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AD-A241 141 0 - DTIC
大量期刊、会议论文集。研究报告和专业书籍 这些科学出版物中的每一个都仅代表了我们目前对各种气动噪声产生和传播机制以及噪声控制程序的理解的渐进步骤。因此需要一份参考文献来总结气动声学的现状。大家知道，现在市场上还有一些其他关于气动声学的优秀书籍。读者可以参考 Harris 撰写的关于噪声和振动控制的经典手册、Goldstein 的《气动声学》（该书提供了大多数气动噪声源的一般理论处理）、Richards 和 Mead 撰写的《航空噪声和声疲劳》一书以及 AIAA 重印系列卷《气动噪声》。本书试图整合和更新以前相关出版物中的信息，提供兼顾基础和应用方面的平衡观点，并重点关注那些对静音飞行器设计和运行具有重要意义的主题。
秀丽隐杆线虫基因调控等位基因和记者抨击研究
基因调控是多细胞生物的重要过程，但识别功能性调控序列和机制可能具有挑战性。在秀丽隐杆线虫中，正向遗传学可以识别破坏生理过程的内源性突变（“等位基因”），从而以无偏见的方式定义功能序列（Brenner 1974；Trent、Wood 和 Horvitz 1988；Desai 等人 1988；Barton、Schedl 和 Kimble 1987）。基于 CRISPR 的基因组编辑可用于测试内源序列的功能和生理作用（Dickinson 和 Goldstein 2016；Vicencio 和 Cerón 2021）。报告基因检测中对非编码 DNA 进行系统性测试（例如“报告基因抨击”）可以识别功能序列，但不能直接检查生理功能（Aamodt、Chung 和 McGhee 1991；Didiano 和 Hobert 2006；Boulin、Etchberger 和 Hobert 2006；Nance 和 Frøkjær-Jensen 2019）。
书籍评论 - 基因XI，第11版，由Jocelyn E ...
简介“ Lewin的基因XI”是一本关于分子生物学和遗传学的综合教科书，涵盖了基因结构，测序，组织和表达。这本书由Jocelyn E. Krebs，Benjamin Lewin，Stephen T. Kilpatrick和Elliott S. Goldstein撰写。这本书被广泛用于分子生物学和遗传学课程，因为其对主题及其以可访问的方式提出复杂概念的能力。它以其对这个动态研究领域的清晰现代呈现而闻名。文本的第11版包括真核生物和原核生物中的复制与单元周期之间的扩展描述和连接。它还涵盖了转录调节和表观遗传学方面的当前研究。评估分子生物学是一个迅速发展的领域，其新信息和最先进的发展一直影响我们的生活。Lewin的基因长期以来一直是
数值优化
3行搜索方法30 3.1步长。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31沃尔夫条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33戈德斯坦条件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36足够的减少和回溯。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.2线路搜索方法的收敛性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 3.3收敛速率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41最陡下降的收敛速率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42牛顿的方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44个准Newton方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 3.4 Hessian修饰的牛顿方法。。。。。。。。。。。。。。。48特征值修改。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49添加一个身份的倍数。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51修改的cholesky分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52修改对称的不合格分解。。。。。。。。。。。。。。。54 3.5步长选择算法。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6插值。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>57初始步长。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>59和wolfe条件的线搜索年龄。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>60个注释和参考。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>62个练习。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 63 div>62个练习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>63 div>
第一个全球人工智能条约：分析框架......
* 张正麒（Cheng-chi “Kirin” Chang，张正麒）是埃默里大学法学院人工智能和未来工作项目副主任兼学术研究员。我感谢 Ifeoma Ajunwa 博士（法学博士、法学硕士、哲学博士）、Yinn-ching Lu、Rachel Cohen、Yilin (Jenny) Lu、Nanfeng Li、Yenpo Tseng、Jeffrey Chang、Wolf (Chun-Ting) Cho、Zih-Ting You、Youyang Zhong、Ssu-Yuan (Iris) Yang、Arron Fang、Edison Li、Shijie Xu 和 Yizhang (Yilia) Shen 对本文提出的宝贵见解和反馈。他们的贡献极大地增强了这项工作。我感谢 Eli Goldstein、Michael Cerota 和《伊利诺伊大学法律评论》的其他编辑为发表本文所付出的辛勤努力。任何错误或疏忽均由我独自承担责任。本文表达的观点仅代表我个人，不代表任何附属机构的观点。
抗治疗癌细胞的计算分析
图1。在M12中跟踪EB1彗星的等源性PC细胞系，表达GFP标记的WT-或变体-AR。 mt Tips和AR用GFP标记并成像一分钟（每秒的采集率为两个图像）。 EB1彗星是计算跟踪的（Yang等，2005）。 颜色编码代表EB1速度和较冷的颜色对应于较低的速度，较温暖的颜色对应于更快的速度。 比例尺等于5 µm。 （a）表达野生型AR变体的PC细胞的MT生长轨迹。 中位速度约为15 µm，边缘有明显的放缓，那里没有AR。 （b）表达对紫杉醇治疗具有抗性的ARV7变体细胞的MT生长轨迹。 中位速度约为24 um/min。 下面板显示相应的EB1彗星速度直方图。 在AR野生型中显示了µm/min的生长速度的直方图和ARV7变体的（d）。 我们解散了前列腺组织（图 2）根据（Goldstein等，2011）和培养的类器官在M12中跟踪EB1彗星的等源性PC细胞系，表达GFP标记的WT-或变体-AR。mt Tips和AR用GFP标记并成像一分钟（每秒的采集率为两个图像）。EB1彗星是计算跟踪的（Yang等，2005）。颜色编码代表EB1速度和较冷的颜色对应于较低的速度，较温暖的颜色对应于更快的速度。比例尺等于5 µm。（a）表达野生型AR变体的PC细胞的MT生长轨迹。中位速度约为15 µm，边缘有明显的放缓，那里没有AR。（b）表达对紫杉醇治疗具有抗性的ARV7变体细胞的MT生长轨迹。中位速度约为24 um/min。下面板显示相应的EB1彗星速度直方图。在AR野生型中显示了µm/min的生长速度的直方图和ARV7变体的（d）。我们解散了前列腺组织（图2）根据（Goldstein等，2011）和培养的类器官
生成式人工智能和金融风险建模法学硕士学位以及......
人工智能技术的一个重要前景是提供低成本手段来减少金融合同摩擦、降低金融服务成本并改善消费者福利（Thakor 2020）。例如，银行和资产管理公司已将不同类型的机器学习和人工智能引入金融信息处理和金融决策中，以改善决策并加速将决策交付给业务线，同时通过合规和风险管理保持信任。在此过程中，公平、问责、隐私、风险和治理相关问题已成为技术和业务角度的首要障碍。学术金融界直到 2017 年左右才开始积极参与相关研究，《金融研究评论》的初步努力是由一期关于“走向金融科技及其他”的特刊发起的（Goldstein 等人 2019）。从那时起，关于人工智能金融文献的知识体系不断扩大，但仍然非常有限（Hendershott 等人 2021）。
新兴威胁和潜在缓解措施 - OpenAI
致谢：我们感谢 2021 年 10 月召开的研讨会的参与者，他们让我们了解了各种威胁和缓解措施。我们还感谢许多研讨会参与者对本文草稿提供的反馈。如需有关本文的更多反馈，我们感谢 Deepesh Chaudhari、Jeff Ding、Tyna Elondou、Shengli Hu、Daniel Kokotajlo、Gretchen Krueger、Pamela Mishkin、Ronald Robertson、Sarah Shoker、Samuel Wolrich 和 Jenny Xiao。Josh Goldstein 以斯坦福大学博士后研究员的身份开始从事该项目，并继续担任乔治城 CSET 的 CyberAI 项目的研究员。Matthew Gentzel 在为 OpenAI 签约期间完成了他的贡献，现在在 Longview Philanthropy 任职。Katerina Sedova 在担任乔治城 CSET 的 CyberAI 项目的研究员期间以及进入美国政府部门之前完成了对这个项目的贡献。所有错误都是我们自己的。
生成语言模型和自动影响...
致谢：我们感谢 2021 年 10 月召开的研讨会的参与者，他们让我们了解了各种威胁和缓解措施。我们还感谢许多研讨会参与者对本文草稿提供的反馈。如需有关本文的更多反馈，我们感谢 Deepesh Chaudhari、Jeff Ding、Tyna Elondou、Shengli Hu、Daniel Kokotajlo、Gretchen Krueger、Pamela Mishkin、Ronald Robertson、Sarah Shoker、Samuel Wolrich 和 Jenny Xiao。Josh Goldstein 以斯坦福大学博士后研究员的身份开始从事该项目，并继续担任乔治城 CSET 的 CyberAI 项目的研究员。Matthew Gentzel 在为 OpenAI 签约期间完成了他的贡献，现在在 Longview Philanthropy 任职。Katerina Sedova 在担任乔治城 CSET 的 CyberAI 项目的研究员期间以及进入美国政府部门之前完成了对这个项目的贡献。所有错误都是我们自己的。
微软 2024 年新未来工作报告
Radhakrishna, Asta Roseway, Ben Zorn, Brent Hecht, Dan Goldstein, Dave Brown, Dhruv Joshi, Ed Cutrell, Emre Kiciman, Gonzalo Ramos, Gustavo Soares, Hanna Wallach, Hugo Romat, Ian Drosos, Jack Williams, Jacki O'Neill, Jake Hofman, Javier Hernande, John Wort, Jenna Wort, Jenna Butler , Justin Edwards, Kalika Bali, Ken Hinckley, Kori Inkpen, Krishna Madhavan, Laylah Bulman, Leon Reicherts, Lev Tankelevitch, Longqi Yang, Martez Mott, Michael Bentley, Mihaela Vorvoreanu, Millicent Ochieng, Muchai Mercy, Nancy Baym, Najeebham, Abdul Nico, Samuel Ricca, Janetha Maina, Sean Rintel, Shamsi Iqbal, Siân Lindley, Stephanie Nyairo, Su Lin Blodgett, Sumit Gulwani, Sunayana Sitaram, Wu Le