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基因组学研究人员的幕后
近年来，ICIS通过利用人体的免疫系统靶向和破坏癌细胞来改变癌症治疗（1-3）。ICIS通过阻止防止T细胞攻击肿瘤的抑制信号，从而重新激活针对癌症的免疫反应。这些疗法的最常见靶标是PD-1/PD-L1和CTLA-4途径，这对于调节免疫反应至关重要（4）。，例如，尼伏鲁马布（Nivolumab）是一种PD -1抑制剂，在治疗黑色素瘤方面一直是一个突破。在一项涉及晚期黑色素瘤患者的大规模临床试验中，Nivolumab治疗导致总体生存率的显着改善，其中约40％的患者在五年以上存活，而传统化学疗法则不到20％（5）。pembrolizumab是另一种PD -1抑制剂，在非小细胞肺癌（NSCLC）中显示出明显的效率。在第三阶段试验中，它的客观反应率在先前治疗的患者中约为20％至30％，此后已被纳入第一线治疗方案，改善了许多患者的生存结果和生活质量（6）。ipilimumab是一种CTLA -4抑制剂，对转移性黑色素瘤产生了变革性的影响。在这种困难的治疗癌症，将中位生存时间增加几个月并为有限替代品的患者提供新的治疗方案（7，8）中，这是第一个表现出总体生存益处的第一个药物。这些例子清楚地说明了ICI在不同的癌症类型中的显着成功及其彻底改变癌症治疗的能力。虽然ICI在包括黑色素瘤和非细胞肺癌在内的一系列癌症中表现出效率，但它们的
增强氢经济的氢学术计划
附录B，一项提案必须是不会：（1）威胁违反适用的法定，监管或许可证要求环境，安全和健康的要求，或者对DOE或执行命令的类似要求； （2）要求将废物存储，处置，恢复或治疗设施（包括焚化炉）进行选址和施工或重大扩展，但该提案可能包括分类排除的废物存储，处置，恢复或治疗措施或设施； （3）干扰危险物质，污染物，污染物或cercla排除的石油和天然气产品，这些石油和天然气产品在环境中已经存在，因此会有不受控制的或无法控制的释放； （4）有可能对环境敏感的资源产生重大影响，包括但不限于10 CFR第1021部分（第4）段中列出的资源，D部分（附录B部分）； （5）涉及基因工程的生物，合成生物学，政府指定的有害杂草或入侵物种，除非提出的活动以设计和操作的方式包含或限制，以防止未经授权释放到环境中并按照适用的要求进行，例如在10 cf（5）中列出的1021 cfr Part 1021 cfr part subpart 1021，subpart b。
对混合能源存储系统中能源交换的研究以及不同系统的能力，寿命和成本的比较
现代车辆具有许多电子控制单元（ECU），这些单元（ECU）不断地通过受控区域网络（CAN）段组成的嵌入式车内网络（IVN）进行通信。CAN总线技术的简单性和尺寸约束的8字节有效载荷使整合基于真实性和完整性的保护机制是不可行的。因此，恶意组件将能够将恶意数据注入网络中，其检测风险很小。通过各种安全攻击（例如洪水，模糊和故障攻击）证明了这种漏洞。改善现代车辆安全性的实际方法是监视CAN巴士的流量以检测异常。但是，要使用一般方法管理这种入侵检测系统（IDS）面临一些挑战。首先，需要省略CAN数据字段的专有编码，因为它们是原始设备制造商（OEM）的知识产权，并且在车辆制造商及其型号之间有所不同。其次，这种一般和实用的ID方法在速度和准确性方面也必须在计算上有效。用于计算机网络的传统IDS通常使用基于规则或基于签名的方法。最近，使用机器学习（ML）具有有效特征表示的方法已显示出巨大的成功，因为检测速度更快，开发和维护成本较低。因此，提出了具有增强频率特征表示的有效数据聚合技术，以提高IVN的ML基ID的性能。使用汽车ID的生存分析数据集验证了性能增益。
人工智能如何促进柑橘产业
尽管田地存在差异（例如土壤成分不均匀、田地内树木大小和年龄的差异等），且病原体的空间分布也各不相同，但几乎所有农业投入（例如水、农药和肥料）都是通过传统设备统一施用的。统一施用会导致过度使用农用化学品（例如，在没有发生疾病或害虫的地方施用；过度施用肥料和水），从而导致成本增加、作物受损风险、环境污染和食用产品污染。
人工智能如何增强人类的医疗保健体验
