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ADAR1的二聚化调节RNA编辑的位点特异性1抗病毒体液免疫对SARS-COV-2 OMICRON ...亚家族C7 RAF样激酶MRK1，RAF26和RAF39调节拟南芥的免疫稳态和气孔开口
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年12月1日。 https://doi.org/10.1101/2023.11.29.569073 doi：Biorxiv Preprint
Sarah Raffan
多年来，我实际上改变了对这个问题的答案。nowa时代，我认为我的科学英雄是离家更近的人，他们对我如此积极地影响了我，并且我想在我的职业生涯中效仿谁。这些英雄中有许多是罗斯·阿姆斯特德（Roth Amsted）的行列。林·菲尔德（Lin Field）教授的考试教授，她与她杰出的科学生涯一起，为帮助学生和早期的职业研究人员成长付出了很多努力。奈杰尔·哈尔福德（Nigel Halford）教授在Agribiotech地区不懈地工作了很多年，并为成为科学家和主管设定了非常高的标准。
DSTA 与拉斐尔公司将在智能技术方面展开合作
城市环境，以及开发更精确地跟踪士兵在具有挑战性的室内环境中的位置和运动的增强方法。 DSTA 陆地系统总监 Alex Lee Siang Meng 表示：“为了成为灵活的国防技术创新者，DSTA 利用全球国防和商业行业参与者之间的协同效应。 此次合作将使我们能够深化计算机视觉和室内导航等激动人心的领域的技术知识和研究交流。 通过这样做，我们希望利用这些技术的变革潜力为新加坡的国防服务。” 拉斐尔研究与开发执行副总裁 Judith Hocherman-Frommer 博士表示：“作为开发尖端技术的领导者，
个人简历 Raffaele Ardito
我的研究领域是材料和结构的理论、计算和实验力学。在我的研究活动中，我优先研究具有高度跨学科性的主题，例如先进的功能材料（3D 打印、压电材料、磁性材料）、创新结构（MEMS、超材料）、结构监测和参数识别。因此，我与米兰理工大学的多个研究小组建立了科学关系（机械工程系 Francesco Braghin 和 Nora Lecis 领导的小组、电子系 Giacomo Langfelder 领导的小组）和其他大学（布雷西亚大学 Vittorio Ferrari 领导的小组、麻省理工学院 Luca Daniel 和 Dana Weinstein 领导的小组，以及最近佐治亚理工学院 Alper Erturk 领导的小组）。我与 Lecis 教授一起创建了跨学科实验室 FUNTASMA - 功能烧结材料。最重要的合作与 MetaVEH 项目有关，该项目由欧盟在 Horizon2020 框架下资助，资助协议编号为 952039。这是一个 FET 主动项目，为期 4 年，启动日期为 2021 年 1 月 1 日。该项目涉及以下研究单位：米兰理工大学、帝国理工学院、苏黎世联邦理工大学、意法半导体 SRL、Multiwave Technologies AG、Multiwave Imaging。我是米兰理工大学研究部门的协调员。在 MetaVEH 项目框架内，我与米兰理工大学的微纳米技术中心 PoliFAB 建立了富有成效的合作，以实现创新设备。
DGA 宣布阵风战斗机使用 AASM 1000 弹药的资格
武装部队部媒体中心 60 boulevard du général Martial Valin CS 21623 - 75009 Paris Cedex 15
引文：Caffo, B. S.、D'Asaro, F. A.、d'Avila Garcez, A. S. 和 Raffinetti, E. (2022)。社论：金融和医疗保健领域可解释的人工智能模型和方法。人工智能前沿，5，doi：10.3389/frai.2022.970246
被认为可能会迅速发生（Aziz 和 Dowling，2019 年；Shaheen，2021 年）。算法可以诊断我们的疾病、预测我们的康复情况、预测最佳治疗方法、确定我们是否能获得贷款、为我们投资以及确定商品和服务的成本。我们能信任那些驾驶我们的汽车并为我们做出医疗和财务决策的算法吗？具体而言，信任仍然是医疗保健、金融和其他领域大规模采用 AI 的关键要素。这种信任需要能够识别算法如何设计特征来创建预测、诊断或预报，以及算法能够推广到新设置的能力，与用于创建算法的训练、测试和验证数据集无关。在经典统计模型中，简约性、研究设计和建模选择是获得模型的可解释性、可推广性和信任的基础。现代人工智能工程师对研究设计拥有同样的控制权，但经常尝试自动化许多建模选择。然而，在具有数百万个参数（权重）的模型中，实现简约性往往是不现实的。因此，可解释人工智能的目标可以理解为在复杂模型中创建简约性变体的能力，目的是通过检测实际影响评估现象的因素来产生对算法的信任。应强调后一点，即可解释人工智能，理想情况下，它识别对结果影响最大的特征或特征组合，以便：激发未来研究，构建次级简约模型，并通过将特征重要性与已知或假设的机制相匹配来建立对算法的信任。由于缺乏信任，人工智能系统在医疗保健和金融领域的实际部署受到了阻碍。可解释性被视为提高复杂人工智能系统信任度和责任感的关键步骤。在医疗保健领域，患者、护理人员和监管机构需要能够解释和信任人工智能系统，才能将其投入使用。同样，如果没有可解释性，金融系统也不太可能满足该领域的严格规定。在每个领域，都需要可解释性来在复杂模型中创建简约性。可能需要新的专门算法和可视化技术来为这些复杂系统提供窗口。还需要新的指标，提供结果的公平比较、权衡和在生产使用之前测量解释的保真度。需要更加专注、面向应用的工作，因为可解释的人工智能为人工智能的信任和问责制提供了基础。虽然本期特刊的核心主题是可解释性，但其核心是信任算法输出。这个多方面的主题至少包括：严格的验证以及评估可解释性和可推广性的方法。本期特刊中的每篇稿件都涉及一个或多个核心问题。
1 个人简历 Dr Raffaele Santagati 简介 我是...
