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World File Search System通讯
新闻通讯2024-2025.DOCX-大气科学
生成的预估计变压器改变了世界，尽管它们以缩写为首字母缩写，就像在流行的大型语言模型chatgpt中一样。大型语言模型（LLM）的成功已紧随计算机视觉方面的成功，通常是基于针对LLM开发的方法的。同样，UW前研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Microsoft的Rich Caruana在2019年至2021年的三篇论文中，前大学研究生Jonathan Weyn，Dale Durran教授和Rich Caruana都在适应了天气预报。随后的发展产生了更大，更准确的AI模型，例如来自华为的Pangu Weather和Deep Mind/Google的Graphcast。这些模型在ERA5重新分析数据上进行了训练，并且在以¼度纬度分辨率进行比较时，表现出与欧洲中等范围预测中心（ECMWF）世界领先的整合预测系统（IF）相似或更好的技能。ECMWF最近推出了自己的AI天气预报模型AIFS，与IFS相比，它通常也表现出优秀的技能。
新闻通讯2023年12月1日
Huxley先生为Fortismere的五所房屋开展的活动和比赛提供了联合负责人：富兰克林，济慈，图灵，塞尔文和沃尔斯托克拉夫特。到目前为止，该学期的学生已被邀请参加历史，科学，国际象棋和拼字游戏中的戏剧，前，城堡建筑和文艺复兴时期的绘画比赛。这将在学期结束时在圣诞节测验中达到顶峰。房屋系统使学生能够在一年中工作，并参加异常和愉快的活动。这是真正了解学校并增加享受的好方法，同时扩大了学生的社交界。我们会敦促更多的学生参与进来 - 健康的竞争是我们在学校所做的事情的重要组成部分，在像Fortismere这样的大型学校中，房屋提供了一种儿童大小的归属感。我们的学生记者与布鲁克斯女士一起在“新闻帮派”俱乐部工作，将帮助众议院负责人报告有关新闻通讯的活动和比赛。
时事通讯 21 2024
随着学年即将结束，我想提醒您一些重要日期。年终报告将于 12 月 6 日星期五寄给学生。如果您对孩子的报告有任何疑问，欢迎与课堂老师交谈。我们学校的年终颁奖典礼将于 12 月 11 日星期三上午 10 点在 Due Drop 活动中心 BNZ 剧院举行。8 年级毕业典礼将于 12 月 12 日星期四下午 5 点在 Manurewa 高中礼堂举行。我们期待在这些活动中见到您。
契据通讯01 2025
更新：Mudd Design Workshop已将其截止日期延长至1月20日，以供2页摘要。这是一个很好的机会，可以为契约社区中的任何人见面志趣相投的工程设计教育者。呼吁Clive L. Dym Mudd设计研讨会XIV：工程设计教育与人工智能：未来创新者的桥接创造力和技术，计划在加利福尼亚州克莱尔蒙特的Harvey Mudd College举行，于2025年5月29日至31日，2025年5月29日。研讨会是一个高度互动的事件，可促进教育工作者和从业人员之间的工程设计教育方面的思想和经验的交流。我希望您将在2024年12月1日之前提交两页摘要此链接：https：//www.conftool.com/mudddesignworkshop2025（这需要新用户创建免费帐户）。我期待在今年春天在克莱蒙特的研讨会上与您见面。请求论文征集Clive L. Dym Mudd设计研讨会XIV工程设计教育和人工智能：为未来的创新者Harvey Mudd College（如有变化的位置），日期：2025年5月29日至31日，我们的愿景是召集五十多个组装的愿景，与人工企业的组合汇集了一项共享的工程师，探索人工，探索人工，并探索了一项探索，探索人工，并探索了一个探索人工，并探索了一项探索的人，探索了一项工具，并探索人工的构想（AI）工程设计教育。