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遗传影响 - 在解剖学上理解 - ...
引言genetic的影响对人体解剖结构产生了深远的影响，这决定了我们从构想到成年的物理形式的蓝图。DNA序列[1]，基因表达模式和调节机制的变化有助于在个人和人群中观察到的解剖结构的多样性。了解解剖学的遗传基础对于阐明正常发育，识别病理条件以及针对单个遗传特征的医疗干预措施至关重要。遗传影响在塑造人类解剖学的复杂挂毯，管理个人和人群中器官和组织的发展，结构和功能方面起着关键作用。对遗传因素如何影响解剖结构的研究不仅对于理解人类发展的基本机制至关重要，而且对临床医学，法医学[2]和进化生物学具有深远的影响。从构想的时刻开始，在DNA中编码的遗传指示协调了分子事件的复杂交响曲，这些交响曲指导细胞的形成和分化为专用组织和器官。遗传序列的变化，从单核苷酸多态性（SNP）到更大的结构变化，可以深刻影响解剖学特征，例如骨形态，器官大小和生理功能。这些遗传变异有助于人类解剖学中观察到的显着多样性[3]，反映了遗传性状和对环境压力在进化时间的适应性。了解遗传对解剖结构的影响对于推进医学诊断和个性化医学至关重要。与解剖学变异和先天性异常相关的遗传标志物为临床决策提供了信息，从而基于单个遗传特征，从而实现了量身定制的治疗方法。此外，对解剖结构的遗传调节的见解增强了我们准确解释医学成像发现并有效地计划手术干预措施的能力。除了临床应用之外，解剖结构的遗传研究为人类进化和种群遗传学提供了宝贵的见解。通过检查已经塑造了不同人群中解剖学多样性的遗传适应性[4]，研究人员可以重建迁移模式[5]，推断环境适应并揭示我们物种的进化史。通过综合当前的知识并突出未来的方向，我们旨在加深对遗传影响如何造成人体解剖结构的理解，并为医疗保健和生物科学的进步做出贡献[6]。
生物学上的巨粒分子在disease和...
脂质是一种多样化的疏水分子，对于能量存储，膜结构和信号传导至关重要。脂质代谢的失调与许多疾病有关，包括心血管疾病，肥胖和神经退行性疾病。动脉粥样硬化是心脏病的主要原因，涉及动脉壁内脂质和炎性细胞的积累。在阿尔茨海默氏病中，脂质组成和代谢的变化有助于形成淀粉样蛋白斑块和神经炎症。脂质组学的进步增强了对健康和疾病中脂质作用的理解，有助于治疗方法的发展。基于脂质的药物输送系统（例如脂质体）被广泛用于增强药物的生物利用度和功效。
闪电转换器：动态操作的光学上 -
摘要 - 基于注意力的变压器的广泛采用和显着的计算资源成本，例如，视觉传输者和大型语言模型，驱动了对有效的硬件加速器的需求。尽管通常使用了电子加速器，但由于其高能量效率和超快速处理速度，人们对将光子学作为替代技术越来越兴趣。光子加速器已经证明了卷积神经网络（CNN）工作负载的有希望的结果，这些工作主要依赖重量 - 静态线性操作。但是，在有效地支持基于注意力的变压器体系结构方面，它们会遇到挑战，从而提出了有关光子学对高级机器学习任务的适用性的问题。主要障碍在于其不具体率在处理变压器固有的独特工作负载，即动态和全范围张量乘法。在这项工作中，我们提出了闪电转换器，第一个光功率，高性能和能量良好的光子变压器加速器。为了克服现有的光子张量核心设计的基本限制，我们引入了一种新型的动态动态光子张量核心DPTC，由基于干扰的光学矢量点发动机组成，支持高度平行，动态和全范围二元组乘积。此外，我们设计了一个专用的加速器，该加速器将我们的新型光子计算核与光子互连集成在一起，用于核心数据间广播，完全释放了光学功能。全面的评估表明，闪电转变器成就> 2。6×能量和> 12×延迟降低，并且与电子变压器加速器相比，能量成本最低，能量延迟产品低2至3个数量级，同时维持数字可靠的精度。我们的工作强调了光子学对于有效的硬件加速器的巨大潜力，尤其是用于高级机器学习工作负载，例如诸如变形金刚的大型语言模型（LLM）。我们的实施可在https://github.com/zhuhanqing/lightening-transformer上获得。
