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三种技术的组合使植物的作用不仅仅是吸收CO2
由木质素和纤维素制成，这种木材成分占植物生物量的大部分。从生物学上讲，它是植物的次要细胞壁。加强木质纤维素可以增加植物固定的CO 2的量。树木中额外的预期益处是木材，更浓密，更耐用且耐火更大。
具有复杂性道德原则的 iBlastoid RAD 方法
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值，但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则，反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上；(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂，就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点，类器官实体的复杂性可以有两个关键要素；类器官实体的特征和功能（本体论复杂性），以及我们目前对类器官实体的理解的功能（认识论复杂性）。这些复杂程度越高，RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如，对于肠道类器官，反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人，2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外，它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此，RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
新研究：食用添加 2'-FL 母乳寡糖+ 的婴儿配方奶粉的婴儿的免疫反应更接近母乳喂养
“没有什么可以取代母乳。但对于那些需要或选择使用配方奶粉的妈妈们，我们致力于提供最先进的科学营养，”雅培副研究员、研究作者 Rachael Buck 博士说。“这项最新研究使我们在近十年来取得了婴儿配方奶粉领域最大的科学突破——能够用 2'FL HMO 滋养配方奶粉喂养的婴儿。虽然这并不意味着婴儿不会经历童年时期的正常疾病，但这些数据清楚地表明，含有 2'-FL HMO 的配方奶粉可以帮助增强婴儿的免疫系统，使其更像母乳喂养的婴儿。”
南达科他州的公共交通不仅仅是交通
南达科他州交通部提供服务时，不分种族、肤色、性别、宗教、国籍、年龄或残疾状况，遵守南达科他州成文法 (SDCL) 20-13、1964 年《民权法案》第六章、1973 年《康复法案》（修订版）、1990 年《美国残疾人法案》和第 12898 号行政命令《联邦行动解决少数民族和低收入人群的环境正义》（1994 年）中的规定。任何对此项政策有疑问或认为自己受到歧视的人，应联系交通部民权办公室，电话为 605.773.3540。
超额死亡率
持续向澳大利亚民众，特别是高危人群推广和提供针对 COVID-19 和流感的疫苗接种。尽管由于之前接种过疫苗并感染过，现在大多数民众感染 COVID-19 后出现严重后果的绝对风险较低，但澳大利亚免疫技术咨询小组（ATAGI）将继续监测民众不断变化的风险状况，以便随着时间的推移为他们提供 COVID-19 疫苗接种建议。其他可通过疫苗预防的疾病，如呼吸道合胞病毒和百日咳，也是如此。 持续采取感染预防和控制（IPC）措施，以减少 COVID-19、流感和其他传染病在老年护理机构和医院等高危环境中的传播和影响。澳大利亚医疗保健安全与质量委员会和老年护理安全与质量委员会继续领导这项工作。 开设 Medicare 紧急护理诊所（UCC），以减轻急诊科和全科医生的压力。
引用Abbott AG，Meyers DE，Elmi-Assadzadeh G，Stukalin I，Marro A，Puloski SKT，Morris DG，Cheung Wy和Monument MJ（2024）Immun
