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NIH-FDA IIG时事通讯2023年9月
“身体形象”于2018年推出，人类生物分子图书馆计划（Hubmap）旨在绘制细胞类型在人体中的排列方式。该倡议既开发，然后部署必要的技术道理，以在单细胞分辨率下创建器官地图。在本周的问题中，三篇论文揭示了这些工作的早期果实。在第一篇论文中，迈克尔·斯奈德（Michael Snyder）和他的同事使用一种名为Codex和单细胞技术的成像技术来绘制人类肠道。在第二篇论文中，Sanjay Jain及其同事使用空间转录组学来绘制人体肾脏。在第三篇论文中，迈克尔·安吉洛（Michael Angelo）和同事使用另一种名为Mibi的成像技术来绘制母体与胸膜的映射。一起，这三个地图在单细胞分辨率上暗示了人类生物学和疾病下的空间分析的力量。封面图片：Heidi Schlehlein。来源：https：//www.nature.com/自然/卷/619/essess/7970。
SVP丹佛投资者（自2013年以来）
社区财富建设中央探视计划城市年丹佛市丹佛市的衣服给丹佛法典的孩子们出版的科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州儿童科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州的商业委员会律师和政策公平经济流动性启动倡议科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多州移民范围的科罗拉多州和野生动物群落典范科罗拉多州劳动力发展委员会科罗拉多州科罗拉多州年轻领导人科罗拉多州青年在风险上科罗拉多州青少年社区社区影响社区影响基金社区外展服务中心Concivir Colleado Colorado Colorado Colorado通过授权克服暴力（Dove）Delta Gamma盲人儿童丹佛儿童丹佛儿童丹佛儿童基金会丹佛家庭基金会丹佛家庭研究所丹佛印度家庭资源中心丹佛家庭资源中心DENVER DENVER DENVER DENVER DENVER DENVER DENVER PARK DENVER PARK DENVER PARK DIV/DIV
报告名称：农业生物技术年鉴
执行摘要 新加坡的植物生物技术产品开发很少，迄今为止仅限于一个项目。该国没有转基因植物的商业化生产。新加坡是加工食品的大型进口国，其中许多可能来自转基因作物。2021 年，新加坡进口了约 106 亿美元的面向消费者的食品和饮料产品，主要供应国是法国、马来西亚、中国、澳大利亚、英国和美国（来源：贸易数据监测）。新加坡食品局 (SFA) 在其网站上提供了一个链接，列出了总共 64 种转基因作物，这些作物已被批准用作直接食用、配料和进一步加工成为该国其他食品的配料。在新加坡销售的转基因食品必须经过基因改造咨询委员会 (GMAC) 和 SFA 的严格安全评估。评估基于法典原则。SFA 是监管新加坡转基因作物市场准入的国家机构。多机构 GMAC 成立于 1999 年，隶属于新加坡贸易和工业部，旨在为新加坡 GE 产品的研究、开发、生产、发布、使用和处理提供科学建议。希望在新加坡获得 GE 产品市场准入的开发商必须首先向 GMAC 提交安全评估提案。然后，SFA 会考虑 GMAC 的建议（并可能进行进一步的安全评估），然后再做出正式的监管决定。GMAC 最近修订了其关于堆叠事件的规定。截至 2020 年 8 月，GMAC 采用了“高覆盖低”方法，如果堆叠事件的低阶组合源自先前 GMAC 认可的高阶组合，则可免除评估。目前，新加坡没有关于 GE 产品标签的任何具体指南。作为食品标签法典委员会 (CCFL) 的成员，新加坡密切关注国际发展，并与其他 CCFL 成员合作制定可接受的 GE 食品标签指南。新加坡的动物生物技术发展仅限于鱼类孵化技术的研究活动。该国没有商业化动物生物技术生产。如需有关生物技术的更多参考资料，请点击此处获取 2022 年 FAIRS 国家报告的副本。
欧盟和国际战略：2020 年 1 月更新
• 维护我们目前的声誉，有效地管理过渡期； • 鼓励同事与欧洲同行发展双边关系；支持前欧盟同事并努力维持关系； • 支持事件和恢复部门 (IRU) 能够快速应对全球事件的发展，并分享情报和专业知识，以协助调查事件的原因； • 引导向欧盟第三国的过渡，适应和理解我们在欧盟内的角色和地位的变化； • 与英国代表密切合作，确保我们的目标与政府的抱负保持一致。 • 继续与政府合作，支持食品标准局局长史蒂夫·韦恩 (Steve Wearne) 竞选 2020 年 7 月食品法典委员会主席； • 寻找并接受来自海外合作伙伴的机会，在食品标准局的新领域或感兴趣的领域进行合作；相信我们在所有需要的领域都有影响力； • 展示我们工作的影响力和价值；以及 • 迭代开发内部流程以支持我们的国际从业人员。
非常芬德实时PCR套件-Generon
• ISO 16577 - “Molecular biomarker analysis — Terms and definitions” • ISO 20813 - “Molecular biomarker analysis — Methods of analysis for the detection and identification of animal species in foods and food products (nucleic acid-based methods) — General requirements and definitions” • ISO 21571 – “Foodstuffs — Methods of analysis for the detection of genetically modified organisms and derived products — Nucleic acid extraction” • ISO 24276 – “Foodstuffs — Methods of analysis for the detection of genetically modified organisms and derived products — General requirements and definitions” • ISO 20224 – “Molecular biomarker analysis Detection of animal-derived materials in foodstuffs and feedstuffs by real-time PCR” • CEN/TS17329-1:2019 - “Foodstuffs – General guidelines for the定性实时PCR方法的验证”•法典Alimentarius委员会文档CAC/GL 74-2010-“关于性能标准的指南以及对食物中特定DNA序列和特定蛋白质的检测，鉴定和量化的验证”•US-FDA文档的特定DNA序列和特定蛋白
