XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System质上
NoveSlice：一种新型染色质上下文敏感基因......
虽然几种基因编辑蛋白可以有效地切割原代人类细胞中的各种靶标，但这些数据表明，新型 NoveSlice 基因编辑内切酶对靶标染色质环境的敏感性比等效 TALEN 对更高。潜在有害的脱靶效应风险限制了基因编辑技术的临床转化。在基因组不可接近区域中活性降低的基因编辑内切酶可以表现出更少的脱靶效应，因此可以成为开发基因编辑疗法的有力工具。我们在此介绍了一种新型基因编辑内切酶，它对靶标染色质环境表现出更高的敏感性。NoveSlice 可以作为开发新型精准药物（包括体内基因编辑疗法）的重要工具。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
thallum®16579-本质上安全（IS）ir³火焰探测器
规格和接线信息仅用于信息，并被认为是准确的。ffe Ltd对其使用不承担任何责任。数据和设计如有更改，恕不另行通知。安装和接线说明是用产品运送的，应始终用于实际安装。有关更多信息，请联系您的销售代表。
鱼雷和水雷 1941 年 12 月 22 日，战时内阁会议决定在澳大利亚制造鱼雷，这项决定使该国的精密工程领域承担了一项极其艰巨的任务；由于鱼雷在现代军备中占据重要地位，这项任务具有极其重要的潜在意义。海权是英国在 19 世纪称霸世界强国的基石，因此鱼雷的研发本质上是英国的成就也就不足为奇了，尽管它最初并不是英国的发明。英国在鱼雷应用方面早期的领先地位很大程度上归功于指挥官（后来的海军上将）费舍尔的热情，但其他大国不久也进入了该领域。这种武器的巨大潜力首次显现于 1914 年至 1918 年的战争中，当时德国利用 U 型潜艇和鱼雷对商船造成了巨大损失，几乎让英国屈服。第一次世界大战后的二十年间，随着飞机投掷鱼雷方法的发展，鱼雷的破坏力进一步增强，不需要太多洞察力就能预测鱼雷在未来战争中的作用。2 英国的鱼雷制造主要由一家私人公司怀特黑德鱼雷公司（Whitehead Torpedo Company）和位于苏格兰格里诺克的海军部负责。 1941 年 7 月，海军部担心英国的鱼雷生产可能会因轰炸或入侵而受阻，甚至完全停止，因此开始研究为这种紧急情况提供替代中心的方法。英国的制造业已尽可能分散，但尚未在英国以外建立中心。1941 年 7 月 15 日，海军部在给澳大利亚海军委员会的一封信中表示：“如果鱼雷制造商能够在英国制造鱼雷，那将是一个相当大的优势。”
鱼雷和水雷 1941 年 12 月 22 日，战时内阁会议决定在澳大利亚制造鱼雷，这项决定使该国的精密工程领域承担了一项极其艰巨的任务；由于鱼雷在现代军备中占据重要地位，这项任务具有极其重要的潜在意义。海权是英国在 19 世纪称霸世界强国的基石，因此鱼雷的研发本质上是英国的成就也就不足为奇了，尽管它最初并不是英国的发明。英国在鱼雷应用方面早期的领先地位很大程度上归功于指挥官（后来的海军上将）费舍尔的热情，但其他大国不久也进入了该领域。这种武器的巨大潜力首次显现于 1914 年至 1918 年的战争中，当时德国利用 U 型潜艇和鱼雷对商船造成了巨大损失，几乎让英国屈服。第一次世界大战后的二十年间，随着飞机投掷鱼雷方法的发展，鱼雷的破坏力进一步增强，不需要太多洞察力就能预测鱼雷在未来战争中的作用。2 英国的鱼雷制造主要由一家私人公司怀特黑德鱼雷公司（Whitehead Torpedo Company）和位于苏格兰格里诺克的海军部负责。 1941 年 7 月，海军部担心英国的鱼雷生产可能会因轰炸或入侵而受阻，甚至完全停止，因此开始研究为这种紧急情况提供替代中心的方法。英国的制造业已尽可能分散，但尚未在英国以外建立中心。1941 年 7 月 15 日，海军部在给澳大利亚海军委员会的一封信中表示：“如果鱼雷制造商能够在英国制造鱼雷，那将是一个相当大的优势。”
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期