用FDA不良事件报告的数据（FDA不良事件）的数据（faers and a Priastion and Publics an a Pliblise an an a Publics and an an a lag-3抑制剂）开放式药物守护工具，以研究这些不良事件。对于PD-1抑制剂，最常见的AE是腹泻，疲劳和肾上腺素，具有明显的中性粒细胞减少症和甲状腺功能减退症，尤其是toripalimab和dostarlimab。PD-L1抑制剂也经常引起肺部疾病和甲状腺功能减退症，表现出类别效应，以及药物特异性AES，例如肝毒性和寒冷。CTLA-4抑制剂主要导致腹泻和结肠炎，ipilimumab经常引起上产和皮疹，而Tremelimenab表现出独特的AES，例如胆道感染。lag-3抑制剂Relatlimab报告的AE较少，包括发育和肺炎。在所有抑制剂中罕见但明显的AE都包括心肌炎和肌无力。本研究提供了与ICIS相关的25种最常见AE的详细概述，为临床决策和AE管理提供了宝贵的见解。对于阐明这些AE的基础机制并开发有针对性的干预措施以增强ICI治疗对癌症患者的安全性和有效性，需要进一步研究。
引用：Wolff J，Hefner G，Normann C等。预测精神病医院中药物与药物相互作用的风险：回顾性纵向P
摘要目标的目的是使用患者入院时可用的常规数据来预测多药和药物 - 药物相互作用（DDI），并评估其在支持有效管理药物处方的福利和风险的有用性方面的预测绩效。设计回顾性，纵向研究。设置我们使用了来自德国黑森的八家精神病医院进行的大型多中心药物守护项目的数据。参与者住院情节在2017年10月1日至2018年9月30日（1年）或2019年1月1日和2019年12月31日（2年）之间连续出院。结果衡量正确分类医院发作的比例。我们使用梯度提升来预测各自的结果。，我们测试了未见患者的最终模型的性能与另一个日历年，并将用于培训的研究地点与用于性能测试的研究地点进行了培训。结果总共包括53 909集。与接收器操作特征下的区域测量的模型性能分别是“出色”（0.83）和“可接受”（0.72）（0.72），而对多剂量和DDI的预测分别为公共基准。这两个模型都比仅基于基本诊断组的天真预测要好得多。结论本研究表明，可以从常规数据中预测出多药和DDI。这些预测可以支持对医院处方的福利和风险的有效管理，例如，在建立药理学治疗前处于风险的患者入院后，早期将药物监督包括在内。
从可靠性的角度来保证AI系统
我们概述了构成重大风险的基于计算机系统的经典保证原则。然后，我们考虑将这些原理应用于采用人工智能（AI）和机器学习（ML）的系统。这种“可靠性”观点中的关键要素是对关键综合行为的几乎完全理解的要求，这对于AI和ML来说是不可行的。因此，通过使用“深入的防御”和“防御性”层次结构，可以确保有些传统工程的组件，以“守护”它们，旨在最大程度地降低对AI和ML元素的信任。这可能与试图将保证本身应用于AI和ML元素的“可信赖性”观点形成鲜明对比。在网络物理和许多其他系统中，很难提供不依赖AI和ML的警卫来感知其环境（例如，其他与自动驾驶汽车共享道路的车辆），因此需要这两种视角，并且需要连续或光谱。我们将重点放在结构上的连续性末端，并邀请其他人考虑沿频谱的其他点。对于需要使用AI和ML感知的守卫，我们研究了将这些要素中的信任最小化的方法；它们包括分歧，深入的防御，解释和微型冠军。给定世界模型，我们还研究了强制可接受行为的方法。这些包括经典的网络物理计算和信封以及基于总体原则，宪法，伦理或声誉的规范规则。我们将观点应用于自主系统，用于特定功能的AI系统，通用AI（例如大语言模型）以及人工通用情报（AGI），我们提出了当前的最佳实践和研究议程。
subge-ddi：药物的新预测模型
生物医学文本提供了重要数据，用于研究药物守护领域中的药物相互作用（DDIS）。尽管研究人员试图研究生物医学文本中的DDI并预测未知的DDI，但缺乏准确的手动注释会大大阻碍机器学习算法的性能。在这项研究中，为DDI（Subge-DDI）开发了一个新的DDI预测框架，即子图增强模型，以提高机器学习算法的性能。此模型使用药物对知识子图信息来实现大规模的纯文本预测，而无需进行任何注释。该模型将DDI预测视为多类分类问题，并预测每种药物对的特定DDI类型（例如，机制，效果，建议，相互作用和负面）。药物对知识子图源自包含各种公共数据集的巨大药物知识图，例如药物库，二固体，偏外，药物中心，胚胎，SMPDB（小分子途径数据库），CTD（比较毒性毒理学数据库）和Sider。从公共数据集（Semeval-2013 Task 9数据集）评估了Subge-DDI，然后与其他最先进的基线进行了比较。Subge-DDI在测试数据集中获得83.91％的微F1分数和84.75％的宏F1分数，表现优于其他最先进的基线。这些发现表明，提出的药物对知识子图辅助模型可以有效地改善生物医学文本中DDI的预测性能。