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Nelso Antolotti，Michael K. A. Khor和Daniel Sordelet 佛罗里达大学 - 卓越章节年度报告 Ludvik Martinu，Polytechnique Montreal Title 2024目录 一目了然的最终议程。xlsx 一目了然的最终议程。xlsx 彼得·弗里德里希斯（Peter Friedrichs）博士副总裁Sic Infineon星期二，... 罗恩·阿曼（Ron Aman）博士 目录
过去一年，UF MA参加了两次大学范围的绘制活动：UF学生组织博览会和Gator Engineering Experience（GEE）日。第一个事件每学期都会发生，并由所有UF学生组织的演讲组成，位于Reitz学生会以外，Reitz Student Inour是校园中的中央点，供学生进行互动。在这里，学生能够穿越Reitz Lawn，寻找最适合个人和专业利益的俱乐部。Gee Day是由工程大使主持的年度活动，致力于UF的潜在工程专业学生。承认学生参加此功能，目的是范围内攻读不同的工程专业，这使得我们章节的招募学生的存在所必需。鉴于UF的MSE学生人数的规模相对较小，因此我们的章节不可或缺地成功地促进了专业和组织的重要性。
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
生物医学和药物治疗
有限的文献可用于贝伐单抗暴露 - 响应关系，并且与最佳疾病控制相关的浓度阈值没有。这项对转移性结直肠癌（MCRC）患者的前瞻性观察性研究旨在在现实生活中评估BEV Acizumab通过稳态（C槽，SS）和疾病控制的浓度之间的关系。c槽，Ss绘制，硬币与反应的放射学评估（进展或临床益处）。 进行了广义估计方程（GEE）分析。 为了测试C槽，每个患者的SS之间的关联（OS）或无进展生存期（PFS），开发了COX比例危害模型。 数据包括50名贝伐单抗C槽，来自27名患者的SS。 GEE模型没有暗示贝伐单抗C槽，SS和临床益处之间的任何正相关（OR 0.99，95％CI：0.98 - 1.02，p = 0.863）。 COX回归显示出较高的中值C槽，SS具有更好OS的SS（HR 0.86，95％CI：0.73 - 1.01，P = 0.060），但与PFS没有。 我们无法确认Bevacizumab c槽，SS和临床益处之间的关系，但这是第一项试图显示MCRC中贝伐单抗C槽，SS和疾病控制之间关系的现实研究。 它以较小的样本量进行，从而降低了证据水平。 需要进一步控制足够数量的患者的随机研究。c槽，Ss绘制，硬币与反应的放射学评估（进展或临床益处）。进行了广义估计方程（GEE）分析。 为了测试C槽，每个患者的SS之间的关联（OS）或无进展生存期（PFS），开发了COX比例危害模型。 数据包括50名贝伐单抗C槽，来自27名患者的SS。 GEE模型没有暗示贝伐单抗C槽，SS和临床益处之间的任何正相关（OR 0.99，95％CI：0.98 - 1.02，p = 0.863）。 COX回归显示出较高的中值C槽，SS具有更好OS的SS（HR 0.86，95％CI：0.73 - 1.01，P = 0.060），但与PFS没有。 我们无法确认Bevacizumab c槽，SS和临床益处之间的关系，但这是第一项试图显示MCRC中贝伐单抗C槽，SS和疾病控制之间关系的现实研究。 它以较小的样本量进行，从而降低了证据水平。 需要进一步控制足够数量的患者的随机研究。进行了广义估计方程（GEE）分析。为了测试C槽，每个患者的SS之间的关联（OS）或无进展生存期（PFS），开发了COX比例危害模型。数据包括50名贝伐单抗C槽，来自27名患者的SS。GEE模型没有暗示贝伐单抗C槽，SS和临床益处之间的任何正相关（OR 0.99，95％CI：0.98 - 1.02，p = 0.863）。COX回归显示出较高的中值C槽，SS具有更好OS的SS（HR 0.86，95％CI：0.73 - 1.01，P = 0.060），但与PFS没有。我们无法确认Bevacizumab c槽，SS和临床益处之间的关系，但这是第一项试图显示MCRC中贝伐单抗C槽，SS和疾病控制之间关系的现实研究。它以较小的样本量进行，从而降低了证据水平。需要进一步控制足够数量的患者的随机研究。
2024COA71 No. 21ca0111，Wolf诉Brenneman - ...
