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CRISPR-Cas9 系统：最新的基因组编辑技术
摘要 简介：CRISPR（成簇的规则间隔回文重复序列）是一种具有修改、修复和替换基因成分（基因组编辑）能力的技术。该系统依赖于 Cas9 酶（CRISPR 相关蛋白 9 核酸酶）和 gRNA（引导核糖核酸）。与人类基因组中的特定基因相关的各种疾病都与口腔疾病有关。目的：本研究使用文献综述来解释 CRISPR/Cas9 技术在未来作为口腔疾病治疗方法的潜在应用。讨论：CRISPR/Cas9 的应用可能导致基因缺陷的识别和发现对抗导致口腔癌的肿瘤触发基因的基因。此外，它还可用于口腔微生物感染的情况，例如针对变形链球菌中的糖基转移酶编码基因。这种干扰会破坏 EPS（细胞外聚合物）基质的合成，阻碍生物膜的形成。结论：CRISPR/Cas9 在改变细菌种群或缺陷基因方面的有效性为解决复杂的口腔疾病提供了机会，可能会彻底改变牙科护理。虽然前景光明，但涉及该技术的临床试验仍处于早期阶段，结果尚不完全清楚，尤其是在牙科领域。为了提高对这一创新进步的理解和认识，全面的文献必不可少。关键词：CRISPR/Cas9、基因组编辑、口腔疾病 通讯作者：Rajab Anis 电子邮件：rabusineess012@gmail.com
在侵入性程序中左心访问的transseptal穿刺 - 最新的审查
transseptal穿刺（TSP）目前是需要导管左心房（LA）导管插入的血管内手术的金标准。尽管它的发展始于大约100年前，但近年来，该领域带来了重大进步，提供了处理困难方案的必要工具，并提高了该过程的安全性和功效。即使TSP与高成功率和不良事件的低风险相关，但对于医生来说，要了解这些潜在的并发症并采取适当的措施来防止它们至关重要。涉及最低侵入性程序的趋势，新的新设备的开发以及进一步简化该技术的需求迫使该领域的快速发展。在本文中，我们讨论
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
Lexis+ AI 提供安全的生成式 AI 工具，为律师提高效率、效力和可靠的结果 加拿大多伦多 – 2024 年 1 月 11 日 – 全球领先的信息和分析提供商 LexisNexis ® Legal & Professional 今天宣布推出 Lexis+ AI™ 的加拿大和英国商业预览版，这是一款旨在改变法律工作的生成式 AI 解决方案。Lexis+ AI 以我们大量准确且独家的加拿大法律内容和用例库为基础，将生成式 AI 的强大功能与专有的 LexisNexis 搜索技术相结合，可无缝浏览英语和法语法律内容。结果始终有可验证、可引用的权威支持。继 2023 年成功进行商业预览后，Lexis+ AI 现已在美国全面上市。Lexis+ AI 技术具有对话式搜索、深刻总结、智能法律起草和文档上传功能，所有这些都由最先进的加密和隐私技术提供支持，以确保敏感数据的安全。对话式搜索简化了复杂且耗时的法律研究流程，为各种法律查询提供了用户友好的搜索体验，并附带引文。这使律师能够有效、高效地开展研究。增强型摘要功能提供法律文件的自定义摘要，加快和指导深入分析。生成式文档起草功能可指导客户完成整个法律起草过程，并根据用户提示自动生成初稿。这一创新功能允许用户轻松修改语言和语气以满足他们的需求。此外，文档上传功能允许快速分析、摘要和提取法律文件中的关键见解。LexisNexis Legal & Professional Canada 首席执行官 Eric Wright 表示：“我们很高兴将这项变革性技术带给客户。Lexis+ AI 解决方案为加拿大律师提供了首创的工具，他们可以利用我们丰富、高质量的内容，大幅提高执业和业务的速度、质量和效率。” Lexis+ AI 产品专为加拿大法律专业人士量身定制，将支持英语和法语交互，让全国各地的用户能够访问唯一一部最新的国家法律百科全书《哈斯伯里法典》®、加拿大唯一的法国民法百科全书《Juris Classeur ®》以及独特的英文和法文评论、诉状、动议和 Facta 法庭文件和实用指南。LexisNexis Legal & Professional 英国和 CEMEA LNNA 首席技术官 Philippe Poignant 表示：“LexisNexis 在使用人工智能技术方面拥有丰富的第一手经验，包括直接与主要的 LLM 创建者和值得信赖的云提供商合作，以开发更快、更准确、更透明和安全的生成式 AI 解决方案。”“作为法律人工智能和分析领域的领导者，我们最有能力提供这些先进技术，以加速客户的成功。” LexisNexis 正在负责任地开发法律人工智能解决方案，并由人工监督。作为 RELX 的一部分，LexisNexis 遵循 RELX 负责任的人工智能原则，考虑其解决方案对人们的实际影响，并采取行动防止产生或强化不公平的偏见。该公司对法律行业数据安全和隐私的承诺已超过 50 年。LexisNexis 雇佣了 2,000 多名技术专家、数据科学家和主题专家来开发、测试和验证其解决方案并提供全面、准确的信息。与此同时，LexisNexis Canada 宣布了其 Lexis+ AI Insider 计划，该计划面向全国的法律专业人士开放。该计划旨在通过生成性人工智能教育和 LexisNexis Canada 关于最新人工智能发展的突发新闻来支持法律行业。内部人士可以注册
