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cw:CommonLit文章,解释器:CRISPR的工作原理,与文本有关的问题#1-7应得的:星期日,4/19说明:在Archie和CommonLit上向#'s 1-7发布答案。必须将答案作为Archie上的PDF提交。Archie指令:执行以下任一项:
摘要:自 2018 年以来,学术界对新闻业人工智能的兴趣日益高涨。通过对 2014 年至 2023 年的文献进行系统回顾,本研究讨论了该领域研究的发展以及人工智能如何改变新闻业。旨在通过对学术论文的回顾和对被引用次数最多的文章的定性分析,了解人工智能对新闻业的影响。本研究结合了:对从 Web of Science 和 Scopus 中提取的科学文章进行系统回顾(n = 699)以及对引用次数超过 50 次的文章进行分类内容分析的定性方法(n = 59)。结果(n = 699)突出了阿姆斯特丹大学和圣地亚哥德孔波斯特拉大学的作者的突出地位。美国的作者数量最多:261 人分布在 99 家机构。分类内容分析(n = 59)显示,研究重点关注记者的工作等问题,因为人工智能正在用重复和单调的任务取代记者,这引发了有关记者角色的若干问题。研究结果显示了计算方法的兴起,凸显了人工智能在研究中的普遍性,而这在以前的研究中尚未被探索过。伦理、监管和新闻教育在研究中仍然没有得到充分讨论。
摘要:在两个化学上相同但具有电子不同的过渡金属二进制(TMDS)之间的连接的超快载体动力学仍然很大程度上未知。在这里,我们采用时间分辨的光发射电子显微镜(TR-PEEM)来探测单层 - 型 - 次要人士(1L-ML)WSE 2连接的超快载体动力学。记录了连接的各个组件记录的tr-peem信号揭示了1L-和7L-WSE 2的子PS载体冷却动力学以及在1L-WSE 2上发生的几个PS激子 - 激子 - 激子 - 激子 - 激子。,我们观察到超高界面孔(H)在约0.2 PS时尺度上从1L--至7L-WSE 2转移。在7l-wse 2中,由于载体重组的重组在约100 ps的时间尺度上,其产生的过量H密度衰减。让人联想到耗尽区域的行为,TREEM图像揭示了H密度在7L-WSE 2界面上的积累,衰减长度约为0.60±0.17μm。这些电荷转移和重组动态与从头量量子动力学一致。计算的轨道密度揭示了电荷转移是从延伸到1L和ML区域的基底平面到位于ML区域上的上层平面。这种电荷转移模式与分层材料的化学均匀连接相关,并且构成了另一种载流子停电途径,应在对其ML旁边发现的1L-TMDS的研究中考虑,这是剥落样品中常见的情况。关键字:过渡金属二分法,外侧连接,界面电荷转移,时间分辨的光发射电子显微镜,超快光谱,非绝热的摘要分子动力学L
- 参与A6.4机制支持并与不丹的宪法承诺保持在森林覆盖范围内的60%的土地和不丹的国际承诺,以维持碳中性地位。保护现有的林地和林业清除项目的实施可以改善森林,土壤,含水层,流域和生物多样性的健康,包括陆地和水生的生活,从而增强了生态系统服务,例如清洁水供应,木材和非木材林业和清洁空气,从而改善了当地人的生活。- 促进农业污染,气候智能农业,可持续土地管理土地和肥料管理活动应为不丹的粮食和营养安全做出贡献,为可持续发展目标1、2和3。
在1930年代,发现聚(甲基丙烯酸甲酯)(PMMA)(PMMA)的两名英国化学家,包括罗兰山和约翰·克劳·福特。但是,其处女作的实施是由德国化学家奥托·罗姆(Otto Rohm)[1]于1934年。PMMA通常称为丙烯酸树脂,通常是通过甲基丙烯酸甲酯(MMA)的自由基聚合产生的,尽管阴离子和协调聚合方法也是可行的替代方法。PMMA是一种跨父型热塑性材料,表现出理想的特性,例如抗冲击性,耐候性和耐化学性。由于其光学清晰度和耐用性,它通常被用作无机玻璃的替代品[2]。PMMA因其出色的光学支持而被认可,这使其成为光学应用的绝佳聚合物。它具有92%的显着可见光透射率,超过了玻璃。此外,PMMA具有承受紫外线(UV)辐射和恶劣室外条件的能力,使其成为理想的玻璃替代品(见图1)。PMMA进一步证明了有利的属性是低成本,无毒,环保,可回收和高度生物相容性的聚合物。这些能力的特征推动了PMMA在
的确,在2020年初,如果没有成千上万可访问的冠状病毒序列,大量蛋白质结构,临床安全数据等等,那么识别和表征SARS-COV-2的序列将被严重延迟,可能会严重延迟,并且可能是不可能的;诊断时间不会在几个小时内开发,几天之内就启动了疫苗计划,并在数周内重新使用了药物。
在理论水平上提出了多种阅读障碍的治疗,但直到今天,基于证据的治疗方法仍然很少。当前的可用治疗仅是部分有效的,它们主要将其范围限制在语音或语言技能的培训上。近年来,对阅读障碍的神经系统基础的调查超出了简单的语音框架,正在促进旨在间接提高阅读技能的新的治疗选择,即通过培训更一般的感知和认知技能。我们正在谈论,例如,认知组织中的一般缺陷,尤其是一般的处理速度,口头工作记忆以及计划和抑制行动的能力。
摘要 :大多数抗菌肽 (AMP) 和抗癌肽 (ACP) 折叠成膜破坏性阳离子两亲性 α 螺旋,但其中许多也具有不可预测的溶血性和毒性。在这里,我们利用循环神经网络 (RNN) 区分活性与非活性、非溶血与溶血 AMP 和 ACP 的能力,以发现新的非溶血性 ACP。我们的发现流程包括:1) 使用生成 RNN 或遗传算法生成序列,2) RNN 分类活性和溶血,3) 选择序列新颖性、螺旋性和两亲性,以及 4) 合成和测试。对 33 种肽的实验评估产生了 11 种活性 ACP,其中 4 种不溶血,其特性类似于天然 ACP lasioglossin III。这些实验展示了机器学习直接指导发现非溶血性 ACP 的第一个例子。