SN Bose巨大作品的100年
生成的AI：OpenAI的GPT-4和Google Bard之类的模型已彻底改变了内容的生成，实现了类似人类的文本，图像和代码创建。跨越教育，医疗保健和创意产业的应用。多模式AI：Meta的Llama和Openai的Dall·E 3结合了文本，图像和视频处理，使AI系统能够理解和生成多种格式的输出。AI在药物发现中：基于AI的平台，例如DeepMind的Alphafold，已经预测了科学已知的几乎每种蛋白质的结构（截至2023年），加速了医学研究和药物开发。代码的生成AI：Github的Copilot X（2023）和OpenAI的Codex Automate Automate软件开发等工具，从而提高了开发人员的生产率和编码效率。语音中的生成AI：Elevenlabs和Vall-E（Microsoft，2023）启用高质量的语音综合，革新虚拟助手，有声读物和客户服务中的应用程序。自治代理：AI模型（如Autogpt和Babyagi）在没有人类干预的情况下执行多步自主任务，从而超越了单任务重点的AI能力。
四种月球通信延迟条件下月球地形车（LTV）远程遥控操作研究
首字母缩略词 .cvs Excel codex ⁰ 度 < 小于 % 百分比 ABC Artemis 大本营 ACES 学院颜色编码系统 ANOVA 方差分析 CEL 概念探索实验室 cm 厘米 conops 作战概念 deg 度 DEM 数字环境模型 DOUG 动态机载无处不在的图形 DRATS 沙漠研究和技术研究 DSN 深空网络 DTE 直接对地 EDGE 探索图形 EHP 美国宇航局的舱外活动和人类地面机动计划 ESDMD 探索系统发展任务理事会 EVA 舱外活动 F ANOVA F 值 FOD 异物碎片 FOV 视场 fps 每秒帧数 GUNNS 通用节点网络求解器软件 HAB 栖息地 HDR 高数据速率 HITL 人在回路 hh:mm:ss 小时、分钟、秒 IES 照明工程学会 IMU 惯性测量单元 ISRU 现场资源利用单元 JEOD 约翰逊航天中心工程轨道动力学集团 JSC 约翰逊航天中心 kg 千克 km 公里 kph 公里每小时 千瓦 千瓦时 千瓦每小时 激光雷达 光增强探测与测距
对AI模型对代码生成安全性的影响的系统文献综述
尽管最初引起了人们的关注，但越来越多的组织依靠人工智能（AI）来增强其软件开发生命周期中的运营工作流动，并支持编写软件文物。最著名的工具之一是Github Copilot。它是由Microsoft创建的，依赖OpenAI的Codex模型，并在Github上公开可用的开源代码进行了培训（Chen等，2021）。就像许多类似的工具一样，例如Codeparrot，Polyododer，Starcoder -Copilot也是在大型语言模型（LLM）上构建的，该模型已接受了编程语言的培训。使用LLMS进行此类任务是一个想法，至少可以追溯到Openai Chatgpt的公开发行。但是，在软件开发中使用自动化和AI是一把双刃剑。虽然可以提高代码效率，但AI生成的代码的质量是有问题的。一些模型引入了众所周知的漏洞，例如在Miter的共同弱点枚举（CWE）中记录的漏洞，列出了前25名“最危险的软件弱点”。其他人则产生了所谓的“愚蠢的虫子”，即开发人员在评论时将其符合“愚蠢”的幼稚单线错误（Karampatsis和Sutton，2020年）。
COAG/2022/6 - 粮农组织 2022-31 年战略框架内的食品安全战略重点
粮农组织农业委员会（COAG）第二十七届会议强调了食品安全与粮食保障之间的联系，以及食品安全在粮农组织支持实现更高效、包容、有抵御力和可持续的农业食品体系方面所发挥的作用。COAG 27 要求粮农组织制定新的食品安全战略，为 2030 年议程作出贡献。在制定粮农组织 2022-31 年战略框架时，该组织概述了计划重点领域（PPA），其中一些领域以重要的食品安全活动为中心或包括这些活动[特别是但不限于 PPA 更好的营养“人人享有安全食品”（BN3）、PPA 更好的营养“透明市场和贸易”（BN5）和 PPA 更好的生产“同一个健康”（BP3）]。根据世界卫生大会（WHA）第 73.5 号决议加强食品安全工作，1 COAG 27 要求粮农组织与世界卫生组织（WHO）合作，确保各自的食品安全战略协调一致、相互支持。根据委员会的要求并考虑到全球战略背景，粮农组织为其食品安全工作制定了一套战略重点，同时秉承其“始终为所有人提供安全食品”的愿景和“支持成员国继续改善各级食品安全，提供科学建议，加强其食品安全能力，以建立高效、包容、有抵御力和可持续的农业食品体系”的使命。这些战略重点围绕四项战略成果展开，这些成果是粮农组织与其成员国和包括世卫组织在内的国际伙伴组织反复磋商的结果。几十年来，粮农组织和世卫组织一直通过长期伙伴关系开展工作，实施食品标准计划（食品法典），提供科学建议，加强粮农组织成员国更好地参与食品法典标准制定进程的能力，并加强其国家食品控制系统。在制定粮农组织 2022-31 年战略框架内的《食品安全战略重点》（以下简称《食品安全战略重点》）和世卫组织全球食品安全战略的过程中，粮农组织和世卫组织保持了常设且严格的信息共享和讨论机制。两个组织均承诺在各自战略方向获得批准后，计划制定联合实施框架。