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基于反义寡核苷酸和RNA干扰的内分泌疾病的致病治疗方法
分子疗法使用基于核酸的治疗剂，成为对传统药物方法无反应的疾病条件的有前途的替代方法。反义寡核苷酸（ASO）和小干扰RNA（siRNA）是用于调节基因表达的两种众所周知的策略。靶向RNA的疗法可以精确地调节目标RNA的功能，具有最小的脱靶效应，并且可以基于序列数据进行合理设计。ASO和基于siRNA的药物具有在目标患者群体中使用的独特功能，或者可以作为患者抑制的N-ef-1治疗方法量身定制。反义疗法不仅可以用于治疗单基因疾病，而且还可以通过靶向涉及疾病发病机理的关键基因和分子途径来解决多基因和复杂疾病。在内分泌疾病的背景下，分子疗法在调节病原机制（例如缺陷胰岛素信号传导，β细胞功能障碍和激素失衡）方面特别有效。此外，siRNA和ASO具有下调过度活跃的信号传导途径，这些信号传导途径有助于复杂的，非发育性内分泌疾病，从而以分子起源解决这些疾病。ASOS还在全球范围内被研究为开发N-1-1疗法疗法的独特候选者。当寡核苷酸可以靶向患者的精确突变序列时，序列 - 特异性ASOS结合在N-OF-1方法中提供了非凡的精度。在这篇综述中，我们专注于内分泌系统的疾病，并讨论包括单基因β细胞糖尿病和肥胖症在内的糖尿病中潜在靶向RNA的治疗机会，包括综合征肥胖
用Li4Ti5O12电极来提高基于Li-Garnet的全稳态电池的电化学性能：通往便宜和大型Cerami的路线
基于快速LI +传导固体电解质（例如Li 7 La 3 Zr 2 O 12（LLZO））的抽象全稳态电池（LLZO）提供了对安全，不易燃率和温度耐受能量存储的透视。尽管有希望，但整个电池组件的陶瓷处理即将达到理论能力，并找到处理大规模和低成本电池电池的最佳策略仍然是一个挑战。在这里，我们解决了这些问题，并报告了由Li 4 Ti 5 O 12 / C- Li 6.25 Al 0.25 la 3 Zr 2 O 12 / Metallic Li提供的能力约70 - 75 AH / kg的固态电池电池，且可逆自行车以2.5 a / kg的速率（用于2.5 –1.0 –1.0 v，95 c，95°C）。发现，在固体电解质电极界面处能力增加和LI +转移是谷物及其连通性的紧密嵌入，可以通过细胞制备过程中的等速压力来实现。我们建议，通过确保在电解质电极界面上确保良好的谷物接触，可以在加工过程中进行简单的陶瓷处理，例如加工过程中的施加压力。在野外的石榴石型全稳态电池组件中，证明了
编者注_基地开放日...
自1964年以来，BA 125一直参与机载核威慑任务，也是领土空中防护的关键角色，也是军队的主要航空枢纽，货运量达5000吨，乘客量达10000人次每年。该空军基地占地 2,500 公顷，拥有 5,000 名军事和文职人员，主要使用 12 架 A330 Phénix 多用途飞机、3 架 A330 飞机和 3 架 KC-135 加油机
Oracle零停机时间迁移 - 逻辑离线迁移到Oracle Database上的ADB-S@Google Cloud
zdmhost.zdm: Audit ID: 185 Job ID: 1 User: zdmuser Client: zdmhost Job Type: "EVAL" Scheduled job command: "zdmcli migrate database -rsp /home/zdmuser/logical_offline_adb/logical_offline_adb.rsp - sourcenode onphost -sourcesid oradb -srcauth ZDMAUTH -SRCARG1用户：Onpuser -Srcarg2 Identity_file：/home/ZDMUSER/.ssh/ID_RSA -SRCARG3 sudo_location：/usr/usr/bin/bin/bin/sudo -eval“计划工作执行时间开始：等效的本地时间：2024-10-18 11:00:52当前状态：成功结果文件路径：“/home/zdmuser/zdm/zdm/zdmbase/chkbase/chkbase/scheduled/scheduled/job-1-1-2024-10-10-18-18-11:01:01:21.log”计量路径： "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-2024-10-18-11:01:21.json" Excluded objects file path: "/home/zdmuser/zdm/zdmbase/chkbase/scheduled/job-1-filtered-objects-2024-10-18T11: 05：34.879。
在低反应等离子体环境中Cu纳米线的降解
建筑部门在所有部门的运营能源消耗和温室气体排放中的份额最高。许多国家设定的环境目标迫使需要改善现有建筑股票的环境足迹。建筑改造被认为是该方向的最有希望的解决方案之一。在本文中，提出了用于评估必要的建筑包络和能源系统改造的替代模型。人工神经网络被利用以建立此模型，以在准确性和计算成本之间取得良好的平衡。对所提出的模型进行了培训和测试，用于瑞士苏黎世市的案例研究，并将其与使用构建模拟和优化工具的建筑改造最先进的模型之一进行了比较。替代模型在较小的输入集上运行，而推导改造溶液所需的时间从3.5分钟减少到16.4μsec。结果表明，所提出的模型可以显着降低计算成本，而无需大多数改造维度的误差准确性。例如，改装成本和能源系统SE部门的平均精度为r 2 = 0。9408和F 1得分= 0。9450。最后，重要的是，这种替代改造模型可以有效地用于宽面积的自下而上的改造分析，并有助于加速采用改造措施。
陆地生态系统生产：基于全球卫星和地面数据的过程模型
摘要。本文提出了一种建模方法，旨在季节性地解决全球气候和土壤对陆地生态系统生产和土壤微生物呼吸模式的控制。我们使用卫星图像（高级甚高分辨率辐射计和国际卫星云气候学项目太阳辐射），以及来自全球（1 o）数据集的历史气候（每月温度和降水量）和土壤属性（质地、C 和 N 含量）作为模型输入。卡内基-艾姆斯-斯坦福方法 (CASA) 生物圈模型按月运行，以模拟植物净碳固定、生物量和养分分配、凋落物、土壤氮矿化和微生物 CO2 生成的季节性模式。模型估计的全球陆地净初级生产力为 48 Pg C yr -•，最大光利用效率为 0.39 g C MJ -• PAR。超过 70% 的陆地净产量来自
横跨 9 道菜的部分已煮熟，没有时间制作杏仁饼底料......
