我们提出了一种新的方法,用于构建旨在对冲气候变化引起的经济和财务风险的投资组合。我们利用ChatGpt-4在收入电话会议上查明与气候相关的讨论,并在对话级别与高频股票价格数据连接这些时间戳的成绩单。这种方法使我们能够通过分析对气候问题的讨论的实时股票价格响应来评估公司对气候变化风险的动态风险。我们提出的投资组合是通过在市场对气候对话的积极(负)响应的股票中占据长期(短)头寸而建造的,在负面气候新闻冲击的时期内的价值欣赏。与使用现有替代方法构建的投资组合相比,我们基于市场响应的投资组合表现出了出色的样本外套表现。我们方法的一个关键优势是它可以捕获股票迅速发展的时间序列和横截面变化,以使气候风险迅速发展,这是依靠气候相关问题的时机作为值得呼吁的会议讨论和对此类对话的实时市场响应的显着话题的时机。此外,我们还展示了方法在对冲其他类型的动态风险中的多功能性:即政治风险和大流行风险。我们感谢Ana Albuquerque,John Bai,Mark Bradshaw,Jesse Chan,Ki-Soon Choi,Amy Hutton,Lian Fen Lee,Alvis Lo,Alvis Lo,Edward Riedl,Kevin Smith,Estelle Smith,Estelle Sun和Workshop参与者在波士顿学院,Balyasny Asset Managemant和Beacon Manage和Beacon Conference and Beacon Conference and Beaccon Conference。所有错误都是我们自己的。凯蒂·哈特内特(Katie Hartnett)和巴林特·卡萨哈(Balint Czaha)提供了出色的研究帮助。
意味着澳大利亚企业在初级和高级层面都需要更多专家。她说,澳大利亚公司似乎大大高估了其队伍中相关技术专业知识的水平。“人们对我说,‘我的公司有 150 名机器学习专家’,对此我要说,你绝对没有,”她说。“在谷歌,我们有 800 名员工,而我甚至没有那么多。我们找不到他们。所以你绝对找不到。”Cicada 是一家专注于所谓“深度技术”创新的初创企业孵化器。威廉姆斯女士表示,当地农业部门在采用人工智能以应对干旱和气候变化方面尤其积极主动。然而,她警告称,金融服务等行业缺乏经济需求,即使在全球金融危机期间,这些行业的利润率仍然很高,导致对人工智能的颠覆性潜力关注不足。澳大利亚机器学习研究所所长安东·范登亨格尔教授表示,虽然大学经常被指责缺乏与当地企业的合作,但他发现澳大利亚企业对了解当地正在开发的东西明显缺乏兴趣。阿德莱德大学的范登亨格尔教授说:“实际上,澳大利亚大学正在做很多工作来接触和与企业合作。”“如果有什么不同的话,那就是企业需要做更多工作来接触大学。”
摘要。– 目的:药物-靶标关系为基于网络的多药理学提供了基础,而靶标反卷积是基于表型筛选的药物发现的关键步骤。由于哺乳动物蛋白质组学的复杂性和先导化合物的亲和力通常有限,识别药物靶标具有挑战性,尤其是当目标是识别所有靶标时。本文试图简要全面地介绍化学蛋白质组学中用于靶标反卷积的各种方法,将它们分为两类:生化富集方法和蛋白质组学筛选方法。此外,还简要介绍了相关的质谱技术以及最新进展。材料和方法:本综述的数据来自 Web of Science 和 PubMed,使用的关键词是药物靶标、靶标反卷积和化学蛋白质组学。按照检索策略共检索到500多篇相关文章,时间范围从1953年到2022年。重复记录和综述文章根据标题和摘要排除。最后,我们发现约120篇符合纳入标准的文章,涵盖了各种靶点发现方法的代表性研究和综述。结果:现有的靶点发现方法可以分为生化富集方法和蛋白质组学筛选方法,最近出现了一种结合这两种方法的混合方法,例如赖氨酸反应性分析。生化富集方法的优点是操作简便、靶点覆盖全面。但大多数生化富集方法需要药物与靶蛋白高亲和力结合,不能区分直接/间接靶点。蛋白质组学筛选方法不需要药物修饰,但蛋白质覆盖率有限,大多数不能区分直接/间接靶点。结论:尽管现有的靶标发现方法极大地促进了药理学研究,但每种方法都有其优点和缺点。新的策略
