Hang Thi Thuy Gander-Bui, 1 , 2 Jo € elle Schl € afli, 1 Johanna Baumgartner, 1 , 2 Sabrina Walthert, 1 Vera Genitsch, 3 Geert van Geest, 4 Jose´ A. Galva´ n, 3 Carmen Cardozo, 3 Cristina Graham Martinez, 3 Mona Grans, 5 Sabine Muth, 5 Re´ my Bruggmann,4 Hans Christian Probst,5 Cem Gabay,6和Stefan Freigang 1,7, * 1, * 1伯恩伯恩伯恩伯恩大学组织医学与病理学研究所实验病理学,瑞士大学2研究生院2伯尔尼大学伯尔尼,伯尔尼,瑞士3012伯尔尼,3012瑞士4 Interfulty BioInformatics和瑞士生物信息学研究所,伯恩大学,3012,瑞士伯恩,瑞士5. 55131 MAINZ大学医学中心,德国55131 Mainz 6 6 6瑞士大学医院,瑞士大学医院,瑞士大学医院7号风湿病学司。 stefan.freigang@unibe.ch https://doi.org/10.1016/j.immuni.2023.06.023
施工合同包含与风险相关的关键信息,需要深入检查,但要进行竞标的紧迫时间限制了手动对大量文档进行全面审查的可能性。本研究旨在开发自动化建筑合同审查的模型,以提取有关风险和责任的信息,这些信息将为风险管理计划提供投入。模型接受了国际咨询工程师模板联合会的2268次参议员的培训,并对包含1217个句子的实际建筑项目合同进行了测试。与承包商,雇主和共享的相关当事方的标题,定义,义务,风险和正确类别的分类法分类为标题,定义,义务,风险和正确的类别。使用多种自然语言处理矢量化技术和机器学习算法的十二个模型根据准确性和F1得分实现并进行了基准测试。句子类型的二进制分类和集成顶级模型的集成方法进一步应用以提高性能。最佳模型可实现89%的句子类型准确性,而相关方的句子类型为83%,证明了自动合同审查的能力以识别风险和责任。采用拟议的方法可以大大加快合同审查,以支持风险管理活动,出价准备过程并防止忽视风险和责任引起的争议。
该活动旨在详细介绍绿色过渡项目的InterReg Next Med Call,价值8,370万欧元的欧盟捐款。这项倡议旨在促进整个地中海的合作,以期应对关键的气候挑战,同时促进可持续的增长,适应,韧性和正义过渡。在活动期间,参与者将了解呼叫的主题和功能,参与规则,预算问题,使用电子应用形式以及成功项目开发的技巧。
图4和图5显示了厚度H = 16和λ= 0的浮膜的涡度场和循环结果。25我们观察到涡度场沿垂直于观测平面的方向更强(请参阅3)。图4,我们在x -z平面中显示了涡流流和循环模式的“前”视图,我们期望ωy中的涡度大于其他平面。图5,我们在y -z平面中显示了同一情况的涡度场,这就是φ=π/ 2的情况,在那里我们观察到涡度ωx and涡流和该平面上的循环大于其他组件。
结果:研究中总共包括143个兄弟姐妹(65个家庭)。72%的患者具有与兄弟姐妹相同的遗传突变。尽管存在相同的基因突变,但有59%的患者与兄弟姐妹的攻击症状不同。在56%的患者中,PRAS疾病的严重程度评分和45%的患者中,对秋水仙碱治疗的反应与同样突变的兄弟姐妹不同。在I组中,发烧和腹痛在统计学上的频率比II组的频率明显高(p = .032)。第I组疾病发作的年龄在统计学上低于II组(p = .031)。基因突变,攻击症状和秋水仙碱反应在双对中是相同的。疾病发作的年龄和诊断时的年龄在双对的一半中也是相同的。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具,但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学,他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明,教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情,尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势,并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力,确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词:人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法:英语语言教学杂志,12 (2)。196-212 DOI:10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源,以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中,AI 是指基于机器的系统,该系统可以针对给定的一组人类定义的目标,做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时,人工智能在学校中的使用越来越多,包括出于教学和学校安全目的,以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。
带有检查点抑制剂的抽象背景免疫疗法,尤其是那些针对编程的死亡受体1(PD-1)/PD-1配体(PD-L1)的免疫疗法,越来越多地被认为是恶性肿瘤的高度有希望的治疗方式。然而,限制了免疫检查点阻滞治疗在治疗胶质母细胞瘤(GBM)中的效率。因此,必须扩大我们对GBM免疫逃逸(IE)背后的分子机制的理解。进行蛋白质芯片分析以在PD-1抑制剂敏感或抗性GBM中异常表达的OMA1蛋白筛选。在此,采用了公共数据库和生物信息学分析来研究OMA1和PD-L1关系。然后,通过不同的实验方法在初级GBM细胞系中验证了这种预测的关系。在免疫抑制中研究OMA1背后的分子机制,采用了一系列实验方法,包括蛋白质印迹,共免疫沉淀(CO-IP),质谱法(MS),免疫荧光,免疫荧光,免疫组织,免疫组织化学和QRT-PCR。结果我们的发现表明,OMA1竞争性结合HSPA9以诱导线粒体并介导GBM的IE。来自TCGA的数据表明OMA1与免疫抑制之间存在显着相关性。OMA1促进了GBM患者的原代细胞中的PD-L1水平。接下来,在GBM原代细胞上进行的Co-IP和MS的结果表明OMA1与HSPA9相互作用并诱导线粒体。OMA1不仅通过增加线粒体DNA释放,还通过激活CGAS插入来促进CGAS插入活性。最终,已经发现OMA1通过调节PD-1结合和PD-L1介导的T细胞毒性来诱导GBM中的免疫逃避。结论OMA1/HSPA9/CGAS/PD-L1轴在我们的研究中被阐明为GBM中新鉴定的免疫治疗靶标。
方法:为了生产安全且具有抗原性的鼻用疫苗,使用 SolaVAX 技术灭活 H37Rv,该技术利用核黄素、UVA 和 UVA 光来修改病原体的核酸结构。这种化学反应对核酸修饰的特异性可防止病原体复制,但可保持抗原的完整性。SolaVAX-TB 与含有 TLR 3 和 9 激动剂 (MucV) 的脂质体免疫刺激剂一起施用,旨在激活粘膜免疫。3 周大时,C57BL/6 小鼠皮内接种 BCG Pasteur。45 天后,它们接受了第一剂 IN SolaVAX+MucV 加强剂,45 天后,又接受了另一剂。7 周后,用 Mtb Beijing HN878 雾化动物;感染后 30 天和 90 天评估细菌负担和病理。
柬埔寨对COVID-19大流行的弹性反应导致了强大的恢复和外国直接投资(FDI)。尽管面临全球挑战,但有利的投资法和持续的制造搬迁工作吸引了大量外国直接投资。值得注意的是,海关流程的数字化和蓬勃发展的电子商务市场说明了取得的进展。