感谢您为您的实验选择Arrayed Crispr Grna库!Editco的人类和小鼠筛选库利用多指导SGRNA的策略性设计来消除您感兴趣的人类或小鼠蛋白质编码基因。SGRNA在靶向基因组基因座处共同引起片段缺失,因此破坏了基因功能并使其非常适合丧失功能筛选。Editco库的阵列格式,其中一个基因在多井板上的每个孔都被靶向,从而消除了对复杂数据反卷积的需求,并且与各种功能测定兼容。此快速启动指南提供了有关如何准备,使用,存储和量化SGRNA库的说明。
摘要该研究探讨了图书馆员对第四次工业革命技术的看法和能力,用于在尼日利亚南部的大学图书馆有效提供服务。在研究中使用了一项调查研究设计,其中有84位来自尼日利亚南部84个大学图书馆的42(842)图书馆员人口。为了减轻采样误差,使用了总枚举抽样技术。一个问卷用于
这项调查主要针对美国学术图书馆员工的人工智能 (AI) 素养,共有 760 名受访者参与。调查结果显示,受访者对人工智能概念的自我评价一般,对人工智能工具的实际操作经验有限,在讨论人工智能的道德影响和合作开展人工智能项目方面存在明显差距。尽管认识到人工智能的好处,但参与者对人工智能的实施准备程度似乎较低。受访者强调需要进行全面培训并制定道德准则。该研究提出了一个专门为图书馆量身定制的人工智能素养核心组成部分的框架。随着图书馆越来越多地将人工智能融入其服务和运营中,研究结果为指导专业发展和政策制定提供了见解。
人工智能 (AI) 将极大地影响和改变学者和研究人员的工作方法。本文介绍了一项广泛的全国性调查和一次研讨会的结果,重点关注人工智能的发展给博士生带来的挑战和机遇,从挪威一些研究图书馆中从事研究支持的图书馆工作人员的角度来看。本文探讨了研究图书馆如何适应发展,讨论了各利益相关者的角色,并提出了支持博士生负责任地使用基于人工智能的工具的措施。基于调查和研讨会的见解,本文还展示了图书馆研究支持服务在理解和使用基于人工智能的工具方面所缺乏的内容。这项研究揭示了图书馆员对他们在人工智能学术关系中的角色存在一定程度的不确定性。为了提高学术图书馆教学人员的能力,本文建议将与人工智能相关的主题整合到现有的教育资源中,并创建共享的舞台
图3。28/20/52 mol%PEGDA/PEGMEA/PFPA随机共聚物网络的FTIR-ATR。 从底部到顶部:黑色痕迹是在取代之前,红色迹线是在与三乙胺水作为对照中反应后,绿色迹线在THF中与1-(3-氨基氨基丙基)咪唑反应后,蓝色迹线在THF中与十二烷胺反应后。 请注意,PFPA的消失在1780、1520和985 cm -1延伸,酰胺的形成在1660 cm -1左右。 在十二烷基取代的产品中〜2925 cm -1处的信号与C-H拉伸相对应,在咪唑取代的产物中,信号与665和623 cm -1的信号对应于咪唑环弯曲。 35-3628/20/52 mol%PEGDA/PEGMEA/PFPA随机共聚物网络的FTIR-ATR。从底部到顶部:黑色痕迹是在取代之前,红色迹线是在与三乙胺水作为对照中反应后,绿色迹线在THF中与1-(3-氨基氨基丙基)咪唑反应后,蓝色迹线在THF中与十二烷胺反应后。请注意,PFPA的消失在1780、1520和985 cm -1延伸,酰胺的形成在1660 cm -1左右。在十二烷基取代的产品中〜2925 cm -1处的信号与C-H拉伸相对应,在咪唑取代的产物中,信号与665和623 cm -1的信号对应于咪唑环弯曲。35-36
本文档描述了使用Illumina技术请求库排序时要遵循的过程。本指南中提供了准备工作,图书馆提交,运输要求以及任何其他信息的详细说明。要避免请求处理的任何延迟,必须仔细遵循本指南中提供的说明。请注意,库的处理延迟将根据项目的大小而有所不同。建议与客户管理办公室联系以获取有关处理时间的信息。本指南中提到的要求还适用于图书馆质量控制项目。绘制流动池上群集边界并进行基本调用的Illumina软件取决于末端的序列复杂性,尤其是在插入的任一端,尤其是第一个十二左右的碱基对。因此,必须正确识别在这些区域中表现出足够序列复杂性的任何类型的库,否则测序数据将不足以最佳。这包括但不限于:•扩增子•BD狂想曲单细胞库•减少了基因组表示方法,例如限制性与位点相关的DNA(RAD)标记库•具有较低核苷酸复杂性(如双硫酸盐)的库中的库。为了通过低复杂性库克服此问题,可以在车道的10-50%处将控制库(例如,由Illumina提供的控制PHIX174库)升入,具体取决于初始库的复杂性。将PHIX添加到车道中将导致感兴趣的库的读数较低。上述相同的核苷酸复杂性问题适用于多路复用库时的索引序列。为了获得最佳结果,在多路复用库时,每条车道应至少使用3个索引。将按原样提供测序结果。CES对与库的设计,质量或序列复杂性有关的问题负责。