与疾病相关的人类遗传变异范围从单碱基对替换到兆碱基重复、缺失和重排 1-3 。可以在人类细胞中安装、纠正或补充这些致病变异的基因编辑方法有可能促进对遗传疾病的了解,也可能实现新的治疗方法 4、5。过去十年来,已经开发出几种基于 CRISPR-Cas 系统的哺乳动物细胞基因编辑方法 6,包括核酸酶 7-9 、碱基编辑器 10、11 和主要编辑器 12 ,每种方法都有可能解决一组已知的致病序列变化。CRISPR-Cas 核酸酶(如 Cas9)可用于通过创建导致不受控制的插入/缺失混合的 DSB 来破坏基因。此外,配对的 Cas9 核酸酶策略可以介导长度从约 50 到 > 100,000 个碱基对的基因组 DNA 序列的靶向删除 13 。通过提供线性供体 DNA 序列,可以通过末端连接或同源性定向修复 (HDR) 过程在单个切割位点或成对切割位点之间定向插入新的 DNA 序列 14, 15。单核酸酶和成对核酸酶编辑方法虽然用途广泛,但它们也存在相当大的缺点。DNA 供体敲入伴随着高效的 indel 副产物 16,因为在大多数细胞类型中,HDR 与末端连接过程相比通常效率低下 17, 18。使用成对核酸酶进行靶向删除会产生多种副产物 13, 19,而且缺失的精确位置受到 PAM 可用性的限制。此外,在靶位或脱靶位点的 DSB 可促进大面积缺失 20-22、染色体异常 23、24 和染色体碎裂 25。 DSB 倾向于生成不良副产物和染色体改变的复杂混合物 26 - 28,这在应用基于核酸酶的编辑来操作较大的 DNA 序列时带来了相当大的挑战,特别是在治疗环境中。
(特立尼达和多巴哥,2022 年 11 月 15 日)。拉丁美洲和加勒比开发银行 CAF 在特立尼达和多巴哥中央银行礼堂介绍了 2021 年经济和发展报告 (ERD),题为“一体化途径:贸易便利化、基础设施和全球价值链”。该报告探讨了这样一种观点,即拉丁美洲和加勒比企业参与国际贸易的程度相对较低,部分原因是区域领域作为全球出口扩张战略的必要补充的使用有限,并提出了三个具体领域的举措:贸易便利化、物质基础设施和生产一体化。CAF 执行总裁 Sergio Díaz-Granados 与特立尼达和多巴哥财政部长 Colm Imbert 阁下一起为本次演讲致开幕词。Sergio Díaz-Granados 表示:“毫无疑问,区域和全球一体化仍然是大多数拉丁美洲和加勒比国家的愿望。报告制定了实现这一目标的议程。作为拉美和加勒比地区开发银行,我们将继续支持各国推进区域一体化,作为为该地区所有居民实现更高水平可持续发展战略的一部分”。特立尼达和多巴哥财政部长科尔姆·伊姆伯特表示:“今年的旗舰《经济与发展报告》以‘一体化之路:贸易便利化、基础设施和全球价值链’为主题非常恰当。贸易在一个国家的经济活动中发挥着若干关键作用。它使全球商品和服务的获取渠道多样化并得以扩大,加速知识传播,使各国能够建立抵御外部冲击的韧性和能力,并加快其在冲击后的复苏”。拉美和加勒比地区开发银行社会经济研究部首席经济学家利安·阿卢布介绍了该报告。他指出,在拉丁美洲和加共体地区,我们观察到关税大幅降低。 2000 年至 2019 年期间,拉丁美洲的平均水平从 12% 降至 7%,而加勒比共同体则从 15% 降至 11%。尽管关税水平有所下降,但仍然高于经合组织国家 2% 左右的水平。尽管仍有继续降低关税的空间,但报告提出了一项超越关税的三个方面的议程。这些议程包括:通过贸易便利化举措降低边境成本;通过基础设施降低运输和物流成本;通过原产地规则等其他法规降低生产一体化成本,这些法规影响企业在多个地点生产或在生产中使用外国投入的能力。
Roberto Ballarini博士,Thomas和Laura hsu教授兼民用与环境工程系主席,对他担任休斯顿 - 达利安大学海事大学学院(UH-DMU)的新职位感到兴奋。通过研究所,库伦工程学院与达利安海事大学(DMU)合作提供了机械,民用和电气工程学位的本科学位。参加了该研究所的学生可以在Dalian满足其所有学位要求,或者在休斯敦度过大三和/或大三和/或高年级。Ballarini对这种伙伴关系的潜在好处非常热情。“第一个队列由175名刚刚完成新鲜年份的学生组成。但计划是,当我们达到稳态时,将有1200名学生入学。”他说。“作为参考,这是库伦工程学院的本科入学人数约30%。”作为协议的一部分,所有课程均以英语教授; UH教师将教其中三分之一,而DMU教师将教三分之二。学生将正式在UH共同入学,因此将提供诸如设计比赛,本科研究,参与各自职业社会的学生章节等机会。Ballarini指出,导致该研究所的最初讨论始于2017年,当时DMU及其领导人团队的总裁与UH接触。虽然DMU与其他大学建立了合作伙伴关系,但Cullen College是DMU唯一与之合作的工程计划。dmu引用了这一决定是由于UH在教学和研究方面的良好声誉以及在休斯顿充满活力的工程和商业经济中的出现。Ballarini认为独家合作伙伴关系是一种荣誉。Ballarini说,UH决定与DMU合作有几个原因。“该合作伙伴关系允许库伦学院出口我们创建的教育范式,并大大增加了我们对后代工程师教育的影响。实际上,不仅在中国,而且在世界各地都在寻求纳入美国工程学院的最佳实践,以便他们可以改善自己的教育计划。”除了传播教学方法外,巴拉里尼还认为“通过研究和教育的国际合作对全球社区非常有价值,因为它促进了友谊,合作和协同作用。”这些活动在这些活动中尤其重要
