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![课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和](/simg/2/2b284d70466e04bcf703479538c50445c084deab.png)
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
课程大纲中关于使用生成人工智能 (AI) 的声明示例（见参议院章程 54 和 55） 生成人工智能是一种通过识别大量训练数据中的模式来创建类似人类内容（包括文本、图像、视频和计算机代码）的技术，然后创建具有相似特征的原始材料。示例包括：可以生成文本的 ChatGPT、Google Gemini、Claude 和 Jenni，可以生成编码和编程的 Github Co-pilot，以及可以生成图像的 DALL-E 和 Midjourney。（Pasick，2023 年）参议院章程 54 和 55 要求教师在课程大纲中包含“有关在课程中使用生成人工智能 (AI) 的信息或限制”。不将信息包含在课程大纲中的默认情况是允许在课程中使用生成人工智能（参议院：2024 年 5 月 10 日）。教学大纲说明样本：[非详尽列表] 禁止使用示例 1：在本课程中，使用任何生成式 AI 系统（包括但不限于 ChatGPT、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）均被视为可能带来不应有优势的未经授权的辅助工具，因此不得在提交的成绩作业创作中或作为本课程任何作业的一部分使用。在本课程的评分作业中使用生成式 AI 系统被视为学术不端行为，可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 2：在本课程中，生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney）被视为未经授权的辅助工具。在本课程的任何作业（例如写作过程、创作过程、图像创建过程）的任何阶段均不允许使用生成式 AI。以此方式使用将被视为学术不端行为，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 3：本课程不允许使用生成式 AI 工具（例如 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 等）；因此，在本课程中使用任何 AI 工具进行作业都将被视为违反大学的学生行为准则，因为该作业并不完全是你自己的，并可能根据章程 31：学术诚信受到纪律处分。示例 4：除非讲师明确说明，否则本课程的所有作业均严禁使用生成式人工智能工具。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和 Midjourney 以及其他人工智能工具。使用未经授权的辅助工具构成学术不端行为，可能受到《条例 31：学术诚信》的处罚。一些允许的用途示例 1：学生可以根据每次评估概述的指导方针在本课程中使用生成式人工智能，只要承认并引用了生成式人工智能的使用，并遵循课程大纲和/或作业说明中给出的引用说明即可。这包括 ChatGPT、Google Gemini、Claude、Jenni、Github Co-pilot、DaLL-E 和
镜头试验的设计，招聘和基线特征
摘要背景：心血管结局试验的发现表明，通过纤维化治疗可以减少糖尿病性视网膜病的进展。但是，尚未专门的大规模随机试验研究了这一假设。Methods: LENS is a streamlined randomised double-masked placebo-controlled trial, based in Scotland, assessing whether treatment with fenofibrate (145 mg tab- let daily or, in the context of impaired renal function, on alternate days) in peo- ple with early retinopathy reduces progression to referable diabetic retinopathy (defined in NHS Scotland's Diabetic Eye Screening评分方案作为引用的背景或增生性视网膜病，或视网膜激光，玻璃体内注射或玻璃体切除术中引用的大斑点。成年人患有伴随性的和不可介绍的视网膜病（眼睛中的轻度背景性视网膜病变，或者在最新的NHS视网膜筛查评估中，一只/两只眼睛都可以观察到背景性视网膜病变；或者在过去3年中，一只眼睛都可以观察到的大斑点病）是符合条件的。从常规收集的医疗保健数据中鉴定出潜在的参与者，并使用研究团队的定期联系，并与国家电子发病率，死亡率，生物化学和视网膜筛查记录进行联系。学习治疗邮寄给参与者。结果：在2018年9月18日至2021年7月27日之间，随机分配了1151名参与者。他们的平均年龄为61岁（SD 12）年，女性为312（27％），305（26％）患有1型糖尿病。96％的双侧轻度背景视网膜病变，有10％的可观察到可观察到的baculopathy。结论：镜头将对治疗有糖尿病性视网膜病风险的人的功效进行强有力的评估。预计将在2024年中期将会产生结果。试用注册：NCT03439345; ISRCTN15073006; Eudract 2016– 002656-24。
横跨不同光子能级的Varian线性加速器的光束轮廓特性