Announced July 11, 2024 Haddon, Morgan & Foreman, P.C., Ty Gee, Adam Mueller, Denver, Colorado, for Plaintiff-Appellant Davis Graham & Stubbs, LLP, Brandee L. Caswell, Sarah M. Kellner, Denver, Colorado, for Defendants-Appellees *Sitting by assignment of the Chief Justice under provisions of Colo. Const.艺术。vi，§5（3）和§24-51-1105，C.R.S。2023。
新型基因组编辑工具CRISPR-Cas3研发成功
标题：CRISPR-Cas3 在人类细胞中诱导广泛和单向基因组编辑 DOI：NCOMMS-19-1124908-T 作者：Hiroyuki Morisaka#、Kazuto Yoshimi#、Yuya Okuzaki#、Peter Gee、Yayoi Kunihiro、Ekasit Sonpho、Huaigeng Xu、Noriko Sasakawa、Yuki Naito、Shinichiro Nakada、Takashi Yamamoto、Shigetoshi Sano、Akitsu Hotta*、Junji Takeda* 和 Tomoji Mashimo*（# 同等贡献，* 通讯作者）
隔离
资料来源： - Malmsheimer，R。W.，P。Heffernan，S。Brink，D。Crandall，F。Deneke，C。Galik，E。Gee，J。A. Helms，N。McClure，M。Mortimer，S。Ruddell，M。Smith和J. Stewart，2008年：减轻美国气候变化的森林管理解决方案。 J. Forestry，第1卷。 106（3），115-173。 - 部落能源与环境信息（TEEIC） - 印度能源与经济发展办公室 - 二氧化碳的地面固换。A. Helms，N。McClure，M。Mortimer，S。Ruddell，M。Smith和J. Stewart，2008年：减轻美国气候变化的森林管理解决方案。J. Forestry，第1卷。 106（3），115-173。 - 部落能源与环境信息（TEEIC） - 印度能源与经济发展办公室 - 二氧化碳的地面固换。J. Forestry，第1卷。106（3），115-173。- 部落能源与环境信息（TEEIC） - 印度能源与经济发展办公室 - 二氧化碳的地面固换。
使用零膨胀模型探索温度和其他环境因素在加利福尼亚县的西尼罗河病毒发生率和预测中的作用
西尼罗河病毒（WNV）是美国最常见的蚊子传播疾病，仅在加利福尼亚州就会导致数百例报告。传输周期主要发生在鸟类和蚊子中，使气象条件（例如温度），对传播特征尤其重要。鉴于由于全球气候变化，温度的未来增长几乎是不可避免的，因此确定人类温度与WNV发生率之间的关联，以及对未来病例的预测，对加利福尼亚州的公共卫生机构来说很重要。使用加利福尼亚公共卫生部（CDPH）的监视数据，国家海洋与大气管理局（NOAA）的气象数据以及VectorsUrv的向量和托管数据，我们创建了GEE自动性自动化和零添加的回归回归，以确定温度和其他环境因素在WNV生病和预期中的作用。发现温度升高与2017 - 2022年之间11个高负荷加州县的发病率升高（IRR = 1.06），保持位置，一年中的时间和降雨常数。在我们的研究期间，假设的华氏2度（到2040年）将导致每年超过20个过量病例。使用2017–2021作为训练集，气象/寄主/矢量数据能够密切预测2022年的发病率，尽管这些模型确实高估了病例的峰值数量。零充气的模型紧密地预测了冬季的病例数量较少，但在高传输期间的表现比GEE模型差。这些发现表明，气候变化将会并且可能已经改变了加利福尼亚州WNV的传输动态和发病率，并提供了帮助预测未来发病率的工具。
Yuke Zhu
[97] Soroush Nasiriany*，Fei Xia*，Wenhao Yu*，Ted Xiao*，Jacky Liang，Ishita Dasgupta，Annie Xie，Danny Driess，Ayzaan Wahid，ayzaan Wahid，Zhuo XU，Zhuo Xu，Quan Vuong，Quan Vuong，Quan Vuong，Tingnan Zhang，tingnan Zhang pere pere，pere pere，pere thang pere des pere gee deed pere， Xu，Sean Kirmani，Yuke Zhu，Andy Zeng，Karol Hausman，Nicolas Heess，Chelsea Finn，Sergey Levine，Brian Ichter*。Pivot：迭代视觉提示引起了VLMS的知识知识。国际机器学习会议（ICML），2024年。