基督凯文,乔治。捕获 Éthan、Quentin、Cyrian。Dardaine Charles-Antoine,昆汀。De Buyer Thibaud,Valentin,Joann。德罗萨里奥·泰尔哈达特·朱尔斯。迪亚斯·昆汀,菲利普,安德烈,米歇尔。弗朗索瓦·丁,查尔斯,玛丽。埃米尔·多布雷夫、格奥尔基耶夫。Dupasquier Romain,Marius。杜萨特·诺亚,皮埃尔。Fichot Élian。弗洛尔·加布里埃尔、斯蒂芬、让-巴蒂斯特、玛丽。弗洛尔·洛朗、尼古拉斯、克里斯蒂安、玛丽。弗洛尔·奥利维尔、亚历克西斯、安蒂奥科、玛丽。弗雷·布里亚克,阿拉里克,罗宾。戈麦斯·法罗·罗伊,马修。灰色的头。Guénégo Youlwen、Gildas、Yves。Guyomard Marin、Nico、Stéphane、Loïc、Adam。哈曼·加斯帕德、玛丽、拉斐尔。詹姆斯·让-巴蒂斯特、奥利维尔、泽维尔。Jolivet Nolan,Yves。Krastev Nelin,Lyoubenov。剪切 Philippe,Adam。劳奈·加布里埃尔,亚历山大,玛丽。Le Goff Thomas,亨利。Limas Lou,熊。马波恩·莫里斯,蒂亚莱奥莱瓦萨。马丁·托马斯,埃里克,西里尔。马扎德·亚历山大、皮埃尔·马林、查拉兰波斯。Meguerditchian Romain,Marc,Marcel。米勒·汤姆,弗朗西斯,克里斯蒂安。侄子 Loris、Gilles、Gregory。贵族 Ange-Marie、Etienne、Paolino。Paliard Théophile,Adrien,Marie。Phann Tim。皮埃特·亚瑟。皮法德·马蒂斯,克劳德。Poulhalec Evan,Emilien。外国 Joris。接收者 Maxime, Luc, Michel。雷纳德·努曼斯,巴西尔,玛丽。桑切斯·马克西姆、奥雷利安、雷米。安托万·谢佩林克,路易斯·斯坦尼斯拉斯。施赖伯·内森,纪尧姆,皮埃尔,阿兰。Sobiecki-Aubry Nathan,Franck,Raphaël。克里斯托弗·托特。维德迈尔·萨查、西尔万、西里尔。立即返回。
Co‐PI(s): Matt Churchfield 1 , Marc Day 1 , Georgios Deskos 1 , Caroline Draxl 1 , Nicholas Hamilton 1 , Marc Henry de Frahan 1 , Jon Rood 1 , Ashesh Sharma 1 , Ganesh Vijayakumar 1 , Ann Almgren 2 , Aaron Lattanzi 2 , Jean Sexton 2 , Stuart Slattery 3 , Melissa Allan‐Dumas 3 , Matt Norman 3 , Mark Taylor 4 , Andrew Bradley 4 , Lawrence Cheung 4 , Philip Sakievich 4 , Maciej Waruszewski 4 , Sonya Smith 5 , Lian Shen 6 , François Blanchette 7 1: National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO 80401 2: Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA 94720 3:橡树岭国家实验室,橡树岭,田纳西州37830 4:桑迪亚国家实验室,阿尔伯克基,新墨西哥州87185 5:霍华德大学,华盛顿特区,华盛顿特区,20059年6月6日:明尼苏达州明尼苏达州,明尼苏达大学,明尼苏达大学55455 55455 7:加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,CA 95343的一部分,一部分,一部分,一部分劳动,一部分征集了一部分,一部分劳动,一部分劳动,一部分劳动,一部分劳动,一部分是一部分,一部分是一部分劳动。 (DOE'S)浮动海上风力射击旨在降低到2035年浮动海上风能的水平成本(LCOE)。Flowmas Energy Earthshot Research Center(EERC)将提供必要的基础研究,以实现这一积极的时间表的突破。