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回顾使用 CRISPR 进行基因编辑的使用情况...
图 3. CRISPR-Cas 应用。 A）基因编辑。利用Cas9可以促进基因组中单个位点或两个位点的切割。在第一种情况（A1）中，切口的修复可以通过 NHEJ 进行，这可以通过随机插入或删除导致基因沉默，或者如果将修复模板引入细胞，则可以通过 HDR 进行修复，这将允许将新序列引入基因组以修改基因、引入点突变等。在第二种情况下（用两个 sgRNA 进行转化），可以发生两次 DNA 切割（A2），因此可以消除 DNA 序列，甚至可以进行易位。 B、C) dCas9 不具有核酸酶活性，也可以与阻遏物或激活物融合使用，以使用 CRISPRi (B) 减少或沉默基因，或使用 CRISPRa (C) 增加基因表达。 （图片由 BioRender.com 生成）
BAA 呼叫 N00014-23-S-C001 - 海军研究办公室
2B，Ch。5.整体科技工作将在技术就绪水平 (TRL) 1 – 5 阶段进行。主题 1 标题：受人类启发的智能体视觉-语言交互计算模型背景：人类智能的一个独特特征是复杂的语言及其与视觉（和其他感官）的交互。这些交互实现了有效和高效的沟通和协作，并扩大了智能体仅凭视觉或语言就能学习的概念和任务的范围和复杂性。近年来，计算机视觉和自然语言处理都取得了重大进展，但主要沿着不同的路径，特别是在视觉对象识别和大型语言模型（例如BERT、GPT-3）以及图像/视频字幕、从文本生成图像（例如DALL-E、Imagen）和视觉语言模型（例如Flamingo）方面；然而，这些进步并没有导致学习复杂的概念和任务，以及代理执行任务或回答复杂查询所需的深度语义推理。为了将代理的智能提升到更高的水平，ONR 需要研究人类视觉语言 (VL) 交互的复杂性，并为代理开发用于 VL 交互的原则性计算模型。此外，某些基本问题可以通过 VL 交互最有效地解决。示例包括将 AI 代理扎根于我们的物理世界；使用 VL 对话理解情景场景；因为语言充满了模糊的空间和时间参考，视觉可以有效地解决这些问题。另一个基本问题是少样本学习，一个经常被引用的例子是代理学习“椅子”，其中一些椅子图像加上椅子的简短描述比向代理展示数千张椅子图像或描述椅子的方法更有效。
在青春期研究中，饮食行为与肥胖症的精神病理学，大脑成熟和遗传风险的关系
不健康的饮食，饮食失调（ED）和肥胖症的危险因素，通常与情感和行为问题共存；但是，基本的神经生物学机制知之甚少。分析来自纵向成像群青少年队列的数据，我们研究了饮食行为之间的关联，使用多基因评分（PGSS）（PGSS）和ED与ED相关的心理病理学和大脑病理学和大脑的轨迹（14-23岁）之间的高体重指数（BMI）的遗传易感性（BMI）。在23岁时（n = 996）的聚类分析确定了3个饮食组：限制性，情感/不受控制和健康的食客。BMI PG，ED症状的轨迹，内在化和外在化问题以及大脑成熟区分了这些组。在限制性和情感/不受控制的食客中，几个大脑区域的体积和厚度减少不那么明显。较小的小脑体积减少独特地介导了BMI PGS对限制性饮食的影响，而多个大脑区域的较小的体积减少介导了外部化问题与情绪/不受控制的饮食之间的关系，而不是BMI。这些发现阐明了遗传风险，长期脑部成熟和ED症状学行为的不同贡献。
生成人工智能对传播学科的影响
人工智能 (AI) 已从根本上突入通信领域。自从 Stability.ai 的文本转图像程序 Stable Diffusion 的代码发布，以及 OpenAI 的 Dall-e 或 MidJourney 等其他类似程序的普及，到 Runway 等编辑工具、Harmonai 等声音创作工具、GPT-3/4 等文本和对话创作工具及其最流行的形式 ChatGPT 的开发，通信世界经历了一场激烈的变革，无论是在学术水平以及专业水平。关于人工智能将如何影响视听创作和制作的未来，存在许多公开辩论。这本短文专着旨在汇集传播研究人员的新兴作品，以解决有关人工智能如何改变数字内容创作各个方面的争论。
文件和人工智能：挑战、威胁还是更多？ InterPARES Trust AI 项目
其他近期应用技术的例子包括重建被纳粹摧毁的三幅古斯塔夫·克里姆特的画作（奥地利利奥波德博物馆）、圣彼得堡达利博物馆的虚拟互动达利作品（美国佛罗里达州）、阅读和抄写海牙邮政博物馆 16 世纪箱子里保存的 3,000 多封密封和未送达的信件的项目（荷兰），或赫库兰尼姆帕皮里别墅（意大利）的 1,800 多卷化石卷轴。更不用说中国新华社张昭形象的虚拟主持人，他一年 365 天、每天 24 小时直接播报利用人工智能制作的新闻。但不仅仅是大项目，还有用户项目。例如，@Colorize_bot (Twitter) 可以在几秒钟内绘制照片和视频，而 Clean u p.pictures 应用程序可以让你从照片中删除人物。
儿童青少年焦虑和抑郁的跨大陆环境和全基因组关联研究
儿童和青少年的焦虑和抑郁应受到特别关注，因为它们是一个公共卫生问题，会对发展和心理健康产生毁灭性和长期影响。从遗传易感性到环境压力源等多种因素都会影响患上这些疾病的风险。本研究旨在了解环境因素和基因组学如何影响三个群体中儿童和青少年的焦虑和抑郁：青少年大脑和认知发展研究（美国，9-10 岁；N=11,875）、外化障碍和成瘾脆弱性联盟（印度，6-17 岁；N=4,326）和 IMAGEN（欧洲，14 岁；N=1888）。我们进行了数据协调，并使用线性混合效应模型、递归特征消除回归和 LASSO 回归模型确定了环境对焦虑/抑郁的影响。随后，通过大型分析和荟萃分析对所有三个队列进行了考虑了重要环境因素的全基因组关联分析，然后进行了功能注释。结果表明，多种环境因素导致发育过程中焦虑和抑郁的风险，其中早期生活压力和学校支持指数对所有三个队列的影响最为显著且一致。在荟萃分析和大型分析中，chr11p15 中的 SNP rs79878474 成为与焦虑和抑郁相关的特别有希望的候选者，尽管未达到基因组显著性。对元分析和巨分析中最有希望的 SNP 映射的常见基因进行基因集分析，发现在 chr11p15 和 chr3q26 区域中，在钾通道和胰岛素分泌功能方面有显著富集，特别是 chr11p15 中分别由 KCNC1、KCNJ11 和 ABCCC8 基因编码的 Kv3、Kir-6.2、SUR 钾通道。组织富集分析显示小肠中显著富集，
