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北方健康社区电子简报
交通小型改善计划（不列颠哥伦比亚省政府）截止日期：开放至资金用尽公共交通帮助人们获得工作和教育，特别是那些交通不便的人。申请最高 100,000 美元用于改善交通体验的项目。这些项目可以包括公交车站候车亭、照明、无障碍设施改进和标牌。鼓励地方政府、原住民社区或组织以及非营利组织申请。项目必须在 2025 年 3 月 31 日之前完成。
北欧野生植物遗传资源 - 政策摘要
到2050年，与千年之日相比，全球粮食生产将需要翻了一番。加速气候变化以及持续令人震惊的生物多样性丧失，栖息地强调了采取和实施有效的政策措施的急需需求，以防止进一步丧失有价值的遗传多样性。此外，维护和适当利用这些野生遗传资源可能有助于增强北欧植物育种，从而加强其竞争力。
最初发表于：艾米丽霍明顿；史密斯，加布里埃尔； Chortis，Vasileios； Liang，Raimunde；利普特，朱利安；斯坦哈（Steinhauer），桑贾（Sonja）； Landwehr，Laur
肾上腺皮质癌（ACC）是一种侵略性恶性肿瘤，治疗方案有限。类似polo样激酶1（PLK1）是一个有前途的药物靶标； PLK1抑制剂（PLK1I）已在固体癌症中进行了研究，并且在TP53突变的病例中更有效。我们评估了ACC样品中的PLK1表达以及两个PLK1I在具有不同遗传背景的ACC细胞系中的功效。PLK1蛋白表达，并与临床数据相关。The efficacy of rigosertib (RGS), targeting RAS/PI3K, CDKs and PLKs, and poloxin (Pol), specifically targeting the PLK1 polo-box domain, was tested in TP53 -mutated NCI-H295R, MUC-1, and CU-ACC2 cells and in TP53 wild-type CU-ACC1.确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。 PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。 高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。 NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。 在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。 100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。 Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。 Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。确定对增殖，凋亡和生存能力的影响。PLK1免疫染色在TP53突变的ACC样品与野生型中更强（P = 0.0017）。高PLK1表达与TP53突变与较短的无进展生存率相关（p = 0.041）。NCI-H295R在PLK1I的增殖中显示出时间和剂量依赖性降低（在100 nm RGS和30 µM POL时P <0.05）。在MUC-1中，观察到较不明显的降低（在1000 nm RGS和100 µM POL时P <0.05）。100 nm RGS在NCI-H295R中增加了凋亡（P <0.001），对MUC-1没有影响。Cu-ACC2凋亡仅在高浓度下（3000 nm RGS和100 µM POL）诱导，而在1000 nm RGS和30 µM POL下增殖降低。Cu-ACC1增殖降低，凋亡仅在100 µm Pol下增加。TP53被压缩的ACC细胞系比野生型Cu-ACC1表现出对PLK1I的反应更好。这些数据表明PLK1I可能是对ACC患者的一部分的有希望的有针对性治疗，并根据肿瘤遗传特征预先选择。
植物科学招募游客简短传记
植物科学招募访客简介传记迈克尔·巴拉什（PLB） - 学士学位，圣路易斯华盛顿大学环境生物学（2024年）。我的本科研究包括分析恢复物种池中的偏见，分别是物种保守主义对降级的草原景观中种子招募的影响。过高的草原福尔布斯（Grairie Forbs）通过纯活重测试了标准化的招聘，并在阶乘设计中接受了羊膜菌根真菌接种和除草的治疗方法。作为博士学位。 MSU的学生，我有兴趣继续对恢复高度保守的草原物种的动态进行类似的研究，这些动态通常未能以与矩阵或杂草差的本地Forbs相当的速度招募，并计划结合社区生态学，土壤生态学和功能性特质生态学，以发展对系统的理解。 我对Lars Brudvig博士的研究小组特别感兴趣，并且很想与Drs交谈。 Carolyn Malmstrom，Chris Blackwood和Laura Sullivan。 