XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIdentifying
识别研发的概念和定义 - OECD iLibrary
本章给出了研究与试验发展 (R&D) 及其组成部分（基础研究、应用研究和试验发展）的定义。这些定义与手册前几版基本相同。如果存在差异，则反映了文化和语言使用的变化。为了指导什么是研发活动，什么不是研发活动，提供了五项标准，要求活动具有新颖性、创造性、结果不确定、系统性和可转移性和/或可复制性。自上一版以来，国民账户体系 (SNA) 对研发支出的处理已从费用变为资本投资。因此，本手册和 SNA 的语言更加接近，并且对资金流量的测量提出了更多要求。虽然本手册一直适用于所有科学学科，但除了自然科学和工程学之外，它更强调社会科学、人文科学和艺术。通过调查、行政数据或访谈来衡量研发活动会引发有关边界以及包括和不包括哪些内容的问题，本章提供了一些示例来帮助回答这些问题。该手册用于将研发数据解释为政策制定和评估的一部分，但本章的重点是衡量目的的定义。
识别加拿大低效的化石燃料补贴
正在进行中，而且远远落后于计划。在加拿大的背景下定义化石燃料补贴和低效率的问题对于在这一过程中取得有意义的成果至关重要。对于前一点，定义化石燃料补贴一直是大量调查和讨论的主题，我们重申我们的建议（国际可持续发展研究所，2019 年），即加拿大采用世界贸易组织的定义，该定义被世界各地的清单流程广泛使用（Gerasimchuk 等人，2017 年；OECD，2012 年）以及联合国环境规划署等人（2019 年）最近向各国提出的关于衡量和报告补贴的建议。该定义包括向企业或行业提供的财务利益，包括直接转移、放弃收入、风险转移以及提供商品和服务。
确定有资格接种疫苗和机会性疫苗的人
记录的（或可靠的口头）疫苗接种史，假设他们没有接种疫苗，并计划进行完整的免疫接种过程（参见英国卫生安全局关于对免疫状况不确定或不完整的个人进行疫苗接种的指导）。
识别学生AI素养的组成部分
随着人工智能（AI）的大众使用的出现，高等教育（HE）部门现在面临着关于如何利用人类计算机互动（HCI）的教育潜力的新挑战。发展学生的AI素养现在正在吸引HE和HCI研究社区的关注。本文旨在探讨他对学生对AI工具的有效和批判性使用的看法，并系统地将AI素养的潜在组成部分描绘为对他学生的新21世纪技能。本研究采用了与学生的半结构化访谈形式采用定性的探索方法。结果表明，参与者主要使用ChatGpt进行集思广益，主题选择，搜索信息和翻译等任务。尽管许多人发现这对于创建和重新格式化文本有用，但一些遇到了挑战，包括回答，过时的信息和考试期间的问题。学生强调了其在各种学术任务中的有效性，从撰写论文和简历到语言学习和转录。教师对Chatgpt的看法有所不同，有些提倡其集成，而另一些人则对工作安全和错误信息表示担忧。研究的含义要求在教育环境中围绕AI素养进行更系统的介绍和讨论。
分子标记在识别遗传疾病中的作用
抽象分子标记是识别遗传疾病的关键工具，可以进行精确的诊断，风险评估和个性化治疗方法。它们分为各种类别，包括单核苷酸多态性（SNP），短串联重复序列（STR）和限制性片段长度多态性（RFLP），每个多态性（RFLP）在遗传诊断中起着不同的作用。SNP被广泛用于全基因组关联研究（GWAS），以鉴定出对复杂疾病的遗传易感性，而STR在诊断诸如亨廷顿氏病等疾病中很有价值。rflps虽然今天不常用，但在特定的诊断环境中仍然很重要。分子标记物的应用跨越了广泛的遗传疾病，从囊性纤维化（CF）等复杂疾病（如遗传性乳腺癌和卵巢癌综合征和脆弱的X综合征）。这些标记能够早期检测和有针对性的干预措施，从而改善了患者的预后。然而，一些挑战阻碍了他们的广泛采用，包括难以解释遗传数据，有限的遗传筛查以及与隐私和遗传歧视有关的道德问题。将分子标记物用于遗传筛查的未来方向涉及整合先进的技术，例如下一代测序以及将分子数据与其他OMIC方法结合在一起，以提供对遗传疾病的更全面的理解。应对数据解释，可访问性和道德问题的挑战对于扩大分子标记在临床实践中的效用至关重要。分子标记技术的进步及其在检测特定遗传疾病中的应用有望提高诊断准确性和个性化治疗策略。但是，确保这些技术是可以访问的，并且在道德上实施将是其成功转变医疗保健的关键。分子标记和遗传筛查技术的持续发展表明，早期诊断和个性化药物成为遗传疾病的标准护理的未来。关键词：分子标记，遗传疾病，SNP，遗传筛查，个性化医学
识别自然单拍之间的时间相关性...
