摘要 神经节苷脂单唾液酸 (GM1) 神经节苷脂沉积症是一种罕见的常染色体隐性遗传病,通常由 GLB1 基因中的有害单核苷酸变异 (SNV) 引起。这些变异导致 b-半乳糖苷酶 (b-gal) 活性降低,从而导致与过早死亡相关的神经退行性病变。目前,尚无有效的 GM1 神经节苷脂沉积症治疗方法。正在进行的三项临床试验旨在提供 GLB1 基因的功能性拷贝以阻止疾病进展。在这项研究中,我们表明 41% 的 GLB1 致病 SNV 可以被腺嘌呤碱基编辑器 (ABE) 取代。我们的结果表明,ABE 可以有效地纠正患者来源的成纤维细胞中的致病等位基因,恢复 b-gal 活性的治疗水平。脱靶 DNA 分析未检测到接受治疗的患者细胞中的脱靶编辑活动,除了基于 3D 结构生物信息学预测的不影响 b-gal 活性的旁观者编辑。总之,我们的结果表明基因编辑可能是治疗 GM1 神经节苷脂沉积症的替代策略。
Sanchez Ramirez,J。,Coussement,K.,De Caigny,A.,Benoit,D.,Waardenburg,L。和E. Guliyev(2023)。 要使用还是不使用? 合并了B2B流失预测建模的使用数据。 在:算法第54届决策科学研究所(摘要)的会议录,亚特兰大(美国),11月18日至20日(2023年)。 决策科学研究所。Sanchez Ramirez,J。,Coussement,K.,De Caigny,A.,Benoit,D.,Waardenburg,L。和E. Guliyev(2023)。要使用还是不使用?合并了B2B流失预测建模的使用数据。在:算法第54届决策科学研究所(摘要)的会议录,亚特兰大(美国),11月18日至20日(2023年)。决策科学研究所。
随着数字服务越来越多地部署和用于各种领域,信息和通信技术 (ICT) 对环境的影响令人担忧。人工智能正在推动这一增长,但其环境成本仍未得到深入研究。大型生成模型(如 ChatGPT)的最新趋势尤其引人注目,因为它们的训练需要大量使用专门的计算资源。这些模型的推理以服务的形式在网络上提供,使用它们还可以调动最终用户终端、网络和数据中心。因此,这些服务加剧了全球变暖,加剧了金属短缺,增加了能源消耗。这项工作提出了一种基于 LCA 的方法,用于对生成 AI 服务的环境影响进行多标准评估,考虑了训练模型、从模型中推断和在线托管模型所需的所有资源的具体成本和使用成本。我们以稳定扩散服务为例来说明我们的方法,这是一种可在线访问的开源文本到图像生成深度学习模型。此用例基于对稳定扩散训练和推理能耗的实验观察。通过敏感性分析,探索了估计使用强度对影响源影响的各种场景。
摘要 本文分析了罗马尼亚学者对商业和经济大学人工智能 (AI) 的认识、使用和使用意愿。它还强调了人工智能在经济和商业大学教育中的应用的主要后果,目的是确定一个适当的框架,以便在罗马尼亚的经济大学中规范地实施人工智能系统。该研究旨在确定教师在研究、教学和评估活动中个人主动使用人工智能的优势、劣势和意愿。所用的分析方法是定量的,通过管理一份在线问卷,熟悉教育人工智能的罗马尼亚学术教师对此进行了回应。数据处理使用 Smart PLS 进行,可以识别指导罗马尼亚经济教育中使用人工智能观点的统计关系。该样本代表正常数量的试点样本。研究结果很有用,因为它们确定了可以优化研究和教育过程以及教学、评估和学习的方面,以满足罗马尼亚经济学术环境中人工智能使用的日益增长的动态。学者们对使用人工智能系统的优势的看法以及他们提出的解决方案,以最大限度地发挥人工智能在研究、教学和评估活动中的优势。所有这些都有助于制定在罗马尼亚经济和商业教育中实施人工智能系统的框架。结果表明,人工智能在所分析大学的学术活动中的使用和整合处于早期阶段:人工智能主要用于对学生的评估,这可以自动完成。学者在教学和研究中使用人工智能的可能性很低。
摘要。本文介绍了人工智能在可持续发展中可能发挥的作用。可持续发展是目前面临的最大挑战之一。可持续发展和发展显然是对立的。当前通过单独行动应对地球危机的努力产生的影响小于预期。现有技术尤其是人工智能的能力尚未得到充分开发。生态创新行动主要侧重于智能交通、能源和水的智能使用以及废物回收,但没有考虑行为和重点的必要演变。为促进现有技术而发明的智能、智能、创新、绿色或智慧城市等概念改变了 IT 市场。大多数提议都涉及使用统计/优化方法进行数据处理。本文解释了人工智能方法和技术如何与充分的思考相结合,创新应对地球危机的方式并实现联合国 17 项可持续发展目标中的一些目标。
可持续性是一个广泛的概念,也是最不为人理解的概念之一。根据不同的观点和动机,有许多方法可以定义和解决这些问题。这种担忧并不新鲜。法国先驱飞行员、记者和作家安托万·德·圣·埃克苏佩里强调了我们地球的美丽(Terre des hommes)和保护它的必要性 [1]。自密集工业化初期以来,许多作者就试图警告如此快速的发展会对我们的环境造成的影响 [2、3 和 4]。没有人关注这些声音。全球化和日益增长的商业强度,加上互联网、新冠疫情和集约农业的加剧,加速了我们环境的恶化。谷歌推出的以广告为基础的商业模式以及人工智能放大的营销新实践正在推动人们的购买
摘要:人工智能系统 (AIS) 已成为我们生活的一部分,许多系统甚至允许自己被基于人工智能的应用程序“编程”。然而,人工智能还可以帮助人们开展各种活动。人工智能的第三次炒作集中在对呈指数级增长的数据量的探索上,其中大部分数据都不受管理。第四次炒作会是什么?人工智能发起者追求打造比人类更智能的机器的梦想以及实现计算机能力的竞赛提出了一些问题:这与人类和地球的可持续性兼容吗?人工智能研究和应用能走多远?人工智能研究和企业未来可以采取哪些方向?本文将介绍人类与人工智能系统协同作用的观点。讨论了两个方面:通过人工智能赋予人类权力,以及利用人工智能保护地球,旨在尝试回答如何平衡研究人员的野心、贪婪的企业和可持续发展与保护地球之间的难题。
可持续发展是当前面临的最大挑战之一。可持续发展和发展显然是对立的。当前通过单独行动应对地球危机的努力产生的影响小于预期。现有技术的能力,特别是整个人工智能领域的能力尚未得到充分开发。生态创新行动主要集中在智能交通、能源和水的智能使用以及废物回收上,但没有考虑行为和焦点的必要演变。智能城市等概念是原型设计的完美场所。大多数相关研究都集中在使用统计/优化方法的卫星图像分析和数据处理上。这条轨迹只是应用人工智能方法和技术来平衡可持续性和环境问题的开始。结合充分的思考,它们可能有助于创新应对地球危机的方式。1. 简介
已向 MECP FOI 办公室提交了有关批准证书、取水许可证、财产使用证书或任何其他类似 MECP 颁发文书的信息的请求。2022 年 MECP FOI 回应已作为此更新的一部分进行了审查。2014 年 11 月 28 日签发了一份名为“为 Trails Edge 分区服务的第二阶段风暴和卫生下水道”的批准证书记录。2014 年 1 月 3 日签发了一份为期三年的收费取水许可证记录。这两份记录均不被认为对财产构成风险。