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CS 6476-A：计算机视觉
个性化残差，用于概念驱动的文本对图像生成。Cusuh Ham，Matthew Fisher，James Hays，Nicholas Kolkin，Yuchen Liu，Richard Zhang，Tobias Hinz。 CVPR 2024Cusuh Ham，Matthew Fisher，James Hays，Nicholas Kolkin，Yuchen Liu，Richard Zhang，Tobias Hinz。CVPR 2024
RETC 光伏组件指数报告 2022 - VDE
“通过欢迎我们的长期业务合作伙伴 RETC 加入 VDE 集团，我们可以为全球客户提供一站式测试、检验、认证和数据服务，从而最大限度地降低与太阳能光伏、储能系统和其他可再生能源技术相关的风险。此外，RETC 行业领先的测试能力与我们子公司 VDE Americas 提供的咨询服务相得益彰。” —Ansgar Hinz，VDE 集团首席执行官
俄勒冈海岸步道行动计划
Ann Hanus，俄勒冈县协会 Bonnie Henderson，旅游指南作家，徒步旅行者 Claire Fiegener，土地保护与开发部 Connie Soper，旅游指南作家 Daniel Davis，土地管理局 Daniela Pavoni，Siuslaw 国家森林 Dawn Harris，美国鱼类与野生动物管理局 Derek Windham，北本德市 Frank Burris，俄勒冈州立大学推广服务处 Jenna Berman，俄勒冈州交通部，第 2 区 Jonah Dart-McLean，阿斯托里亚市公园与娱乐部 Jon-Paul Bowles，目的地管理顾问和 Salmonberry Trail Karmen Fore，前波特兰州立大学俄勒冈解决方案公司 Keith Tymchuk，里德斯波特市 Marcus Hinz，俄勒冈海岸游客协会 Rocky Houston，前道格拉斯县 Todd Martin，Coquille 印第安部落 Trevor Robinson，Siuslaw 国家森林
建议引用：Bauer，Kevin；辛兹，奥利弗；范德阿尔斯特，威尔； Weinhardt, Christof (2021)：Expl(AI)n It to Me – 可解释的人工智能和信息系统研究，商业与信息系统工程，ISSN 1867-0202，Springer Fachmedien Wiesbaden，威斯巴登，第 63 卷，Iss。 2，第 79-82 页，https://doi.org/10.1007/s12599-021-00683-2
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
气候行动计划
•教育与参与：Terra McParland，Stacy Iwanicki，Dannyl Dolder，Jamie Posateri，Joe Bauer，Nicky Strahl，Mel Pardi，Mel Pardi和Linda Larsen•公平与纳入•公平与包容：Michael Brunk，Sarah Davis，Sarah Davis，Verainoca，Mikito Mikito Mikito Muroya and devin•Valerie Njap and njaak and devin• Feng，Kevin Sierzega，Leon Hinz，Nathan Grider，Chris Whittom，Tim Edison，Nathaniel Hoyle和Susan和Susan问•固体浪费：Courtney Canterbury，Tim Edison，Chad Parker，Chris Young，Chris Young，Chris Young和Anthony Santarelli•Anthony Santarelli•Anthony Tuzzo，Tim Johny Johny Johnie，Edike，Edwin kros，Edwin krey，Edwin krey，科迪·格雷（Cody Gray），麦克·米德尔顿（Mic Middleton），托德·鲁斯克（Todd Rusk）和卡西·卡罗尔（Cassie Carroll）•能源与可再生能源：埃尔南多·阿尔南多·阿尔南多（Hernando Albarracin和Shawn Maurer
50 年的进步 - 康涅狄格大学医学院
