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果蝇全脑连接组网络统计
大脑由复杂的神经元和连接网络组成，类似于人工网络的节点和边缘。对大脑接线图进行网络分析可以深入了解大脑如何支持计算并调节感知和行为背后的信息流。成年苍蝇第一个全脑连接组已经完成，其中包含超过 130,000 个神经元和数百万个突触连接 1–3 ，这为分析完整大脑的统计特性和拓扑特征提供了机会。在这里，我们计算了二节点和三节点基序的普遍性，检查了它们的强度，将这些信息与神经递质组成和细胞类型注释联系起来 4,5 ，并将这些指标与其他动物的接线图进行了比较。我们发现苍蝇大脑网络显示出富俱乐部组织，具有大量（连接组的 30%）高度连接的神经元。我们确定了富俱乐部神经元的子集，它们可能充当信号的整合器或广播器。最后，我们检查了基于 78 个解剖定义的大脑区域或神经纤维的子网络。这些数据产品在 FlyWire Codex (https://codex.flywire.ai) 中共享，应作为探索神经活动与解剖结构之间关系的模型和实验的基础。
AIWEBTOOLS.AI 900+ 带有说明/链接的 AI 工具
1. CLAUDE 2 URL：https://claude.ai 描述：Claude 2 是一种先进的 AI 模型，其性能有所提升，响应时间更长，API 可访问性更强。Claude 2 是 ChatG PT 的直接替代品。它在教育、编码和自然语言交互等各个领域都表现出色。例如，它在律师资格考试中表现出色，得分为 76.5%，在编码任务中表现出色，在 Codex HumanEval Python 编码测试中的得分为 71.2%。Claude 2 支持多达 100K 个令牌，适合处理冗长的技术文档和书籍。它经过了严格的安全改进，与 Claude 1.3 相比，它在提供无害响应方面提高了 2 倍。Claude 2 属于自然语言处理 (NLP) 和 AI 助手工具类别，可以协助内容生成、编码任务、教育支持、内容混合、提供上下文答案和增强客户服务，使其成为适用于众多应用的多功能工具。 Claude 2 允许您与拥有的各种文档进行交互，从而让您可以提出问题、组织数据，以及更多类似于 ChatGPT 数据分析功能的功能。这是 100% 免费的 AI 聊天工具，但它们确实提供升级使用限制的付费选项。
CELT AI 在教学和学习中的应用建议
概述 人工智能 (AI) 的快速发展以及 ChatGPT、CoPilot、Claude 和 Codex 等公开可用的 AI 工具可能会改变我们的教学方式。普渡大学韦恩堡分校支持教师和讲师自由选择适合其教学理念的 AI 工具，强调他们在决定如何在课程中使用或不使用 AI 方面的自主权。目前没有官方的大学政策或指导来限制或管理 AI 工具在教学中的使用。2024 年 2 月，参议院更新了《学术规定》，规定教师有责任“向学生提供有关授权/未授权使用人工智能 (AI) 的书面课程级政策”。自 2023 年初以来，学习与教学促进中心 (CELT) 一直在研究公开可用的生成式 AI 工具，参加网络研讨会和讲习班，并咨询技术专家和教师，以了解生成式 AI 对教学和学习的好处、局限性和潜在风险。因此，CELT 整理了一些建议做法，以帮助教师了解 AI 对其教学实践的潜在影响，选择适当的 AI 使用政策，并在课堂上更好地传达可接受的学生使用政策。
家禽微型程序
1。简介澳大利亚的房屋建设和卫生生产禽肉用于人类消费，要求进行微生物学测试以验证该过程的有效性，并指出“必须定期监控工作和产品服务以验证HACCP计划”。标准要求：1。测试产品和工作表面。2。保留记录以启用基准测试。3。随着时间的推移确定趋势。4。使用微生物学作为一种工具，以确保该过程连续提供良好的结果。该标准专门使用微生物学测试排除：1。判断各个产品的批发性。2。确认自由或缺乏特定的微生物。在为澳大利亚行业设定微生物测试方法时必须考虑两个重要的外部影响：1。Codex Alimentarius的应用定义关键控制点（CCP）的定义减少了CCP的数量。因此，微生物测试包含家禽肉加工链的各个方面，而不仅仅是监测CCP。2。已经针对某些市场引入了海外监管方面。本文档的目的是推荐微生物测试方法，这些方法可以由禽肉公司使用，这些公司可以为国内或出口市场提供服务，而不会大大增加其测试成本。2。范围这些准则适用于：整个尸体和家禽肉，其加工需要遵守澳大利亚建设室内的澳大利亚标准和卫生生产禽肉供人类食用。该指南不适用于进一步处理的家禽肉类产品，例如小型和增值产品。
人工智能生成内容 (AIGC) 综合调查