在医护人员努力应对不断增加的工作量的同时，患者对医疗保健的期望也在发生变化。患者已经习惯了网上购物和银行业务的便捷和定制，他们期望获得更加个性化的体验 8 。他们对数字技术的兴趣也日益浓厚，这些技术可以帮助他们参与自己的健康和护理，同时与医疗专业人员保持远程联系——这一趋势因疫情而加速 9 。这为采取更具预防性的医疗保健方法创造了机会，从长远来看可以减轻医疗保健系统的压力。然而，如今只有一小部分医疗保健支出用于预防，从澳大利亚的微不足道的 1.8% 到美国的 2.8% 和欧洲的 3.0% 10 。
利用人工智能和多模式数据来增强元认知发展：
先进学习技术开启自我调节学习的新时代 在信息丰富、技术飞速进步的时代，自我调节学习已成为学业成功和终身学习的关键技能。本次主题演讲探讨了先进学习技术、人工智能 (AI) 和多模态多通道跟踪数据在塑造学习者的元认知和自我调节学习 (SRL) 过程方面的变革潜力。我首先研究元认知（对一个人的认知过程的认识和理解）与 SRL 之间的复杂关系，后者涉及学习的战略规划、监控和评估。借鉴认知、学习和教育科学以及教育人工智能的最新研究，我展示了这些高阶思维技能如何增强知识获取并促进不同学习环境中的转移、解决问题和适应性。接下来，我将深入探讨先进学习技术的新兴领域，例如智能辅导系统、基于游戏的学习环境、沉浸式虚拟环境和人类数字孪生。我展示了这些工具如何创造沉浸式、个性化的学习体验，挑战学习者反思他们的策略、跟踪他们的进度并根据多模态跟踪数据实时调整他们的方法。演讲的大部分内容将集中在多模态多通道跟踪数据（包括眼动追踪、面部表情识别、生理测量和日志数据）在理解和支持元认知和 SRL 方面的尚未开发的潜力。我综合了最近关于多模态学习分析的研究来解码丰富的数据流，揭示了学习者的认知负荷、元认知监控技能、情绪状态、策略使用和动机信念的微妙模式。从这一综合中，我将强调使用这些数据来支持自我调节学习的实时挑战。这些见解使基于人工智能的“元认知意识”系统的设计成为可能，该系统可以检测僵局、支撑反思，并激发跨任务、领域、学习者和情境使用和转移元认知技能。最后，我的演讲将以号召跨学科研究人员、教育工作者和技术人员开展跨学科合作作为结束，以充分发挥人工智能和多模态数据的潜力，培养具有自我意识、自我调节能力的学习者，使他们能够应对 21 世纪的复杂性。罗杰·阿泽维多教授 美国中佛罗里达大学
在语言课堂中使用人工智能来增强协作学习
人工智能与教育，尤其是语言教学的融合发展迅速，为学习体验提供了新的选择。最近的研究指出，对话式人工智能工具（如聊天机器人和智能辅导系统）可用于开发自适应、个性化的学习环境。这些工具旨在提供即时反馈，以培养语言能力并通过呈现有趣的互动激发学习者的兴趣（Wang，2021；Pérez 等人，2020）。第三，人工智能分析提供的数据将为教师提供决策洞察力，以针对学习者的需求进行教学。但当然，教育工作者和人工智能系统必须和谐地融合，才能获得最佳的人工智能性能。技术应该补充人类智能和教学策略，而不是取代它们（Baker，2016）。这是一种新兴的人工智能辅助教育模式，它将为重塑传统教学实践和创造更具包容性的学习环境打开令人兴奋的大门。
利用生成式人工智能的力量来提高学生参与度
什么是生成式人工智能？课堂上有哪些流行的 GAI 工具？生成式人工智能 (GAI) 是一种人工智能 (AI) 算法，它根据训练过的数据生成内容。与旨在识别模式和做出预测的传统人工智能系统不同，生成式人工智能以图像、文本、音频等形式创建新的内容和输出（世界经济论坛，2023 年）。GAI 的示例包括 Bard（谷歌）、Bing Chat（微软）、ChatGPT（OpenAI）、Dall-E（OpenAI）、Education Copilot、Teacherbot 等。多方面的学生参与（Reeve，2011 年）
档案人工智能：利用面部识别增强元数据
本研究项目的目标是确定最有效的面部识别应用程序，这些应用程序可以应用于图书馆、博物馆和文化遗产机构的数字档案图像集合。佛罗里达国际大学的计算机科学家和图书管理员合作，使用 FIU 数字馆藏中的照片对面部检测和面部搜索进行了定性评估。具体来说，分析了面部识别平台 OpenCV、Face++ 和 Amazon AWS。该项目旨在帮助希望将面部识别和其他人工智能技术纳入其数字馆藏和存储库的 LYRASIS 社区成员，以此作为一种减少研究时间的方法，并通过更完整的元数据增强其馆藏。简介