帕特里克·贝尔（Patrick Bell）（PBGB -HRT） - MS，植物生物学，罗格斯（Rutgers）（2024），BS，生物学，化学和教育专业的未成年人，沃伦·威尔逊学院（Warren Wilson College）（2010年）。 我的研究研究了榛子树的物际，杂种和新颖的阿维拉纳菌质种质，这与低于冷冻的天数有关。 我希望在MSU的博士学位使用植物育种来改善年度粮食作物中的非生物应激性。 Douches，Thompson，Vanburen和Jiang教授正在做有趣的工作，我很想亲自与植物弹性研究所的成员见面。作为博士学位。 MSU的学生，我有兴趣继续对恢复高度保守的草原物种的动态进行类似的研究，这些动态通常未能以与矩阵或杂草差的本地Forbs相当的速度招募，并计划结合社区生态学，土壤生态学和功能性特质生态学，以发展对系统的理解。我对Lars Brudvig博士的研究小组特别感兴趣，并且很想与Drs交谈。Carolyn Malmstrom，Chris Blackwood和Laura Sullivan。帕特里克·贝尔（Patrick Bell）（PBGB -HRT） - MS，植物生物学，罗格斯（Rutgers）（2024），BS，生物学，化学和教育专业的未成年人，沃伦·威尔逊学院（Warren Wilson College）（2010年）。我的研究研究了榛子树的物际，杂种和新颖的阿维拉纳菌质种质，这与低于冷冻的天数有关。我希望在MSU的博士学位使用植物育种来改善年度粮食作物中的非生物应激性。Douches，Thompson，Vanburen和Jiang教授正在做有趣的工作，我很想亲自与植物弹性研究所的成员见面。Caroline Bendickson（PLB） - 学士学位，与数学小学的生物学和化学专业，阿拉巴马大学的亨茨维尔大学（预计2025年5月）。 在哈德森帕（Hudsonalpha）生物技术研究所的Alex Harkess博士实验室中，我领导了一个独立的本科研究项目，该项目使用Angiosperms353 Bait捕获了trillium属的基于分子的系统发育，从而导致了第一批作者手动。 我还合作，与美国校园树基因组倡议一起，在奥本大学为Toomer's Oak（Quercus Virginiana）组装新的参考基因组。 目前，我正在帮助优化新型的计算管道矫正器，以识别可能影响各种富有ext exioial Agiosperms的SDR的性别确定的推定的植物直系同源物。 在研究生院，我的目标是使用计算方法来处理广泛的遗传学和进化问题，例如对各种植物种类的过程的调节，包括基因表达和口腔发育，以及我对Erich Grotewold博士，David Grotewold博士，David David Lowry博士，Bob Vanburen博士和Andrea案的实验室特别感兴趣。 Alex Bray（PLP） - 我目前正在与爱荷华州立大学的遗传学和全球卫生界未成年人攻读微生物学学士学位。 我在植物病理学方面最相关的研究经验一直在达伦·穆勒（Daren Mueller）博士的领导下，在科特瓦农业学院的两次实习期间。 我对蒂莫西·迈尔斯（Timothy Miles）博士，马丁·奇尔弗斯（Martin Chilvers）博士，亚历杭德罗·罗哈斯（Alejandro Rojas），格雷戈里·博尼托（Gregory Bonito），乔治·桑登（George Sundin）博士和米歇尔·赫林（Michelle Hulin）博士进行的研究特别感兴趣。Caroline Bendickson（PLB） - 学士学位，与数学小学的生物学和化学专业，阿拉巴马大学的亨茨维尔大学（预计2025年5月）。在哈德森帕（Hudsonalpha）生物技术研究所的Alex Harkess博士实验室中，我领导了一个独立的本科研究项目，该项目使用Angiosperms353 Bait捕获了trillium属的基于分子的系统发育，从而导致了第一批作者手动。我还合作，与美国校园树基因组倡议一起，在奥本大学为Toomer's Oak（Quercus Virginiana）组装新的参考基因组。目前，我正在帮助优化新型的计算管道矫正器，以识别可能影响各种富有ext exioial Agiosperms的SDR的性别确定的推定的植物直系同源物。在研究生院，我的目标是使用计算方法来处理广泛的遗传学和进化问题，例如对各种植物种类的过程的调节，包括基因表达和口腔发育，以及我对Erich Grotewold博士，David Grotewold博士，David David Lowry博士，Bob Vanburen博士和Andrea案的实验室特别感兴趣。Alex Bray（PLP） - 我目前正在与爱荷华州立大学的遗传学和全球卫生界未成年人攻读微生物学学士学位。我在植物病理学方面最相关的研究经验一直在达伦·穆勒（Daren Mueller）博士的领导下，在科特瓦农业学院的两次实习期间。我对蒂莫西·迈尔斯（Timothy Miles）博士，马丁·奇尔弗斯（Martin Chilvers）博士，亚历杭德罗·罗哈斯（Alejandro Rojas），格雷戈里·博尼托（Gregory Bonito），乔治·桑登（George Sundin）博士和米歇尔·赫林（Michelle Hulin）博士进行的研究特别感兴趣。我从事的项目包括优化核酸提取方法，以改善真菌病原体检测，进行种子健康质量测定法，以根据杀菌剂处理，场所和存储条件以及筛选各种农作物组织来评估真菌内生菌频率，以识别用于疾病抗性的疾病抗性成分，以识别用于传输表达和Vector Cresementering和Vector Eromentering的潜在遗传成分。作为密歇根州立大学的潜在博士生，我有兴趣在综合管理实践的背景下推进病原体检测技术和分析疾病的抗性。
Alex Gabriel、Rima Oulhaj、Laurent Dupont。开源点对点能源交易方法的探索性实施。第 27 届 ICE/IEEE 国际
二十多年来，控制电力行业的温室气体排放一直是欧盟 (EU) 关注的重点。气候变化限制了该行业大规模引入可再生能源。这些新能源主要是间歇性和局部性的。它给电网管理带来了额外的挑战。能源行业数字化的解决方案之一是部署智能电网。数字工具与电力公用事业的结合促成了新参与者和商业模式的出现，这些参与者和商业模式从经济上评估了减少温室气体排放和能源消耗的每一项贡献。十年来，欧盟各地的公司之间建立了一个新的能源市场，以促进商业竞争，并简化新型分布式发电的引入。2015 年，欧盟提倡自用 [1]，而 2019 年，一项新指令审查了内部电力市场的标准规则 [2]。
质量策略2024
General Health Status ____________________________________________________ 14 Quality of Life: Physical Health ____________________________________________ 15 Quality of Life: Mental Health _____________________________________________ 16 Health Insurance Coverage ________________________________________________ 17 Access to Health Care ____________________________________________________ 18 Disability ________________________________________________________________ 19 Food Insecurity _________________________________________________________ 20 Transportation ___________________________________________________________ 21 Exercise ________________________________________________________________ 23 Weight Status: Overweight and Obesity ____________________________________ 25 Falls ____________________________________________________________________ 27 Caregiving __________________________________________________________ 29
人工智能简介 - 华盛顿特区
AI研究人员在创建高级AI系统无法轻易通过的测试方面面临着挑战，因为这些系统超过了传统的基准，甚至在各个学术领域都面临博士学位的挑战。为了解决这个问题，AI安全中心主任Dan Hendrycks与专家合作开发了“人类的最后考试”，该测试由3,000个极难的问题组成，这些问题涵盖了哲学，火箭工程和理论物理学等领域。旨在将AI系统推向其极限，这些问题是由顶级学者提出的，并通过两步过程进行了严格的完善。最初的结果表明，包括OpenAI，Google和人类系统在内的领先AI模型得分很差，最佳性能仅达到8.3％。但是，研究人员希望这些分数在不久的将来会显着提高，这可能使AI系统能够比人类专家更准确地回答跨学科的复杂问题。这一进步强调了AI的潜力，但专家警告说，这些测试未能捕获现实世界知识分子的非结构化，创造性和协作性质，例如研究和解决问题。该项目反映了人们对如何有效衡量AI能力及其对科学和技术等领域的更广泛含义的日益关注。
地球，创造生命的行星PCR机器或trna的简短历史
生命的起源和居住在包括我们自己的地球的物种的多样性是一个有趣的问题，它伴随着人类历史到当今。今天，数据库中基因组序列的令人惊叹的积累以及用于深入分析的无数生物信息学工具[1-3]，清楚地表明，地球上生命的迷人生活史写在所有活物体的pangenome中。比较分歧DNA，RNA和/或蛋白质序列与共同祖先的比较，使我们能够将该历史的理论重建回到我们星球上的第一种自主细胞类型，该细胞在我们的星球上具有脂质包膜内具有核酸合成的核酸合成和核糖体的核酸群中的元素群体，该核酸属于蛋白质的概括[4] [5-7]。
ICLN产品简介
