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合成植物 - 要求提案
该计划的目标是在作物植物中建立合成遗传单位。具有完全合成基因组的植物可以可持续提供大量的产品和服务，从食物到材料，医学及其他地区。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建基础：建立合成遗传单元，特别是合成染色体和合成叶绿体中，在植物细胞中。该程序旨在设计，建造，交付和维持合成染色体和合成叶绿体，这些叶绿体可在活植物中可行。成功的计划不仅会在完全合成植物基因组的道路上展示至关重要的一步，而且还可以使我们的主要作物更加生产力，弹性和可持续性。该计划将团结合成生物学和植物生物学方面的专业知识，以催化下一代植物合成生物学，释放植物的新能力，以满足人类的未来需求。
合成植物 - 征集提案
该项目的目标是在农作物中建立合成遗传单元。具有完全合成基因组的植物可以可持续地提供丰富的产品和服务，从食品到材料、药物等等。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建模块：在植物细胞中建立合成遗传单元，特别是合成染色体和合成叶绿体。该项目旨在设计、构建、交付和维护可在活体植物中存活的合成染色体和合成叶绿体。一个成功的项目不仅将展示完全合成植物基因组道路上的关键一步，而且本身将使我们的主要作物更具生产力、更具弹性和更可持续。该项目将联合合成生物学和植物生物学方面的专业知识，催化下一代植物合成生物学，释放植物的新功能以满足人类未来的需求。
NIST AI 100- 4，降低合成内容带来的风险
草案文件的这一部分明确指出了“基于风险和以人为本的方法”的重要性。它提到了与合成内容相关的具体危害和风险，并承认不同的参数（包括受众、用例和背景）有助于区分良性和有害性。如果本节有一个小节，其中引用了现有研究、1 个研究领域和实践社区，并使用社会技术分析方法来确定“危害和风险”，那么它将大大增强其说服力。公共利益技术是一个新兴研究领域的一个例子，从业者开发了社会技术分析方法，用于为新兴威胁的缓解技术提供信息。
gen-ze：燃料电池发生器最终可行性报告
这不是因为我们已经用完了数据，否则我们已经用完了所有互联网！我们的问题通常不是数量，而是相关的。合成数据还可以消除通常与现实数据相关的风险，例如偏见或隐私问题。由于缩放问题，我们还创建了合成数据。我们可能希望对天气事件进行建模，并且极端天气记录可能不足以在现实世界数据集中表示整体的百分比。同样适用于用于医学分析的建模系统。，当稀有疾病特别稀疏（占普通人群的一部分）时，可能很难为稀有疾病建模。理想的数据有效地被绝大多数人淹没了。偏见是AI建模的另一个问题，特别是算法偏差。这是数据可能反映历史不平等现象或文化偏见的地方，并散布了抽样错误。使用综合数据，我们可以公平地重新平衡数据集 - 当然，我们可以正确地做到这一点。我们还创建了有隐私问题的合成数据集，例如数据可能具有个人身份特征。匿名数据可以是
与BCL-XL阻滞的合成致命相互作用在转移性结直肠癌的患者衍生模型中加深对西妥昔单抗的反应
摘要◥目的：大约20％的RAS野生型转移性结直肠癌（MCRC）的患者经历了对抗EGFR抗体西素单抗的客观反应，但很少实现消除疾病。肿瘤收缩的程度与长期结局相关。我们的目的是找到合理组合，通过破坏对抗凋亡分子的适应性依赖性（BCL2，BCL-XL，MCL1）来增强西妥昔单抗的效率。实验设计：实验是在患者衍生的异种移植物（PDX）和类器官（PDXO）中进行的。凋亡的底漆。促凋亡和抗凋亡蛋白复合物。通过caspase激活PDXOS和监测PDX生长来评估组合疗法的影响。结果：由314个PDX队列中的人口试验，由许多患者确定，确定46个模型（14.6％），具有明显的
您的全神贯注播客合成人类
我希望所有听众首先记住的是，当你将人工智能称为聊天机器人和将其称为合成关系时，你脑海中的想法是不同的。正是这种变化开始正确衡量这项技术的强大程度。只要我们称它为聊天机器人，我们就会在我们的脑海中将其视为 20 世纪 90 年代的 AOL 聊天机器人，它并没有那么有说服力，也没有改变我的力量。它不能改变我的想法，改变我的观点，改变我的政治倾向，改变我对自己的感觉。如果每个听这集的人都做一件事，那就是每次看到媒体使用聊天机器人这个词时，就把它划掉，在你的脑海中用合成关系代替它。它不是一个聊天机器人，而是一个你将与之建立关系的新实体。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
iotFlowGenerator：制作综合物联网设备的交通流动流量
多年来，Honeypots成为了解攻击者意图并欺骗攻击者花时间和资源的重要安全工具。最近，正在为物联网（IoT）设备的蜜罐诱使攻击者并学习其行为。但是，大多数现有的物联网蜜饯，甚至是高相互作用的物联网，攻击者很容易检测到，由于缺乏来自蜜罐的真实网络流量，因此可以观察到蜜罐流量。这意味着，要建立更好的蜜罐并增强网络启示功能，物联网蜜饯需要产生逼真的网络流量。为了实现这一目标，我们提出了一种基于深度学习的新方法，用于产生流量，以模仿用户和物联网设备交互所致的真实网络流量。我们的方法克服的一个关键技术挑战是缺乏特定于设备的物联网流量数据来有效训练属性。我们通过利用序列的核心生成对抗学习算法以及物联网设备常见的主要特定知识来应对这一挑战。通过使用18个IoT设备进行广泛的实验评估，我们证明了所提出的合成IoT产生工具的表现明显优于最先进的序列和数据包生成器的状态，即使与自适应攻击者也无法区分。
en3d：从2D合成数据雕刻3D人类的增强生成模型
我们提出了EN3D，这是一种增强的生成方案，用于雕刻高质量的3D人体化身。Unlike previous works that rely on scarce 3D datasets or limited 2D collec- tions with imbalanced viewing angles and imprecise pose priors, our approach aims to develop a zero-shot 3D gen- erative scheme capable of producing visually realistic, ge- ometrically accurate and content-wise diverse 3D humans without directly relying on pre-existing 3D or 2D assets.为了应对这一挑战，我们引入了精心制作的工作流量，该工程实现了准确的物理建模，以从合成2D数据中学习增强的3D生成模型。在推断期间，我们集成了优化模块，以弥合现实的外观和粗3D形状之间的差距。特定于EN3D包含三个模块：一个3D发电机，可以准确地对可概括的3D Humans建模具有合成，多样和结构化的人类图像的逼真外观的可概括的3D Humans；几何雕塑家
synfog：基于结束的照片真实合成雾数据集...
为了推进基于学习的融化算法的研究，已经开发了各种合成雾数据集。但是，现有的数据集使用大气散射模型（ASM）或十个实时渲染引擎而努力产生光真实的雾图像，以准确模仿实际的成像过程。这种限制阻碍了模型从合成到真实数据的有效概括。在本文中，我们引入了旨在生成照片现实的雾图图像的端到端模拟管道。该管道全面构建了整个基于物理的雾化场景成像，与现实世界图像捕获的方法紧密相位。基于此管道，我们提出了一个名为Synfog的新合成雾数据集，该数据集具有天空和主动照明条件以及三个级别的雾气状态。实验结果表明，与其他人相比，在与其他模型中相比，与其他人相比，在synfog上训练的模型在视觉感知和检测准确性方面表现出了较高的性能。