目标。脑电图（EEG）是一项广泛使用的技术，用于记录脑部计算机界面（BCI）研究中的大脑活动，其中理解刺激与神经反应之间的编码解码关系是一个基本挑战。最近，与传统的BCI文献相比，在单审论中编码自然刺激的编码越来越兴趣，在该文献中，合成刺激的多试验表现很普遍。虽然已经对脑电图对自然语音的响应进行了广泛的研究，但这种刺激范围的脑电图对自然视频镜头的响应仍未得到充实。方法。我们收集了一个新的EEG数据集，主题被动地观看胶片剪辑，并提取一些与EEG信号在时间上相关的视频功能。但是，我们的分析表明，这些相关性主要是由视频中的摄影削减驱动的。为了避免与剪切相关的混杂，我们构建了另一个带有自然单拍视频的EEG数据集作为刺激，并提出了一组新的基于对象的功能。主要结果。我们证明，在没有射击的情况下，在捕获与脑电图信号的耦合时缺乏鲁棒性，并且提出的基于对象的功能显示出明显更高的相关性。此外，我们表明，与这些提出的特征获得的相关性并非主要由眼动驱动。此外，我们在匹配任务中定量验证了所提出的特征的优越性。意义。最后，我们评估这些提出的特征在多大程度上解释了受试者之间相干刺激反应的方差。这项工作为视频EEG分析的功能设计提供了宝贵的见解，并为视觉注意解码等应用铺平了道路。
识别 RNA 结合蛋白 TIA 的 mRNA 靶标...
................................................................................................................................................ 37
确定让美国更幸福的社会和经济因素
这篇本科荣誉论文由 Digital USD 的论文和学位论文免费提供给您，供您开放访问。它已被 Digital USD 的授权管理员接受并纳入本科荣誉论文。如需更多信息，请联系 digital@sandiego.edu。
预期并识别基因组编辑中的附带损害
基因组编辑：一种变革技术基因组编辑的应用正在改变农业，生物医学研究和医疗保健。许多提出的目的包括生成更有生产力或强大的农作物和农场动物，动物宿主，用于生产用于移植的组织以及使用过体内或体细胞组织工程的therapies [1-3]。正如第一个非随机I期临床试验I所说明的那样，在该试验中，最近发现使用定期插入的短篇小学重复序列（CRISPR）工程技术T细胞是安全的[4]。迄今为止，n 20期I/II人类临床试验正在进行多种疾病，包括癌症，β-丘脑中性疾病，镰状细胞病和Duchenne肌肉营养不良（在[1，5]中进行了总结和讨论）。
碳的社会成本：确定联邦实体……
根据查阅的文件和对美国环境保护署 (EPA)、土地管理局 (BLM) 和国家公路交通安全管理局 (NHTSA) 官员的采访，联邦政府在进行监管影响分析时使用的当前碳社会成本估计值低于之前的估计值。虽然之前和当前的估计值都是使用相同的经济模型计算的，但用于计算当前估计值的两个关键假设发生了变化：使用 (1) 国内而非全球气候变化损害（见表格）和 (2) 不同的折现率（3% 和 7%，而不是 2.5%、3% 和 5%）。因此，基于国内气候损害的当前联邦估计值比基于全球损害的之前联邦估计值低约 7 倍（之前和当前的估计值均以 2018 年美元表示，并使用 3% 的折现率计算）。