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戈登·凯勒问答见解博客
本月的 Insight 博客刊登了对大学健康网络的 Gordon Keller 博士的采访。9 月，Gordon 因在 Cell Stem Cell 上发表题为“利用多能干细胞模拟人类多谱系心脏场发育”的论文而获得 2023 年 Till & McCulloch 奖，以表彰他为全球干细胞研究做出的贡献。Gordon 最近有机会与知识动员总监 Joanna Valsamis 进行了交谈。他们的讨论深入探讨了 Gordon 的职业生涯、他学到的宝贵人生教训以及他对该领域的前瞻性预测。
多层法分析揭示了一个非古典视黄酸信号传导轴，该轴调节造血干细胞身份
2008; Till and McCulloch，1961）。 hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。 在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。 尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。 尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。2008; Till and McCulloch，1961）。hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。
人工智能
简史 • 1943 McCulloch & Pitts：大脑的布尔电路模型 • 1950 Turing 的“计算机器与智能” • 1956 Dartmouth 会议：通过“人工智能” • 1950 年代早期的人工智能程序，包括 Samuel 的跳棋程序、Newell & Simon 的逻辑理论家、Gelernter 的几何引擎 • 1965 Robinson 的逻辑推理完整算法 • 1966—73 人工智能发现计算复杂性，神经网络研究几乎消失 • 1969—79 知识型系统的早期发展 • 1980-- 人工智能成为一个产业 • 1986-- 神经网络重新流行 • 1987-- 人工智能成为一门科学 • 1995-- 智能代理的出现
1.3 人工智能的历史
现在普遍认为是人工智能的第一项工作是由 Warren McCulloch 和 Walter Pitts (1943) 完成的。受到 Pitts 的导师 Nicolas Rashevsky (1936, 1938) 的数学建模工作的启发，他们借鉴了三个来源：对大脑神经元基本生理和功能的知识；Russell 和 Whitehead 对命题逻辑的形式分析；以及图灵的计算理论。他们提出了一种人工神经元模型，其中每个神经元都被描述为“开”或“关”，当受到足够数量的邻近神经元的刺激时，神经元就会切换到“开”。神经元的状态被认为是“事实上等同于提出其适当刺激的命题”。例如，他们证明了任何可计算函数都可以通过一些连接的神经元网络来计算，并且所有逻辑连接词（ AND ，
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ANN 形式的数量和使用非常高。在 McCulloch 和 Pitts 的第一个神经模型 (1943) 之后，已经开发了数百种不同的 ANN 模型。它们之间的差异可能是功能、约定值、拓扑和学习算法等。还有几种混合模型，其中每个神经元都具有比我们意识到的更多的属性。这里 [4]。由于空间问题，我们仅介绍一个学习如何使用的 ANN。因为它是基于众多其他模型的最流行的 ANN 模型之一，所以使用反向传播技术来学习相应的权重。由于 ANN 旨在处理数据，因此它们主要用于相关领域。许多 ANN 用于工程中的模式识别、预测和数据压缩，以及表示真正的神经网络以及研究和监测动物行为。
神经科学中的人工智能
考虑一种假设的算法，该算法能够将受试者的大脑磁共振图像作为输入，并检测肿瘤的存在。人工智能算法的核心是神经网络，即相互连接的类似神经元的单元，它们接收输入并逐步将这些输入转换为更有助于解决任务的形式。算法的输出表示图像包含肿瘤及其位置的概率。神经网络中的单元是神经元的高度简化模型：它接收来自其他单元的输入，对这些输入进行加权和求和，应用非线性变换，并产生标量输出（McCulloch 和 Pitts，1943 年）。神经元环路速率由标量激活值表示，神经元之间突触的强度由权重代替，动作的生物物理学
医学内部2024年4月
劳拉·麦卡洛克（Laura McCulloch）是纽约大学格罗斯曼医学院的医学博士/博士生。最初来自洛拉（Laura）的新迦南（New Canaan），在麻省理工学院（MIT）完成了本科生学习，在那里她主修生物学，并在历史上占有一席之地。她在Jef Boeke实验室进行了合成生物学和遗传学的博士学位研究，并捍卫了她的论文，标题为“合成生物学在酵母，小鼠及其他地区的应用”，2023年8月。在纽约大学期间，劳拉（Laura）还向许多正式和非正式的学生指导了许多学生，这有助于开发高通量的COVID-19 PCR测试，并共同主持了基础中学指导计划，学术医学俱乐部和翻译医学俱乐部。现在，在临床文员的年中，劳拉最终希望将她的临床和研究兴趣结合在一起，成为医师科学家。
“人工智能守护植物健康”
1.1 人工智能和神经网络的概念。人工智能（AI）不是一种工具或程序，而是计算机科学的一个独立分支。人工智能历史的开端被认为是1956年，美国计算机科学家、科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出了“人工智能”一词，并召开了第一次人工智能会议。 1969 年，传奇机器人 Shakey（或 Sheki）诞生，它可以推理其行为，分析命令，将任务分解为简单的部分。 “神经网络”一词首次出现于1943年，当时神经生物学家沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（Walter Pitts）根据数学算法和大脑活动理论开发了一种神经网络的计算机模型。他们认为，这种模型可以在使用二进制数的设备上以所谓的“阈值逻辑”为基础发挥作用[9]。
所附的备忘录在一种语言中翻译
“第二 - 关于机械翻译的问题，我坦率地说，恐怕不同语言的单词的界限太模糊了，情感和国际内涵太广泛了，无法使任何准机械翻译方案非常有希望。我会承认，基本的英语似乎表明我们可以比语音机械化中通常做得更多，但是您必须记住，在某些方面，基本英语是机械的逆转，并且抛出了诸如“ get”，“ get”的词，这比大多数在常规英语中带来的词都要大得多。目前，语言的机械化，除了诸如盲人的光电阅读机会的阶段之外，似乎还为时过早。顺便说一句，我对麦卡洛克（McCulloch）在这种设备上的工作着迷，您可能知道，他发现这种设备的接线图真是令人惊讶地像大脑中视觉皮质的显微镜类比。”