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水下无人机是一种低成本但功能强大的水下考古映射工具：地中海的案例研究
本文调查了水下考古映射的微级远程操作车辆（ROV）（通常称为水下无人机）的变革性影响。随着无人管理的水下车辆（UUV）技术的进步导致功能增加和成本降低，这些紧凑型和用户友好的无人机正在使水下考古遗址更加易于使用，从而减少了对人类潜水的需求。该论文首先强调了ROV的优势，包括其可移植性，可操作性以及对实时数据评估进行半自主映射的能力，从而增强了决策制定并最大程度地减少了对现场重新审视的需求。第二，它提出了希腊Phournoi群岛的两项案例研究，证明了在摄影映射中有效地使用了水下无人机在摄影映射中，对已故的Amphora货物沉船以及对历史上重要的锚固地点进行了大规模的测量。这些发现强调了这项技术彻底改变水下考古文献的潜力，类似于陆地文化遗产映射如何从空中无人机摄影测量中受益。
ABC-02试验十年后，晚期胆道癌的一线化学疗法：“但它移动！” 探索太阳系中洞穴的科学和技术要求 晚期胆管癌的新型靶向疗法 雷戈拉非尼与其他全身疗法结合 COVID-19疫苗接种犹豫的问卷调查
胆道癌症（BTC）包括一组高度侵略性的肝胆管疾病，代表了所有胃肠道癌的3％，是肝细胞癌第二次最常见的原发性肝癌。在第三阶段发表后十年，随机，ABC-02试验，顺铂加吉西他滨的组合仍然是晚期BTC患者的标准一线治疗。在过去的十年中，已经大量尝试通过使用新药物或将第三种药物添加到顺铂吉米替替滨，以提高参考双线的疗效。不幸的是，尽管添加了不同的细胞毒性药物，但在几项研究中未能改善临床结果，但最近发表的临床试验提供了有趣的结果，而其他一线化学疗法选择目前正在随机III期研究中正在研究中。此外，近年来见证了分子靶向疗法和免疫检查点抑制剂的平行出现，这些新型药物有可能彻底改变晚期BTC的治疗算法。在这篇评论中，我们将提供有关高级BTC管理中目前可用的一线治疗机会的概述，尤其是重点介绍最近发布的数据和在这种情况下正在进行的临床试验。
塑料蛋白乙酰转移酶GNAT1与GNAT2形成复合物，但它们的相互作用对于状态转变
蛋白质N-乙酰化是真核生物中最丰富的翻译和后翻译的修饰之一，将其扩展到血管植物内的叶绿体。最近，在拟南芥中揭示了一种新型的塑料酶家族，该酶家族包括八个表现出双赖氨酸和N末端乙酰化活性的乙酰基转移酶。其中，GNAT1，GNAT2和GNAT3揭示了明显的系统发育接近，形成了称为NAA90的亚组。我们的研究着重于特征性GNAT1，与状态过渡乙酰转移酶GNAT2密切相关。与GNAT2相比，GNAT1对状态转变并不是必需的，并且与高光条件下的野生型相比，没有明显的表型差异，而GNAT2突变体受到了严重影响。然而，GNAT1突变体显示出类似于GNAT2突变体类似的类似类似类似的类囊体膜。对重组GNAT1的体外研究表明，在合成底物肽上表现出耐药的N端乙酰化活性。 通过N末端乙酰基团在两个独立的GNAT1敲除线中通过N末端乙酰基团在体内确认了这种活性。 这将塑料蛋白上的几个乙酰化位点归因于GNAT1，反映了GNAT2的底物光谱的子集。 此外，共免疫沉淀与质谱法相结合，揭示了GNAT1和GNAT2之间的牢固相互作用，以及GNAT2与GNAT3的显着关联 - NAA90中的第三个乙酰转移酶。 这些发现引入了质体代谢中乙酰化依赖性调节中的新型调节层。对重组GNAT1的体外研究表明，在合成底物肽上表现出耐药的N端乙酰化活性。通过N末端乙酰基团在两个独立的GNAT1敲除线中通过N末端乙酰基团在体内确认了这种活性。这将塑料蛋白上的几个乙酰化位点归因于GNAT1，反映了GNAT2的底物光谱的子集。共免疫沉淀与质谱法相结合，揭示了GNAT1和GNAT2之间的牢固相互作用，以及GNAT2与GNAT3的显着关联 - NAA90中的第三个乙酰转移酶。这些发现引入了质体代谢中乙酰化依赖性调节中的新型调节层。这项研究揭示了叶绿体中至少存在两个乙酰基转移酶络合物的存在，因此复合物的形成可能对整个乙酰基转移酶活性的细节具有关键作用。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。我们的资产表明，术语模型学到的生物学尚不允许推断训练数据的特定实验条件超出特定的实验条件，而对相反的最新主张可能还为时过早。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。虽然深层神经网络对生物系统的代表和实验结果的词语的承诺是Plausible的，但我们的工作强调了对旨在将转移学习转移到生物学的直接研究工作的批判性基准的需求。
这是真的，只是还没发生：一篇关于高等教育新兴技术的三篇论文
世界拥抱虚拟学习 ................................................................................................................114 摘要 ................................................................................................................................114 介绍 ................................................................................................................................114 研究问题 ........................................................................................................................116 文献综述 ........................................................................................................................116 框架 ................................................................................................................................119 方法 ................................................................................................................................120 发现 ................................................................................................................................121 Roblox .............................................................................................................................122 Flipside .............................................................................................................................124 Plotagon .............................................................................................................................124 360 度视频 ................................................................................................................124 视频会议 .............................................................................................................................125 Perusall .............................................................................................................................128 