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2024 年可再生能源全球现状报告
Mohammed Abdalghafoor（可持续发展解决方案网络）；Hassan Aboughalma（Georenco）；Mohammad Awwal Adeshina（大邱庆北科学技术大学）；Damilola Adeyanju（世界能源理事会与气候组织）；Nana Serwaa Antwi（米兰理工大学）；Patrick Atouda Beyala（伦敦大学亚非学院）；Alan Bravo（SP Global）；Roman Buss（世界能源理事会）；Bernardo Carrillo（Stemy Energy）；Mahmoud Abou Elenen（GE Vernova）；Sam Hawkins（Ember）；Gabriela Hernández-Luna（CIICAp-UAEM）；Soe Htike Aung；Ånund Killingtveit（挪威科技大学）；Peter Konings（APEG）；Felix Kriedemann（REScoop.eu）；Leopoldo Micò（Solar Heat Europe）；Golnoosh Mir Moghtadaei（Enertime）； Ekta Mishra（帕蒂尔理工学院）；Mweetwa Mundia Sikamikami（TRiM BITPoP 工程）；Abubakar Musa Magaga（尼日利亚交通技术学院）；Michelle Marie Nolan Aguirre（非洲 - 欧盟能源伙伴关系）；Jesse Nyokabi（Quaise Energy Africa）；Pallav Purohit（国际应用系统分析研究所）；Swasti Raizada（国际可持续发展研究院）；Nizomiddin Rakhmanov；Madan B. Regmi（联合国）；Oliver Reynolds（GOGLA）；Rosenberg J. Romero（CIICAp-UAEM）；Abdelaziz Salah Saidi（沙特阿拉伯国王哈立德大学）；Jin Tanaka（UNISC 国际）；Eman Tora（ECADO 创新）；Loveth Ugwu Ovedje（达尔豪斯大学 MELAW）；Patricia Villarroel Sáez（Perito Corte de Apelaciones）；马塞拉·温科莱托·雷森德 (Gerdau)
人工智能即服务
组织越来越多地使用人工智能来执行以前被认为只有人类才能执行的复杂任务。在一些狭窄的应用领域，人工智能现在甚至超越了人类的表现。此类复杂任务的例子包括分析医疗数据以协助医生更快、更准确地做出医疗决策（Madani 等人2018 ），或在数小时或数天（而不是数月）内分析大量视频片段以支持刑事调查（Crawford 2019 ）。然而，组织面临的一个主要挑战是采用和整合人工智能的复杂而艰巨的过程，这被认为是“一段旅程，而不是目的地”（Dutta 2018 ）。这种普遍的犹豫源于人工智能专家的稀缺（Chui 和 Malhotra 2018 ）；组织缺乏能力和预算来建立和维护所需的大量 IT 资源（Romero 等人2019 ）；以及如何有效部署和配置基于 AI 的系统的知识有限（Yao 等人2017 ），等等。因此，大多数组织仍然未能采用 AI 并充分利用其潜力（Ransbotham 等人2019 ；Zapadka 等人2020 ）。为了促进 AI 的传播和应用，亚马逊、谷歌、IBM、微软、Salesforce 或 SAP 等云提供商已开始提供机器学习、深度学习、分析和推理即服务，将从云端配置 AI 功能的讨论付诸实践。此外，初创企业和中小型企业 (SME) 也在顺应这一趋势，提供独特的基于云的 AI 服务，以满足各行各业中小型企业的需求。例如，Incomaker 提供基于 AI 的销售和营销自动化工具。这些服务被称为人工智能即服务 (AIaaS)。从本质上讲，AIaaS 结合了 AI（即机器执行我们认知功能的能力）。
pont-ànthon，2024年9月8日至12日 div>
Sunday 8 th September 16h30-19h Registration 19h30 Welcome Cocktail Monday 9 th September 8h45 Welcome session Jérémy Couturier and Nicolas Rouhier S-metabolism session 1 (Chair: Stanislav Kopriva) 9h-9h30 Jutta Papenbrock - Sulfotransferases and their role in glucosinolate biosynthesis analyzed in various stress conditions 9h30-10h Jon Mueller - Sulfation of Steroids in Humans - Conferring Directionality 