我们旨在促进一个协作环境，参与者可以在设计教育方面加强AI的创新方法来利用AI增强跨学科和机构间合作伙伴关系，并解决或限制可能影响设计教育的AI引起的负面问题。已建立的AI版本（例如专家系统）和CAD中的自动化形状优化已被广泛使用和先前探索。我们认为，生成AI的创新有可能通过提供新的观点，通过数据驱动的见解来增强领域知识，并增强学生的技能来满足行业不断发展的需求，并将引入新的挑战，从而对工程设计教育产生重大影响。我们现在想重新访问并进一步探索如何以一种使我们的学生充分利用AI的积极因素并减轻负面因素的方式纳入生成的AI。在工程设计教育的领域中，整合AI技术的机会提出了一个独特的挑战和巨大的机会，可以将学生的视野扩大到传统方法之外。通过拥抱AI，我们可以使学生了解各种范式，自动化复杂的设计任务，增强创造力，并鼓励开发既创新又可行的解决方案。培养适当促进设计中AI探索的教育环境不仅会将学生的设计经验扩展到传统的详细设计练习之外，而且还可以使他们能够管理一系列视角和计算机
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我住在拉克斯普尔（Larkspur），这座建筑物的影响肯定会影响我，因为它接近我进入101，这将影响我的学区以及其他Larkspur City City基础设施。话虽如此，经过几次交通修改（红木高中，也许还有其他地方的交通圈），学校影响费可以在一个非常可接受的程度上改善这一点。主要问题是里士满桥的备份，这座公寓楼几乎不会使情况变得更糟。我的主要关注点是失去当地工作的办公空间。可以将办公空间纳入该项目吗？例如，许多医生在一周内在该建筑物中举行办公时间，因此患者不必开车去旧金山。您不想解决一个问题（住房）并创建一个新的问题（无法承受的办公空间）。我认为我不需要迭代鼓励当地业务的原因，否则我们只是旧金山的一个巨大住房部门。covid在短期内使商业房地产成为较差的投资，但这是一个长期项目。短期条件不应做出长期决定。
VBC通讯Q3/2024
研究蛋白质的功能是了解健康和疾病中细胞过程的关键。科学家长期以来一直使用遗传学方法进行此类研究。但是，这些局限性从细胞模型的稀缺到成本有几个局限性。在维也纳生物中心的科学家的协作努力中，研究人员现在开发了一种方法，可以通过质量标记和测试其在细胞中的活性来系统地研究蛋白质功能。在Max Perutz实验室的分子病理研究所（IMP）Stefan Ameres的亚历山大·史塔克（Alexander Stark）实验室的研究人员以及分子生物技术研究所的Julius Brennecke和Ullrich Elll（IMBA）的Julius Brennecke和Ullrich Elll开发了Orftag – A功能强大的功能，可用于综合蛋白质，并促进蛋白质的功能，并促进构成方法。由维也纳生物中心博士计划，Filip Nemcko（IMP）和Moritz Himmelsbach（Max Perutz Labs）领导的科学家，在本期《自然方法》杂志上发表了该方法。阅读更多：新闻|维也纳生物中心
口头海报和通讯
Torre-Cea I，Guerra-Paes E，Berlana-GalánP，Cáceres-Calle D，Carrera-Aguado I，Marcos-Zazo L，Sánchez-Juanes F，Muñoz-félixJM。 div>萨拉曼卡大学（USAL）和萨拉曼卡生物医学研究所（IBSAL）引言癌症的生物化学和分子生物学系可以从不同的治疗角度来解决癌症，具体取决于其特定特征；其中之一是肿瘤脉管系统，是致癌细胞生长和确定肿瘤微环境所必需的。 