对气象海洋环境中浮动海上风力涡轮机的条件,负载和动力学的了解和模型非常缺乏,尤其是在极端情况下。一个人无法完全优化知识渊博的系统,并且不存在足够的模型。Flowmas从数学,计算和大气 - 科学背景中融合了研究人员,以更好地模型,并更好地理解从气候尺度到风力涡轮机浮动平台和实现风能所需的叶片的动态。Building on DOE investments in high‐fidelity models for climate and land‐based wind energy that can exploit exascale‐class computing, FLOWMAS researchers will create a suite of high‐fidelity codes for floating offshore wind energy that incorporates the microscale (i.e., wind turbines, floating platforms, and mooring systems), mesoscale (i.e., regional weather dynamics), and global/climate scales.研究人员将使用高更多的模拟和正在进行的DOE支持的现场活动来创建数据驱动的替代模型,这些模型在计算上效率高,并且可以探索许多系统条件,并且在长时间的时间内无法使用计算昂贵的高档高档模型无法访问。最后,开发的模型将利用Exascale计算的功率来创建对浮动海上风能系统的新理解,包括气候变化将如何影响海上风能资源,浮动风电场和涡轮机唤醒动态的物理,以及在操作和极端事件中浮动风力涡轮机的负载和动态。
医疗保健中的人工智能 Keng Siau siauk@mst.edu;Linrui Han lhvpc@mst.edu;Ru Lian rlnbw@mst.edu;Yitian Luo ylcb5@mst.edu;Zhihui Ruan zrr8p@mst.edu 我们生活在信息时代。人工智能 (AI) 和大数据极大地影响了我们的日常生活。近年来,医疗保健行业受益于技术的快速发展 (Siau & Shen, 2002, 2006)。人工智能技术也已应用于医疗保健的许多领域,例如临床实践、支持医院工作和疾病预防 (Wang & Siau, 2019; Stephanidis, 2019)。例如,临床决策支持系统 (CDSS) 可以通过多种方式协助医疗保健,包括诊断、治疗 (Lysaght、Lim、Xafis 和 Ngiam,2019 年)、警报系统、处方和药物控制 (Sutton 等人,2020 年)。此外,还开发了一些基于人工智能的机器人来执行常规任务,以支持医院专业人员 (Blechar 和 Zalewska,2019 年)。但在医疗保健中使用人工智能仍面临许多挑战。例如,道德挑战、隐私挑战以及无法解释的人工智能(即黑匣子)的问题 (Siau 和 Wang,2020 年)。这些挑战影响信任建立。本研究将研究人工智能在医疗保健行业的应用,并确定由道德和隐私挑战引起的问题。研究涉及访谈和调查。将进行定性案例研究,以研究如何在医疗保健行业中使用 AI 并提高医疗保健专业人员的工作效率。将对在医疗保健领域实施 AI 技术的 IT 和医疗保健公司的高管进行访谈。将使用调查对定性数据进行三角测量。研究 AI 在医疗保健中的应用对医疗保健行业至关重要,尤其是在我们正面临 COVID-19 造成的严重大流行的时候。这项研究的结果将使学者和专业人士受益。参考文献 Blechar, L., & Zalewska, P. (2019).机器人在改善护士工作中的作用。Pielegniarstwo XXI Wieku / Nursing in the 21st Century, 18(3), 174-182。Lysaght, T., Lim, H. Y., Xafis, V., & Ngiam, K. Y.(2019)。医疗保健中的人工智能辅助决策。亚洲生物伦理评论,11(3),299-314。Siau, K. & Shen, Z.(2002)。供应链管理中的移动商务应用。互联网商务杂志,1(3),3-14。Siau, K. & Shen, Z.(2006)。移动医疗信息学。医学信息学和医学互联网,31(2),89-99。Siau, K. & Wang, W. (2020)。人工智能 (AI) 伦理:AI 伦理和道德 AI。数据库管理杂志,31(2),74-87。Stephanidis, C. 等人。(2019)。七大 HCI 挑战。国际人机交互杂志 35(14),1229-1269。Sutton, R. T.、Pincock, D.、Baumgart, D. C.、Sadowski, D. C.、Fedorak, R. N. 和 Kroeker, K. I.(2020)。临床决策支持系统概述:优势、风险和成功策略。Npj Digital Medicine,3(1)。Wang, W. 和 Siau, K. (2019)。人工智能、机器学习、自动化、机器人、工作的未来和人类的未来——回顾和研究议程。数据库管理杂志,30(1),61-79。
