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制定适应计划
• 打字回复或使用抄写员抄写项目书中的书面段落 • 额外时间执行任务（例如，阅读、写作、回答问题、评判、参加考试） • 根据需要重新措辞或改写问题以便理解 • 将任务或问题分解为简单的说明 • 口头提供指示或问题 • 减少执行的问题或项目的数量 • 将地点更改为更安静的环境以进行采访、评判或任务 • 使用翻译（例如手语） • 以 pdf、放大印刷或其他格式提供项目书/材料。请联系 Extension Publications 以索取替代/电子格式的项目书。 • 在被认为安全的情况下使用服务性动物或导盲犬（包括在表演场内） • 使用有助于执行任务的设备或工具 • 用手拉手来执行技能或任务（即，助手的手放在参与者的手上以执行动作）
错觉、妄想和你的逆向贝叶斯大脑
摘要 视网膜图像不足以确定“外面”是什么，因为许多不同的现实世界几何形状都可以产生任何给定的视网膜图像。因此，视觉系统必须根据感官数据和先验知识（无论是天生的还是通过与环境的交互学习的）推断出最有可能的外部原因。我们将描述我们和其他人用来探索皮质间反馈在视觉系统中的作用的“分层贝叶斯推理”的一般框架，我们将进一步论证这种“观察”方法使我们的视觉系统容易以各种不同的方式出现感知错误。在这个故意挑衅和有偏见的观点中，我们认为神经调节剂多巴胺可能是执行贝叶斯推理的神经回路与精神分裂症患者的感知特质之间的关键联系。© 2021 S. Karger AG，巴塞尔
MENIN – KMT2A相互作用的治疗靶向
直接靶向与染色质相关蛋白的靶向越来越多地成为癌症治疗的潜在治疗策略。在这篇综述中，我们讨论了一个突出的例子，即针对Menin – KMT2A相互作用的小分子抑制剂。目前正在研究这些分子在临床试验中，并显示出巨大的希望。我们介绍了Menin – KMT2A蛋白复合物的独特特异性，用于驱动发育和白血病基因表达的一小部分基因的转录调节。我们回顾了染色质蛋白相关的KMT2A复合物，以及与Menin和Kmt2a之间的蛋白质 - 蛋白质相互作用相互作用，对不同类型的蛋白质相互作用，但最大程度地是癌症的癌症，但最大程度地是我最多的癌症，但最多的癌症，但最多的癌症，但最大程度地是癌症，但最大程度地是癌症。 （AML）。我们还总结了梅宁抑制剂及其对染色质的影响。最后，我们讨论了AML患者的临床试验以及最近发现耐药的MENIN突变体的临床试验的有希望的早期结果，这些突变体验证了Menin作为治疗靶点，但也可能带来治疗性挑战。
cv downfare
2021–present Director, Altos 2021–present Scientific Advisory Board member, The Column Group 2021–present Director, Tempus 2018–present Director, Johnson & Johnson 2018–present Editorial board member, CRISPR Journal 2014–present Member, Scientific advisory board, Welch Foundation 2014–2020 Executive Director, Innovative Genomics Institute 2012–present Member, Scientific Advisory Board, Shurl and Kay Curci Foundation 2010–present Scientific Advisory Board member for biotech companies including eFFECTOR, Therapeutics, Caribou Biosciences, Intellia, Synthego, Inari, Mammoth Biosciences, Scribe, Algen Biotechnology, and Felix Biosciences 2006–2019 Editorial board member, Molecular Cell 2003–2019 Member, Scientific Advisory Board, David & Lucile Packard Foundation 2004-审查编辑委员会成员，科学2003年 - 班级生物物理学研究生群，加州大学伯克利分校2015 - 2018年主席，主席，总理咨询委员会生物学咨询委员会，UC Berkeley 2016–2018受托人Pomona College，Pomona College，Pomona College，POMONA College，POMONA COLLECE，2006 - 2016年Editorial Coperitial Indorial Coperitial Indorial，ACS SEDITORIAL，ACS ACS COMPERITIAL 2004-2014-2014-2014 2003 - 2006年MCB研究生录取委员会成员兼主席，UCB 2000-2012受托人，Pomona College 2000-2012成员，密歇根大学生命科学学院顾问委员会成员，1998 - 2010年1998 - 2010年编辑委员会成员，分子生物学杂志成员
预算提交2023-24
