摘要 豌豆是一种主要的冷季豆科蔬菜,由于寄生真菌白粉病 (PM),豌豆的产量和质量遭受了巨大的损失。这种疾病可导致产量下降 25-70%,影响农产品的质量并产生显著的经济影响。抗性育种是管理这种毁灭性疾病最具环境可持续性的策略之一。在三年的时间里,总共对 172 个不同豌豆种质进行了白粉病抗性 (PMR) 田间评估,其中 35 个种质的疾病评分为 0-1,表明发病率≤1%。值得注意的是,三个种质——IC296678、EC865944 和 EC865975 表现出对豌豆白粉病的高抗性。组织病理学观察表明,接种后 24 和 48 小时,抗性品系 IC296678、EC865975 和 EC865944 上均未发生分生孢子萌发,表明这些基因型具有侵袭前免疫类型。为了研究 EC865944 和 EC865975 中 PM 抗性的基因作用和遗传模式,我们利用了五个杂交组合,即 EC865975 × Kashi Udai、Kashi Ageti × EC865944、EC865944 × Kashi Nandini、EC865975 × Kashi Shakti 和 EC865944 × VRPM-903。对这些杂交的 F2 群体的分析表明,一个抗性对三个易感性的分离模式,表明两个基因型中都存在单个隐性基因。对这些基因型的园艺学特征分析表明,它们都属于晚熟豌豆组,其特点是生长习性较高,平均豆荚重量为 5.5 至 7.5 克,平均单株产量为 75 至 100 克。这些新发现的 PMR 来源不仅为印度育种者而且为全球研究人员提供了宝贵的遗传资源,为可持续豌豆改良迈出了重要一步。关键词:白粉病、白粉病、豌豆、抗性和遗传以及产量。
房室传导阻滞可能是先天性的,也可能是后天性的。先天性房室传导阻滞与心脏缺陷有关,例如房室管缺损、大动脉转位、异位性综合征和法洛四联症,但也可能由于免疫介导的传导问题而在没有结构缺陷的情况下发生,其中系统性红斑狼疮 (SLE) 和母体病毒感染是显著原因。10-12 后天性房室传导阻滞由心肌梗死、药物、电解质失衡、内分泌失调和毒素引起,其中与年龄相关的退化是最常见的原因。13 通常会影响房室传导并可能导致房室传导阻滞的药物包括地高辛、非二氢吡啶类钙通道阻滞剂、β受体阻滞剂、腺苷、I 类和 III 类抗心律失常药物、多奈哌齐和锂。 14 慢性特发性纤维化、年轻人迷走神经张力增高、心肌病、肌营养不良症以及心肌炎和莱姆病等浸润性疾病也可能导致心脏疾病。心脏和瓣膜手术,尤其是经导管主动脉瓣置换术,是额外的风险因素,尤其是对于已有传导系统疾病的男性。15 因心脏传导组织退化而导致的房室传导阻滞在 65 岁以上的人群中更为常见。
2025 年 2 月 6 日,星期四 13:00 开门 14:30 司仪致欢迎辞 - Andrea Grosso,项目官员,教学援助协调员,人才发展部,欧盟委员会口译总司 - Antoinette Legrand,欧盟委员会口译总司法语口译部副主任 14:40 介绍 Genoveva Ruiz Calavera,欧盟委员会口译总司司长 14:50 其他欧盟口译服务机构的贡献 - 欧洲议会会议物流和口译总司 - 欧盟法院口译司 15:00 开幕主旨演讲 欧洲预算、反欺诈和公共管理专员 TBC 15:10 青年口译员颁奖典礼 15:30 圆桌讨论:人工智能增强口译:如何利用人工智能为口译员带来优势只要口译员具备利用人工智能技术所需的技能和资源,人工智能工具对于支持和增强口译员的工作至关重要。本次讨论将探讨人工智能和口译员的认知负荷、效率和准备时间以及口译员技能提升和大学课程等方面的问题。
