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引文 McFadden BR、Rumble JN、Stofer KA 和 Folta KM (2024)，美国公众对农业和医疗领域基因编辑安全性的看法
基因编辑是精确改变或删除 DNA 中几个“字母”的过程，它已经为农业和医学进步做出了贡献，还有更多的应用正在开发中。然而，公众的看法可能会阻碍实施，目前还不清楚美国公众对这两个领域的安全性有何不同。有人认为，在首次引入转基因生物 (GMO) 时缺乏积极的公众对话“对新兴的基因工程科学领域造成了无法弥补的损害”，并且基因编辑在农业和医学领域的持续扩展导致许多人呼吁就该技术进行“广泛的公众对话”（NASEM，2017 年）。这些呼吁背后的原因是希望“避免不合理地抑制创新、污名化新技术或制造贸易壁垒”（Holdren 等人，2019 年）。与此同时，新闻报道引起了人们对医疗用途的关注和恐惧，这可能会导致公众质疑其道德用途，但也为讨论利益和风险提供了机会（Zhang 等人，2021 年）。随着技术的进步，了解并让公众参与有关农业和医学背景下的基因编辑的讨论至关重要。关于一个领域基因编辑安全性的看法可能会为公众提供另一个领域的使用背景。因此，评估公众情绪和接受障碍至关重要。尽管得到了科学界的支持，但公众对在农业中使用相关生物技术的厌恶已有充分记录（Lusk 等人，2005 年）。例如，皮尤研究中心 2014 年对美国成年人和隶属于美国科学促进会 (AAAS) 的研究人员进行的一项调查估计，88% 的 AAAS 成员同意转基因食品可以安全食用，而只有 37% 的成年人同意这一观点 (Funk 等人，2015 年)。可以合理地认为，研究人员和公众的意见之间的差距是由于公众缺乏对表明已获批准的生物技术应用是安全的证据的了解。公众可能没有意识到，4,000 多项基于科学的风险评估已经得出结论，转基因作物不会比传统培育的作物带来更大的风险 (ISAAA，2019 年)，或者美国国家科学、工程和医学院也得出结论，经过 30 年的评估，并没有任何有科学记录的人类安全问题 (NASEM，2016 年)。最近关于公众对农业生物技术使用的看法的研究集中于基因编辑和传统基因改造（转基因）之间的意见差异。这些研究得出的结论是，公众普遍支持农业中的基因编辑，而不是转基因（Kato-Nitta 等人，2019 年；Yang 和 Hobbs，2020 年）。然而，由于公众对用于医学目的的基因编辑有一定的了解，因此公众对基因编辑与转基因技术的接受程度可能有所不同。当美国焦点小组的参与者被问及听到基因编辑这个词时会想到什么时，他们对医学领域的讨论比农业更频繁、更广泛（McFadden 等人，2021a）。中国宣布基因编辑双胞胎后，公众对医学应用的认识有所提高，因为基因编辑的在线搜索量激增（McFadden 等人，2021b）。然而，尚不清楚美国成年人是否认为基因编辑在农业和医学领域之间存在密切联系（Watanabe 等人，2020），我们也不清楚他们的想法在不同领域的潜在用途之间会有何不同。在澳大利亚，受访者支持使用基因编辑。
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。 K. Heller 1，J。A。McFadden 1，M。S。T
在空间风化的样品中应用计算机视觉算法来自动化太阳粒子轨道分析。K. Heller 1，J。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。 1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。 简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。 尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。 这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。 通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。 对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。 直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。 