机器人学习 - NARA科学技术研究所6/2018- 8/2018•实施和验证机器人技术变形建模的统计深神经网络。•学士学位论文,Tensorflow和ROS
扩展果蝇工具包,以双重控制基因表达的乔纳森·齐林1,*,芭芭拉·朱西亚克2,†,拉斐尔·洛佩斯1,†,本·埃文(Ben Ewen)校园1,贾斯汀·A·博斯奇1,贾斯汀·A·博世(Justin A.马萨诸塞州波士顿,哈佛医学院,哈佛医学院2)生理学与生物物理学系,加利福尼亚大学,欧文,加利福尼亚州3)霍华德·休斯医学院,马萨诸塞州波士顿 *相应的作者†这些作者对这项工作的摘要同样贡献了在两种不同的组织中,在同一动物中进行了两种不同的组织,尤其是在同一动物中,尤其是一项阶级。通过结合GAL4/UAS和第二个二元表达系统(例如Lexa-System或QF系统)的技术使这种研究成为可能。在这里,我们描述了一种试剂资源,该试剂促进了在各种果蝇组织中综合使用GAL4/UAS和第二个二元系统。专注于具有良好特征的GAL4表达模式的基因,我们通过CRISPR敲击产生了一组40多个Lexa-Gad和QF2插入,并验证了它们在幼虫中的组织特异性。我们还构建了单个向量中编码QF2和Lexa-GAD转录因子的构造。成功地集成了该构建体中的蝇基因组后,使用FLP/FRT重组来隔离仅表达QF2或Lexa-GAD的飞行线。最后,使用新的兼容shRNA矢量,我们评估了Lexa和QF系统用于体内基因敲低,并正在生成此类RNAi飞行线的库作为社区资源。2007;珀金斯等。 2015)。2007;珀金斯等。2015)。一起,这些Lexa和QF系统向量和飞行线将为需要以同一动物以正交方式激活或抑制两个不同基因的研究人员提供一组新的工具。简介组合二进制系统使用RNAi或CRISPR的功能丧失(LOF)和功能增长(GOF)研究的大多数试剂依赖于GAL4/UAS介导的表达(Brand and Perrimon 1993; Dietzl等人。2015; Zirin等。2020;港口和布特罗斯2022)。但是,一些研究,例如对细胞间或器官间通信的研究,需要同时使用两个独立的二元转录系统。例如,双重表达系统已被用来研究果蝇胰岛素样肽如何与大脑释放以控制器官生长(Colombani等人。2015),分析从嗅觉神经元到血细胞的信号传导(Shim等人2013),独立操纵配体产生和配体接收细胞(Yagi等2010),并可视化组织中克隆细胞种群之间的相互作用(Bosch等人基于需要同时操纵给定组织中不同细胞的集合,Lexa/Lexaop系统(Lai and Lee 2006)和QF/Quas System(Potter等人2010; Potter and Luo 2011)已开发。没有系统的研究比较这两个系统,只有轶事证据支持一个系统。
- NHS议会奖的人口健康工作奖项,以更好地满足无家可归人群和其他包容性小组的健康需求; - 当前AI机器学习以识别和支持最有入院风险的人 - 现在扩展到10个初级保健网络。最近在BBC Radio 4 Today节目中介绍了这一点; - 开发当地的CVD仪表板,现在有54种实践签署了支持整个系统方法以预防心血管疾病的方法,首先是整个系统的优先级。 -2023年5月,武装部队立约的ICB签名,建立武装部队在县内建立武装部队的措施; - 建立一个系统协调中心(具有实时数据),以改善需要紧急护理和支持的人们的及时流动; - 与VCFSE部门的理解备忘录于2023年9月签署; - 提供了一项方案计划练习计划,以远离2038年健康和护理中所需的人才,以改善长期的劳动力计划; - 90%的一般实践在技术上使患者可以通过NHS应用程序访问自己的GP记录。该应用程序在萨默塞特的吸收现在为13岁以上的50%; - 对西萨默塞特初级保健网络(PCN)的专用支持,以改善该地区的护理协调和交付; - 联合调试您的护理方式转型计划,以确保在住院后,人们可以获得最合适的支持。
1 泰晤士报,2023 年 11 月 15 日。金融时报,2023 年 10 月 13 日。2 近几个月来,我一直与英格兰银行的同事 Josh Martin 和 Lennart Brandt 合作,将伯南克和布兰查德的模型应用于英国数据。英格兰银行的其他研究人员也参与了这项工作,尤其是 Daniel Albuquerque 和 May Rostom,我从他们那里学到了很多东西。我们的工作是一个更广泛的项目的一部分,该项目比较了欧洲经济体、日本、加拿大和美国:同样,我们从本·伯南克、奥利维尔·布兰查德和这个项目的其他同事那里学到了很多东西。我应该清楚,这次演讲是我对我们所获得英国结果的个人解读。对于那些不熟悉相关人员的人来说,伯南克和布兰查德在学术界和政策制定方面有着非常杰出的职业生涯。本·伯南克发表了大量关于宏观经济学的著作,尤其是关于战间时期的著作。他曾于 2006 年 2 月至 2014 年 1 月担任美联储主席,并于 2022 年荣获诺贝尔经济学奖。奥利维尔·布兰查德同样著述颇丰,尤其是关于失业和债务的著作。2008 年 9 月至 2015 年 9 月,他担任国际货币基金组织首席经济学家。
在我们今天生活的数字时代,网络安全已成为一个需要创新的主要问题。数据科学和人工智能 (AI) 在改变我们理解和应对网络威胁的方式方面发挥了核心作用。本研究将回顾这项技术创新在提高组织检测、预防和应对网络攻击的能力方面的重要作用。在开发适当的基于数据的模型的同时,识别网络数据中的安全事件模式并获得洞察力是实现自动化和智能安全系统的关键要素。本研究回顾了网络安全领域可以通过人工智能 (AI) 技术解决的需求。在本研究中,我们采用定量方法来评估人工智能对增强网络安全的影响,方法是向 85 名受访者分发调查问卷,其中包括银行和 IT 行业的公司。此外,本研究将探讨基于数据的智能决策系统如何保护系统免受已知和未知的网络攻击。本研究将通过考虑人工智能和网络安全的未来潜力来结束。关键词:人工智能、网络安全、创新、安全系统
一般来说,在线聊天机器人会提供一个文本框供用户输入问题进行评论。根据用户提供的信息,聊天机器人会找到与主题相关的答案,并通过对话框回复用户。Herriman 等人(2020)总结了聊天机器人的两个主要好处,包括:1)聊天机器人随时在线,人们可以全天候立即获得答案或信息,而不必等待人类提供信息;2)聊天机器人可以同时为许多用户提供服务,并为常见问题提供一致的解决方案。Sundareswaran 和 Firth-Butterfield(2020)还指出,聊天机器人提供了一种直观的方法来传播精选信息,并能以交互的方式对特定问题做出答复。
设计风能和太阳能光伏混合发电厂的一个重要方面是确定能量转换器的尺寸,以尽可能实现高效的功率平滑。在本研究中,混合发电厂中风能和光伏能量转换器的比例是通过最小化实现恒定功率输出所需的总存储能量来确定的。使用傅里叶变换,在与电网集成相关的预定义时间尺度上隔离可变性。对于所研究的时间尺度,确定能量存储的能量和功率额定值以抵消可变性。最终的配置是能够以最少的存储能量实现恒定功率输出的配置。结果表明,风能和光伏能量转换器共置可以平滑季节性能量生成,并减少昼夜和季节时间尺度上的能量存储需求。本文介绍了瑞典东南部的一个案例研究,其中确定了最小化能量存储需求并因此最接近恒定输出功率的风能和太阳能混合发电厂配置。我们发现,混合发电厂中风力发电的比例约为 40-45% 时,对能源存储的需求最低。所提出的方法适用于任意数量的共置能源,也可以扩展到混合电力系统的规模确定。
摘要:模拟在陆军训练中发挥着不可或缺的作用,它使士兵能够体验一定程度的战斗环境的真实性,而不会对自己构成风险。然而,标准的陆军模拟不包括产生电磁战斗序列 (EOB) 的能力,因为它们目前缺乏已建立的电磁频谱 (EMS) 层。EOB 显示已知和假定的 EMS 相关资产及其对战场的潜在影响。因此,EOB 将成为规划、准备、执行和评估作战行动(包括电磁战 (EW))的重要工具,这将在未来战争中发挥重要作用。本研究使用基于模型的系统工程方法来推导 EOB 纳入陆军训练模拟的要求。研究从审查有关 EW 的理论开始,研究参谋人员在计划、准备和执行 EW 活动时执行的操作。该理论发现 EOB 需要三个主要组件——EMS 数据假设、EMS 映射和 EOB 叠加。EMS 数据假设填补了模拟中有关 EMS 的信息空白。然后,EMS 映射和 EOB 叠加将 EMS 转换为可在指挥所软件上查看的叠加,使工作人员能够开展 EW 操作。该分析得出了陆军成功训练 EW 操作所必需的每个组件的要求。关键词:战斗模拟、电磁战、陆军
运行标题:破坏IDH1将癌细胞敏感到化学疗法的关键词:胰腺癌,IDH1,Ivosidenib,靶向治疗化疗,化学疗法,联合治疗缩写:PDAC,PDAC,胰腺导管腺癌; IDH1,异位酸脱氢酶1; 5-FU,5-氟尿嘧啶; αkg,α-酮戊二酸; TCGA,癌症基因组图集; TCA,三羧酸周期; ROS,活性氧。通讯作者:乔丹·M·温特(Jordan M.