舍温·库珀斯坦 | 米尔顿·马尔科维茨 | 理查德·沃雷尔 | 奥黛丽·沃雷尔 | 内奥米·罗斯菲尔德 | 玛丽·简·奥斯本 | 玛莎·莱波 | 菲利普·莱文 | 劳伦斯·罗斯菲尔德 | 约翰·福尔兹 | 查尔斯·洛瑟 | 欧文·莱波 | 约翰·艾夫斯 | 达德利·沃特金斯 | 约翰·帕特森 | 威廉·桑德曼 | 道格拉斯·阿蒙德 | 罗伯特·沃勒 | 詹姆斯·耶格尔 | 威廉·弗利森 | 罗伯特·马西 | 彼得·沃德 | 爱德华·亨德森 | 卡尔·欣茨 | 谢尔登·陶布曼 | 罗伯特·克雷默 | J. 理查德·盖恩特纳 | 帕特里夏·赫尔布林克 | 道格拉斯·麦格雷戈 | 詹姆斯·E·C·沃克 | 诺曼·阿利斯伯格 | 玛丽·卡罗尔·康罗伊 | 唐娜·福尼耶 | 苏珊·W·吉尔曼 | 约翰·汉考克 | 詹姆斯·A·杰克逊 | 豪尔赫·贾拉米洛 | 弗兰克·C·琼斯 | 约翰·克奈塞尔 | 多萝西·申克 | D. 威廉·施洛特 | 罗伯特·G·沃托其他创始教员包括 Joseph E. Grasso | Maurice Feinstein | Achilles Pappano
监视德国生物经济性 - 摘要
引用或摘要* Beck-o'brien，M.，Bringszu，S.，Bans，M.，Barrelet，J.，Büsch，B.，Brührl，Bührl，A.，Cyffka，K.F.，Cyfka，Cyfka，Cyfka，K.F. I.，Henke，Henke，J.，Hennnberg，K.，Henz，R.，Infrations，P.，Ist，S.，Kilian，M. ，P.，P.，P.，P.，PUI，PUI，PUI，P.，P.，P.，P.，P.，P.，PUIRE，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，M.，PKINSHO。 P.，T.，T.，S.，Judge，S.，Schaldach，R.，Schefler，M.，Schaman，A. KE，Wilske，Wilsque，Wilsque，Wilsque，Wilsque，W.，Wilske，Wilske，Wilske，Wilske，Wilske，Wilsque，W.，Wilske，Wilske，Wilske，Wilsque，W.参见W.，C。（2024）。监视德国生物经济性 - 摘要：地位，绩效，趋势和对苏纳纳尔·德弗雷斯的影响。由环境系统研究中心（CESR）公开公开
基于AI的CNS肿瘤的组织病理学分类 n-基因分类与数据的机器学习模型... Bach2调节T细胞谱系状态以克服由补品汽车信号驱动的功能障碍Tien-Ching Chang 1,2，Amanda听到了1,2，John Lattin 2， 扩展数据图1。与rfdiffusion的β链配对支架的设计。利用rfdiffusion的各种生成潜力，而 太阳能：用于黑辅助限制基准测试的太阳能热电厂模拟器 小农户的侵害性和风险行为对Nyando盆地CSV的气候诱发压力：设计家庭和乡村级别方法的影响
Artem Shmatko 1,3，*，Patel 1：4,5,6，*，Ramin Rahmanzade 4.5，红色4.5，Luke Friedrich Schrimmpf 4.5.7，Big 4.5，Henri Bogumil 4.5，Sybren L.N.5月8日，马丁·西尔·詹妮克（Martin Sill Jannik）11,13，大卫·鲁斯（David Reuss），克里斯蒂安·埃罗德·孟德（Christian Herold-Mende）9，技能M琼斯6:14，Stefan M. Pfister，Arnault Esparia-Sack 31,32，Pascal Varlet 31,32，Brandner 33，Xiangzhi Bai 2，Andreas von Deimling 4.5，
博士学位在分子医学，癌症研究，免疫学，分子和脂质代谢，心血管研究和生物稳定的领域博士学位在分子医学，癌症研究，免疫学，分子和脂质代谢，心血管研究和生物稳定
1。Durheim MT，Bendstrup E，Carlson L，Sutinen EM，Hyldgaard C，Kalafatis D，MyllärniemiM，SköldCM，SjåheimT。患有晚期特发性肺纤维化患者的患者的结果是用Nintedanib或pirfenidone corefterne corefterne corefterne fore norne nore nore nore nore nore nore nore nore nor nore nor nore norne worne nor wore n re nore wrecthord。呼吸学。2021年10月; 26（10）：982-988。 