但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。 这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。A. McFadden 1，M。S. Thompson 1。1地球，大气和行星科学系，普渡大学，西拉斐特，47907年（mcfadde8@purdue.edu）。简介：暴露于太阳风辐射和其他高能离子流的来源导致在太阳系上无空体表面上土壤的空间风化[1,2]。尤其是，太阳能耀斑的太阳能颗粒（SEP）对晶粒的辐照，可以将毫米穿透到地表岩石上，从而导致晶粒内部晶体结构损伤的线条。这些SEP轨道可以通过对透射电子显微镜（TEM）中土壤样品的分析来揭示。通过TEM图像测得的晶粒中这些SEP轨道的密度可用于基于校准的生产速率生成暴露时间表[3]。对这些SEP轨道密度的分析可在无气体表面上的太空风化和太阳辐射过程以及雷果石混合和重新加工时间表上产生宝贵的见解。直到最近，对TEM图像中的SEP轨道的识别和分析主要是手工执行的，这是一种耗时的实践。但是，机器学习领域（ML）和计算机视觉领域的进步使机器的视觉能力能够通过适当的神经网络设计和培训数据匹配和超越人类的能力[4，5，6]。这两个模型在结构上是相同的，但在培训数据上却有所不同。在这里，我们应用这些ML技术来开发一个原型自动化程序，该程序可以自动检测和分析TEM图像中的SEP轨道，从而使未知样本中的SEP轨道更有效，更准确地注释。方法：机器智能程序（“模型”）旨在查找和计算提供的TEM图像中的所有SEP轨道，包括潜在的微弱或“隐形”轨道。由于轨迹而言，由于主要是与背景材料不同的强度线段的线段，该模型旨在识别线性强度差异的区域。两种单独的型号经过训练以提高性能 - 一种在较暗的背景（LOD）上搜索较轻的曲目，而一种搜索较轻的背景（DOL）上的较暗轨道（DOL）。拆分模型的决定在很大程度上旨在改善训练时间和模型性能，因为示例往往由LOD或DOL轨道组成。因此，将模型拆分可改善训练时间并减少处理时间，因为训练集和应用的差异减少为更简单，较小的模型提供了空间。此外，这使该模型可以应用于两种不同类型的扫描TEM（STEM）成像模式：深色场（DF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更明亮，而明亮场（BF），其中SEP轨道显得比周围的晶体更暗。由于计算机以抽象的结构可视化数据，分析是按像素度量进行的，而不是与测量相关的
写作还没有消亡！ - 校园新闻
3. 并列第三的是人气作家 CJ Box 的另一部必胜之作《三寸牙》，以及今年新人弗里达·麦克法登的众多轰动作品之一《囚犯》。麦克法登于 2013 年开始自助出版，但正是她 2022 年的惊悚小说《女仆》让她一夜成名，让这位图书管理员感到如痴如醉。仅在 2024 年，她就出版了四本书，至少有两本计划在 2025 年出版。这位女士到底是谁？这个问题问得好，因为弗里达·麦克法登是一个笔名；她也是一名执业医师，为了保护患者/医生的隐私，她并不希望你对她有太多了解。她的作者照片在网上随处可见，但她似乎戴着假发。不是像一顶非常明显的假发，但如果我必须为它花钱的话，我会说它绝对是一顶假发。
一种新型、无增强作用、每日一次口服 HIV 蛋白酶抑制剂
Xiaochun Han*; Ron Aoyama; Jacob Cha; Aesop Cho; Ana Z Gonzalez; Salman Jabri; Michael Lee; Albert C. Liclican; Ryan McFadden; Andrew Mulato; Zach E. Newby; Jie Xu; Johannes Voigt; Lianhong Xu; Hong Yang
农业数字化框架 (AgDx) – 方法报告
政府举措：2021-2025 年数字农业使命旨在鼓励基于尖端技术的项目，包括人工智能、区块链、遥感、机器人和无人机。印度有 1,000 多家农业科技初创公司正在研究创新理念来帮助农民。 2. 农业数字化的影响 采用数字工具与农业作物产量提高之间存在直接关联。这在美国尤为明显。例如，2001 年使用产量监测器的玉米农场的产量比未采用产量监测器的玉米农场高出 10%，到 2005 年，这一差异已扩大到 23%。GPS 测绘和施肥可变速率技术 (VRT) 等技术也具有类似的优势，尽管对大豆田的影响较小。这与美国农民表示提高产量是采用此类技术的主要动机的研究结果一致 (McFadden, J. et al., 2022)。此外，在 1995 年至 2000 年间，在 81 个国家中，信息和通信技术 (ICT) 指数每上升 10%，农业生产力就会提高 2.1%，收入较高的国家效果更显著。（Lio 和 Liu，2006 年）。因此，有人认为，ICT 通过提供更好的市场信息和促进专业劳动力和商品来提高农业产量。然而，低收入国家的增长较少，可能是因为基础设施和人力资本等互补资源较少。此外，据报道，印度和撒哈拉以南非洲地区通过手机传播农业信息，产量增加了 4%，这也鼓励了农用化学品建议的采用（McFadden，J. 等人，2022 年）。
