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AOAC国际杂志1994年第77号AOAC国际杂志1994年第77号
食品中葡萄球菌肠毒素的AOAC官方方法：微丝凝胶双扩散测试，976.31，有很多不足之处。这是针对食品（1）中肠毒素检测的第一种方法，并在几年内很好地达到了其目的，直到更敏感的方法被逐渐消失。它需要提取食物，然后进行部分纯化，以去除干扰蛋白和可浓度的浓度，然后在肠毒素中通过微丝方法检测到。在1980年代，MI Croslide方法是可用的最敏感方法，但即使如此，对于没有经验的分析师来说，它也不是一种简单的方法。即使有经验，很少有人可以通过该方法实现最大的妈妈灵敏度（50 ng/ml）。我认为，“ Offi cial方法”应该易于使用。这是微丝法的不正确，也不是长的提取和浓度方法。但是，建议将微层方法作为测试新方法的标准（2）。
美国量刑委员会重印系列
作为联邦量刑指导方针制度的一项基本政策决定，指导方针的应用“首先要考虑导致定罪的罪行。”在审议中，委员会对指导方针范围几乎完全由实际犯罪行为决定的制度的优点进行了辩论。随后，委员会考虑并征求公众对指导方针制度的意见，在该制度中，起诉书中指控的罪行将在确定指导方针量刑中发挥更重要的作用。”“委员会最终确定了一种制度，将定罪的罪行与被告实际犯罪行为的现实相结合，以衡量该行为的严重性，以便量刑。”根据这一方案，确定适用于特定被告的指导方针量刑范围始于定罪的罪行。在申请程序结束时，管理该罪行的法定条款可能会限制指导方针所要求的量刑。”量刑不得超过被告被定罪的罪行的法定最高刑罚”并且可能
跨临界二氧化碳循环是提高液态空气储能系统效率的一种方法
本文讨论了储能问题。这一重要问题与可再生能源的持续转型有关。液态空气储能 (LAES) 是一种适用于大规模储能的机械储能技术。本文介绍了一种通过将 LAES 与跨临界二氧化碳循环相结合来提高其效率的方法。为此，本文对两个 Kapitza LAES 系统与跨临界 CO 2 循环进行了数值分析：并联和后续模式。在这两种情况下，最大化 CO 2 压力都有助于提高整体效率。将余热引导至 CO 2 循环才是有利可图的。相反，在膨胀前降低空气温度以期为 CO 2 循环提供更多热量实际上会产生更糟糕的结果。并联系统实施可以将存储效率提高 5-6%，具体取决于其他因素。相比之下，后续系统只能将存储效率提高约 3.5%-5%。
cf-DNA/cf-RNA 保存管
图 1. 使用 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管保存的血浆中含有大量 cf-DNA。将来自同一供体的血液样本抽入竞争对手的管或 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管中，并在室温下保存 7 天。Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管回收了 6.5 毫升血浆，而竞争对手的管回收了 3.5 毫升血浆。然后使用 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化中型试剂盒 (Cat. 55600) 和 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化大型试剂盒 (Cat. 55800) 从每个管中回收的整个血浆体积中分离 cf-DNA。使用安捷伦生物分析仪高灵敏度 DNA 芯片评估从两个样本中回收的 DNA 数量。从生物分析仪的痕迹可以看出，与从竞争对手的防腐管中回收的 cf-DNA 相比，Norgen 的防腐管产生了更多的 cf-DNA（蓝色峰）。
博士教授本杰明钢博士教授本杰明钢
Bianca Gawron Née Amelew, Louis Bartels, Kristina Becker, Laura Besch, Anna Bilstein, Julia Biskupek, Ana Böke, Lea Böker, Anika Dannemann, Hannah Etier, Jason Fairbrother, Milad Fakoori, Natalie Feldmann, Alina Fendel, Amelie Gassen, Anne-Katrin Giese, Adriana Gießler, Lia Hausmann, Hannah Helm, Sara Holm, Franziska Kahlweiß, Morena Kaiser, Laura Kaminski, Alma Kathmann, Dilan Kaya, James Kerr, Maxi Kirchhoff, Lena Kleist, Kevser Kocyigit, Theresa Kohne, Paula Langer, Eric Leckschas, Rebecca Lion, Charlotte Lion, Lara Marks, Svea Mählmann, Lena Meißner, Valentina Meli, Saskia Millrose, Aurèle Molitor, Sara Nek, Mirella Orji, René Papenfuss, Seraphina Peter, Noreen Prediger, Melina