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基因组大小的减小和转座子活性会影响tRNA基因的多样性，同时确保鸟类的翻译稳定性
作为高度多样化的脊椎动物类，鸟类已经适应了各种生态系统。如何在遗传上解释这种表型多样性是有争议的，并且很可能基于基因组含量的差异。更大且更复杂的基因组可以允许更大的遗传调节，从而导致表型的多样性。令人惊讶的是，与其他脊椎动物相比，禽类基因组要小得多，但含有与其他脊椎动物一样多的蛋白质编码基因。这支持了以下观点：表型多样性在很大程度上取决于在非编码基因序列上的选择。转移RNA（TRNA）代表一组非编码基因。然而，跨鸟类基因组的tRNA基因的特征在很大程度上尚未探索。在这里，我们详尽地研究了鸟类和跨脊椎动物中这些关键的翻译调节剂的进化和功能后果。我们对代表每个鸟类顺序的55个鸟类基因组的致密采样显示，平均有169个tRNA基因，而至少有31％被积极使用。与其他脊椎动物不同，禽类tRNA基因的数量和复杂性降低，但仍与脊椎动物摇摆配对策略和突变驱动的密码子使用一致。我们详细的系统发育分析进一步发现了脑燃料的塞环长度促进bybybybybybybybybybytransbobablesablelements。 翻译。
论文前瞻性行动学习、领导力、战略和远见：创造成功的未来，同时提高今天的结果
澄清情景是关于其未来背景以及如何利用此背景来指导当前要做的事情。未来理论和方法的商业案例是，未来工具和方法不仅挑战传统假设，而且还挑战最初创建这些假设的世界观、神话和隐喻。这使得新思维得以出现，这些新思维有可能使具有前瞻性思维的高管大大提高创新能力，共同发展当前正在发生的理想新兴未来，从而增强战略。战略计划并不僵化。但是，它确实提供了工作参数。这就是为什么重要的是将情景和战略规划过程建立在通过未来思维、情景规划和回溯获得的对外部环境的真正理解之上。
基于 AI 的欺诈和风险检测服务可确保透明度，同时提高运营效率和绩效
支持安全、可靠人员流动的公共交通智能卡/移动票务解决方案 改革铁路运营以适应“新常态”，NEC 的智能物流支持货物连续流动 车辆内部/外部监控解决方案可确保人员和货物的安全运输
纽约可以在产生清洁能源时提供水吗？
导管水力发电（CH）为纽约（纽约）提供了一个独特的创新和可靠的机会，以促进可以并且应该追求的能源，经济，环境和社会可持续性。要在2040年实现NY的100％清洁能源的目标，他们必须部署所有可用的可再生能源（NYSS，2019年）。以及那些独立提供权力的人，纽约能源可持续性使命的下一个前沿将取决于其整合和杂交这些能源系统的能力。该州已经拥有一个强大的水力发电平台，为历史上强大的基础提供了扩展。ch利用了水分配系统不仅需要能量，而且可以同时产生它的事实。ch是在先前存在的供水基础设施中掺入水力发电涡轮机，旨在从管道，渡槽和运河等水导管中收回否则浪费的能量。各种私营部门都取决于这些系统，包括市政废物和饮用水设施，农业以及制造业，食品加工，采矿和热电学等行业（Doe＆Ornl，2019）。供水系统通过给定导管内的压力产生过多的能量，通常会损害基础设施。例如，管道可能破裂，运河壁侵蚀，从而导致昂贵的维修和维护时间（Doe，2015年）。为了限制这种潜在的降解，需要耗散设备，例如减压阀（PRV），流控制阀（FCV）和导管滴。2。这些压力控制也构成了能量收获的位点，通常位于可以捕获水力发电的位置（DOE，2015年）。目前，由于这些设备将其从基础设施中删除，提供了利用预先生成的可再生能源来源的机会，并降低了过多的压力以避免基础设施损失。尽管这些水电热点可能提供单独的能量，但捕获所含的电力对于非偶然性现场能源回收以及集体经济，社会，社会和环境利益来说都是非常值得的。总体而言，CH通过提供六个共同利益提供了整体可持续性吸引力：1。该技术在联邦一级具有监管优势，因为容量少于40兆瓦的系统免于FERC许可和许可程序，仅需要“短期”意图在30天内获得联邦批准的通知。导管水电在环境方面是独特的，因为它在现有的水管理基础设施中的安装不需要额外的土地利用更改或新的环境开发。相反，它可以减轻温室气体（GHG）污染，以与人类健康一起支持环境，并有助于全球脱碳。
军事仓库海军需要改进规划以……
空军通常能够准确规划 2014 至 2019 财年期间选定固定翼飞机的基地维护要求，但海军却没有。两个军种都在采取措施改善航空基地维护规划；然而，GAO 发现海军尚未完全解决的规划挑战：• 海军尚未有效利用历史数据分析周转时间（基地维护期计划的总天数），并为飞机维护包设定准确的规划目标。• 海军基地规划人员无法了解由作战单位或其他维护设施在基地外进行的飞机维护，而这些信息对于规划单个飞机的状况和基地维护需求至关重要。• 海军尚未制定正式流程和相关指导，以便基地利益相关者之间进行沟通和协调，从而为维护需求规划提供信息。如果不解决这些挑战，海军就无法适当规划基地维护工作量，并且可能会继续遇到维护延误，从而减少飞机可用于作战和训练的时间。
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。
四名接受伊马替尼治疗的慢性粒细胞白血病儿童接种减毒活疫苗