生成深度学习David Foster PDF
生成AI目前是技术中最热门的话题。本动手指南教机器学习工程师和数据科学家如何使用Tensorflow和Tensorflow和Keras从头开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型，包括变异自动编码器（VAE），生成对抗网络（GAN），变形金刚，变形金刚，正常流量，基于能量的模型，基于能量的差异模型，以及基本的架构架构。Through tips and tricks, you'll learn how to make your models more efficient and creative.Discover how VAEs can change facial expressions in photosTrain GANs to generate images based on your own datasetBuild diffusion models to produce new varieties of flowersTrain your own GPT for text generationLearn how large language models like ChatGPT are trainedExplore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGANCompose polyphonic music使用变形金刚和博物馆构成生成世界模型如何将增强学习任务求解到诸如dall.e 2，Imagen和稳定扩散等多模型模型中，这本书还探讨了生成AI的未来及其具有竞争优势的潜力。生成AI目前是技术中最热门的话题。本动手指南教机器学习工程师和数据科学家如何使用Tensorflow和Keras从头开始创建令人印象深刻的生成深度学习模型，包括VAE，gans，gans，transformers，“标准化流量”，“基于能量”的模型，基于能量的模型以及扩散的扩散模型。这本书以基本的深度学习概念和高级体系结构为基本的深度学习概念开始。和概率理论，正如某些模型使用数学符号描述的那样。Through tips and tricks, you'll learn how to make your models more efficient and creative.Discover how VAEs can change facial expressions in photosTrain GANs to generate images based on your own datasetBuild diffusion models to produce new varieties of flowersTrain your own GPT for text generationLearn how large language models like ChatGPT are trainedExplore state-of-the-art architectures such as StyleGAN2 and ViT-VQGANCompose polyphonic music使用变形金刚和博物馆构成生成世界模型如何将增强学习任务解决成多模型，例如Dall.e 2，Imagen和稳定的扩散，这本书还深入研究了生成AI的未来及其具有竞争优势的潜力。要开始使用Python，请访问Learningpypython.org获取免费资源，这些资源将帮助您发展足够的知识来与本书中的示例合作。对线性代数（矩阵乘法等）有牢固的了解也很重要另外，请确保您有一个可以从GitHub存储库中运行代码示例的环境。不用担心您是深度学习的新手 - 您不需要昂贵的硬件即可像GPU一样开始培训模型。实际上，在投资硬件之前了解基础知识更为重要。本书将向您展示如何在自己的数据上培训自己的生成模型，而不是依靠预训练的模型。我们将从第一原则中深入研究这些模型的架构和设计，因此您可以完全了解它们如何使用Python和Keras进行编码。科学家们正在破解代码以复制一些最具开创性的生成深度学习模型，例如变化自动编码器，生成的对抗性网络（GAN），编码器模型和世界模型。在本文中，专家David Foster带领读者从深度学习的基础上到彻底改变该领域的出血 - 边缘算法的旅程。通过分享技巧和技巧，您将深入了解如何优化模型以提高性能和创造力。动手实践实用的GAN示例，例如Cyclegan for Style Transfer和Musegan for Music Generation。学习如何制作复发性生成模型来生成文本，并使用注意机制改进它们。探索生成模型如何授权代理在加强学习框架内处理复杂的任务。最后，深入研究了基于变压器的模型，例如Bert和GPT-2，以及Progan和StyleGan等图像生成技术。
仍过于人性化的人工智能：艺术与技术
他于 1978 年出生于墨西哥城。他拥有历史学学位和艺术硕士学位，主攻图像解码，这使他能够通过会议、导游和作为作者和合著者的大量出版物致力于艺术学科的研究和传播，其中最突出的是《El Cacao：Metáfora Novohispana e Historia de México y Conquista y Virreinato e Independencia》。他是《Contenido》和《Museo Soumaya》杂志的专栏作家。 2003年，他加入卡洛斯斯利姆基金会，担任学术策展人。他在墨西哥国内外举办过各种展览，对大卫·阿尔法罗·西凯罗斯和奥古斯特·罗丹的作品进行了新的诠释，其在法国以外最重要的收藏就属于这个收藏。 2006年，他接管了索玛亚博物馆、洛雷托广场和卡尔索广场的管理。自 2013 年起，他一直担任国际艺术评论家协会 (aica) 成员，自 2015 年起，他一直担任卡索墨西哥历史研究中心顾问委员会成员。
计算机研究项目