Riegel, Carolin Rodde, Lua Romano, Paula Röder, Linus Sagert, Cagla Sahin, Mona Sama, Franziska Seeliger, Berta-Sophie Seifert, Simone Seiferth, Katja Schendel, Mia Schlotfeldt, Ulrike Schönfelder, Elisabeth Schulte, Antonia Schulze, Lea Sittig, Mia Szymanski, Rebecca Tenge, Norms Thieß，Laszlo Weber，Silas Wieland，Bahar Yapal，Andreas Zidak等Bianca Gawron Née Amelew, Louis Bartels, Kristina Becker, Laura Besch, Anna Bilstein, Julia Biskupek, Ana Böke, Lea Böker, Anika Dannemann, Hannah Etier, Jason Fairbrother, Milad Fakoori, Natalie Feldmann, Alina Fendel, Amelie Gassen, Anne-Katrin Giese, Adriana Gießler, Lia Hausmann, Hannah Helm, Sara Holm, Franziska Kahlweiß, Morena Kaiser, Laura Kaminski, Alma Kathmann, Dilan Kaya, James Kerr, Maxi Kirchhoff, Lena Kleist, Kevser Kocyigit, Theresa Kohne, Paula Langer, Eric Leckschas, Rebecca Lion, Charlotte Lion, Lara Marks, Svea Mählmann, Lena Meißner, Valentina Meli, Saskia Millrose, Aurèle Molitor, Sara Nek, Mirella Orji, René Papenfuss, Seraphina Peter, Noreen Prediger, Melina Riegel, Carolin Rodde, Lua Romano, Paula Röder, Linus Sagert, Cagla Sahin, Mona Sama, Franziska Seeliger, Berta-Sophie Seifert, Simone Seiferth, Katja Schendel, Mia Schlotfeldt, Ulrike Schönfelder, Elisabeth Schulte, Antonia Schulze, Lea Sittig, Mia Szymanski, Rebecca Tenge, Norms Thieß，Laszlo Weber，Silas Wieland，Bahar Yapal，Andreas Zidak等
数字经济中的支付和隐私
∗ 早期版本以“数字经济、隐私和 CBDC”为标题流传。我们要感谢我们的讨论者 Rod Garratt、Naveen Gondhi、Maxi Guennewig、Zhiguo He、Yunzhi Hu、Jing Huang、Charlie Kahn、Alexandr Kopytov、Andreea Minca、Maarten van Oordt、Anatoli Segura 和 Harald Uhlig，以及巴黎高等商学院、欧洲央行、瑞典中央银行、费城联邦储备银行、2022 年 CEPR 巴黎研讨会、CEMFI 关于 CBDC 的研讨会、阿姆斯特丹自由大学、加拿大银行、CEPR 会议“数字革命与货币政策：有什么新内容？”、第五届华盛顿大学夏季金融会议、EFA 2022（巴塞罗那）、2022 年 CEBRA 年会、第 21 届 FDIC 年度银行研究会议、支付经济学 XI 会议、巴黎高等商学院挑战时代的银行业会议、CB&DC 研讨会系列、MFA 2023（芝加哥）、 NFA 2023（多伦多）、CEPR-Bocconi 会议“支付和数字资产的未来”和 AFA 2024 的有用评论和建议。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映欧洲中央银行或欧元体系的观点。† 欧洲中央银行和 CEPR，toni.ahnert@ecb.europa.eu ‡ 欧洲中央银行，peter.hoffmann@ecb.europa.eu § 伯尔尼大学和 Gerzensee 研究中心，cyril.monnet@unibe.ch
cf-DNA/cf-RNA 保存管
