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有时被怀疑一个人具有遗传状况，但是到目前为止，基因检测未能鉴定出导致其DNA的变化。有时这种变化是如此罕见，以前从未见过，或者已经发现了变化，但是尚无可能确认它是否导致其状况（一种不确定意义的变体）。这些被称为没有名称（天鹅）的未诊断状况或综合症。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
芯片上的冷原子：打开可访问量子研究的门
在一篇受邀请的文章中，该文章也被选为Optica Quantum，Blumenthal的封面，以及研究生研究员Andrei Isichenko和博士后研究员Nitesh Chauhan，提出了最新的发展和未来的方向，以诱捕和冷却这些原子，这些原子对这些实验至关重要，这些原子将为这些实验带来适合他们的武器。
可访问，可再现和协作生物医学分析的星系平台：2018 Update
星系（主页：https：//galaxyproject.org，主要公共服务器：https：//usegalaxy.org）是一个基于Web的科学分析平台，该平台由全球科学家的数十种科学家使用，全世界的科学家都在全球范围内进行了大型生物媒体数据集，例如在基因组学中分析的大型生物学数据集中，并且是基因组学，protolomics和potsoic of potsololomics and Impecol＆Metsoil of Impecol of Metsoil of Metimol of nevem of nevimol of。始于2005年，Galaxy继续专注于数据驱动的生物医学科学的三个主要挑战：所有研究人员都可以访问分析的分析，对分析的分析是完全可重现的，并且可以简单地进行分析，以便可以重复使用并扩展它们。在过去的两年中，Galaxy团队和Galaxy周围的开源社区已为Galaxy的核心框架，用户互间，工具和培训材料做出了实质性的证明。框架和用户界面改进现在使Galaxy可以用于分析数以万计的数据集，并且现在可以从Galaxy工具设置中获得> 5500个工具。Galaxy Community努力创建众多针对常见类型的基因组分析类型的高质量教程。Galaxy De-Veloper和用户社区继续增长，并且是Galaxy的开发不可或缺的一部分。星系公共服务器的数量，开发人员为
可访问，可重复和协作数据分析的银河平台：2024 Update
摘要星系（https://galaxyproject.org）全球范围内消失，主要是通过免费使用服务，支持每年扩大范围的用户驱动研究。用户被platf orm st abilit y，工具和参考dat Aset y多样性，培训，支持和集成的公共星系服务吸引，这可以实现复杂，可重复的，可共享的数据分析。应用用户体验设计的原理（UXD），已驱动了可访问性，通过Galaxy Labs / subdomains的工具访问性以及重新设计的Galaxy Toolshed驱动的。Galaxy工具功能正在以两个战略方向发展：整合通用图形处理单元（GPGPU）访问尖端方法和许可的工具支持。通过在银河系中开发更多的工作流程并通过为公共银河服务提供资源来运行它们，从而增加了与全球研究财团的参与。Galaxy Training网络（GTN）投资组合的规模和可访问性通过学习路径和与培训课程中功能的Galaxy工具的直接集成。代码v elopment继续与Galaxy项目路线图保持一致，并提供了工作调度和用户Interf ACE的精力。环境影响评估还可以帮助用户和De V Elopers吸引他们，通过显示每个星系作业产生的估计的CO 2排放，使他们想起了他们在维持Ainabilit y中的作用。
moshpit：Qiime 2框架上的可访问，可再现的元基因组数据科学
图1。Moshpit和示范分析的概述。（a）当前分析工作流的示意图。对Kaiju的分类注释得到了原始阅读的支持，并且可以将Kraken 2应用于对原始读取，重叠群或脱封的MAGS进行分类。用蛋酒贴剂的功能注释可用于重叠群或（解换）mags。（b）塔拉海洋数据集的重新分析。该地图描绘了全球收集样品的香农多样性，对四个位置的缩放视图显示了跨样本深度的分类学分配。bray-curtis主坐标散点图突出了深海样品之间的组成相似性。（C-D）基于读取（C）和基于MAG的可可分析（D）在发酵过程中表现出一致的多样性下降，并伴随着功能基因谱的变化。
使用易于且易于访问的多线圈垫片改善大脑B0在超高场