儿童和青少年慢性粒细胞白血病 (CML) 是一种罕见的恶性肿瘤，可用酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 伊马替尼成功治疗。根据目前的经验，需要多年的治疗，在大多数情况下，需要终身治疗才能控制恶性疾病。伊马替尼在不同年龄组中引起免疫抑制的程度是一个有争议的讨论。根据一般医疗建议，接受伊马替尼治疗的个体禁用活疫苗。然而，最近全球报告的麻疹病例数量有所增加，并且还在继续上升。由于病毒传染性强，需要近乎完美的疫苗接种覆盖率（93% 至 95% 的群体免疫率）才能有效防止麻疹复发——这种情况在许多国家并不现实。当四名患有 CML 的青少年（平均年龄 13 岁，范围 12-15 岁）在接受伊马替尼治疗（平均治疗持续时间 36 个月，范围 11-84）期间被纳入儿童试验 CML-paed II 时，发现他们没有保护性麻疹和/或水痘滴度，我们仔细权衡了在免疫抑制 TKI 药物下接种活疫苗的风险与获得保护的好处。患者同时接种减毒活疫苗 MM-RVAX Pro R ⃝ 和 Varivax R ⃝（患者 #1），Priorix R ⃝ 和 Varilix R ⃝
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
肾小球病理学发现的分类 UP LEARNING 和肾病专家 - AI 集体 ENGROCTIVE 方法 Eiichiro Uchino #A,B Yugami C , Sachiko Minamiguchi f , Hironi Haga f , Motoko Yanagita B,g , Yasushi Ono D,HA) 京都大学医学院医学智能系统系，日本京都 B) 日本京都肾脏病学系，日本京都，京都，京都，京都，京都，京都，京都，日本 D) 京都大学医学院生物医学数据智能系，日本京都 E) 京都大学医院医学信息学和管理规划部，日本京都 F) 京都大学医学院诊断病理学系，日本京都 H) Rise，药物开发数据智能平台小组，日本横滨 # 这些作者贡献者对这项工作做出贡献。 Running title: Glomeruli classification by deep learning Keywords: renal pathology, artificial intelligence, deep learning, collective intelligence Corresponding authors: Yasushi Okuno, Department of Biomedical Data Intelligence, Kyoto University, 53 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 881, FAX: +81-75-751-4881, E-mail: okuno.yasushi.4c@kyoto-u.ac.jp and Motoko Yanagita, Department of Nephrology, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 54 Shogoin-Kawahara-cho, Sakyo-ku, Kyoto 606-8507, Japan Phone: +81-75-751-3860, FAX: +81-75-751-3859, E-mail: motoy@kuhp.kyoto-u.ac.jp Abstract Background Automated classification of glomerular pathological findings is potentially beneficial in establishing an efficient and objective diagnosis in renal pathology.虽然先前的研究已经验证了用于对整体硬化和肾小球细胞增殖进行分类的人工智能（AI）模型，但诊断还需要其他一些肾小球病理学发现。这些人工智能模型与临床医生之间的合作是否能提高诊断性能还不得而知。在这里，我们开发了人工智能模型来对肾小球图像进行分类，以获得病理诊断所需的主要发现，并研究这些模型是否可以提高肾病科医生的诊断能力。方法
使用功能性近红外光谱技术展示驾驶过程中视觉空间注意力需求与工作记忆负荷之间的大脑层面相互作用
驾驶是一项复杂的任务，需要同时调动多种认知资源。然而，目前还缺乏研究在双任务处理中不同驾驶子任务在大脑层面的相互作用。本研究调查了与驾驶难度增加相关的视觉空间注意力需求如何与大脑层面的不同工作记忆负荷 (WML) 水平相互作用。使用多通道全头高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 大脑激活测量，我们旨在预测驾驶难度水平，既针对每个 WML 水平进行单独预测，也使用组合模型进行预测。参与者在虚拟现实驾驶模拟器中在有并发交通的高速公路上驾驶了大约 60 分钟。在一半的时间里，路线穿过一个车道宽度较窄的建筑工地，增加了视觉空间注意力需求。同时，参与者执行了 n-back 任务的修改版本，其中有五个不同的 WML 级别（从 0-back 到 4-back），迫使他们不断更新、记忆和回忆前几个“n”速度符号的序列，并相应地调整速度。使用多元逻辑岭回归，我们能够在 15 名参与者的 75.0% 信号样本（1.955 Hz 采样率）中正确预测驾驶难度，在对每个 WML 级别分别在 fNIRS 数据上训练的分类器的样本外交叉验证中。WML 级别对驾驶难度预测有显著影响