我是勃林格殷格翰公司的量子计算科学家，研究制药行业的量子计算应用。我的主要专长是量子计算。我对研究的贡献包括构思和演示量子模拟的新协议，在集成量子光子设备上实施，以及利用机器学习和量子计算机实现量子系统表征和量子传感的新方法。
如何引用本文：Raffa, RB、Pergo- lizzi Jr.、JV、Miller, T. 和 Motto, D. (2022) 评论：由无害药物开发 AI（人工智能）算法设计的意外新型化学武器剂。药理学与药学，13，225-229。https://doi.org/10.4236/pp.2022.137018
“生成”模型[图2]的设计目的是在一系列反馈迭代中，积极属性如疗效和可用药性会得到“奖励”，消极属性——尤其是毒性——会受到“惩罚”，从而优化结果（潜在的候选药物）。化学结构候选物可以从各种来源获得，包括化学库、药物化学见解、天然产物、从头计算机设计（计算机模拟）或其他。[8] [11] [14] 在正常过程中，简单地说，候选化合物（真实的或虚拟的）经过：1）对治疗目标的疗效进行筛选和评分（评级）；2）对与ADME（吸收、分布、代谢和消除）和潜在药物间相互作用（DDI）相关的理想药物特性进行筛选和评分；3）对潜在的不良毒理学作用进行筛选和评分。预测疗效和毒性分离度较低（治疗指数低，TI）的候选结构不太可能成为候选药物，但通过迭代人工智能算法，可以逐步实现更好、更安全的可能性（即更高的疗效和更低的毒性）。
靶向CrabP-II通过逆转脂质筏胆固醇的积累和Akt存活信号传导来克服胰腺癌耐药性
总体存活率，并将中位存活率从22.03个月（低表达）缩短到18.93个月（高表达）（图。1a）。然后，我们比较了来自12名PDAC患者及其各自原发性肿瘤切片的复发性肿瘤切片中的CrabP-II水平。总体而言，复发性肿瘤通过免疫组织化学表现出较差的分化和更高的CrabP-II表达（图1B＆1C）。 此外，在原发性肿瘤中，我们发现在分化较差的肿瘤细胞中的CrabP-II表达高于分化良好的细胞（图 1B，黑色和蓝色箭头在＃1中，顶部面板）。 由于不良的分化与结果不良和化学抗性增加有关[12]，因此这些观察结果表明，升高的CrabP-II表达可能有助于PDAC药物抗药性和复发风险增加。1B＆1C）。此外，在原发性肿瘤中，我们发现在分化较差的肿瘤细胞中的CrabP-II表达高于分化良好的细胞（图1B，黑色和蓝色箭头在＃1中，顶部面板）。由于不良的分化与结果不良和化学抗性增加有关[12]，因此这些观察结果表明，升高的CrabP-II表达可能有助于PDAC药物抗药性和复发风险增加。
拉菲·格雷戈里安先生的发言
我要向国际刑警组织的格雷格·海因兹先生和我们的合作伙伴以及欧盟委员会外交政策文书服务处的娜塔莉·保维尔斯女士表示诚挚的感谢，感谢他们对这一联合倡议的支持。CT TECH 是一个创新的能力建设项目，它将协助会员国加强执法和刑事司法能力，以应对恐怖主义利用新技术的行为，同时维护法治和人权。在当今变革性技术时代，以及 COVID-19 缓解措施加速了人们在线生活的流动时，这个项目尤其重要。事实上，联合国秘书长的 2020 年数字合作路线图警告称，网络犯罪日益增多，恐怖分子和暴力极端分子利用互联网，关键基础设施遭到袭击，以及国家和非国家行为者开展网络行动的能力不断增强，包括针对选举和政治系统的虚假信息。联合国大会关于联合国成立 75 周年的宣言指出，数字技术，包括其恶意使用，带来了前所未有的机遇和新挑战。