抽象对象提高了超高野外系统的光滑功能，并在7 t处添加了可访问的低复杂性B 0用于头部MRI的Shim Array阵列。材料和方法八个频道B 0 Shim Coil阵列的设计是在易于改进和构造复杂性之间进行的权衡，以便可轻松使用Shim阵列，以提供可与标准的7 t Head coil一起使用的Shim阵列。使用开源八通道垫片放大器机架将阵列连接。将全脑和基于切片的光滑的场均匀性改善与标准的二阶光合物进行了比较，并与具有32和48个通道的更复杂的高阶动态垫片和垫片阵列进行了比较。结果八通道垫片阵列可在整个脑部静态弹药中提高12％，并在使用基于切片的垫片时提供了33％的改进。这样，八通道阵列的执行类似于三阶动态垫片（无需高阶涡流补偿）。更复杂的垫片阵列具有32和48个通道的性能更好，但需要专用的RF线圈。讨论设计的八通道Shim阵列提供了一种低复杂性和低成本方法，可改善B 0在超高场系统上的弹跳。在静态和动态杂物中，它在标准弹跳中提供了改进的B 0均匀性。
portprint：使用端口竞争识别无法访问的代码
摘要。在许多实际情况下，能够推断特定的软件版本或加密库的变化对于安装有针对性的利用至关重要。为此，传统版本检测方法通常依赖于对程序的直接检查。但是，现代计算平台经常对代码采用保护，例如使用仅执行的内存（XOM）或受信任的执行环境（TEE）来保护敏感代码免于披露和逆向工程。本文展示了通过CPU端口争议的侧通道测量如何揭示出独特的执行签名，即使代码不可访问进行检查。我们的概念验证实现PortPrint标识了加密功能，揭示了库版本，甚至不涵盖WolfSSL构建是否容易受到CVE-2024-1544的影响，或者是否在Xen中活跃了幽灵缓解。我们验证尽管最先进的代码保护机制，例如内存保护键，基于管理机能的XOM，Intel SGX，Intel TDX和AMD SEV，我们还可以验证Portprint。我们还报告了使用崩溃和预示泄露这些技术保护的代码的负面结果，从而提供了对这些攻击局限性的有价值的见解。我们的结果表明，基于硬件的隔离不足以掩盖指导流。
利用 AMDirT 促进古代宏基因组数据的可访问、快速和适当的处理
1 莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所汉斯·诺尔研究所“微观宇宙平衡”卓越集群，阿道夫·赖希魏因大街 23 号，耶拿，图林根州，07745，德国 2 马克斯·普朗克进化人类学研究所考古遗传学系，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 3 动物学系，乌普萨拉大学，Norbyvägen 18D，乌普萨拉，752 36，瑞典 4 考古遗传学相关研究组，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 5 古生物技术系，莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所 Hans Knöll 研究所，Adolf-Reichwein-Straße 23，耶拿，图林根州，07745，德国 6 比较生物医学和食品科学系，帕多瓦大学，Viale dell'Università 16，Legnaro，帕多瓦，350250，意大利 7 分子生态学科和进化，全球研究所，健康与医学科学学院，哥本哈根大学，Øster Farimagsgade 5，哥本哈根 K，1353，丹麦 8 约克大学考古系 BioArCh，英国约克，YO10 5DD，英国 9 传播、感染、多样化和进化小组，马克斯普朗克地质人类学研究所，Kahlaische Str. 10，耶拿，图林根，07745，德国 10 哥本哈根大学健康与医学科学学院全球研究所全基因组学系，Oester Voldgade 44747，哥本哈根 K，1350，丹麦 11 莱顿大学考古科学系，Einsteinweg 2，莱顿，2333 CC，荷兰 12 耶拿弗里德里希席勒大学生态与进化研究所，耶拿，图林根，07743，德国 13 巴黎大学巴斯德研究所微生物古基因组学部门，CNRS UMR 2000，Rue du Docteur Roux 25-28，巴黎，法兰西岛，F-75015，法国 14 马克斯普朗克-哈佛研究中心古地中海考古学 (MHAAM)，马克斯普朗克进化人类学研究所，Deutscher Pl. 6，莱比锡，萨克森州，04103，德国 15
公民面板，可访问净零的家庭视觉
来自西米德兰兹郡的27名参与者，反映了英国人口以及各种态度和生活方式，被招募参加公民小组。大选于2024年5月举行，意味着在完成前两个研讨会后，必须重新安排其余的四个研讨会。六名最初的参与者无法再参加这些更改的日期，因此这些参与者被另外五个参与者所取代（最初是六个，但一名参与者没有参加研讨会）。参与者了解了气候变化，净零，家庭选择的四个领域，不同的政策选择以及他们对家庭财务以及公共成本和储蓄的影响。讨论的重点是参与者认为可以使家庭选择可访问和负担得起的政策选择。