7 G. Pitron，《稀有金属战争：清洁能量和数字技术的黑暗面》。抄写出版物，2020年。8 T. Watari等人，全球能量过渡到2050年的总物质要求：关注运输和电力。资源，保护与回收利用148，2019，pp.91-103。9行业，科学和资源，资源与能源季刊，2022年6月，历史数据，2022年7月5日。同上。11澳大利亚矿业理事会根据工业，科学，能源和资源部，资源与能源部门的计算：2022年，2022年12月20日观看。 12 P. Bazel和Mintz，J。，《公司税制改革，以帮助解决澳大利亚的弱投资绩效》，为澳大利亚矿产理事会准备的研究报告，卡尔加里大学公共政策学院，2022年，2022年13 S＆pglobal，2021年，金属生产商将需要在2050年：BOFA到2050：BOFA。 11月30日，于2022年9月29日观看。11澳大利亚矿业理事会根据工业，科学，能源和资源部，资源与能源部门的计算：2022年，2022年12月20日观看。12 P. Bazel和Mintz，J。，《公司税制改革，以帮助解决澳大利亚的弱投资绩效》，为澳大利亚矿产理事会准备的研究报告，卡尔加里大学公共政策学院，2022年，2022年13 S＆pglobal，2021年，金属生产商将需要在2050年：BOFA到2050：BOFA。11月30日，于2022年9月29日观看。
揭开脑损伤的面纱
a. 让参与者在“我的脑损伤故事图形组织器”上写下他们的姓名、年龄和国家。 b. 帮助他们完成“我的脑损伤故事图形组织器”，使用感受和表情符号文档作为指南（您可能需要为某些参与者抄写）。 c. 让参与者选择提供的 2 个面具轮廓之一。 d. 一些参与者可能希望剪下并粘贴提供的大脑轮廓，并将其粘贴在面具的顶部，如莎莉示例所示。 e. 每位参与者都可以使用最能代表他们在图形组织器上列出的内容的颜色、图像、图片、纹理、表情符号、文字和其他材料来设计/开发他们的面具。他们可能希望在面具的不同侧面表达不同的感受。 f. 完成后，一些参与者可能希望在我的脑损伤故事叙述文档上写一段简短的文字来解释他们的面具/感受。 4. 项目完成后：
内容
头足类动物的行为之一是亚里士多德（Aristotle），大约是公元前350年。许多墨菲鱼，章鱼和鱿鱼物种进化出来，以模仿它们所在的底物，以逃避猎物或偏见的检测。在最近发表的《自然》杂志上发表的一篇论文中，马克斯·普朗克大脑研究所的科学家和冲绳科学技术研究所的这种行为的巨大复杂性和复杂性，为对其机械和算法的神经生物学理解开辟了道路。伪装始于眼睛：实际上，头足类动物使用视觉来估计他们希望隐藏的基材的基材或“纹理”或“纹理”的基本特征。他们从不复制该模式的精确副本，而是一个足以防止检测到的近似值。以下问题是，这种近似是否属于个人可能期望在生活中遇到并可以自动产生的一小群“典型和良好的模式”，
NLP 如何造福法律体系：法律人工智能综述
法律人工智能（LegalAI）专注于应用人工智能技术，特别是自然语言处理技术，为法律领域的任务提供帮助。近年来，LegalAI 迅速引起了人工智能研究人员和法律专业人士的关注，因为 LegalAI 有利于法律体系，将法律专业人士从文书工作的迷宫中解放出来。法律专业人士经常思考如何从基于规则和基于符号的方法中解决任务，而 NLP 研究人员则更多地专注于数据驱动和嵌入方法。在本文中，我们描述了 LegalAI 研究的历史、现状和未来方向。我们从法律专业人士和 NLP 研究人员的角度说明了这些任务，并展示了 LegalAI 中的几个代表性应用。我们进行实验，深入分析现有工作的优缺点，探索未来可能的方向。您可以从 https://github 找到我们工作的实现。com/thunlp/CLAIM 。
尊重不稳定 - 控制系统杂志，IEEE
在本文中，我想谈谈两种可能破坏这一成就的趋势。我的目标是提高我们对这些趋势的认识，并希望对它们做出适当的反应。第一个趋势与应用本身有关。在当今运行的大量控制系统中，危险系统的数量正在增加。社会信任我们的技术。我们被允许使用自动控制来做无法手动完成的事情，如果操作不当，可能会对财产、环境和人类生命造成严重后果。这些危险应用中的大多数（但不是全部）都涉及开环不稳定装置，其发散率剧烈到足以逃避手动控制。这种特征激发了本文的标题，我将描述此类应用的具体示例。多年来，第二种趋势在我们的会议和期刊中都很明显。这种趋势是越来越崇拜抽象的数学结果，而忽略了对其实际物理后果的更具体的检查。我也会提供这种趋势的例子。
OrbNet-Spin：基于量子力学的开壳系统几何深度学习
现代量子化学方法涉及准确性和计算成本/复杂性之间的权衡。作为替代方案，深度学习方法被用作捷径，以较小的计算复杂性创建准确的预测。事实证明，此类模型在预测闭壳系统（其中所有电子都是成对的）方面非常有效。然而，尽管开壳系统（其中存在未配对电子）在描述自由基和反应中间体等物种方面非常重要，但很少有人关注它们。我们介绍了基于 OrbNet-Equi 的 OrbNet-Spin，这是一种几何和量子感知的深度学习模型，用于在电子结构级别表示化学系统。OrbNet-Spin 将自旋极化处理融入底层半经验量子力学轨道特征化中，并在保持几何约束的同时相应地调整模型架构。OrbNet-Spin 可以准确描述闭壳和开壳电子结构。我们使用开壳层卡宾的 QMSpin 数据集验证了 OrbNet-Spin 的性能，实现了单线态和三线态卡宾均低于化学精度的平均绝对误差。