免疫检查点抑制剂（ICI）正在彻底改变几种实体瘤恶性肿瘤的治疗局势，包括非小细胞肺癌（NSCLC）。ICIS针对编程死亡1（PD-1）/PD-LIGAND 1（PD-L1）轴现在是第一线和第二线设置中转移性NSCLC的护理标准（1-9）。骨转移（BOM）在NSCLC中非常普遍，在疾病过程中，多达40％的患者患有BOM的患者（10）。boms会经常引起与骨骼有关的事件（SRE），例如棘手的骨痛，神经系统损害，高钙血症和病理性骨折，从而导致东部合作肿瘤学群体绩效状况（ECOG PS）的降低，生活质量（11-13）。此外，BOM的存在是整体生存的不良预后因素（OS）（14）。洞察力对BOM是否应对ICI等系统性疗法是否对多学科决策至关重要，并可能阻止不必要的干预。相反，可以通过放射治疗（RT）或骨科手术进行战略治疗，以防止进行性发病率，可以在战略上进行策略性治疗。越来越多的证据表明转移性疾病的解剖部位会影响对ICI的反应（15，16）。临床前和临床研究表明，器官特异性反应性的不同模式（17-28）。这可能是由于转移到不同器官的恶性细胞的肿瘤生物学差异以及肿瘤免疫微环境（TIME）固有的不同解剖组织细胞种群的变化（29 - 32）。正常骨体内平衡的改变会为肿瘤扩张带来物理空间，并诱导生长因子和细胞因子的释放，从而进一步支持肿瘤生长和免疫抑制时间（13、33）。骨骼时间内免疫抑制的机制包括细胞毒性T细胞和天然杀伤（NK）细胞的种群减少，包括调节性T细胞（Tregs）（Tregs）和髓样衍生的抑制细胞（MDSC）（MDSC）（MDSC）的抑制细胞种群增加，以及细胞因子环境有利于肿瘤生长（13、22、22、34、35、34、35、34、35）。这在很大程度上是由从骨吸收释放的组织生长因子β（TGF-b）的超生理水平驱动的（22）。初步研究已经鉴定出接受ICIS治疗的BOM的患者的临床结果较低，并且治疗反应率较低，这表明ICI在BOMS中的有效性较低（15、24、36）。在最近对1959年接受
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
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提示：嘿，我希望您像Elon Musk一样回答，使用Elon Musk的所有知识以及有关Elon Musk的想法的所有可用信息。我的挑战是开发一种产品，该产品使用数以百万计的人使用的AI技术，并且前期投资很少。现在为我提供了一个详细的500-1000个单词答案，并带有三个动作点。
第 1 页 2024 年 8 月 13 日 尊敬的 Cathy McMorris......
据我所知，联邦能源管理委员会并未在环境保护署或其他地方的发电厂规则制定证据记录中提出正式的公开意见。“员工对员工”和其他不属于公开记录的私人谈话不具有法律效力，而且从环境保护署的最终规定中可以清楚地看出，这些谈话也几乎没有任何实际效力，因为如果联邦能源管理委员会员工表达了任何严重担忧，环境保护署显然会予以驳回。最终规定中所谓的“可靠性保证机制”本质上只是纸上谈兵，联邦能源管理委员会在防止急需的发电资源过早退役方面不具有决策权，只具有建议权。该规定内容非常狭隘，无法从根本上缓解该规定将对可靠性造成的根本威胁。
发展性计算障碍患者的大脑结构持续存在差异：纵向形态测量研究
发展性计算障碍 (DD) 是一种学习障碍，会影响数字算术技能的习得。患者在数字处理方面表现出持续的缺陷，这与大脑激活和结构异常有关。据报道，发展性计算障碍患者的顶叶皮层（包括顶内沟 (IPS)）以及额叶和枕颞皮层灰质减少。此外，计算障碍患者的白质存在差异，例如下纵束 (ILF) 和上纵束 (SLF)。然而，这些结构差异的纵向发展尚不清楚。因此，我们的目标是研究患有和不患有发展性计算障碍的儿童的灰质和白质的发展轨迹。在这项纵向研究中，我们以 4 年为间隔两次收集了 13 名患有发展性计算障碍的儿童（8.2-10.4 岁）和 10 名正常发育 (TD) 儿童（8.0-10.4 岁）的神经心理学测量值和 T1 加权结构图像。使用基于体素的形态测量法对纵向数据进行体素级灰质和白质体积估计。本研究首次揭示了 DD 儿童在发育过程中灰质和白质体积持续减少。双侧下顶叶包括 IPS、缘上回、左楔前叶、楔叶、右枕上回、双侧颞下回和颞中回以及岛叶均发现灰质减少。双侧 ILF 和 SLF、下额枕束 (IFOF)、皮质脊髓束和右丘脑前部放射 (ATR) 的白质体积减少。在行为上，DD 儿童在基线和随访中在各种数字任务中的表现明显较差，证实了数字处理方面的持续缺陷。本研究结果与文献一致，文献表明 DD 儿童在数字网络中的灰质和白质体积减少。我们的研究进一步阐明了大脑发育的轨迹，揭示了这些已知的颞叶和额顶叶长联系纤维和相邻区域的结构差异