10h-10h20 Patrick Lehr - Sulfur fertilization enhances drought stress response 10h20-10h40 Anna Wawrzynska - LSU proteins enhance sulfate assimilatory pathway flux in Arabidopsis thaliana 10h45 Coffee break 11h10-11h40 Silke Leimkühler-亲核和真核生物11H40-12H10 Ann Cuypers中的tRNA的2-硫代基酶 - 硫酸分配如何影响植物对镉压力的反应：从信号传导到12H10-12H30 DANIELA RISTOVA DANIEILA RISTODA Elucidation of glutathione degradation pathway in Arabidopsis thaliana 13h-14h30 Lunch S-metabolism session 2 (Chair: Luis Romero) 14h45-15h15 Claus Jacob - Harnessing the power of sulfur: redox catalysis, nanotechnology and biomedical innovations 15h15-15h45 Takaaki Akaike - Metabolism and redox signal regulation by supersulfides 15h45-16h05 Shingo Kasamatsu - Development of mass spectrometry-based supersulfidomics and its potential: alternations in supersulfide production during the germination of broccoli sprouts 16h05-16h25 Suvajit Basu - Exploring uncharted territories: new genes for sulfur starvation responses in plants 16h30 Coffee break 17h海报会议全体会议1（主席：Stanislav Kopriva）18H Kazuki Saito-植物硫的35年旅程：个人视角19H30晚餐
自动驾驶的自动驾驶机器，以设计新型酶
一个人可以设计并自动化一个计算和实验平台，以便每个平台迭代指导并驱动另一个平台以实现预定的目标？Rapp及其同事（2024）在论文中仅描述了这种可能性，该论文详细介绍了一个自动驱动实验室的原型，该实验室可以自动导航，以产生具有所需属性的工程酶。这个实验室，而不是自动化协议，用缩写词来提及。这是指用于蛋白质景观探索的自动驾驶自动驾驶机器。本文描述了一个原型，涉及糖苷水解酶的工程，以增强热稳定性。“大脑”是该自动化系统背后的计算组件，旨在从策划的数据集学习蛋白质序列 - 功能关系。然后，通过一个全自动的机器人系统评估了这些设计蛋白，该蛋白可以合成并实验表征设计的蛋白质，并向代理（即计算成分）提供反馈，以填补其对系统的理解。因此，设计样品剂是通过在搜索过程中积极获取信息来不断地重新理解对蛋白质景观的理解。由于该智能代理从一个精心策划的，多样化的数据集中学习蛋白质序列 - 功能关系，因此根据更新的假设，这种反馈对于重新景观探索和新蛋白质的设计至关重要。在此原型中，将四个样品剂的任务承担了此目标。单个药物的搜索行为差异主要是由实验测量噪声引起的。这些药物的目标是导航糖苷水解酶景观，并以增强的热耐受性鉴定酶。然而，尽管他们的搜索行为有所不同，但所有四个代理都可以在热稳定糖苷水解酶上融合 - 这是显着的壮举，因为它显然不需要任何人类干预。为了启动迭代设计过程，Rapp及其同事用糖苷水解酶序列喂养样品，具有工程热耐受性的靶标。使用在可抑制和热固醇糖苷水解酶进行的实验中的非常最小的信息，以蛋白质耐受景观呈现样品（Romero and Arnold 2009）。蛋白质富度景观描述了从序列到类似于峰，山谷和山脊的陆地景观的映射，该目标是达到拟合度更高的自适应峰。至关重要的输入来自一个反馈周期，其中代理查询环境以收集信息，从而改善了内部对景观的看法。从这个意义上讲，蛋白质工程代理的任务是贝叶斯优化的任务，其中未知的目标函数与探索和开发之间的有效平衡（作者称为权衡）相息。样品以部署高斯工艺（GP）模型，以探索景观并提取可以描述序列水平上的可热稳定蛋白与中序蛋白有何不同的信息（Romero等2013）。使用贝叶斯优化（BO）技术，此信息启用了迭代设计蛋白质序列的样品。作者还设计了几种BO方法，以说明缺乏丰富的实验数据。这方面通常至关重要，因为人工工程/机器学习（AI/ML）工具需要一个大型，多样化的数据集有效。首先使用基于GP模型的分类器来识别功能序列，然后采用了上层信心结合算法来选择实验验证的顶级序列（Dauparas等人。2022）。使用预先合成的基因片段组装了新型工程酶，即设计的序列。该策略本身在合成生物学的高通量平台中很普遍。