性能数据代表过去的性能，并不能保证未来的结果。投资回报和本金价值将随着市场条件而波动，当您出售股票时可能会更低或更高。当前的性能可能与显示的性能有所不同。在最近的一个月末表演中，请参见www.ishares.com。ETF的股票以市场价格（而非NAV）购买和出售，并且不会单独从基金中赎回。 任何适用的经纪佣金都将减少回报。 从2020年8月10日开始，使用该基金的分配的收盘价和帐户计算了贝莱德和iShares ETF的市场价格回报。 在2020年8月10日之前，使用中点价格计算了贝莱德和iShares ETF的市场价格回报，并解释了该基金的分配。 中点是美国东部时间下午4:00的出价/询问价格的平均值（通常确定大多数ETF的NAV时）。 显示的退货并不代表您在其他时间交易股票时将收到的收益。 由于基金的股票可能直到基金成立后，从成立到二级市场交易的第一天，因此该基金的股票股票股票的第一天不得在二级市场上进行交易，因此基金的NAV被用作计算市场收益的市场价格的代理。 在投资之前，请仔细考虑资金的投资目标，风险因素以及费用和费用。 可以在基金的招股说明书中找到此信息和其他信息，或者（如果有）可以通过访问www.ishares.com或www.blackrock.com获得的摘要招股说明书。ETF的股票以市场价格（而非NAV）购买和出售，并且不会单独从基金中赎回。任何适用的经纪佣金都将减少回报。从2020年8月10日开始，使用该基金的分配的收盘价和帐户计算了贝莱德和iShares ETF的市场价格回报。在2020年8月10日之前，使用中点价格计算了贝莱德和iShares ETF的市场价格回报，并解释了该基金的分配。中点是美国东部时间下午4:00的出价/询问价格的平均值（通常确定大多数ETF的NAV时）。显示的退货并不代表您在其他时间交易股票时将收到的收益。由于基金的股票可能直到基金成立后，从成立到二级市场交易的第一天，因此该基金的股票股票股票的第一天不得在二级市场上进行交易，因此基金的NAV被用作计算市场收益的市场价格的代理。在投资之前，请仔细考虑资金的投资目标，风险因素以及费用和费用。可以在基金的招股说明书中找到此信息和其他信息，或者（如果有）可以通过访问www.ishares.com或www.blackrock.com获得的摘要招股说明书。投资前请仔细阅读招股说明书。投资涉及风险，包括可能损失本金。国际投资涉及风险，包括与外币相关的风险，有限的流动性，政府监管减少以及由于不利的政治，经济或其他发展而导致大量波动的可能性。这些风险通常会增加用于新兴/发展市场和单一国家集中度的投资。将投资于特定行业，部门，市场或资产类别的资金比其他行业，部门，市场或资产类别比通用证券市场比其他行业，部门，市场或资产类别更加动荡。技术公司可能会受到严重的竞争和产品过时的影响。认为可以取代旧技术或创建新市场的技术实际上并非如此。最初开发新技术的公司可能无法利用该技术。所讨论的策略严格出于说明性和教育目的，不是建议，要约或招标购买或出售任何证券或采用任何投资策略。不能保证讨论的任何策略都是有效的。Ishares和BlackRock资金由BlackRock Investments，LLC（以及其关联公司的“ BlackRock”）分发。Ishares资金没有由S＆P Dow Jones Indices LLC赞助，认可，出售，出售或推广，该公司也没有对投资资金投资的建议做出任何陈述。BlackRock与S＆P Dow Jones Indices LLC没有隶属关系。
5个问题和5个（简短）关于AI和学术写作的答案，哥廷根大学的国际写作实验室简要介绍了
5个问题和5个（简短）关于AI和学术写作的答案，哥廷根大学的国际写作实验室简要回答了学生关于写作和AI的5个经常询问的问题。您可以在各个链接以及写作实验室的研讨会和写作咨询中找到更多详细信息。问题1：如何产生AI工具，例如Chatgpt，Bing Copilot，困惑AI，Google Gemini等。工作？询问生成AI以获取信息与在数据库或搜索引擎中查找信息无法媲美！常见的AI模型（大型语言模型，生成预训练的变压器）是语言模型，而不是知识模型！用非常简单的单词表示，这意味着：AI工具不会搜索信息，而只是根据概率和使用大量文本数据训练后将单词结合到句子中。这导致文本听起来很有说服力，但是可能包含不正确的信息。生成AI无法以任何方式决定信息是正确还是不正确！学习平台AI校园提供有关AI的背景知识对广泛的受众（部分用英语）：https：//ki-campus.org/问题2：我是否允许我在写作中使用AI工具？根据哥廷根大学的声明，在非监督考试中使用AI工具（学期论文，最终论文，论文等）通常不禁止。问题3：有什么论点支持使用AI工具进行写作？…如果您有效地（并反复）提示，请帮助您发现新的想法和问题。但是，必须以对他人透明的方式进行记录：https：//www.uni-goettingen.de/en/674738.html如果有疑问，则应与各自的主管讨论此问题。充分使用的是，生成的AI可以在写作过程的不同阶段具有支持或缓解效果：当生成想法时，AI可以……帮助您进行头脑风暴：例如，它可以为您提供一些主题或主题的可能性问题。在评估学术文献时，AI可以……通过总结论文提供概述。…通过简化的方式展示内容，提供对论文的初始访问。