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靶向、肿瘤外激活 - 研究合集
近年来，嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞癌症免疫疗法在临床上取得了长足进展。然而，与安全性相关的挑战仍然存在；一个主要问题是当 CAR 触发对健康细胞上存在的抗原的反应（靶向、肿瘤外反应）时。改善这种情况的策略依赖于受体亲和力和信号传导之间的复杂关系，这样人们就可以设计出一种仅由表达高抗原水平的肿瘤细胞激活的 CAR。在这里，我们开发了一个 CAR T 细胞展示平台，该平台具有稳定的基因组表达和基于白细胞介素 2 信号传导的快速功能筛选。从对靶抗原具有高亲和力的 CAR 开始，我们结合 CRISPR-Cas9 基因组编辑和深度突变扫描来生成抗原结合域变体库。该库根据抗原结合或细胞信号传导进行了多轮选择。对所得文库进行深度测序和比较分析，发现特定变体富集和消耗，我们从中挑选出基于抗原表达水平被肿瘤细胞选择性激活的 CAR。我们的平台展示了如何结合基于功能筛选的定向进化和深度测序引导选择来提高 CAR 的选择性和安全性。
合金和电化学特性，用于锂离子电池的当前收集器
1）A。Yoshino，K。Sanechika：日本专利，2128922（1984）。2）A。Yoshino，M。Shikata；日本专利，2668678（1986）3）H.4）UACJ Foil Corporation网站。com/en/products/foil.html> 5）X. Zhanga，T。M. devine。 ：电化学学会杂志，153（2006）375-383。 6）M。M. M. Morita，T。Shibata，N。Yoshimoto，M。Ishikawa：Electrochimica Acta，47（2002）2787-2793。com/en/products/foil.html> 5）X. Zhanga，T。M.devine。：电化学学会杂志，153（2006）375-383。6）M。M. M. Morita，T。Shibata，N。Yoshimoto，M。Ishikawa：Electrochimica Acta，47（2002）2787-2793。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
收集中产阶级的记忆？疫情……
Covidmemory.lu 是“一个收集来自生活或工作在卢森堡的普通人的 COVID19 相关照片、视频、故事和访谈的平台”。2 该平台由卢森堡当代和数字历史中心 (C 2 DH) 开发。该网站由我们的同事 Sean Takats 在 2020 年 3 月第一次封锁开始时发起，于 2020 年 4 月 3 日上线。它允许用户上传文本和媒体来记录他们在疫情中的日常经历，并探索其他人的分享内容。我们仍鼓励人们上传。他们可以通过一个简单的在线表格来上传，表格中询问他们经历的日期、姓名和电子邮件地址（这三个字段是必填的，但后两个字段不公开），以及可选的昵称和位置。继承历史研讨会的传统，像 covidmemory.lu 这样的快速反应收集旨在打破国家档案馆的沉默，并保护那些原本无法保存的材料。 3
Cryorl：加固学习启用有效的冷冻EM数据收集
单粒子冷冻电子显微镜（Cryo-EM）已成为主流结构生物学技术之一，因为它具有确定动态生物分子的高分辨率结构的能力。但是，冷冻EM数据获取仍然是昂贵且劳动力密集的，需要大量的专业知识。结构生物学家需要一种更高效，更客观的方法来在有限的时间范围内收集最佳数据。我们将Cryo-EM数据收集任务制定为这项工作中的优化问题。目标是最大化指定期间拍摄的好图像的总数。我们表明，强化学习是一种有效的方法来计划低温EM数据收集，并成功导航异质的低温EM网格。我们开发的AP-PRACH，CRYORL，在类似设置下的数据收集的平均用户表现出了更好的表现。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
北约和集体防御空间：同一任务，...
摘要外层空间的渐进式军事化提出了北约的一系列政策和法律挑战，因为它依赖太空资产对运营有效性以及这些资产的脆弱性的增加。的确，随着同伴和近战竞争对手正在磨练他们的反空间能力，对军事行动进行空间资产和服务的依赖已成为北约的致命弱点。鉴于空间资产和服务对敌对干扰的脆弱性，问题表明，在北大西洋条约（NAT）第5条（NAT）中规定的集体辩护承诺是否是否出现在太空中。北约的能力和决心应对太空威胁的能力可能会受到挑战，这是由于在太空中行使自我防御本身的不确定参数以及NAT第6条对NAT第5条的运作施加的地理限制。