人工智能 (AI) 是一个术语,用于描述一组使计算机能够执行各种复杂活动的技术,包括语音和文本理解、数据分析、推荐和视觉。人工智能 (AI) 一词是指一组使计算机能够执行各种复杂活动的技术,包括语音和文本理解、数据分析、推荐和视觉。通过简化描述,人工智能 (AI) 支持的图片识别提高了视力障碍人士对视觉内容的可访问性。馆藏开发的分析数据 AI 驱动的数据分析通过揭示不同资源的使用方式来帮助图书馆建立馆藏。图书馆在当今不断变化的数字世界中至关重要,因为它们提供了获取知识和信息的途径。借助人工智能,图书馆可以将其服务提升到新的高度,提供创新解决方案,比以往任何时候都更有效地满足社区的需求 (Galibtech, 2024)。
机电工程中的人工智能:ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来,人工智能 (AI) 蓬勃发展,现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域,为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合,以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中,符合 CDIO 标准,以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计,从基础知识进阶到高级应用和评估,采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能,最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法,这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准,标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面,涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略(标准 8)让学生沉浸在 AI 问题解决中,营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开(标准 3),从第三年的 AI 发现阶段开始,学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念,包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年,重点是应用和强化所获得的知识,重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握,最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束,学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后,本文对这种教学方法进行了批判性分析,强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此,它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性,以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
随着数字世界不断变化和发展,战略中强调更深入、更紧迫地应对人工智能、社交媒体和其他发展的挑战是及时的,但对于一个拥有百年历史的图书馆来说,也提出了一些有趣的问题,即其员工、建筑和服务如何应对我们所生活的世界的现实。我们必须认识到,这些不是威胁,而是机遇。我也认为这是一种责任。我们的前辈在收集和策划材料方面做出了大胆的判断,这些材料促成了整个学术领域的形成。博德利图书馆能为 21 世纪的学习做出什么贡献,我们的继任者会为此感恩?我迫不及待地想与我们的同事和用户一起回答这个问题!
正式验证具有30多年的历史,使软件更安全,更安全,更可靠。最近,正式验证已将其覆盖范围从航空和关键系统扩展到密码学,尤其是加密库。结合了促进安全语言和正式验证的最新行政命令,加密图书馆的时间已经成熟,可以提高游戏并开始接受最先进,经过验证,安全和安全的加密图。我们在本文中辩称,不幸的是,当前化身中的FIP标准阻碍了采用更现代的工具链和语言。我们的立场是,许多当前的要求,从自我限制和自我启用(邮政)到代码审查,几乎没有受益,同时对现代加密图书馆的FIPS认证征税。简而言之,FIP会阻止采用更好的加密软件而不是促进。幸运的是,我们相信有许多低悬挂的水果可以使FIPS标准现代化。具体来说,我们认为NIST有机会与学术界和行业合作,起草一套新的标准,这些标准将谈论现代加密图书馆的安全性和设计,并将在其最新执行命令中实施白宫提供的准则。