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通过CRISPR-CAS9-介导的Hibit标记
许多蛋白质家族由多种高度同源蛋白组成，无论它们是由不同基因编码还是来自相同基因组位置的编码。某些同工型的优势与各种病理状况（例如癌症）有关。研究中蛋白质同工型的检测和相对定量通常是通过免疫印迹，免疫组织化学或免疫荧光来完成的，其中使用针对特定家族成员的同工型特异性表位的抗体。但是，同工型特异性抗体并非总是可用的，因此无法破译同工型特异性蛋白表达模式。在这里，我们描述了多功能11氨基酸标签的插入到感兴趣蛋白质的基因组位置中。此标签是开发的，由Promega（美国威斯康星州Fitchburg）发行。本协议描述了高度同源蛋白的精确蛋白质表达分析，通过hibit标签的表达，当缺失特定抗体时，可以实现蛋白质表达定量。可以通过传统方法（例如蛋白质印迹或免疫荧光）以及在荧光素酶二元报道器系统中分析蛋白质表达，从而可以使用板读取器进行可靠且快速的相对表达定量。
治疗室中的加速器束仪器：VHEE闪光和质子治疗的纤维阵列探测器的开发
CMS沿着大型强子对撞机环位于CERN。它以40 MHz的速率记录了质子质子碰撞的质子胶原碰撞。每个事件记录来自〜10 2 M传感器的信息。多亏了触发系统，每秒仅保存100K事件。〜6 GB/s输出。
Waspada 报纸上的新冠疫苗照片的符号学分析
摘要 在当今的数字时代，大众媒体在协助政府战胜 COVID-19 大流行方面发挥着至关重要的作用。该职位的职责包括传播有关 COVID-19 大流行的政府政策的呼吁、建议、新闻和社会化工作的信息。本研究的目的是通过在印度尼西亚北苏门答腊省的报纸 Harian Waspada 上传播大规模疫苗照片新闻来研究 COVID-19 缓解工作的优化。采用符号学方法对描绘大规模疫苗接种的照片进行分析，以检查图像中嵌入的外延、内涵和神话含义。采用访谈法收集与 Harian Waspada 有关的摄影师和编辑的见解，他们积极参与大规模疫苗相关新闻的报道。本研究的结果表明，Harian Waspada 除了致力于通过照片新闻向更广泛的社区传播知识外，在新闻文章中加入大规模免疫照片也是吸引读者的元素。 《Harian Waspada》中加入了人文照片，描绘了大规模疫苗接种工作，旨在唤起人们的惊奇、怜悯、喜悦或绝望等情感。关键词：COVID-19；《Harian Waspada》；新闻报道；图片新闻；符号学分析
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
全球半导体趋势和欧盟芯片的未来......
欧洲芯片计划以研究为重点：芯片联合行动是“地平线欧洲”和“数字欧洲”计划下关键数字技术联合行动的战略性重新定位，它将从欧盟、成员国、伙伴国家和私营部门筹集 110 亿欧元，用于加强现有的研究、开发和创新。供应安全，针对企业：《芯片法案》将提供一个框架，通过吸引对先进生产能力和相关创新的投资来提高供应安全。20 亿欧元的芯片基金将为初创企业提供融资渠道，以推动创新并吸引投资者。通过 InvestEU 下的半导体股权投资混合设施将吸引更多资本，以支持中小企业扩大规模和拓展市场。此外，各项规定还支持首创的设施，这些设施被归类为“开放式欧盟铸造厂”，主要为其他工业参与者设计和生产半导体元件，以及“综合生产设施”，为欧洲市场设计和生产元件。支持的形式包括快速通道许可、优先使用试验线以及在成员国提供公共支持时相对宽松的国家援助规则。此外，还将有 300 亿欧元的公共和私人投资。监测和危机应对，以协调为目标：成员国和委员会之间的协调机制将监测半导体的供应和价值链，估计需求和短缺，收集公司情报并确定关键弱点和瓶颈。它将为共同的危机评估提供信息，并协调从新的应急工具箱中采取的行动。
SEA Tech 半年度融资报告 - 2024 年上半年
○ 企业应用程序领域的资金减少了 49%，从 2023 年上半年的 7.75 亿美元减少到 2024 年上半年的 3.93 亿美元。● 2024 年上半年没有诞生独角兽，而 2023 年上半年诞生了 1 家独角兽。
研讨会系列，Flare-su-in Lee
摘要：近年来可解释的AI（XAI）取得了长足的进步，提供了有价值的理论和技术来解释复杂的机器学习模型。然而，这些方法通常用于解释复杂数据集以进行科学发现，尤其是涉及高维度数据（例如基因表达谱）的数据集。这些数据集对于理解癌症生物学至关重要，需要新颖的方法才能完全释放XAI的潜力。在本演讲中，我将探讨将XAI应用于基因表达数据的实际挑战，并强调其潜力和局限性。我将提出创新的策略，以适应XAI技术以加速癌症药理学和癌症系统生物学中的数据驱动发现。讨论将阐明解决这些挑战的方式如何导致深刻的生物学见解和有影响力的临床意义。通过弥合先进的XAI原理和技术之间的差距以及现实世界生物医学数据集的需求，该演讲旨在激发AI和生物医学相交的更强大方法论的发展，为生物医学研究中创新的新时代铺平了道路。
原始发表论文的引用（记录版本）：Edlbauer，H.，Wang，J.，Crozes，T.等人（2022）。基于半导体的电子飞轮
© 作者 2022。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出了允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
半导体清洗技术 1989
electrochem.org › Semiconductor_cle... PDF 2018 年 7 月 9 日 — 2018 年 7 月 9 日，清洁效率取决于多个因素，并且...在喷气式飞机客舱中分解臭氧，”国际贵金属研究所。410 页