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基因组编辑技术，机制和改善治疗性植物化学物质的产生：机会和前景
图1各种基因组编辑工具。（a）锌指核酸酶（ZFN）充当二聚体。每个单体由DNA结合结构域和核酸酶结构域组成。每个DNA结合结构域由3 - 6个锌指重复序列组成，识别9 - 18个核苷酸。核酸酶结构域由II型限制性核酸内切酶FOK1组成。（b）转录激活剂类似核酸酶（Talens）：这些是类似于ZFN的二聚体酶。每个亚基由DNA结合结构域（高度保守的33 - 34个氨基酸序列）和FOK1核酸酶结构域组成。（c）CRISPR/CAS9：CAS9核酸内切酶由SGRNA（单引导RNA：CRRNA和TRACRRNA）引导，用于靶特定裂解。二十个核苷酸识别位点存在于原始基序（PAM）的上游（来自Arora＆Narula，2017年）。版权所有©2017 Arora和Narula。这是根据Creative Commons归因许可（CC BY）的条款分发的开放访问文章。
非攻击性冠状动脉斑块的进展
gianluca pontone 1,2·Alexia Rossi 3,4·Andrea Baggiano 1·Daniele Andreini 1,5·Edoard 7·Marco Guglielmo 1·Giuseppe Muscogiuri Muscogiuri 1·saima Mushtaq 1·saima Mushtaq 1·MotOult J.MOUGAH S. 10·Filippo Cademartiri 11·Kavitha Chinnaiyan 12 Jung Hyun Choi 13·Eun Ju Chun 14·Pedro dearújoGonçalves15,16·ilan Gottlieb 17·Martin Hadamitzky 18·Yong Jin Kim 19·Yong Jin Kim 19·Yong jin Kim byoun byun lee lee lee 20·lee 21 21 23 · Hugo Marques 15 · Habib Samady 24 · Sanghoon Shin 21 · Ji Min Sung 22,25 · Alexander Van Rosendael 26 · Renu Virmani 27 · Jeroen J. Bax 28,29 · Jonathon A. Leipse 30 · Fay Y. Lin 26 · James K. Min 31 · Jagat Narula 32 · Leslee J. Shaw 26 · Hyuk -Jae Chan 22,25
基于...
学生，BCA 2，3,4,5 Narula技术研究所，印度加尔各答摘要：紧急车辆及时到达目的地对于确保公共安全和健康至关重要。但是，交通拥堵和效率低下的交通信号控制可能会大大延迟紧急响应时间，从而增加发病率和死亡率。为了应对这一挑战，我们提出了一个新型的交通管理系统，该系统利用视觉传感和人工智能（AI）优先考虑紧急车辆并最大程度地减少延迟。我们的系统利用计算机视觉和机器学习算法实时检测应急车辆并优化交通信号控制以确保其快速通行。我们通过模拟和现实世界实验评估了系统的性能，证明了其将紧急响应时间降低30％的能力，同时最大程度地减少了对正常交通流的干扰。我们的方法具有改善公共安全和健康成果的巨大潜力，其实施可能是智慧城市计划的宝贵补充。拟议系统的实时优化功能，可伸缩性和适应性使其成为城市地区交通管理的有吸引力的解决方案。关键字：视觉传感，紧急车辆的交通管理，人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉，智能运输，实时处理
比特币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢编辑Andrei Shleifer，共同编辑Stefanie Stantcheva和六个副裁判员的宝贵建议。也要感谢Susan Athey，Vitalik Buterin，Glenn Ellison，Gene Fama，Alex Frankel，Joshua Gans，Joshua Gans，Matt Gentzkow，Matt Gentzkow，Edward Glaeser，Austan Goolsbee，Austan Goolsbee，Hanna Halaburda，Hanna Halaburda，hanna hanaburda，hanna halaburda，zhiguo he， Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Jens Ludwig, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Paul Milgrom, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, Ariel Pakes, David Parkes, Al Roth, Tim Roughgarden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam,查德·西弗森（Chad Syverson），Alex Tabarrok，Nusret Tas，David Tse，Rakesh Vohra和Numer-us-Ous研讨会观众。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu
