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在表达 SOX2 的细胞中检测到古代人类内源性逆转录病毒的运动
摘要 人类内源性逆转录病毒 (HERV) 约占人类基因组的 8%。HERV 在早期胚胎中转录，在体细胞中表观遗传沉默，病理条件下除外。HERV-K 被认为可以保护胚胎免受外源性病毒感染。然而，体细胞中不受控制的 HERV-K 表达与多种疾病有关。在这里，我们表明 SOX2 对 HERV-K LTR5H 至关重要，它在维持干细胞多能性方面起着关键作用。在没有 Env 表达的情况下，HERV-K 在生产细胞内进行逆转录转座。此外，我们在表达 SOX2 的诱导多能干细胞的长期培养中发现了新的 HERV-K 整合位点。这些结果表明，HERV-K 对 SOX2 的严格依赖使得 HERV-K 能够在进化过程中保护早期胚胎，同时限制 HERV-K 逆转座对这些早期胚胎中宿主基因组完整性的潜在有害影响。
基于 CRISPR/Cas 的诊断和基因治疗
在过去的几十年里，位点特异性DNA结合蛋白极大地改变了生物技术和医学研究领域。然而，由于开发针对特定靶位的DNA结合蛋白的复杂性，基因编辑通常需要蛋白质工程师[1]。CRISPR/Cas技术的进步极大地扩展了生物研究人员的分子工具箱[2]。CRISPR/Cas系统是在细菌和古细菌中发展起来的一种适应性免疫系统，可用于防御外源遗传元件。在细菌和古细菌中，进化的Cas蛋白可以切割入侵病毒和质粒的核酸[1]。此外，细菌细胞可以使用CRISPR-Cas系统保护自己免受再次感染。CRISPR/Cas通过插入一小段外源DNA在第一次感染防御后赋予一种免疫记忆[3]。因此，CRISPR-Cas系统可以为宿主提供保护
利用脑电图通道注意力检测听觉注意力
摘要 — 听觉注意检测 (AAD) 试图从多人说话场景（例如鸡尾酒会）中的 EEG 信号中检测出被关注的语音。由于 EEG 通道反映了不同大脑区域的活动，因此面向任务的通道选择技术可以提高脑机接口应用的性能。在本研究中，我们提出了一种软通道注意机制，而不是硬通道选择，通过优化听觉注意检测任务来导出 EEG 通道掩模。神经 AAD 系统由神经通道注意机制和卷积神经网络 (CNN) 分类器组成。我们在公开数据库上评估了所提出的框架。对于 64 通道 EEG，我们在 2 秒和 0.1 秒决策窗口下分别实现了 88.3% 和 77.2%；对于 32 通道和 16 通道 EEG，我们在 2 秒决策窗口下分别实现了 86.1% 和 83.9%。所提出的框架在所有测试用例中都远远优于其他竞争模型。
ImageAlly：一种人机混合方法，帮助盲人检测和编辑私人图像内容
摘要 许多盲人会拍照并发布照片来分享他们的生活并与他人联系。然而，当前的技术无法为盲人提供便捷的方式来处理他们无意中在照片中捕捉到的隐私信息。为了探索支持他们完成这项任务的技术设计，我们开发了一个针对盲人的设计探测器——ImageAlly——它采用人机混合方法来检测和编辑私人图像内容。当在图像中检测到潜在的隐私信息时，ImageAlly 会使用计算机视觉通知用户，并使他们能够将这些图像传输给可信赖的视力盟友来编辑隐私内容。在一项对盲人参与者和他们的视力盟友进行的探索性研究中，我们发现盲人觉得 ImageAlly 可以帮助他们防止在社交媒体上分享图像时泄露隐私。他们还发现使用 ImageAlly 还有其他好处，例如可能改善他们与盟友的关系，并让盟友意识到他们面临的可访问性挑战。
表格手册 - 阿拉巴马州税务局
身份测验 – 如果您碰巧收到通知，要求您完成身份确认测验，这并不是因为您被怀疑身份盗窃。测验的目的是保护您作为申报人的身份，防止纳税人的钱落入窃贼手中。抵免 – 某些税收抵免现在需要通过 My Alabama Taxes (MAT) 进行预先批准，网址为 www.myalabamataxes.alabama.gov。请参阅本手册中的抵免说明和附表 OC 说明，了解更多信息。附表 RS – 填写附表 RS，以报告全部或部分应纳税养老金、年金、IRA 分配（包括 SEP、Keogh、401(k)(2)、403(b) 分配）、其他分配和免征阿拉巴马州收入的退休金分配。退休免税 - 2022-294 号法案于 2023 年 1 月 1 日生效，免除 65 岁或以上人士的前 6,000 美元应税退休收入。有关更多信息，请参阅附表 RS 说明。
电 - ...在...
摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
2024 年跨学科生命科学项目附加研究员
Sophie Böttcher 研究机器学习模型和神经网络，以便高效地检测嵌入式设备上的图像数据中的异常情况。她的研究旨在优化资源受限设备（如智能摄像系统）的机器学习模型，以检测生产线中的缺陷组件或使用可吞咽的传感器胶囊进行胃镜和内窥镜检查。此前，Sophie 学习了仿生学（理学士），专注于轻量化结构和传感器技术，这让她对人工智能有了初步的了解。在此基础上，她完成了应用计算机科学硕士学位，加深了她在计算机科学方面的专业知识，并为她目前的神经网络和机器学习博士研究做好了准备。Sophie 热衷于利用人工智能和神经网络改善社会福祉。除了研究之外，她还希望激励更多适龄年轻女性学习计算机科学，并为她们开辟新的职业前景。
1。药物链球菌的面额...
关于植物园Lanceolata L.干燥提取物的非临床数据，叶面不完整。由于它作为一种传统使用的药物的特性，因此有足够的证据表明人类安全使用。在细菌反向突变测试（AMES测试）上，在5株伤寒沙门氏菌上，没有与植物学的lanceolata L.干燥提取物相关的诱变剂潜力。尚未对繁殖的毒性和致癌性进行研究。除了在RCP的其他部分中所述的安全性之外，没有其他与评估安全性有关的信息（请参阅第4.6和4.9节）。
从文本中识别量化可验证的语句
人类通常使用基于趋势的模式来描述复杂的定量数据。基于趋势的模式可以解释为高阶功能和关系，而不是数值数据，例如极端值，变化率或重复。一个应用程序，其中趋势多于数值表数据的描述。因此，数值表的对齐和趋势的文本描述可以更轻松地解释表。大多数现有的方法都可以将文本中的数量与表格数据保持一致，但无法检测和调整基于趋势的数据模式。在本文中，我们介绍了对数据的基于趋势模式的初步步骤，即对趋势的文本描述进行了检测以及趋势与相关表的一致性。我们介绍了在文本中识别量化可验证语句（QV）的问题，并将其与表和数据集对齐。我们定义了这些陈述的结构，并建立了基于结构化的检测。在我们的经验中，我们证明了我们的方法可以从几个方法中脱离和对齐这些陈述，并与传统的序列标记方法进行比较。
聚合物泡沫作为运动应用的先进能量吸收材料——综述
这种特性在聚合物泡沫的工程应用中得到了充分的利用。运输业是最大的用户领域之一，其中发泡车辆覆盖部件的主要功能是确保乘客的安全。同样，冲击阻尼特性也用于包装行业，泡沫需要保护家用电器和技术产品免受运输过程中产生的负载的影响。7,8 同样，运动员的安全，避免受伤也非常重要，这就是为什么各种泡沫结构在许多领域用于防护装备或用于可以安全进行体育活动的表面。减震落地的运动垫主要用于体操、跳高、撑杆跳和格斗运动。8 在格斗运动中，对用作运动垫的聚合物泡沫结构的要求更为复杂（足够的冲击阻尼、压缩变形、静态刚度、防滑表面）。在这里，聚合物泡沫产品用作格斗的表面；因此，它们需要足够坚硬，以便为复杂的动作提供最佳表面。此外，还需要具有较高的冲击阻尼能力，以使运动员承受的负荷不会达到损害健康的风险限度。8