向下 1 非常丰富的花朵（6） 2 事实上，歌手正在演一场戏剧（4） 3 提出想法，但不是现代化的想法（6） 4 堆积起来的土豆皮——美味的开胃菜（4） 5 奇怪的是，在转折点感到愤怒或悲伤（10） 6 湖中的一些土壤，散布在湖周围（8） 7 拉脱维亚与欧洲城市的酒吧交流（10） 8 关于断杆的引述是爆炸性的（7） 14 来自坎伯兰的犬科动物？（7,3） 15 甲壳类动物咀嚼脆面包（6,4） 18 浅容器中非常小
回顾了用于高性能超级电容器的过渡金属氧化物和基于聚合物的纤维
由于高电力，快速充电/放电速率和长周期稳定性，对超级电容器在储能系统中的应用越来越兴趣。研究人员最近专注于开发纳米材料，以增强其超级电容器的电容性能。尤其是，由于其扩大的特定表面积，将纤维作为模板的利用带来了理论和实用的优势，这会导致快速电解质离子扩散。此外，据信，氧化还原活性成分（例如过渡金属氧化物（TMO）和导电聚合物（CPS））被认为在改善基于晶格材料的电化学行为方面起着重要作用。尽管如此，含有基于TMO和CP的纤维的超级电容器通常患有下等离子传输动力学和电子电导率较差，这会影响电极的速率能力和循环稳定性。因此，基于TMO/CP的脑的发展引起了广泛的关注，因为它们协同结合了两种元素的优势，从而在电化学领域具有革命性的应用。本综述描述并重点介绍了基于TMO-，CP-和TMO/CP基于其设计方法，为超级电容器应用的配置和电化学性能的开发的进展，同时为未来的存储技术提供了新的机会。©2019作者。由Elsevier Ltd.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
人工智能风险存储库：人工智能风险的综合元审查、数据库和分类
人工智能 (AI) 带来的风险引起了学术界、审计师、政策制定者、AI 公司和公众的极大关注。然而，缺乏对 AI 风险的共同理解会阻碍我们全面讨论、研究和应对这些风险的能力。本文通过创建 AI 风险存储库作为共同的参考框架来解决这一差距。这包括一个从 43 个分类法中提取的 777 个风险的动态数据库，可以根据两个总体分类法进行过滤，并通过我们的网站和在线电子表格轻松访问、修改和更新。我们通过系统地审查分类法和其他结构化的 AI 风险分类，然后进行专家咨询，构建了我们的存储库。我们使用最佳拟合框架综合来开发我们的 AI 风险分类法。我们的高级人工智能风险因果分类法根据其因果因素对每种风险进行分类 (1) 实体：人类、人工智能；(2) 意向性：有意、无意；和 (3) 时间：部署前；部署后。我们的中级人工智能风险领域分类法将风险分为七个人工智能风险领域：(1) 歧视和毒性，(2) 隐私和安全，(3) 错误信息，(4) 恶意行为者和滥用，(5) 人机交互，(6) 社会经济和环境，以及 (7) 人工智能系统安全、故障和局限性。这些进一步分为 23 个子域。据我们所知，人工智能风险存储库是首次尝试严格整理、分析和提取人工智能风险框架，将其整合到一个可公开访问、全面、可扩展且分类的风险数据库中。这为以更协调、更一致、更完整的方式定义、审计和管理人工智能系统带来的风险奠定了基础。
基于 AI/ML 的气候服务 S2S 预测工具
有很多 Python 包可用，但没有一个可以处理气候数据集的多维。它安装起来非常容易（一行命令），不需要任何特殊的计算机，并且适用于 Window、Mac 和 Linux/Unix 系统。Xcast 并行化代码，因此速度更快。它包括所有传统方法（MLR、PCR、CCA）和最先进的 AI/ML 方法（如 ANN、随机森林等）。它读取 NetCDF/Grib2/Zar 数据，而传统工具需要“ASCII 格式”。它还可以读取任何模型输出（NMME、C3S、S2S 和 SubX 或您自己的）。它不仅仅是一个“Jupyter 笔记本”，而是一个 Python 包。