doi：10.1111/resp.14116。2。Cunningham PS，Jackson C，Chakraborty A，Cain J，Durrington HJ，Blaikley JF。昼夜节律对肺部疾病的调节：时间的重要性。Clin Sci（Lond）。2023 Jun 14; 137（11）：895-912。 doi：10.1042/cs20220061。3。Cunningham PS, Meijer P, Nazgiewicz A, Anderson SG, Borthwick LA, Bagnall J, Kitchen GB, Lodyga M, Begley N, Venkateswaran RV, Shah R, Mercer PF, Durrington HJ, Henderson NC, Piper-Hanley K, Fisher AJ, Chambers RC, Bechtold DA, Gibbs JE, Loudon AS, Rutter MK, Hinz B，Ray DW，Blaikley JF。昼夜节律蛋白质混响抑制肺纤维化的发育。Proc Natl Acad Sci U S A.2020 JAN 14; 117（2）：1139-1147。 doi：10.1073/pnas.1912109117。 4。 Wang Q，Sundar IK，Lucas JH，Park JG，Nogales A，Martinez-Sobrido L，RahmanI。昼夜节律分子REV-ERBα通过胶原蛋白稳定来调节肺纤维化进展。 nat Commun。 2023 3月9日; 14（1）：1295。 doi：10.1038/s41467-023-36896-0。2020 JAN 14; 117（2）：1139-1147。 doi：10.1073/pnas.1912109117。4。Wang Q，Sundar IK，Lucas JH，Park JG，Nogales A，Martinez-Sobrido L，RahmanI。昼夜节律分子REV-ERBα通过胶原蛋白稳定来调节肺纤维化进展。nat Commun。2023 3月9日; 14（1）：1295。 doi：10.1038/s41467-023-36896-0。
micropub-biology-000241.pdf
mir-35-42 家族的 microRNA (miRNA) 可重复发挥作用，以确保秀丽隐杆线虫的胚胎活力 (Alvarez-Saavedra 和 Horvitz 2010)。我们感兴趣的是确定 mir-35-42 家族必须抑制的必要靶标。我们之前的研究表明，NHL（环指 b-box 卷曲螺旋）结构域包含 2 (nhl-2) 可能就是这样一个靶标，因为基因组编辑尝试删除 nhl-2 3'UTR 中的 mir-35-42 种子结合区域失败 (McJunkin 和 Ambros 2017)。相同的 CRISPR 试剂在包含 NHL-2 CDS 缺失 (nhl-2(ok818)) 的背景下成功创建了这种缺失 (McJunkin 和 Ambros 2017)。总之，我们认为这些结果意味着 nhl-2 的去抑制会导致致死或不育，从而阻止我们在野生型背景下分离缺失系。最近，CRISPR 基因组编辑试剂和方案的效率提高了许多倍，最显著的是通过注射预装合成向导 RNA (gRNA) 的重组 Cas9 RNP（Paix 等人，2014 年）。通过注射 Cas9/gRNA RNP，我们成功地在野生型背景下删除和突变了 nhl-2 3'UTR 中的 mir-35-42 种子结合区（参见图 1A 中的等位基因）。由于此类等位基因以前难以生成，我们量化了它们的繁殖力和胚胎活力（这是受 mir-35 家族突变影响的两个生理方面）（Alvarez-Saavedra 和 Horvitz 2010；McJunkin 和 Ambros 2014），以查看它们是否受损，但我们发现这些动物是野生型（图 1B）。因此，我们最初的解释——野生型和 nhl-2(ok818) 背景之间的 CRISPR 编辑差异是由于野生型背景中 miRNA 结合位点突变的负选择——是不正确的。观察到的编辑差异的一个可能解释可能是 1.5kb nhl-2(ok818) 缺失引起的染色质结构改变。事实上，核小体的位置和动力学已被证明会改变 Cas9 切割的效率 (Chen 等人 2016；Horlbeck 等人 2016；Isaac 等人 2016；Hinz 等人 2016；Daer 等人 2017；Yarrington 等人 2018；Kim and Kim 2018)。因此，应谨慎解读不同遗传背景之间基因组编辑效率的差异。