SPV用于Silvopasture缩放
此简介的作者是玛丽亚·鲁伊斯·塞拉（MaríaRuizSierra），吉列尔莫·马丁内斯（Guillermo Martinez）和约书亚·道尔（Joshua Doyle）。作者要感谢以下专业人士的合作和珍贵的贡献，包括支持者艾丽西亚·卡尔（Alicia Calle）（自然保护协会），布拉多·德尔加多（Brado Delgado）（自然保护协会）和劳拉·卡尔德隆（Laura Calderon）（自然保护协会）； and the working group members: Julio Andrés Rozo (Amazonia Emprende), Marcelo Dos Santos (CAF), Jonathan First (CPI), Jonathan Duarte (Crossboundary), Thelma Brenes (FMO), Claudia Cordero (GIZ), Andrea Rodríguez (GIZ), Lina Uribe (Grupo SURA), Matias Gallardo （融资），托马斯·塞缪尔（托马斯·塞缪尔（Motb），塔蒂亚娜·艾尔维兹（IDB），纳塔莎·雷斯（IDB），马修·佩贡（IDB Invest），费利佩·罗梅罗（IDB Invest），艾哈迈德·斯拉比（艾哈迈德·斯拉比（IFC），ifc），玛丽·托莱纳尔（IFC） Ochoa（Sura Seguros）和Javier Sabogal（英国大使馆哥伦比亚）。作者还要感谢Barbara Buchner，BenBroché，Rachael Axelrod，Kathleen Maeder，Morgan Richmond，Ricardo Narvaez，JúlioLubianco，Samuel Goodman，Angela Goodman，Angela Woodall，Elana Fortin，Elana Fortin和Pauline Baudry的持续建议，支持，支持，评论，评论，设计，设计和内部评论，设计和内部评论，设计和设计。彭博慈善事业，联合国发展计划以及加拿大，德国，英国和美国的政府资助了实验室的2024年计划。气候政策倡议（CPI）是秘书处和分析提供商。
细胞肺癌（NADIM）：
医学肿瘤学服务（医学博士学位，诉Calvo MD，B Mountaineer（Antonio MD的D Gomez），卫生研究所Arana（IDIPHISA）的铁卫生研究所（IDIPHISA），大学医院Iron-Majahonda Door，西班牙马德里，西班牙马德里；加泰罗尼亚河畔;加泰罗尼亚山脉；西班牙瓦伦西亚大学临床医院。加那利群岛，棕榈，西班牙（D Rodriguez-Abreu MD）；
大数据与人工智能（H）工作组
虚拟会议 2024 年 11 月 12 日 创新、网络安全和技术 (H) 委员会的大数据和人工智能 (H) 工作组于 2024 年 11 月 12 日召开会议。以下工作组成员参加了会议：主席 Michael Humphreys 和 Shannen Logue (PA)；联合副主席 Kevin Gaffney 和 Mary Block (VT)；联合副主席 Doug Ommen (IA)；Alex Romero 和 Molly Nollette (AK)；Jimmy Gunn (AL)；Tom Zuppan (AZ)；Ken Allen (CA)；Jason Lapham (CO)；George Bradner (CT)；Karima M. Woods (DC)；Rebecca Smid (FL)；Weston Trexler (ID)；CJ Metcalf (IL)；Victoria Hastings (IN)；Tom Travis (LA)；Caleb Huntington (MA)；Kory Boone (MD)；Sandra Darby (ME)；Jeff Hayden 和 Jake Martin (MI)；Phil Vigliaturo (MN)； Cynthia Amann 和 Brad Gerling（密苏里州）；Tracy Biehn（北卡罗来纳州）；Colton Schulz（北达科他州）；Megan VanAusdall（内布拉斯加州）；Christian Citarella（新罕布什尔州）；Scott Kipper（内华达州）；Kevin Yan（纽约州）；Matt Walsh（俄亥俄州）；Matt Gendron（罗德岛州）；Andreea Savu（南卡罗来纳州）；Vickie Trice（田纳西州）；J'ne Byckovski（德克萨斯州）；Michael Peterson（弗吉尼亚州）；Eric Slavich（华盛顿州）；Nathan Houdek（威斯康星州）；Juanita Wimmer（西弗吉尼亚州）；和 Lela Ladd（怀俄明州）。 1. 通过了 7 月 29 日的会议记录 Darby 提出动议，经 Gaffney 委员附议，通过工作组 7 月 29 日的会议记录（参见 NAIC 会议纪要 – 2024 年夏季，创新、网络安全和技术 (H) 委员会）。该动议获得一致通过。 2. 听取了关于人工智能如何应用于保险的演讲，包括实施挑战和经验教训