印度建筑业人工智能的未来
工程师） Narula 理工学院。摘要：人工智能 (AI) 被证明是传统建模技术的有效替代方法。人工智能是指开发具有类似人类智能的机器和软件的计算机科学分支。与传统方法相比，人工智能在处理与不确定性相关的问题方面具有优势，是解决此类复杂问题的有效辅助手段。此外，基于人工智能的解决方案是确定无法进行测试时的工程设计参数的良好替代方案，从而大大节省了人力和实验所花费的时间和精力。人工智能还能够加快决策过程，降低错误率并提高计算效率。在不同的人工智能技术中，机器学习 (ML)、模式识别 (PR) 和深度学习 (DL) 最近引起了广泛关注，并正在成为结构工程中使用的一类新型智能方法。本综述的目的是总结过去十年来开发的有关在结构工程中应用著名人工智能方法的技术。首先，对人工智能进行了一般介绍，并描述了人工智能在结构工程中的重要性。随后，回顾了 ML、PR 和 DL 在该领域的最新应用，并讨论了这些方法解决传统模型限制的能力。此外，还讨论了印度人工智能的未来。
2023-24 年德里经济调查 - 规划部
嘘。 Ajay Kumar Spl.秘书 Sh. DB Gupta 主任 Sh. Manish Dev Jt. Sh 主任迪帕克·库马尔 Jt. Sh 主任山-E-Alam Jt. Sh 主任阿贾伊·库马尔·迪。 Sh 主任维诺德·图克拉尔 (Vinod Thukral Dy)。主任博士阿舒托什·Kr.斯里瓦斯塔瓦助理主任博士Arvind Yadav 助理Sh 主任穆克什·夏尔马助理Sh 主任Bal Krishna 助理Sh 主任Kishor Chilkoti 助理Sh 主任Didar Singh 助理Sh 主任Ashish Verma 助理董事女士Sushma Sharma 助理Sh 主任Sandeep Kumar 统计官员 女士Richa Dimri 统计官员 Sh. Shahid Khan 统计官员 Sh.穆克什·纳鲁拉 (Mukesh Narula) 统计官员女士Anita Stephen 统计官员 Sh. Subhash Chander 统计官员 Sh. Inder Mohan Arora 统计官员 Sh. Atri Singh 统计官员 Sh. Gajender Singh 统计官员 Sh. Prateek Jain 统计官员 女士Kavita 统计官员 Sh. Naveen Dubey 统计官员 Sh.Vaibhav Anand 统计官员 Sh.Neeraj Narayan 统计官员 Ms. Greeshma Nair 统计官员
工作纸·没有。 2022-83大规模信任：加密货币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢联合编辑Andrei Shleifer和五个匿名裁判，以极大地改善论文。Thanks are also due to Susan Athey, Vitalik Buterin, Glenn Ellison, Gene Fama, Alex Frankel, Joshua Gans, Edward Glaeser, Austan Goolsbee, Hanna Halaburda, Zhiguo He, Joi Ito, Steve Kaplan, Anil Kashyap, Judd Kessler, Scott Kominers, Randall Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, David Parkes, Tim Rough- garden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam, Chad Syverson, Alex Tabarrok, Rakesh Vohra, Aviv Zohar, and seminar participants at MIT数字货币倡议，NBER货币经济学，哈佛大学，卡内基·梅隆，UPENN，虚拟市场设计，UIC，东京大学，西北大学，爱荷华州国家市场设计会议，哥伦比亚，斯坦福和NBER市场设计。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。披露：作者是一个项目顾问，该项目频繁地进行分散批处理，以进行分散的财务。作者没有与这项研究有关的任何其他财务利益。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu