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动态微生物组和移动抵抗组在多用途的生物膜中揭示了多用途的分水岭
通过各种环境传播抗生素耐药性（AR），而AR热点在公共卫生危机中的作用正在越来越受到关注。水生生物膜被推测，由于它们收集了不同的微生物和促进水平基因转移（HGT），因此在AR扩散中起着重要作用。然而，很少有研究表征自然生物膜中存在的AR基因（抵抗）。这项研究的目的是使用小脑子长阅读测序分析叶丁顿（Epilethic Bioflms）中的微生物组，抵抗组和移动遗传元素（MGE）（N = 56）（n = 56），从俄亥俄州的多用途水域中，以阐明临床相关的Periphyton在临床上相关的角色。周围微生物组的主要成员包括黄杆菌和气管。总体而言，围叶顿微生物群落随季节和位置发生了变化。特别是，在夏季，生物膜中的卟啉菌和蓝细菌的物种更为丰富。潜在的致病性细菌，包括家族肠杆菌科，病原体koreensis和人类病原体志贺氏菌浮华，在大城市，哥伦布斯，OH，OH，比上游的地点更丰富。多种类别的甲基抗抗抗原抗性体带有多种AR基因，但临床相关性很小。大肠杆菌，大肠杆菌和穆氏菌是AR基因（ARGS）和MGE的常见宿主。假单胞菌和蓝细菌经常是MGE宿主，但不是AR基因，表明这些分类单元在HGT内和周围生物膜周围的潜在重要作用。虽然这项研究的测序深度相对较浅，但这些发现突出了在生物膜中ARG传播的迁移率潜力。
生物技术中的生物伦理学-LMS -Apada Indonesia
研究与技术号2009年的第112号指出，生物伦理学是社会园节的科学，可为生物资源的研究，发展和利用中出现的道德冲突提供解决方案。
在HF 0中的铁电和电阻开关之间自由切换。 5 ZR 0。 5 o 2薄膜及其在片上的高精度上应用深度神经
摘要HF 0。5 ZR 0。 5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。 然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。 在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。 FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。 在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。 通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。5 ZR 0。5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。
在青少年酒精暴露期间对P75NTR的调节可防止胆碱能神经萎缩和相关的乙酰胆碱活性和行为功能障碍
概念化，BTK和LMS；方法论，BTK和LMS；验证，LMS；正式分析BTK和LMS；调查，BTK和LMS；资源，LMS；数据策划，BTK；撰写第1稿，BTK，写作 - 评论和编辑，LMS；可视化BTK和LMS；监督，LMS； LMS项目管理；资金获取，LMS，BTK
学习管理系统游戏化提高学生的参与度、主动学习和表现
摘要 — 许多研究人员已经实施了游戏化元素，即徽章、排行榜、积分和级别，以增强主动学习。很少有研究人员在 LMS（LMS 游戏化）中使用游戏元素和活动。本研究旨在测试参加 LMS 游戏化和非游戏化的学生之间的表现是否不同。此外，我们想分析学生参与度和游戏活动对学生表现的影响。我们使用独立样本 t 检验和回归分析数据。LMS 游戏化中的主动学习和学生参与对学业成绩有显著影响，游戏化导致与 LMS 非游戏化学生相比，成就有显著差异。通过结合游戏化活动和促进学生参与，LMS 可以提供资源、个性化学习体验和协作机会，从而加深对学科的理解并提高成就水平。LMS 中的游戏化和学生参与的结合显示出改变教育和促进学生长期成功的巨大潜力。
大脑，思想和机器中的语言
长期以来一直认为只有人类才能产生和理解语言。，但现在，人造语言模型（LMS）首次实现了这一壮举。在这里，我们调查了新的购买LMS在大脑中如何实现语言的问题。我们讨论为什么先验，LMS可能会与人类语言系统共享相似之处。然后，我们总结证据表明，LMS代表语言信息与人类的语言信息相似，以使相对准确的大脑编码和在语言处理过程中进行编码。最后，我们检查了哪些LM属性（您的架构，任务性能或培训）对于捕获人类对语言的神经反应至关重要，并审查了LMS的研究，例如在计算机模型生物体中，用于测试有关语言的假设。这些正在进行的调查使我们更加接近理解我们理解句子并用语言表达思想的能力的代表和过程。
学生！今年秋天，画布指导学习...
您的2023年秋季课程中的一个或多个是在画布上的原因是，这些课程被选为参加学习管理系统（LMS）审查过程。学院目前正在使用黑板学习作为学习管理系统。为学生和教职员工提供最佳的教学和学习选择，习惯上，一所大学审查新的LMS系统以保持最新技术的最新状态。因此，2022年和2023年，选定的教练一直在三个不同的LMS，Blackboard Ultra课程的视图，D2L Brightspace和指导的画布中教授课程。在此过程结束时，Tri-C将在2024年夏季采用新的LMS）。
![使用生成AI语言模型（2024年11月12日）[1]](/simg/g:\will\search\icon\source\9\960fbacbc2e3afa5a9983fb3cc1d65b0c0a766a7.webp)
使用生成AI语言模型（2024年11月12日）[1]
像美国一样，香港的各种监管机构一直在采取措施在现有框架内提供有关LMS用作香港的治理的特定领域指导，尤其是其金融机构，对LMS在其业务和服务中的使用非常热情。[3] 2024年10月[4]制定了政府基于风险的LMS在城市金融行业中的负责应用政策的政策，该政策鼓励该行业采用新技术，同时强调风险误解的重要性。在FSTB的声明之前，保险管理局（“ IA”）已经在2023年5月发表了一篇有关与处理保险索赔有关的聊天机器人中使用LMS的文章。本文解决了使用这种使用LMS的风险，并指出IA可能会将其当前的监管标准和原则作为起点。[5]同样，香港货币管理局（“ HKMA”）着重于增强风险管理，系统整合，
平滑肌肉瘤靶向治疗的未来
摘要：平滑肌肉瘤 (LMS) 是一种侵袭性亚型软组织肉瘤，起源于平滑肌细胞，最常见于子宫和腹膜后。LMS 是一种异质性疾病，具有多种临床和分子特征，尚未完全了解。分子分析发现了可能适合治疗的靶点，尽管这尚未转化为批准的 LMS 靶向疗法。本综述将探讨分子分析的历史和最新发现，重点介绍当前研究的有希望的途径，并提出可能的策略，以实现 LMS 的分子匹配治疗目标。我们专注于针对 DNA 损伤反应、富含巨噬细胞的微环境、PI3K/mTOR 通路、表观遗传调节剂和端粒生物学。