化学上的循环肿瘤DNA监测 -
摘要◥目的：化学免疫疗法（化学疗法）是晚期驾驶员阴性非小细胞肺癌（NSCLC）的普遍治疗，诱导后进行了维持治疗。然而，持续时间，剂量和临时治疗临床治疗的临床变异性显着。，我们使用循环肿瘤DNA（CTDNA）监测来告知晚期NSCLC接受化学作用的患者的结果。实验设计：这项回顾性研究包括221名来自阿唑珠单抗的III阶段试验的卡泊铂试验，nsclc中的nab-紫杉醇与卡泊蛋白nab-paclitaxel（Impower131）。ctDNA监测使用了基础跟踪器，涉及预处理肿瘤组织的全面基因组促进，使用算法的变体选择来排除非肿瘤变体，以及最多16个变体的多重PCR来检测和量化ctDNA。结果：在96％的预处理样品（中位数，93个平均肿瘤分子/ml）和
2022综合量子光子学上的路线图
其他：穆迪，Galan； Sorger，Volker J。；布鲁斯，丹尼尔·J（Daniel J。）； Juodawlkis，Paul W。；洛，威廉； Sorce-Agascar，谢丽尔；琼斯，亚历克斯E。； Balram，Krishna c。乔纳森C.F.; Laing，安东尼；达瓦科，马塞洛； Chang，Lin；鲍尔斯（John E。） Quack，niels;加兰德，克里斯托夫； Aharonovich，伊戈尔；沃尔夫（Martin A）；沙克，卡斯滕；尼尔·辛克莱（Sinclair）；洛恩·洛克（Marko）； Kolgenovic，锡；韦尔德，大卫； Shayan Mookherjea；巴克利，索尼亚；拉达斯基，码头；反应，斯蒂芬；本杰明·彭捷（Penjault）； Machiel，Bartholomeus； Mukhopadhyay，债务； Ahimov，Alexey； Zeltikov，Alexisy； Agarwal，Girish S。；他们是srinas，胸骨； Lu，Juanjuan；唐，洪X。英格雷特，wenao；麦肯纳，蒂莫西P。 Safavi-Naeni，Amir H。；斯蒂芬，斯蒂芬； Alshaari，Ali W。； Zwiller，山谷；戴维斯（Paul S。）；马丁线，尼古拉斯；盖尔，迈克尔；约翰·乔维利尼（Chiaverini）； Mehta，Karan K。；罗梅罗（Jacquiline）；外套，navin b。韦纳，安德鲁·M。和平，丹尼尔；塞南斯基，罗伯特； Lobino，Mirco；戴蒙德（Eleni）；路易斯三人组的视频； Camacho，Ryan M.
在非生物学上曾经难以捉摸的病原体生物膜...
生物膜是遵循表面的微生物群落。这些包裹在称为细胞外聚合物物质（EPS）的粘性物质中，形成了较高的多细胞结构，使微生物可以抵抗不利的环境条件，例如营养不良，干旱，极端，宿主免疫反应，以及许多其他司法干预措施（Ciofu et al.，202 al。，pai等）。生物膜上还可以在各种非生物表面上形成致病性微生物，例如在食品加工和医疗领域遇到的表面，从而使封闭的微生物持续存在，即使经过定期的清洁和消毒过程，也可能导致食物疾病的交叉抗击，又可能会造成30次疾病爆发（又有30次疾病）。作为有关食品和临床部门的非生物表面病原体生物膜的这项研究主题的编辑，我们很高兴收到和审查该领域内的一些有趣的研究文章。本社论的布里（Brie）报告了每个被接受的文章的主要发现，结论和观点。乳制品加工厂为生物膜发育提供了理想的环境，这是由于牛奶残留物富含碳水化合物，蛋白质和脂肪（Yuan等，2023）。，杆菌属。由于在耐热孢子中分化的能力，即使在巴氏杀菌后也生存（Shemesh and Ostrov，2020）。Catania等人进行的工作。因此，它们的存在对乳制品行业引起了重大关注，因为这些细菌可能会不断污染食品加工流，最终影响乳制品的安全性并导致它们的变质。证明了枯草芽孢杆菌和蜡状芽孢杆菌分离物是从加工奶酪产品中存活的热处理，很容易在常见的食物接触上形成生物膜
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