图 1. 使用 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管保存的血浆中含有大量 cf-DNA。将来自同一供体的血液样本抽入竞争对手的管或 Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管中，并在室温下保存 7 天。Norgen 的 cf-DNA/cf-RNA 保存管回收了 6.5 毫升血浆，而竞争对手的管回收了 3.5 毫升血浆。然后使用 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化中型试剂盒 (Cat. 55600) 和 Norgen 的血浆/血清无细胞循环 DNA 纯化大型试剂盒 (Cat. 55800) 从每个管中回收的整个血浆体积中分离 cf-DNA。使用安捷伦生物分析仪高灵敏度 DNA 芯片评估从两个样本中回收的 DNA 数量。从生物分析仪的痕迹可以看出，与从竞争对手的防腐管中回收的 cf-DNA 相比，Norgen 的防腐管产生了更多的 cf-DNA（蓝色峰）。
基于CRISPR的靶向转基因敲入和基因校正的策略
引言定期插入了短期短篇小学重复序列（CRISPR）已彻底改变了转基因研究和人类基因疗法的领域1 - 6。使用CRISPR，可以将与人类疾病相关的特定遗传变异引入基因组中，也可以通过设计分别由细胞和生物体的设计中的野生型等位基因代替基因组中的突变，以进行基因敲入或基因校正7-12。然后可以研究CRISPR修饰的细胞和动物模型，以发现人类疾病和药物发现的基础机制13 - 15。因此，CRISPR具有巨大的翻译潜力。CRISPR技术已被探索用于体内基因疗法，以治疗各种人类遗传疾病16-18以及过体基因疗法以治疗血液疾病，可以通过将患者的细胞在其身体外的基因改造19-23。最近几年，提高了性能和超长的巨大进步，而疾病模型和基因疗法的CRISPR介导的基因插入和替代的潜力。
教授、博士本杰明·斯塔尔
Bianca Gawron née Amelew, Louis Bartels, Kristina Becker, Laura Besch, Anna Bilstein, Julia Biskupek, Ana Böke, Lea Böker, Anika Dannemann, Hannah Etier, Jason Fairbrother, Milad Fakoori, Natalie Feldmann, Alina Fendel, Amelie Führ, Melis Gassen, Anne-Katrin Giese, Adriana Gießler, Lia Hausmann, Hannah Helm, Sara Holm, Franziska Kahlweiß, Morena Kaiser, Laura Kaminski, Alma Kathmann, Dilan Kaya, James Kerr, Maxi Kirchhoff, Lena Kleist, Kevser Kocyigit, Theresa Kohne, Paula Langer, Eric Leckschas, Rebecca Lepartz, Charlotte Lion, Lara Marks, Svea Mählmann, Lena Meißner, Valentina Meli, Saskia Millrose, Aurèle Molitor, Sara Nek, Mirella Orji, René Papenfuß, Seraphina Peter, Noreen Prediger、Melina Riegel、Carolin Rodde、Lua Romano、Paula Röder、Linus Sagert、Cagla Sahin、Mona Samuel、Franziska Seeliger、Berta-Sophie Seifert、Simone Seiferth、Katja Schendel、Mia Schlotfeldt、Ulrike Schönfelder、Elisabeth Schulte、Antonia Schulze、Lea Sittig、Mia Szymanski、Rebecca Tenge、Normen Thieß、Laszlo Weber、Silas Wieland、Bahar Yapal、Andreas Zidak 等
联合学习的最佳客户选择算法
research p oster s ummary联合学习（FL）系统[5]允许培训机器学习模型分布在多个客户端，每个客户都使用私人数据。传统上，在几轮中，FL执行三个步骤直到停止条件发生：1。服务器将全局模型权重发送给客户端； 2。每个客户端在本地使用私人数据训练模型，并将其权重发送给服务器；和3。服务器合并了客户端的权重，以制定改进的全局模型。由于资源和数据的异质性，客户选择在FL系统的功效[1]，[2]，[6]，[8]，[8]，[11] - [14]中起着至关重要的作用。训练回合所花费的时间由最慢的客户确定。此外，能源消耗和碳足迹也被视为主要问题。在这种情况下，我们提出了FL：MEC和ECMTC的两种最佳时间和能源的客户选择算法。第一个将训练时间和总能量消耗最小化，而第二个则逆转了两个指标之间的优先级，同时还要满足截止日期。尽管相关工作的贡献，但据我们所知，这项工作是第一个提出算法，通过共同优化执行时间和能源消耗，同时定义每个客户应在本地使用多少数据，从而使具有异质资源的客户选择算法。在我们的方法中，客户选择被建模为必须分配给一组客户端r的任务t数。每个客户端I具有一组分配容量（A I），其中任务象征着本地数据单位。此外，我有时间（P I）和能量（E I）成本与其分配的任务数（X I）相关的每个客户端。给定的一轮具有与其所选客户端相关的pan和en gy的费用，分别表示为优化目标c max和σe，它们定义为c max：= maxi∈Rp i（x i）和σe：= p