div>据此，当血管的形成是由已经形成的其他人形成时，可以将肿瘤归类为血管生成，或者当给出避免血管合成的过程时，肿瘤可以分类为血管生成。 div>提出最严重预后的非血管生成机制，如今似乎是对抗血管生成疗法的抗性是血管共同选择（VCO）。 div>在VCO肿瘤细胞中绑架了先前存在的血液组织血管，在与高度血管化器官相关的肿瘤中可能出现固有或响应不同的治疗方法。 div>这种血管策略中的一个重要点是使用整合素的肿瘤细胞粘附在细胞外基质和血管上，这反过来触发了细胞信号瀑布，从而增加了最严重的致癌特征的表达。 div>这项工作的主要目的是避免整联蛋白β1与配体的结合，以抑制具有这种耐药性的肺转移中的VCO，并使它们更容易受到化学疗法的影响。 div>材料和方法在4T1细胞系的非血管生长的体内BALB/C中进行了三个实验。 div>在其中，使用整合素α5β1：ATN-161，ISODGR和ATN-161的分子抑制剂比较三种治疗方法，并与卡泊蛋白结合使用。 div>该研究基于免疫组织化学和免疫荧光染色，使我们能够量化肿瘤大小，缺氧，血管和肺实质的变化，细胞外基质的纤维，淋巴细胞的纤维T CD8+抗肿瘤。 div>最后，分析了在光学显微镜下拍摄的图像，并进行了统计分析，T-学生和ANOVA。 div>不会改变肺实质，细胞外基质的纤维或淋巴细胞的浸润，但确实会增加这些血管的periticos覆盖范围。 div>在使用ISODGR的第二个模型中，尽管似乎有新容器和缺氧增加，但大小没有变化。 div>更改实质，但保持基质的纤维。 div>增加T CD8+淋巴细胞和periticos覆盖率的浸润。 div>
人工智能通讯
1. 利用人工智能聊天机器人实现日常任务和客户服务的自动化：人工智能聊天机器人越来越多地被用于自动化日常任务，例如客户服务查询，从而使人类工作者能够专注于更复杂和更有价值的任务。这些聊天机器人正在接受训练，以便快速准确地响应客户查询，旨在提高客户满意度。 2. 提高搜索引擎结果的准确性和速度：Transformer 模型和 LLM 被用于提高搜索引擎结果的准确性和速度。通过更好地理解自然语言，这些模型可以实时向用户提供更相关的结果。 3. 提高机器翻译的准确性和速度：借助 LLM，机器翻译变得更准确、更快速。这有助于打破语言障碍，使人们更容易在全球范围内交流和开展业务。 4. 更高效、更准确的自然语言处理：LLM 和 Transformer 模型被用于提高自然语言处理的效率和准确性。这使得语音激活助手、改进的情绪分析和更准确的文本分类等新应用成为可能。 5. 改进广泛应用的预测分析：借助扩散模型，预测分析在股票市场预测、客户行为预测和欺诈检测等广泛应用中变得更加准确和有用。6. 改进图像和视频识别和分析：LLM 和变压器模型正用于改进图像和视频识别和分析。这使新的应用成为可能，例如改进监控、增强医学成像和更准确的内容推荐。7. 更复杂和准确的数据分析：借助 LLM，数据分析变得更加复杂和准确。这可以帮助组织根据从其数据中获得的见解做出更好的决策。8. 通过加密和身份验证提高数据隐私和安全性：借助 LLM 和其他技术，数据隐私和安全性正在通过加密和身份验证得到改善。这有助于确保敏感信息的安全和机密性。
保护父母时事通讯2025年1月10日
●在英国，在2020年至2022年之间vape vape的11-18岁年龄段的比例。●不幸的是，这个数字继续上升 - 导致这种崛起的贡献可能是，社交媒体平台经常将其描绘成凉爽和时尚，同伴压力，好奇心和有针对性的营销。●许多年轻的vaper根本不知道该习惯的潜在陷阱，但是有包括不受管制的产品，有毒成分和未来尼古丁成瘾的风险，父母或护理人员有很多信息可以帮助孩子了解危险●pece以做到这一点。●好奇心 - 65％的年轻人声称好奇心是尝试的主要原因。●年轻人在18岁以下的年轻人购买vape或使用vape是非法的。