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连续靶向策略中断胶质母细胞瘤中Akt驱动的亚克隆介导的进展
摘要的最新发现表明，翻译伸长率会影响mRNA稳定性。与mRNA衰变和翻译速度之间有关这种联系的因素之一是酵母死盒解旋酶DHH1P。在这里，我们证明了DHH1P的人类直系同源物DDX6触发了人类细胞中未效率低下的mRNA的依赖性衰减。ddx6通过其reca2域中的phe-aspphe（FDF）基序与核糖体相互作用。此外，ddx6需要reca2-介导的相互作用和ATPase活性才能使降低效率低下的mRNA。使用核糖体分析和RNA测序，我们确定了以DDX6依赖性方式调节的两类内源mRNA。确定的靶标在稳态水平上进行翻译调节或调节，并且要么表现出较差的总体翻译或局部降低的核糖体易位速率的特征。将确定的序列延伸到报告基因mRNA中，导致报告基因mRNA的翻译和DDX6依赖性降解。总而言之，这些结果将DDX6识别为mRNA翻译的关键调节剂，并由缓慢的核糖体运动触发，并洞悉DDX6降低了效率低下的mRNA的机制。
建议引用：Sîrghi，Nicoleta；Voicu，Mirela-Catrinel；Noja，Gratiela Georgiana； Socoliuc, Oana-Ramona (2024)：人工智能对高等教育学习过程的挑战，Amfiteatru Economic，ISSN 2247-9104，布加勒斯特经济研究大学，布加勒斯特，第 26 卷，第 65 期，第 53-70 页，https://doi.org/10.24818/EA/2024/65/53
摘要 近几十年来，人工智能（AI）已扩展到前所未有的规模，渗透到包括教育在内的广阔领域。关于将人工智能纳入大学教育的实用性的辩论，以及随之而来的机遇和挑战，引起了当前研究议程的关注。在罗马尼亚高等教育层面有效利用人工智能优势，在很大程度上取决于特定的知识、能力和能力，甚至系统适应这种动态环境的能力。因此，我们研究的目标是确定罗马尼亚高等教育特定数字学习环境所需的技能，以鼓励学生作为教育法案的受益者采用人工智能技术。因此，我们的方法包括将结构方程模型应用于基于针对高等经济教育本科生的问卷收集的原始数据集。研究结果强调，学生采用人工智能应用程序的意愿直接取决于感知有用性、对这些技术的态度、感知享乐价值、预期表现或兼容性程度等因素，而应用程序的交互性也具有重要但间接的影响。
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。
通过可解释的AI（XAI）技术增强神经网络中的可解释性。电子。电子。eng。，卷。1，否。1，pp。1-5，2024。版权：从医疗保健诊断到财务建模的各种应用程序中神经网络的快速发展，已大大提高了决策过程的准确性和效率。但是，这些模型通常可以用作黑匣子，几乎没有深入了解它们如何到达特定的预测。这种缺乏解释性为其在信任，问责制和透明度至关重要的关键领域中采用的主要障碍。本研究旨在通过开发一个集成了多种可解释的AI（XAI）技术来增强神经网络的可解释性的新型框架来解决这一问题。所提出的框架结合了特征分析，层相关性传播（LRP）和视觉解释方法，例如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）。这些技术共同对神经网络的决策过程提供了全面的看法，使它们对利益相关者更加透明和可以理解。简介和背景1.1。1.2。2。方法论2.1。数据收集我们的实验结果表明，综合的XAI框架不仅可以提高可解释性，而且还保持了高度的准确性，从而弥合了性能和透明度之间的差距。这项研究为在关键应用程序中部署可解释的神经网络提供了基础，确保了AI驱动的决策是可靠且可理解的。关键字：神经网络；可解释的AI；毕业-CAM;解释性；准确性缩写：XAI：可解释的AI； LRP：层次相关性传播； Grad-CAM：梯度加权类激活映射； AI：人工智能； FNNS：前馈神经网络； CNN：卷积神经网络； Shap：Shapley添加说明1。引言人工智能（AI）已成为现代技术进步的基石，神经网络在各种应用中起着关键作用，例如图像识别，自然语言处理和预测分析。尽管取得了成功，但阻碍神经网络更广泛接受的主要挑战之一，尤其是在医疗保健，金融和自治系统等关键领域，它们缺乏解释性。这些模型的黑框性质使得很难理解它们如何处理输入数据并生成输出，从而导致信任和问责制。可解释的AI（XAI）已成为一个关键的研究领域，旨在使AI系统更加透明和可解释。XAI技术努力阐明复杂模型的内部运作，从而允许用户理解，信任和有效地管理AI驱动的决策。本文着重于通过将各种XAI技术整合到一个凝聚力框架中来增强神经网络的可解释性。目标是为利益相关者提供对模型预测的明确和可行的解释，促进信任并使AI系统在高风险环境中的部署。背景这项研究的动机源于AI系统对透明度和问责制的需求不断增长。例如，在医疗保健中，临床医生需要了解AI驱动的诊断建议，以信任和对它们采取行动。同样，在金融中，利益相关者必须理解基于AI的风险评估，以确保公平性和法规合规性。在自主系统（例如自动驾驶汽车）中，了解决策过程对于安全性和可靠性至关重要。解决这些需求时，我们的研究旨在弥合高性能神经网络与可解释性的基本要求之间的差距，从而促进对各种关键应用程序的AI系统的更大接受和信任。神经网络，尤其是深度学习模型，由于能够从大型数据集中学习并捕获复杂的模式，因此在众多应用程序中取得了前所未有的成功。但是，它们的复杂体系结构通常由多个隐藏的层和数百万个参数组成，使它们变得不透明且难以解释。对AI的解释性的需求导致了旨在揭开这些黑盒模型的几种XAI技术的开发[1，2]。