摘要 近年来,随着人工智能在日常生活中的广泛应用,对可解释/可解释的人工智能的需求与日俱增。人类往往不信任无法解释其结果如何产生的人工智能系统,这种系统被视为“黑箱”系统。人们希望人工智能系统不仅能提供高质量的结果,而且在结果生成过程中也是透明的,这被称为“可解释的人工智能”或“可解释的人工智能”。关于人工智能系统中的解释和解释是什么的大多数最新研究都是基于研究人员的主观直觉,没有坚实的理论支持,既没有达成共识,也没有数学定义,这可能是解释和解释这两个术语使用定义不明确和歧义的原因。在本文中,我们试图借助知识管理的坚实理论支持,消除人工智能背景下解释和解释使用的歧义。我们还分别讨论了人工智能系统中可解释性和可解释性的可能评估方法。
美国公司在通用人工智能 (GPAI) 开发领域遥遥领先,这给欧盟及其成员国带来了竞争劣势。了解 OpenAI 的 ChatGPT 成为最广泛使用的 GPAI 应用程序的关键成功因素,对于欧洲解决不良市场行为、增强经济竞争力和加强国家安全至关重要。这份 Clingendael 政策简报强调了 OpenAI 成功的三个关键驱动因素:(1) 其使命,最初由 OpenAI 的非营利性质验证;(2) 其人员汇集了深厚、多样和独特的学术专业知识和实践经验,与最初的使命一致;(3) 其资本渠道,这使 OpenAI 能够聘请一流的研究人员和专业人员,并且对于开发其产品所需的巨大计算能力至关重要。此外,其在产品开发中追求速度和承担风险的倾向也是 OpenAI 商业成功的关键。所有这些因素都源于并强化了旧金山湾区独特的创新生态系统。 1 基于这些发现,作者为寻求加强欧洲经济竞争力和国家安全的欧洲政策制定者和科技企业家提供了初步思考。本系列关于欧洲人工智能未来的后续政策简报将进一步探讨这些经验教训。2
摘要:淀粉样β肽(Aβ)在阿尔茨海默病(AD)的发病机制中起着关键作用,并对神经元产生毒性作用。目前可用于AD患者的治疗方案,例如乙酰胆碱酯酶抑制剂,只能缓解症状。膳食植物化学物质目前被用作辅助疗法,以加快其治疗效果。本研究旨在研究姜黄素和胡椒碱作为抗淀粉样变性剂的潜在生物活性化合物。应用分子对接进行计算机筛选过程,以预测姜黄素和胡椒碱配体与Aβ42肽结合时最可能的构象。分子对接筛选表明,姜黄素和胡椒碱可以以不同的结合亲和力与Aβ42肽结合。姜黄素对Aβ42肽具有结合亲和力,结合能为-5.6 kcal/mol,而胡椒碱的结合能为-5.4 kcal/mol。考虑到结合亲和力、与氨基酸的分子间相互作用、氢键和疏水性,姜黄素成为治疗 AD 的潜在先导化合物。关键词:姜黄素;胡椒碱;抗淀粉样蛋白生成;分子对接;计算机模拟摘要:阿米洛肽-β (Aβ) 肽与阿尔茨海默病 (EA) 的产生和神经元的作用有关。 EA 的实际情况,AChE 的抑制因素,síntomas 的单独作用。您可以探索如何通过饮食补充最有效的营养。我们致力于研究姜黄素和胡椒粉作为抗阿米洛药物的潜力。该分子利用姜黄素和胡椒粉与肽 Aβ42 的相互作用进行模拟。根据不同的喜好,我们可以计算出 Aβ42 肽的结果。姜黄素的能量为 -5,6 kcal/mol,而胡椒粉的能量为 -5,4 kcal/mol。结合氨基酸、分子间相互作用、除汗剂和除汗剂的结合,姜黄素手术与 EA 治疗相结合。帕拉布拉斯:姜黄;胡椒属;抗amiloideogénico; Acoplamiento 分子;计算机模拟
文化策展是文化研究中的一个关键概念,它指的是以沉浸式和参与式体验为重点的有效文化记录。它关注保存和突出文化的迫切需要,对于探索多元文化至关重要。在当代社会,策展涵盖了更广泛的活动,包括数字策展、社会参与和多元观点的融合。通过适当的文化表达,与某些实践相关的文化冲击被带到了最前沿并被主流所熟悉。“策展可以成为探索当前文化现象的一种文化探究方式”(高)。策展一词以前更多地与艺术品、博物馆、画廊、遗产展览等领域相关。现在它与文化记录有着密切的联系。策展人的角色在二十一世纪初发生了转变,该术语以前用于指代幕后人员所扮演的角色。“策展人已经从幕后的组织者和选择者转变为可见的、集中的
摘要:背景/目标:中风是全球突出的健康问题,造成大量死亡和衰弱。当脑血流受损时,就会发生中风,导致不可逆的脑细胞损伤或死亡。利用机器学习的力量,本文提出了一种基于一系列综合因素预测中风患者生存率的系统方法。这些因素包括人口统计属性、病史、生活方式因素和生理指标。方法:提出了一种有效的随机抽样方法来处理高度偏差的中风数据。使用优化的增强机器学习算法进行中风预测,并利用 LIME 和 SHAP 的可解释 AI 提供支持。这使模型能够辨别复杂的数据模式并建立所选特征与患者生存之间的相关性。结果:研究了三种增强算法在中风预测中的性能,包括梯度增强 (GB)、AdaBoost (ADB) 和 XGBoost (XGB),其中 XGB 总体上取得了最佳结果,训练准确率为 96.97%,测试准确率为 92.13%。结论:通过这种方法,该研究旨在发现可行的见解,以指导医疗从业者为中风患者制定个性化的治疗策略。
糖尿病足溃疡是糖尿病患者足部可能出现的开放性溃疡或伤口。这是糖尿病的常见并发症,可能由多种原因引起,包括神经病变。高血糖水平会损害足部神经,导致麻木、刺痛或灼伤。这会使人难以感觉到擦伤、割伤或刺伤等伤害,从而导致溃疡。糖尿病足溃疡是糖尿病的主要后果,发病率增加,社会经济影响巨大。多达 25% 的糖尿病患者在其一生中可能会出现这种情况,其中超过一半的患者会受到感染。摘要回顾了目前对糖尿病足溃疡病理生理学、风险因素和管理策略的理解。我们讨论了压力减轻和先进的伤口护理技术在改善结果方面的作用。此外,我们还探讨了新兴治疗方法,包括草药和其他正在进行的技术。糖尿病足溃疡的治疗重点是尽快愈合伤口,以降低感染风险。治疗方法包括清创、用漩涡浴、注射器和导管去除坏死或感染的组织、湿敷料或酶。本综述评估了所有区域的糖尿病足溃疡。我们的讨论将涵盖治疗糖尿病足的传统和创新疗法。
由于行业中LMS广泛部署和面向客户的应用程序,缓解语言模型(LMS)中缓解偏见已成为一个关键问题。许多方法围绕着数据预处理和随后对语言模型的微调,可能既耗时又需要计算要求的任务。作为替代方案,正在研究机器学习技术,但是缺乏比较研究来评估这些方法的有效性。在这项工作中,我们探讨了两种机器未学习方法的效率:分区的对比梯度 - 未学习(PCGU)(Yu等人。,2023)应用于解码器模型,并通过任务向量进行否定(Ilharco等人,2022),并将它们与直接偏好优化(DPO)进行比较(Rafailov等,2024)减少开源LMS(例如Llama-2和Opt 1)中的社会偏见。我们还为大型模型2实施分布式PCGU。通过量化和定性分析,通过任务向量方法的否定表现优于PCGU,并且在模型性能最小恶化和困惑性中,通过量化和定性分析表明,通过任务向量方法的否定。通过任务矢量的否定,千层面-2的偏差得分为25.5%,并使OPT模型的偏置减少多达40%。此外,与DPO不同,它可以轻松调整以平衡降低偏差和发电质量之间的权衡。