G.3.2 是果蝇 ksr ( cnk ) 基因连接增强子的一个新等位基因
Hanadi Chammout 1、Delia L. Adkins 2、Aleece K. Al-Olimat 2、Zeinab Alsaad 1、Beatrice M. Altopp 3、Tuqa Amer 3、Feyi O. Apampa 3、Gwendolyn R. Avery 2、Isaac I. Bazzi 1、Emilia D. Beck 2、Elise L. Beier 3、B. Shafer Belisle 3、Lane Benton 2、Madison M. Bolyard 2、Olivia E. Brain 2、Eldon T. Buckner 2、Shria Roy Chowdhury 1、Jennifer R. Cifranic 2、Liam Cleary 3、Tyler R. Clum 2、Autumn M. Cruz 2、Meghan V. DeGray 3、Isabel L. Echeverry 3、 Haya El dana 1 、 Sarah K. Elkadri 1 、 Paige L. Estep 2 、 Luke R. Falke 2 、 Hannah J. Foor 2 、 Anika S. Gullapalli 1 、 Sandro S. Hakim 1 、 Hussein B. Hazime 1 、 Lauren E. Heininger 2 、 Emma G. Hoeft 2 、 Lauren M. James 2 , Yeowon Jeon 1 , Megan R. Johnson 2 , Laine P. Jordan 2 , Zayd Khan 1 , Sydney K. Kochensparger 3 , Fadi J. Koria 1 , Ruby M. Krasnow 3 , Veronica Lilly 2 , Eileen Lim 3 , Ian T. MacCormack 3 , Andriy Malesh 3 , Mikayla G. Mariano 2、奥黛丽·C·门策2、Katelyn H. Messner 2、Katlyn C. Myers 2、Emily R. Newman 3、Annie M. Richters 2、Liliana Romero 1、Adam Rotem 3、Reese J. Saho 2、Kaname Sawaki 2、Ashley N. Selders 2、Elizabeth Shockney 2、Farah A. Sobh 1、Isabelle F. Speiser 3、Breanna M. Sproul 2、Veronica J. Sroufe 2、Antonia Tollkuci 3、Cassandra C. Trevino 3、Megan A. Vapenik 2、Erin M. Wagner 2、Kayla L Bieser 4、Jamie L. Siders 2、Justin R. Thackeray 3、Jacob D. Kagey 1§
触觉 - 触诊 - 神经心理学 -
抽象的身体打击乐是使用身体作为介质产生声音的技术。它涉及多种技术，例如拍手，醒目，踩踏和拍拍。印度音乐通过手势提供了丰富的身体打击乐例子，以及诸如Tabla和Pakhawaj之类的乐器。这篇评论深入研究了与Tabla和Pakhawaj仪器和神经心理学有关的人体打击乐的十字路口，研究了其对脑功能，认知过程和情感健康的影响。它还讨论了印度打击乐中Laya和Tala的理论概念，突出了节奏与神经心理学反应之间的关系。关键字：身体打击乐，神经心理学，认知灵活性，塔曲，Pakhawaj引言身体打击乐是一种有节奏的技术，它使用身体作为介质来产生所需的声音。这包括诸如拍手，手指折断，脚踩脚，醒目和拍拍身体不同部位等动作（Romero Naranjo，2013年）。任何打击乐器的主要功能是为节奏和莱拉奠定基础。laya可以定义为节奏循环中节拍之间的时间间隔。在整个性能过程中必须保持稳定。在印度，在古代，节奏和Laya仅通过手势描绘。 随着时间的推移，开发了打击乐器。 最初，他们被用来指示潜在的威胁或战争开始期间。 后来，探索了节奏模式，并用于音乐的伴奏。在印度，在古代，节奏和Laya仅通过手势描绘。随着时间的推移，开发了打击乐器。最初，他们被用来指示潜在的威胁或战争开始期间。后来，探索了节奏模式，并用于音乐的伴奏。在传统印度音乐的背景下，Tablea和Pakhawaj是复杂的击打的主要例子。Tabla是一组两个垂直鼓，使用手指和手掌动作演奏。另一方面，Pakhawaj（形状像枪管的鼓）主要是通过使用Palm（Team，2023）进行的。
2024年1月31日16-848的参考文献