[1] Shuo Xu,Liyuan Hao,Guancan Yang,Kun Lu和Xin An。基于主题模型的框架,用于检测和预测新兴技术。技术预测和社会变革,第1卷。162,p。 120366,2021。[2] Xing Yi和James Allan。信息检索的Uti-Lizing主题模型的比较研究。在Mohand Boughanem,Catherine Berrut,Josiane Mothe和Chantal Soule-Dupuy,编辑中,信息检索的进步,pp。29–41,柏林,海德堡,2009年。Springer Berlin Heidel-Berg。[3] Shixia Liu,Michelle X. Zhou,Shimei Pan,Yangqiu Song,Weihong Qian,Weijia Cai和Xiaoxiao Lian。tiara:主动,基于主题的视觉文本摘要和分析。acm trans。Intell。 Syst。 技术。 ,卷。 3,编号 2,2012年2月。 [4] David Blei,Andrew Ng和Michael Jordan。 潜在的dirich-让分配。 在T. Dietterich,S。Becker和Z. Ghahra mani中,编辑,《神经信息处理系统的进步》,第1卷。 14。 MIT出版社,2001。 [5] Yishu Miao,Edward Grefenstette和Phil Blunsom。 涵盖神经变异性推断的离散潜在主题,2017年。 [6] Akash Srivastava和Charles Sutton。 主题模型的自动编码变量推断,2017年。 [7] Maarten Grootendorst。 bertopic:基于类的TF-IDF程序的神经主题建模,2022。 [8] David M. Blei和John D. La效应。 动态主题模式。Intell。Syst。技术。,卷。3,编号2,2012年2月。[4] David Blei,Andrew Ng和Michael Jordan。潜在的dirich-让分配。在T. Dietterich,S。Becker和Z. Ghahra mani中,编辑,《神经信息处理系统的进步》,第1卷。14。MIT出版社,2001。[5] Yishu Miao,Edward Grefenstette和Phil Blunsom。涵盖神经变异性推断的离散潜在主题,2017年。[6] Akash Srivastava和Charles Sutton。主题模型的自动编码变量推断,2017年。[7] Maarten Grootendorst。bertopic:基于类的TF-IDF程序的神经主题建模,2022。[8] David M. Blei和John D. La效应。动态主题模式。在第23届机器学习国际会议论文集中,ICML '06,p。 113–120,纽约,纽约,美国,2006年。计算机协会。[9] c´edric f´evotte和j´erˆome idier。算法,用于beta-Divergence,2011年。 [10] Silvia Terragni,Elisabetta Fersini,Bruno Giovanni Galuzzi,Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。 八八张:对主题模型进行组合和优化很简单! 在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中,编辑,第16届会议论文集算法,用于beta-Divergence,2011年。[10] Silvia Terragni,Elisabetta Fersini,Bruno Giovanni Galuzzi,Pietro Tropeano和Antonio Candelieri。八八张:对主题模型进行组合和优化很简单!在Dimitra Gkatzia和Djam´e Seddah中,编辑,第16届会议论文集