图 1. BCI 系统的一般框图 ................................................................................................ 7 图 2. 人脑及其组成部分 .............................................................................................. 14 图 3. 大脑的半球和功能 .............................................................................................. 14 图 4. 脑叶的位置 ............................................................................................................ 15 图 5. 神经元 ............................................................................................................. 16 图 6. Na+ 和 K+ 离子 ...................................................................................................... 17 图 7. EEG 信号捕获 ............................................................................................. 19 图 8. 级联方法 ............................................................................................................. 30 图 9. BCI 块系统 ............................................................................................................. 30 图 10. MindWave 耳机及其组成部分 ................................................................................ 31 图 11. 创建和配置 C# 项目 ............................................................................................. 35 图 12. C# 项目库 ............................................................................................................. 36 图 13. 导入NativeThinkgear64.cs 类 ...................................................................... 36 图 14. 代码截图 .............................................................................................. 38 图 15. 级别 0 .............................................................................................................. 42 图 16. 级别 1 .............................................................................................................. 43 图 17. 连接表单 ............................................................................................................. 45 图 18. 训练表单 ............................................................................................................. 46 图 19. 控制器表单 ...................................................................................................... 47 图 20. 电路图 ............................................................................................................. 48 图 21. 电路板布局 ............................................................................................................. 49 图 22. 外部设备操作 ............................................................................................................. 54 图 23. 控制器电路和连接 ................................................................................................ 55 图形索引