2024年1月31日的16-848的参考文献我们谈到了许多分类法。这是幻灯片中提到的。也很有趣。第一个参考是纳皮尔的作品，他优雅地描述了权力和精确的掌握之间的差异。Napier，John R.“人类手的前运动运动。”骨骼和关节手术杂志。英国第38卷，第38页。4（1956）：902-913。 然后，我们查看了从机械师grasps获得的Cutkosky分类法。 请注意，目标是开发一个专家系统，以确定掌握需求的选择：Cutkosky MR。在掌握选择，掌握模型和用于制造任务的手的设计。 机器人技术和自动化，IEEE交易。 1989 Jun; 5（3）：269-79。 这张照片显示了显示联系人的图片（以及这些可能是我们需要的所有掌握的评论！） Kamakura N，Matsuo M，Ishii H，Mitsuboshi F，Miura Y. 正常手中静态预性的模式。 美国职业治疗杂志。 1980年7月1日; 34（7）：437-45。http：//ajot.aota.org/article.aspx?articleId=1889836我们以前在班级早些时候见过这个。 抓握部分“预性模式”始于PDF的第265页。 kapandji ia。 关节的生理学：上肢，第1卷 Elsevier健康科学； 1987。http：//graphics.cs.cmu.edu/nsp/course/16899-s16/papers/kapandji.pdf这是当今幻灯片的一些其他参考：Iberall，Thea，Thea。 “人类的预性和灵巧的机器人手。”4（1956）：902-913。然后，我们查看了从机械师grasps获得的Cutkosky分类法。请注意，目标是开发一个专家系统，以确定掌握需求的选择：Cutkosky MR。在掌握选择，掌握模型和用于制造任务的手的设计。机器人技术和自动化，IEEE交易。1989 Jun; 5（3）：269-79。 这张照片显示了显示联系人的图片（以及这些可能是我们需要的所有掌握的评论！） Kamakura N，Matsuo M，Ishii H，Mitsuboshi F，Miura Y. 正常手中静态预性的模式。 美国职业治疗杂志。 1980年7月1日; 34（7）：437-45。http：//ajot.aota.org/article.aspx?articleId=1889836我们以前在班级早些时候见过这个。 抓握部分“预性模式”始于PDF的第265页。 kapandji ia。 关节的生理学：上肢，第1卷 Elsevier健康科学； 1987。http：//graphics.cs.cmu.edu/nsp/course/16899-s16/papers/kapandji.pdf这是当今幻灯片的一些其他参考：Iberall，Thea，Thea。 “人类的预性和灵巧的机器人手。”1989 Jun; 5（3）：269-79。这张照片显示了显示联系人的图片（以及这些可能是我们需要的所有掌握的评论！）Kamakura N，Matsuo M，Ishii H，Mitsuboshi F，Miura Y.正常手中静态预性的模式。美国职业治疗杂志。1980年7月1日; 34（7）：437-45。http：//ajot.aota.org/article.aspx?articleId=1889836我们以前在班级早些时候见过这个。抓握部分“预性模式”始于PDF的第265页。kapandji ia。关节的生理学：上肢，第1卷Elsevier健康科学； 1987。http：//graphics.cs.cmu.edu/nsp/course/16899-s16/papers/kapandji.pdf这是当今幻灯片的一些其他参考：Iberall，Thea，Thea。“人类的预性和灵巧的机器人手。”国际机器人研究杂志16，第1期。3（1997）：285-299。 https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/027836499701600302 Thomas Feix, Javier Romero, Heinz-Bodo Schmiedmayer, Aaron M. Dollar, and Danica Kragic, The GRASP Taxonomy of Human Grasp Types, IEEE TRANSACTIONS ON HUMAN-MACHINE SYSTEMS 2015. http://grasp.xief.net/ http://ieeexplore.ieee.org/document/7243327/3（1997）：285-299。 https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/027836499701600302 Thomas Feix, Javier Romero, Heinz-Bodo Schmiedmayer, Aaron M. Dollar, and Danica Kragic, The GRASP Taxonomy of Human Grasp Types, IEEE TRANSACTIONS ON HUMAN-MACHINE SYSTEMS 2015. http://grasp.xief.net/ http://ieeexplore.ieee.org/document/7243327/