Ramona Santini电子邮件：rsantini@ibecbarcelona.eu作者
1加泰罗尼亚生物工程研究所（IBEC），巴塞罗那科学技术研究所，卡拉·巴尔迪里·雷克斯克（Carrer Baldiri Reixac）10-12，巴塞罗那，08028，西班牙。2 Erasmus+ Unipharma-Graduates计划，意大利博洛尼亚大学。3 Ciber-BBN，ISCIII，马德里，28029，西班牙。4瑞士弗里博格1700年的Adolphe Merkle Institute。5加泰罗尼亚研究与高级研究机构（ICREA），巴塞罗那，08010，西班牙。 +等效贡献。 当前地址：米兰大学制药科学系，20133年意大利米兰。 ＃当前地址：巴塞罗那健康中心的合作伙伴团队研究所，巴塞罗那，08025，西班牙。 •当前地址：加泰罗尼亚化学研究所，塔拉贡纳，43007，西班牙。 ^当前地址：ICMS，Eindhoven技术大学，Eindhoven，5600 MB，荷兰。 和当前地址：加泰罗尼亚高级化学研究所，巴塞罗那，08034，西班牙。 *通信。 电子邮件：silvia.pujals@iqac.csic.es（S。P.），pau@icrea.cat（P。G.）。5加泰罗尼亚研究与高级研究机构（ICREA），巴塞罗那，08010，西班牙。+等效贡献。当前地址：米兰大学制药科学系，20133年意大利米兰。＃当前地址：巴塞罗那健康中心的合作伙伴团队研究所，巴塞罗那，08025，西班牙。•当前地址：加泰罗尼亚化学研究所，塔拉贡纳，43007，西班牙。^当前地址：ICMS，Eindhoven技术大学，Eindhoven，5600 MB，荷兰。和当前地址：加泰罗尼亚高级化学研究所，巴塞罗那，08034，西班牙。*通信。电子邮件：silvia.pujals@iqac.csic.es（S。P.），pau@icrea.cat（P。G.）。电子邮件：silvia.pujals@iqac.csic.es（S。P.），pau@icrea.cat（P。G.）。
前拉莫纳爆炸目标/紧急着陆场
前拉莫纳轰炸目标/紧急着陆场在 1943 年至 1945 年间被圣地亚哥海军航空中心用作轰炸练习场。通过历史研究和现场考察，与前拉莫纳轰炸目标/紧急着陆场相关的区域（称为拉莫纳轰炸目标）已被确定为具有潜在爆炸危险。已知或怀疑在该目标上使用的弹药包括带有定点炸药的练习炸弹。
eng。 Ramona（M。Larion）Ciobanu
博士生隶属关系：“ Gheorghe Asachi”罗马尼亚Iasi技术大学，“ Petru Poni” Macromomolecular Chemistry，Iasi，Romania的Macromomlemolecular Chemistry Institute，电子邮件：ramona.ciobanu@studen.tuiasi.tuiasi.tuiasi.ro
b'nils R. Winter 1,2，朱利安·布兰克（Julian Blanke）1，拉莫纳（Julian Blanke）1.3，扬·恩斯汀（Jan Ernsting）1.3,4，卢卡斯·菲斯（Lukas Fisch）1，kelvin sarink 1，carlotta barkhau 1，katharina tiel tiel tiel tiel 1，kira thiel tiel 1，kira flinken \ x82学期1 ，Susanne Meinert 1.5，Katharina Dohm 1，Jonathan Repple 6.1，Marius Gruber 1.6，Elisabeth J. Lehr 1，Nils Opel 1,7,8,9，Dominik Grotegerd 1，Ronny Ronny Redlich 1,9,10，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Robert Nitsch 2.5，Jochen Bauch 3，乔伊3. 2,12，直到F. M. Andlauer 13，Andreas J. Forstner 14:15，Markus M. N \ XC3 \ XB6THEN 14，MARCELLA RIETSCHEL 16，Stefan G. Hofmann 17:18 17:18，Julia-Katharina Parish 19.20，Leautenberg 19.20，Paeulian Trine usemann 19.20，19.20，19.20， 19.20，Katharina Brosch 19.20，Frederike Stein 19.20，Andreas Jansen 19.20,21，Hamidreza Jamalabadi 19，Nina Alexander 19，Nina Alexander 19，Benjamin Straube 19，Igor Nenadi \ xc2
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