最近，ChatGPT 与 DALL-E-2 [ 1 ] 和 Codex [ 2 ] 一起引起了社会的广泛关注。因此，许多人对相关资源产生了兴趣，并试图揭开其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。事实上，ChatGPT 和其他生成式人工智能 (GAI) 技术属于人工智能生成内容 (AIGC) 类别，涉及通过人工智能模型创建数字内容，例如图像、音乐和自然语言。AIGC 的目标是使内容创建过程更加高效和易于访问，从而能够以更快的速度生成高质量的内容。AIGC 是通过从人类提供的指令中提取和理解意图信息，并根据其知识和意图信息生成内容来实现的。近年来，大规模模型在 AIGC 中变得越来越重要，因为它们可以提供更好的意图提取，从而改善生成结果。随着数据和模型规模的增长，模型可以学习的分布变得更加全面和更接近现实，从而产生更现实和高质量的内容。本综述从单模态交互和多模态交互两个角度全面回顾了生成模型的历史、基本组成部分以及人工智能生成模型的最新进展。从单模态的角度介绍了文本和图像的生成任务和相关模型。从多模态的角度介绍了上述模态之间的交叉应用。最后，我们讨论了人工智能生成模型中现有的开放问题和未来的挑战。
对AI生成的内容（AIGC）的全面调查
最近，Chatgpt以及Dall-E-2 [1]和Codex [2]以及社会引起了人们的重大关注。因此，许多人已经对相关资源感兴趣，并试图揭示其令人印象深刻的表现背后的背景和秘密。实际上，Chatgpt和其他生成AI（GAI）技术属于人工智能生成的内容（AIGC）的类别，涉及通过AI模型创建数字内容，例如图像，音乐和自然语言。AIGC的目标是使内容创建过程更加高效，易于访问，从而可以以更快的速度生产高质量的内容。AIGC是通过从人提供的指示中提取和理解意图信息来实现的，并根据内容的知识和意图信息生成。近年来，大型模型在AIGC中变得越来越重要，因为它们提供了更好的意图提取，从而改善了生成结果。随着数据的增长和模型的大小，模型可以学习的分布变得更加全面，更接近现实，从而导致更现实和高质量的内容产生。本调查对生成模型的历史和基本组成部分进行了全面的综述，这是AIGC的最新进展，从单峰交互和多模式相互作用中。从单程性的角度来看，我们介绍了文本和图像的生成任务和相对模型。从多模式的角度来看，我们介绍了上述方式之间的交叉应用。最后，我们讨论了AIGC中现有的开放问题和未来挑战。
项目首字母缩写和标题：Aimodels - 算法模型的文化：推进人工智能资金的历史认识论PR
项目总成本总额为Unive€1.927,572€1.927,572摘要：该项目提出了另一种人工智能认识论（AI）。它认为，AI的风险与人类理性（拟人化）相似，而是其认知差异。不是在摘要中猜测机器是否可以“思考”，而是解决了一个历史问题：当前AI，机器学习范围的逻辑和技术形式是什么，其起源是什么？该项目可以追溯到机器学习的起源回到算法建模的发明（更确切地说，是算法统计建模），该建模在1950年代中期的人工神经网络研究中形成了，并记录了这种开创性人工制品的连贯历史和同学的一致性历史和同学。该项目追求三个目标，将其发现转化为建设性范式：1）AI的新历史强调算法模型在统计，计算机科学，人工神经网络和机器学习的演变中的关键作用； 2）AI的新认识论与学习心理学和科学技术的历史认识论相关； 3）研究大型多用途模型的影响（例如Bert，GPT-3，法典和其他最新基础模型）关于工作自动化，数据治理和数字文化。通过巩固AI的模型理论，该研究将使AI的接受和数字人文，科学计算，机器人技术和AI伦理等领域受益。最终，它将有助于将AI置于当前技术界面的全球视野和知识系统的悠久历史上。
哺乳动物大脑发育和神经炎症的空间动力学通过多模式三媒体映射
能够在不同时间点上空间绘制多层的OMIC信息的能力2允许探索促进脑发育，分化，人体化和3次疾病改变的机制。本文中，我们开发并应用了空间tri-omic测序技术，4 dbit arp-seq（空间ATAC – RNA-蛋白质 - 蛋白质）和DBIT CTRP-SEQ（空间切割＆TAG-5 RNA – Protein-seq）以及多重免疫液（Codexial Imagiat in Dynamexial in Dynampatial in Dynamexial in Dynamecial in Dynamecial in Dynamecial in Dynampatial in Dynampatial in Dynampatial in Dynampatial in神经炎症。与人类发育中的大脑感兴趣的区域相比，在产后P0到P21的不同阶段获得了小鼠脑的时空三个骨图。具体来说，在皮质9区域中，我们发现了10层定义转录因子的染色质可及性的时间持久性和空间扩散。在call体中，我们观察到整个子区域髓磷脂基因的动态染色质启动11。一起，它提出了层特异性投影12个神经元的作用，以辅助轴突生成和髓鞘形成。我们进一步映射了溶血石13（LPC）神经炎症的大脑，并在14个发育和神经炎症中观察到了共同的分子程序。的小胶质细胞表现出炎症和分辨率的保守和不同程序15，不仅在LPC病变的核心上瞬时激活16，而且在远端位置也大概是通过神经元回路。19因此，这项工作揭示了大脑发育和神经炎症的17种常见和差异机制，从而获得了18个有价值的数据资源，以研究大脑发育，功能和疾病。
二十八年的转基因食品和饲料而没有伤害
摘要自1995年第一个基因工程或修饰的农作物或生物（GMO）（GMO）（GMO）批准用于商业生产，因此没有证明新的转基因生产是危害或对人类消费者造成的危害。这些修饰提高了农作物效率，降低了害虫的损失，减少了病毒和微生物植物病原体的损失，并提高了干旱耐受性。一些专注于在金米中产生β胡萝卜素的营养改善。美国和国家签署法典Alimentarius和Cartagena Biosafety协议的国家评估了人类和动物食品安全，考虑到过敏性，毒性，营养和反营养风险的潜在风险。他们考虑了非目标生物和环境的风险。在没有案例中，市场后监视会发现对消费者或环境的伤害，包括将DNA从转基因生物转移到非目标生物。实际上，许多转基因生物有助于改善产量，产量和降低化学杀虫剂或杀菌剂的风险。然而，有一些通用的呼吁将包含任何遗传修饰的食物标记为转基因生物，并拒绝允许GM事件将其标记为有机物。许多非洲国家都接受了卡塔赫纳协议，作为在面临粮食不安全感的同时将通用汽车事件拒之门外的工具。这些限制的理由是不合理的。必须解决与遗传多样性，种子生产和环境安全有关的其他问题。随着人口的增加，可以增加对安全和营养的食物的接受，耕种土地的降低并飙升？
公共咨询 - 不rte-micro-std.pdf
（非RTE）食物）发表于：2023年2月17日|截止日期：2023年4月18日，AIM 1新加坡食品局（SFA）正在寻求利益相关者和兴趣方面的反馈，涉及拟议的非准备食物（非RTE）食品的微生物学标准，该标准的目标是在2023年的第四季度生效。背景2非RTE食品是指根据食品法规第35条的RTE食品定义中未包括的食物。3某些非RTE食物，例如生肉，海鲜和鸡蛋，可能在初级生产和/或加工过程中被各种病原体污染，随后可以通过食用受污染的食物将这些病原体传播给人类。4尽管通常会食用非RTE食物，但某些产品（例如双壳类软体动物贝类和贝壳鸡蛋）经常被消费者煮熟，而其他产品可能直接被消费者直接使用而不进一步加热（例如，蛋黄酱中的巴氏蛋白鸡蛋产品）。如果此类非RTE食物中的病原体负荷不会降低到安全水平，则由于感染力低以及由许多这些病原体引起的疾病严重程度，它们的存在可能会引起食物安全问题。5 SFA目前采用一套非RTE肉类和肉类产品的微生物标准，可以在我们的网站2上找到。根据最新的科学证据，数据以及国际惯例和准则，对这些标准进行了定期审查，以保护消费者免受食源性病原体的侵害并满足食品行业不断变化的需求。这些提议的更改是我们常规审核过程的一部分。6在我们的评论中，SFA考虑了各种因素（例如发生和严重性。We have also taken reference from principles adopted by Codex and the International Commission on Microbiological Specifications for Foods (ICMSF) for establishing microbiological standards, as well 1 RTE food means “any article of food that is made available for sale for direct human consumption without the need for cooking or any other form of processing to eliminate, or reduce to a microbiological standard specified in the Eleventh Schedule, any pathogenic or other micro-organism of concern in the article食物”和“包括杯子面条，果汁亲切，南瓜或糖浆，粉末饮料和其他浓缩食品，这些食物本来可以在食用前用液体重组或稀释”。2 https://www.sfa.gov.sg/regulatory-limits/limits-for-incidental-constituents-in-food2 https://www.sfa.gov.sg/regulatory-limits/limits-for-incidental-constituents-in-food