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少吗？精炼肺实施了一种新型试验设计，以解决可能的免疫疗法过度治疗
Authors: Ehsan Ghorani 1 *, Matteo Quartagno 2 *, Fiona Blackhall 3 , Duncan C. Gilbert 2 , Mary O'Brien 5 , Christian Ottensmeier 6 , Elena Pizzo 7 , James Spicer 8 , [a patient representative], Alex Williams 9 , Philip Badman 9 , Mahesh K.B.Parmar 2 *和Michael J. Seckl 1 *代表精炼肺调查人员。
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人类胚胎的植入前开发
在2017年，Niakan和她的同事发表了一篇具有里程碑意义的论文，报道了在人类胚胎中首次使用CRISPR-Cas9基因组编辑，其唯一目的是理解人类发展的基本原理（Fogarty等，2017）。作为原理证明，Niakan选择专注于胚泡发育，淘汰了多能转录因子Oct4，在小鼠中需要指定内部细胞质量。为了使用尽可能少的人类胚胎，该组在诱导型人ES细胞系统中鉴定了有效的OCT4靶向引导RNA，并使用小鼠Zygotes鉴定了优化的微注射条件。然后，他们能够有效，专门针对受精的人卵中编码OCT4的基因。
对话式人工智能服务的用户意图识别与需求引出方法
摘要 近年来，聊天机器人成为引导用户消费服务的新型智能终端，然而其最为诟病的是所提供的服务不是用户期望的或者最期望的，这一缺陷主要源于两个问题，一是信息不对称导致用户需求表达的不完整性和不确定性，二是服务资源的多样性导致服务选择的困难。对话机器人是典型的网状设备，引导式多轮问答是引出用户需求最有效的方式。显然，复杂的问答轮次过多不但枯燥无味，而且用户体验不佳。因此，我们的目标是在尽可能少的轮次中尽可能准确地获取用户需求。为此，提出了一种基于知识图谱（KG）的用户意图识别方法进行模糊需求推理，并提出了一种基于粒计算的需求引出方法进行对话策略生成。实验结果表明，这两种方法可以有效减少对话轮数，并能快速准确地识别用户意图。索引术语——知识图谱；不确定性需求分析；多轮对话；认知服务计算；聊天机器人；对话式人工智能机器人；粒计算。
海军部队健康调查情况说明书 POC - MyNavyHR
• 军队健康调查 (HoF) 开放至 2023 年 8 月 31 日，完成时间不到 20 分钟。• 参与是自愿的，但非常有帮助。这是您向海军领导层表达您对海军计划和政策的看法以及它们如何影响您的个人和职业生活的机会。• 与国防组织气候调查 (DEOCS) 一起，HoF 是一种衡量海军服务质量是变好还是变坏的方法。• HoF 结果由像您这样的个人参与驱动。HoF 结果直接有助于促进预防活动、改善气候和文化、支持海军人员并加强战备能力。• 海军使用 HoF 数据来通知社区健康简报，每个海军社区负责人每 12 到 18 个月向 CNO 和 VCNO 提供一次（海军领导力发展框架简报）。• 填写尽可能多的内容，或尽可能少的内容，只要您觉得合适即可——所有回复都有助于领导者做出明智的决策。• 如果给出的答案与您不符，您可以自由撰写回复。• 想看看我们去年学到了什么？请访问 https://www.mynavyhr.navy.mil/Media-Center/Publications 查看 2022 年军队健康报告。
呼吁美国采取行动 | EMP 工作组
我们的愿景：“我们相信，美国公民、州政府和国家政府可以齐心协力，保护我们的电力 1 和关键基础设施 2（包括水和废水、通信、应急服务、交通、医疗保健和公共卫生、食品和农业、能源和金融服务），抵御任何威胁，包括极端太阳天气、核和非核电磁脉冲 (EMP)、物理和网络攻击，从而拯救生命。我们可以共同采取行动，在个人、州和国家层面拯救生命，保护美国。” 本报告是国家和国土安全工作组许多成员的合作成果，并得到了同样致力于保护电网联盟的成员以及其他盟国组织的协助。它旨在解释这个具有国家重要性的问题，在正文中尽可能少使用科学和技术语言（并在脚注中更详细地说明），以便尽可能多的美国人，尤其是那些具有领导能力的人，能够清楚地了解这些问题。这份报告应该激起美国人的愤怒和勇气，因为只有这样，他们才会采取行动。它还应该给美国带来希望，因为这种毫无意义的危险局势完全在我们国家采取行动和解决的能力范围内。我们每个人都需要“撸起袖子”开始行动……我们的组织
柏拉图问题的解决方案
人们如何与获得尽可能少的信息了解？问题采取多种形式；从文本中学习词汇是一个特别戏剧性且方便的研究案例。提出并用于成功模拟这种学习和其他几种心理语言现象的新的新的一般相似性和知识表示，潜在的语义分析（LSA）。通过大量代表性文本中的本地共发生数据间接诱导全球知识，LSA以与学童相当的速度获得了有关英语的完整词汇的知识。LSA不使用先前的语言或知觉相似性知识；它仅基于一种一般数学学习方法，该方法通过阐述适当数量的维度（例如300）来表示对象和上下文来实现强大的归纳效应。与其他理论，现象和问题的关系被勾勒出来。