Canvas .............................................................................................................................128 Kaltura .............................................................................................................................131 Articulate 360 .............................................................................................................132 讨论...........................................................................................................134 结论 ......................................................................................................................135 参考文献 ......................................................................................................................135 第五章：结论 ................................................................................................................143 参考文献 ......................................................................................................................152 附录 ................................................................................................................................157 附录 A：研究问题表 ................................................................................................158 附录 B：方法、结果和设计表 ..............................................................................................161 附录 C：主要发现表 ........................................................................................................175 附录 D：先前知识调查 ......................................................................................................179 附录 E：每日反思提示 ......................................................................................................180 附录 F：期末反思问题 ................................................................................................180 附录 G：学生对第一堂课的回应 ................................................................................181 附录 H：学生对 VR 步行之旅的回应 ................................................................................183 附录 I：学生对 Uncensored Restaurant 的回应 ................................................................185 附录 J：学生对 Three Dragons 的回应 ................................................................................186 附录 K：学生对 HUME Lab 的回应 ................................................................................188 附录 L：学生对调查问题的回应 ................................................................................190
llms无法可靠地识别和理由有关安全漏洞的理由（目前？）：全面的评估，框架和基准测试
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已被用来用于自动化漏洞维修中，但是台上标记表明它们可以始终如一地识别与安全性相关的错误。因此，我们开发了Secllmholmes，这是一个完全拟定的评估框架，该框架迄今为止对LLMS是否可以可靠地识别和有关安全相关的错误进行了最详细的调查。我们构建了一组228个代码方案，并使用我们的框架分析了八个不同调查维度的八个最有能力的LLM。我们的评估表明LLM提供了非确定性的反应，不正确且不忠的推理，并且在现实世界中的表现不佳。最重要的是，我们的发现在最先进的模型（例如“ Palm2”和“ GPT-4”（GPT-4'）中揭示了明显的非舒适性：仅通过更改函数或可变名称，或通过在源代码中添加库函数，这些模型分别在26％和17％的情况下可以产生错误的答案。这些发现表明，在将LLMs用作通用安全助理之前，需要进一步的LLM前进。
北欧例外主义的另一个案例？
我们提出了一种系统的定量方法，如何分析北欧国家的法官在宪法事务中公开提出的决定，这是北欧共和国项目中实施的。根据四十个（每个法院）的编码，有目的地选择具有里程碑意义的案件，在北欧最高法院中的每个最高法院中的共同特征和宪法辩论实践的模式，并从相关研究中与法院进行了国际比较。我们的结果提供了强有力的支持，即关于特定方面的方面（从单变量），一个或多个法院通常倾向于偏离其他北欧法院。此外，在北欧最高法院之间的多变量比较中，也存在差异。然而，尽管没有与其他最高法院脱离，但北欧最高法院似乎在国际宪法推理地图上占据了自己的领域。
反复暴露氟津兰杀菌剂会影响基因表达曲线，但在非目标有害生物上没有任何成本
Saifullah，S.，Margus，A.，Kankare，M。，＆Lindström，L。（2022）。反复暴露于氟氮目杀菌剂会影响基因表达曲线，但在非目标害虫上没有任何成本。昆虫科学，29（5），1373-1386。 https://doi.org/10.1111/1744-7917.13013
揭示了脑电图信号的力量：通过另一个移动网络（yamnet）
摘要：帕金森氏病是一种神经退行性疾病，就认知和运动方面而言，对患者运动的影响逐渐使人衰弱。早期检测对于有效的疾病管理和更好的患者预后至关重要。有许多检测这种疾病的技术，但是帕金森氏病早期发现的最有趣的方法之一是脑电图，这是一种无创且具有成本效益的诊断工具来测量大脑活动。最近的研究表明，深度学习网络可以处理复杂的数据来分析并提取特征。这些神经网络之一称为另一个移动网络（YAMNET），该网络最初是为使用时间频率信息分析语音信号的。在这项研究中，提出了一种使用Yamnet的新方法，用于使用脑电图脑信号检测帕金森氏病患者，因为频率信息似乎与帕金森氏病检测非常相关。使用Internet上可用的开放访问数据集评估了该方法，该数据集由帕金森氏病患者和健康对照人员的脑电图记录组成，获得的准确率为98.9％。结果表明，Yamnet可能是对帕金森氏病初始检测的令人鼓舞的工具。这可以改善患者治疗并刺激该领域的未来研究。