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确保食品系统培养人类和地球
人类引起的气候变化也改变了天气模式，并增加了极端事件的风险，从而对人类社会和自然产生了广泛的有害影响，损失和损害。尽管气候变化和极端天气事件在某些地方比其他地方更加极端，但这些事件的不可预测性，频率和严重性已大大增加，从而对人类粮食安全以及负面的营养和健康成果造成了威胁和破坏性影响，我们现在才开始理解。我们还正在处理复杂的事件 - 可能在时间，空间和同时进行的多个风险和危害。它们也可能是非线性，相互作用和级联的，影响了多种形式的脆弱性，适应性和潜在的迁移，并且对食品系统产生了毁灭性的影响。
基于整体学习的放射素学模型，用于区分胶质母细胞瘤的脑转移
目的：术前脑转移（BM）和胶质母细胞瘤（GBM）之间的区分由于它们在常规脑MRI上的相似成像特征，因此在术前具有挑战性。这项研究旨在通过基于MRI放射学数据的机器学习模型来增强诊断能力。方法：这项回顾性研究包括235例确认孤立性BM和273例GBM患者。患者被随机分配到培训（n = 356）或验证（n = 152）队列中。获得了传统的大脑MRI序列，包括T1加权成像（T1WI），对比-Enhanced_T1WI和T2加权成像（T2WI）。在所有三个序列上都描绘了脑肿瘤并分段。从人口统计学，临床和放射线数据中选择了特征。一个集成的集成机器学习模型，即弹性回归SVM-SVM模型（ERSS）和组合人口统计学，临床和放射线数据的多变量逻辑回归（LR）模型是用于预测性建模的。使用歧视，校准和决策曲线分析评估模型效率。此外，使用由47例GBM患者和43例孤立BM患者组成的独立队列进行外部验证，以评估ERSS模型的推广性。Results: The ERSS model demonstrated more optimal classification performance (AUC: 0.9548, 95% CI: 0.9337 – 0.9734 in training cohort; AUC: 0.9716, 95% CI: 0.9485 – 0.9895 in validation cohort) as compared to the LR model according to the receiver operating characteristic (ROC) curve and decision curve for the internal cohort.外部验证队列的最佳性能较低但仍然稳健（AUC：0.7174，95％CI：0.6172 - 0.8024）。具有多个分类器的集成的ERSS模型，包括弹性网，随机森林和支持向量机，产生了可靠的预测性能，并且表现优于LR方法。结论：结果表明，集成的机器学习模型，即ERSS模型，具有有效，准确的BM与GBM的术前分化的潜力，这可能会改善临床决策和脑肿瘤患者的结果。
多模型合奏揭示了美国中西部农田再生实践中的土壤碳的收益
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.636509 doi：Biorxiv Preprint
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我们的hostDetect CHO（DXMDX-RGT-1003），HEK293（DXMDX-RGT-1004）和E.COLI（DXMDX-RGT-1005）PCR DNA量化集成了Chemagic™DNA DNA DNA提取和实时PCR技术，可从示例中提供无缝的工作流程，而不是3小时。受益于简化的检测过程，该过程有助于加速生物制剂或CGT产品开发和纯化时间表，并增强纯度和安全性。
确保在澳大利亚/新西兰的安全集装箱运输和道路运输：
安全的容器加载和运输指南“澳大利亚和新西兰的安全法指南”和“澳大利亚和新西兰安全法的前线工人伴侣指南”是为澳大利亚和新西兰公司设计的，以向其海外合作伙伴分发，以便在澳大利亚和新Zealand限制澳大利亚的运输集装料时向其提供一般概况，以考虑一般的概述。伴侣指南可提供简化的中文，对于那些与海外供应商一起工作的人，这是他们的主要书面语言。
国土安全部已采取措施开发和管理人工智能，但还需要采取更多行动来确保其得到适当使用
我们的发现国土安全部已采取措施制定指导方针并建立对人工智能 (AI) 使用的监督，但还需要采取更多行动来确保国土安全部适当地治理和管理 AI 的使用。国土安全部发布了针对 AI 的指导方针，任命了首席 AI 官，并成立了多个工作组和 AI 任务组来帮助指导该部的 AI 工作。但是，还需要采取更多行动来确保国土安全部对 AI 的负责任和安全使用进行适当的治理。此外，国土安全部制定了一项 AI 战略来指导整个企业的 AI 目标和目的，但由于没有制定实施计划，因此未能有效执行该战略。此外，由于资源挑战，国土安全部没有足够的治理流程来监控 AI 是否遵守隐私和公民权利以及公民自由要求。最后，国土安全部根据要求制定了跟踪和向公众报告其 AI 使用情况的流程，但这些流程并未识别和跟踪报告该部 AI 使用案例所需的一些数据。国土安全部也没有足够证据证明其认为其人工智能的使用符合联邦要求，因为国土安全部及其部门没有正式的流程来识别、审查和验证部门强制人工智能报告中的数据。如果没有对人工智能进行适当、持续的管理，国土安全部将面临人工智能工作侵犯美国人民安全和权利的风险。国土安全部的回应国土安全部同意所有 20 项建议。
确保食品系统培养人类和地球
•食品系统和气候数据网络：需要提出食物系统测量的状态才能捕获相互作用的复杂性。这可以通过使用人工智能（AI），模型，卫星图像等整合气候信息来完成。•蛋白质期货：转向替代蛋白质的后果以及这种转变所需的必要证据，框架，政策和法规，这在很大程度上是未知的。对这些政治，文化和道德问题达成共识至关重要。•可持续的城市食品系统：这些活动将有助于恢复具有经济和政治意义的本地粮食系统。他们还将支持改善食品获取，股权和当地营养成果的结果，同时加强区域食品系统。
第 22 课 – 9 年级科学第一学期 – 小学 II
课程目标 BNCC 规定，科学教学必须包括对声音作为机械波的研究、其特性、传播以及在技术和医学中的应用。目标是培养观察和批判性分析能力，此外还促进对物理现象及其对健康的影响的理解。