碳偏移市场的现场证据
11还应强调，实验设计特定于碳抵消，作为公司提供的附加服务。尽管这种做法在现实世界中的消费市场中广泛存在，但体验设计和发现可能无法直接适用于将碳排放直接嵌入产品或金融资产中的设置，例如Heeb等人。（2023）。12相对于先前的文献，本文中采用的方法在识别WTP的方式上有所不同。Heeb等。 （2023）和Pace等。 （2023）使用Becker – Degroot – Marschak机制，其中受试者在具有不同程度的碳排放的选项之间做出多种选择，最后一个选择在最后随机实现。 此方法虽然被广泛接受，但并不适用于自然现场实验或观察数据。 为了克服这一挑战，我将价格和碳排放量随机化，然后使用这种变化来估计McFadden等人精神的随机效用模型。 （1973）和Hanemann（1984）。 了解跨研究的不同启发方法如何影响WTP将是未来研究的重要途径。Heeb等。（2023）和Pace等。（2023）使用Becker – Degroot – Marschak机制，其中受试者在具有不同程度的碳排放的选项之间做出多种选择，最后一个选择在最后随机实现。此方法虽然被广泛接受，但并不适用于自然现场实验或观察数据。为了克服这一挑战，我将价格和碳排放量随机化，然后使用这种变化来估计McFadden等人精神的随机效用模型。（1973）和Hanemann（1984）。 了解跨研究的不同启发方法如何影响WTP将是未来研究的重要途径。（1973）和Hanemann（1984）。了解跨研究的不同启发方法如何影响WTP将是未来研究的重要途径。
fyjlutt - 伊利诺伊矿业学院
随后，会议由圣路易斯联合煤炭公司总裁 W. J. Jenkins 先生主持，他担任上午会议主席。在上午会议期间，会议在密苏里州开普吉拉多市举行，休会一小时，之后恢复业务会议。上午的议程包括以下论文：“延长切割机钻头的使用寿命”，由 II 先生发表。H. Taylor, Jr.，芝加哥富兰克林县煤炭公司总经理。“与机械化操作相关的实践”，由 Bell & Zoller 煤炭和采矿公司 Zelgler 的主管 Lee Haskins 先生发表。每篇论文发表后，大家自由讨论。午餐后，会议立即重新开始，并交给 Geo 先生。McFadden，助理。皮博迪煤炭公司副总裁，芝加哥
议程 - 1 月 9 日内阁委员会
出席人员：首席执行官 Ken Gourlay、执行董事（金融和企业服务）、财务主管 Elaine Muir、税收和商业服务主管 Les Robertson、税收和商业服务采购服务经理 Caroline Macdonald、法律和民主服务主管 Lindsay Thomson、法律服务律师 Margaret McFadden、委员会服务经理 Helena Couperwhite 和金融和企业服务法律和民主服务委员会官员 Michelle McDermott；社区和邻里服务主管 Paul Vaughan、社区团队经理 Sheena Watson、住房服务主管 John Mills、服务经理 Mhairi Mullen 和住房服务服务经理 Joan Lamie；教育服务部门教育主管（早期教育和理事会支持）Shelagh McLean。
fyjlutt - 伊利诺伊矿业学院
随后，会议由圣路易斯联合煤炭公司总裁 WJ Jenkins 先生主持，他担任上午会议主席。上午会议期间，会议在密苏里州开普吉拉多市举行，休会一小时，之后恢复业务会议。上午会议包括以下论文：“延长切割机钻头的使用寿命”，由芝加哥富兰克林县煤炭公司总经理 II. H. Taylor, Jr. 先生发表。“与机械化操作相关的实践”，由贝尔和佐勒煤炭和采矿公司负责人 Lee Haskins 先生发表。每篇论文发表后，大家自由讨论。午餐后，会议立即重新开始，并由芝加哥 Peabody 煤炭公司助理副总裁 Geo. McFadden 先生主持。