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关于印度经济转折点的注释
1那时发展经济学的标准文本是A. N. Agarwala和S. P. Singh Eds。，《欠发达经济学》（Agarwala and Singh，1958年），这是结构主义经济学家的包装论文。
将硅噬菌体变成体内噬菌体：
crass样噬菌体最初是从涉及元基因组测序的研究和来自多个个体（Crass-cr oss asbly）的读取的研究中得出的高度丰富和肠道微生物组的普遍成员。最近，已经确定了粘膜类细菌的骨状噬菌体感染细菌。最令人兴趣的面孔样噬菌体之一是它们在实验室和肠道中持续数量高的能力，而不会显着影响其细菌宿主的丰富性。在这里，我们重述了迄今为止，从2014年的硅硅发现以及随后鉴定唯一基因组特征的含量噬菌体，到Crass001的第一个隔离以及阐明由Vivo In Vivo的Phage-Host对研究引起的各种生物学特征的首次分离。在相对较短的时间内收集了大量信息，但是很明显，类似骨状的噬菌体研究仍处于起步阶段。未来的研究在于进一步的体内工作，与噬菌体 - 宿主对一起工作，再加上从较大的群体中分离出进一步的crass样噬菌体。引言泥泞的噬菌体是人类肠道微生物组的有趣成员。它们既多产又广泛，占肠道病毒基因组的86％以上。（Yutin等，2021）在来自全球各地的粪便中都发现了它们，并且在从婴儿到老年人的所有年龄段中都发现了它们（Edwards等，2019）。也已显示它们被转移并稳定地植入虽然crassphages很少是新生微生物组的组成部分，但它们在生命的第一年就变得越来越普遍。已经表明，垂直传播会导致这种初始定植（McCann等，2018； Siranosian等，2020）。
将原子和激光变成量子计算机
在芝加哥大学的 Bernien 实验室，我们用单个原子构建量子计算机。量子计算听起来像是科幻小说中的东西，但自 20 世纪 90 年代末以来，小型量子计算机就以某种形式存在了。如今，量子计算机正以指数级的速度发展，世界各地的研究人员都在尝试新的想法来推进这项激动人心的技术。我们可能不应该指望很快就能有家用量子计算机，但量子计算的实用性已经发展到数十家初创公司，甚至多家大公司都在构建自己的量子计算机的地步。他们中的许多人甚至允许您租用他们的计算机来运行自己的量子程序！然而，由于这些系统的尺寸小、错误率高，量子计算仍然是一种正在开发的技术。因此，人们常说我们正处于嘈杂的中型量子 (NISQ) 时代。走出这个时代需要许多技术进步，我们的实验室正在积极致力于解决一些阻碍基于原子的量子计算系统的问题。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
生成式人工智能：机器变得富有创造力
生成式人工智能 (Gen AI) 突然引起了全世界的关注，但这项技术自 20 世纪 40 年代第一个神经网络数学模型发布以来就一直在发展。作为生成式人工智能扩展核心的大型语言模型 (LLM) 是自然语言处理、神经网络和深度学习的结合，随着云计算和图形处理单元 (GPU) 变得更加实用，它获得了关注。与早期专注于自动化体力劳动的人工智能进步相比，由于其语言（包括人类和计算机）能力，生成式人工智能可能会加速知识工作的自动化。通俗地说，生成式人工智能能够根据自然语言或图像的提示，以文本、音频、视频或软件代码格式再现内容。一些初始工作由本土生成式人工智能公司（如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere）领导，但“大型科技公司”通过内部计划或收购其中一些公司的股份迅速赶上来。
扭转局势 我们的 2023-25 年战略
英国政府和公共当局必须履行其现有的人权义务。这些权利也必须有效地纳入国内法，因此英国政府和公共当局必须采取行动，确保人民拥有适当的生活水平，每个人都能行使自己的权利，过上好日子，繁荣昌盛。
阿斯利康研发：将科学转化为医学
生物工程专注于新型生物分子的发现和工程设计。该团队在生物制剂设计、工程、筛选、分析和开发的各个方面建立了端到端能力，以在我们所有的治疗中创造一流或一流的疗法。除了单克隆抗体外，我们还开创了抗体-药物偶联物、多特异性抗体、电路和接合器、纳米药物、重组肽和细胞/CAR-T 疗法等复杂模式。我们的团队还在开发用于肺和肾靶向治疗的新型抗体，以及用于接合微生物群的新型生物制剂。
带有转折点特许经营的上升和闪耀
*，如2024年4月24日的FDD所述，我们为我们的完整财务绩效表示，包括与这些和其他数字有关的重要假设和预选赛。您的结果可能有所不同。没有保证您将实现这些销售或结果。
将药物靶点转化为候选药物
开发新疾病治疗方法的传统模式主要涉及发现新的药物靶点或为旧靶点寻找新的改良药物。然而，一种仅在无脊椎动物中发现的离子通道提供了全新模式的潜力，其中可以重新设计已确定的药物靶点以用作新的候选治疗剂。无脊椎动物的 L-谷氨酸门控氯离子通道 (GluCls) 不存在于脊椎动物基因组中，这为将这种外源性、抑制性 L-谷氨酸受体引入脊椎动物神经回路提供了机会，既可以作为研究神经网络的工具，也可以作为候选疗法。癫痫发作可能涉及 L-谷氨酸诱导的过度兴奋和毒性。变体 GluCls 对 L-谷氨酸具有抑制反应，当被设计到人类神经元中时，可能会抵消过量 L-谷氨酸的兴奋毒性作用。回顾最近对模型生物的研究，这种方法似乎可以为癫痫候选疗法的开发提供一个新范例。
先驱者将使用的轮胎变成可持续的...
Wastrront已经与Gateway Resources达成了10年的协议，Gateway Resources是英国最大的临终轮胎（ELT）出口国，以在其在桑德兰的旗舰工厂中提供ELT的原料供应。在其初始阶段，该工厂将在过渡到完全专用的SAF生产设施之前，将其与第三方炼油厂共同加入SAF。该工厂将分阶段建造，从每年产生8,000吨石油的模块开始，最终扩展到四个模块，每年总容量为32,000吨。到2030年，废物前计划运营四个大型工厂，每年共同生产128,000吨石油。这将进入一个集中的SAF设施，能够将70％的石油转化为SAF，每年产生约90,000吨的SAF。