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
对行业的建议：在医学实践中负责任地使用人工智能对行业的建议：曼尼托巴省医师与外科医师学院 (CPSM) 为行业提供建议，以支持注册人实施 CPSM 的实践标准、实践指示以及道德和专业规范。本建议文件并未定义实践标准，也不应被视为法律建议。一般而言，建议文件是动态的，可能会随时编辑或更新以使其更清晰。请定期参考本文以确保您了解最新的建议。重大变更将通过 CPSM 的新闻通讯传达给注册人；但是，微小的编辑可能只会在文件中注明。序言：注册人必须了解在实践中负责任且合乎道德地使用人工智能 (AI)。本文件主要讨论生成人工智能 (GenAI)，但大多数原则可广泛应用于其他形式的 AI。提供的建议主要集中在医疗保健中教育、问责制、透明度、知情同意、保密性和公平性的重要性。还讨论了系统问题。
基于氧化还原电池的混合储能系统：最新的发展，挑战和未来的观点
摘要：最近，混合储能系统（HESS）的吸引力在多个应用领域中一直在增长，例如充电站，电网服务和微电网。hesss由两个或多个单个单一存储系统（ESS）的集成，以结合每个ESS的好处并改善整体系统性能，例如效率和寿命。关于HESS的最新研究主要集中在电源管理和不同ESS之间的耦合，而对特定类型的ESS而没有特别兴趣。在过去的几十年中，氧化还原流量电池（RFB）由于其吸引人的功能而受到了显着关注，尤其是对于固定存储应用，并且杂交可以改善有关短期持续时间和峰值功率可用性的某些特征。本文介绍的是基于RFB的HESS的主要概念的全面概述。从简短的描述和针对与RFB混合杂交的常见电化学存储技术的关键性能指标（KPI）的规范开始，HESS是基于面向电池的和面向应用程序的KPI进行了分类的。此外，通过数值模拟提出并评估了包括RFB和SuperCapacitor（SC）组合的HESS的最佳耦合结构。最后，对能源管理系统（EMS）进行了深入研究。提供了EMS以及可能的应用程序场景的一般结构，以识别常用的控制和优化参数。因此，将面向系统和面向应用程序的参数的分化应用于文献数据。之后，讨论了最新的EMS优化技术。作为最佳EMS的特征是对系统的未来行为的预测以及合适的控制技术的使用，对先前实施的EMS预测算法和控制技术进行了详细分析。这项研究总结了RFB的电杂交的关键方面和挑战，因此对新需要的优化和控制算法给出了未来的观点。
最新的 IGCEP 如何阻碍可再生能源的未来......
最新的 IGCEP 将成本效益高的可变可再生能源 (VRE) 排除在外，这违背了 IGCEP 模型的最低成本原则。VRE 份额已从之前预测的 2022-31 年 IGCEP 的 29.6% 降至 13.3%。这一减少意味着风能、太阳能和其他 VRE 来源的计划贡献大幅减少。值得注意的是，包括净计量在内的太阳能份额预计到 2034 年将下降到 10%。这种情况与政府 2019 年替代和可再生能源 (ARE) 政策的目标形成鲜明对比，该政策的目标是到 2030 年 VRE 份额至少达到 30%。可再生能源目标的降低直接影响了信德省和俾路支省，这两个省拥有巨大的太阳能和风能潜力。
保加利亚政治简报：为什么最新的预测是……
16 https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2024/04/16/world-economic-outlook-april-2024 17 https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/59eecf1d-3f8b-4eb8-b065-dc4acc624dd2 18 同上。
医疗服务提供者倦怠——利用新兴技术解决方案应对最新的医疗危机
大量研究表明，医护人员职业倦怠程度较高的组织会降低患者体验，通常健康结果更差，成本更高。例如，一项对 82 份研究出版物（包括 20 多万名医疗服务提供者）进行的荟萃分析发现，职业倦怠与质量之间存在统计上显著的（负）关系。问题范围相当广泛，因为职业倦怠与医疗差错增加、医院内感染 (HAI) 发生率增加、患者不满和患者及家属投诉增加（以及随之而来的法律责任增加，因为不满的家属也更有可能寻求医疗差错的法律补救）等诸多方面有关。此外，在职业倦怠分数较高的单位，团队合作氛围、安全性和总体工作满意度都有所下降。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/f/f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
美世资源、建筑和工程薪酬审查为组织提供可靠的、最新的薪酬和福利信息
虽然此列表中包含的具体职位在各个报告期之间不断变化，但一个不变的元素是入门级专业 (P1) 职位的纳入。在过去的八版中，入门级专业 (P1) 职业级别的职位被纳入的次数超过三十次。这占同一时期所有纳入职位的近一半。一个显著的区别是，经验丰富的专业 (P2) 职业级别是第二常见的，有 8 次被纳入。