放射疗法采用多种能量辐射来破坏癌细胞。线性加速器（也称为LINAC）是用于提供外部梁辐射疗法的机器。为了确认为肿瘤提供最佳辐射的治疗计划系统，同时保留周围正常组织的范围，这是对溶剂的广泛测量，是临床用途的Linac调试程序的一部分。这项工作旨在将光子束光束轮廓相对于半宽度，对称性和梁平坦度进行比较和评估。使用线性加速器（Varian vitalbeam SN：5199）进行了6mV，10mV和15mV光子的能量，对一组磁场尺寸（4×4、10×10×10×10×20 cm 2）和各种环境进行了良好的环境，对这项研究进行了的梁曲线测量。 A 3D水幻影，CC13电离室（SN：18635）作为参考室，CC04电离场室（SN：18616）作为A和IBA MyQA Accept Software版本1.6用于测量光子能量的曲线，分别为6 mV，10 mV 15 mV。 利用日食（版本：16.1）外部治疗计划系统，进行了轮廓计算。 根据制造商和IEC规范，当前研究的光子梁剖面数据是兼容的，所有公差都属于临床上可接受的公差范围。的梁曲线测量。A 3D水幻影，CC13电离室（SN：18635）作为参考室，CC04电离场室（SN：18616）作为A和IBA MyQA Accept Software版本1.6用于测量光子能量的曲线，分别为6 mV，10 mV 15 mV。利用日食（版本：16.1）外部治疗计划系统，进行了轮廓计算。根据制造商和IEC规范，当前研究的光子梁剖面数据是兼容的，所有公差都属于临床上可接受的公差范围。
描述伟大地方当局的特征
具有清晰的愿景，并与法定，社区和业务部门的合作伙伴一起发展并拥有。与合作伙伴不懈地投资其“地点”的未来。找到与居民互动和倾听其居民的创新方式。已发表了最新的地方计划，该计划做出了释放土地以进行必要的住房和经济发展所需的勇敢决定。有一种经济战略，该战略是与合作伙伴一起购买和开发的。是“开放的商业”。这意味着拥有强大的计划服务，与强大的经济发展团队一起，并与私营部门和公共部门的业务合作伙伴互动。有一个联合健康和护理计划，该计划展示了分布式领导方法。与社区和杠杆合作的贡献合作。已经开发了一个强大的叙事和相关的沟通和营销策略，与其野心和优先事项保持一致。
第三空间科研人员特征与职业路径：实践思考
过去 20 年来，研究和创新的组织、管理和交付方式一直在发生变化。研究类型已经发生了变化，更加注重协作、多学科和开放，有人称之为科学 2.0，随后是科学 3.0，最近又随着人工智能 (AI) 和其他新技术的出现而被称为科学 4.0。1 这一运动结合了研究方法的转变——新的科学方法、研究方法和技能要求——以及研究如何通过开放式创新、访问和数据共享、公民科学和众包与更广泛的社会互动，并关注研究的影响。在一定程度上，这些趋势体现了“新力量”的理念，即转向“开放、参与和同行驱动”的工作方式，例如 Airbnb、Uber 以及研究领域的 InnoCentive。2
头颈癌的免疫细胞地形
抽象背景人类和小鼠天然杀手（NK）细胞已显示出短期暴露于IL-12/15/18鸡尾酒或与某些肿瘤细胞系过夜的共培养后，会发展出记忆样功能。所产生的细胞保留了长达7天以及冷冻保存后的裂解能力，并且已证明记忆样的NK细胞（MLNK）可引起血液恶性肿瘤患者的完全缓解。尚未描述MLNK的单一表型，并且尚未完全表征由造成这些增强功能的短期细胞因子或肿瘤提示引起的生理变化。在这里，我们通过细胞因子和肿瘤启动产生了MLNK，以找到可以更好地定义NK细胞“记忆”的性质，并首次在体内定义了NK细胞“记忆”的性质。方法，我们从健康的供体中启动了具有细胞因子的健康供体（启动细胞因子诱导的记忆样（ICIML）-NK）和肿瘤启动（TPNK）的MLNK，并通过高维流式细胞仪，蛋白质量和代谢粒子分析进行了一夜。作为增强的细胞溶解功能的潜在机制，我们分析了MLNK与NK耐药肿瘤（Z-MOVI）结合的亲和力。我们从健康供体和癌症患者中产生了TPNK，以确定与单个肿瘤类型相互作用产生的MLNK是否可以增强裂解活性。最后，我们使用了复制 - 无能的肿瘤细胞系（Inkmune）来治疗髓样白血病患者，以增强体内NK细胞功能。结论NK细胞“记忆”是与对MHC介导的抑制的抗性相关的生理状态，结果来自健康供体的肿瘤引发的MLNK，癌症患者在体外对多个肿瘤细胞系的细胞毒性增加，类似于ICIML-NK细胞。多维细胞仪鉴定出具有记忆样特征的细胞子集的不同记忆样轮廓； CD57，CD69，CD25和ICAM1的上调。蛋白质组学分析鉴定出41种限于MLNK细胞的蛋白质，我们确定了候选分子的基础NK记忆，这可以解释MLNK如何克服抗性肿瘤的抑制作用。最后，在用Inkmune治疗的五名患有骨髓增生综合征或难治性急性髓样白血病患者中，三名对NK裂解功能和全身细胞因子的可测量增加了治疗。
多囊卵巢综合征的生殖老年妇女中不同表型的代谢特征
结果：来自OD-HA组和HA-PCOM组的女性的体重指数（BMI），腰围和腰围比（WHR）高于OD-PCOM组的女性（P <0.05）。在OD-HA组和HA-PCOM组中口服葡萄糖粉末后2小时和3小时，胰岛素抵抗（HOMA IR）的血清胰岛素浓度和稳态模型评估显着高于OD-PCOM组的胰岛素抗性（P <0.05）。来自OD-HA组和HA-PCOM组的女性中女性的血清总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG）和低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）的比OD-PCOM组的女性高显着高（p <0.05）。受损葡萄糖耐受性（IGT），2型糖尿病（T2DM），胰岛素抵抗（IR），代谢综合征（MS），非酒精性脂肪肝病（NAFLD）和PCOS妇女双血脂血症的患病率是17.9％，3.6％，58.4％，58.4％，58.4％，58.4％，58.4％，58.4％，分别为43.4％。ODHA组和HA-PCOM组的IGT，IR，MS，NAFLD和血脂异常的患病率显着高于OD-PCOM组中女性的患病率显着高（p <0.05）。t浓度（> 1.67 nmol/L）和Ferriman - Gallwey（F - G）得分（> 3）显着增加了PCOS女性代谢性疾病的风险（P <0.05）。
多倍体巨癌细胞：起源、可能的形成途径、特征及调控机制
多倍体巨癌细胞 (PGCC) 的特征是存在单个增大的细胞核或多个细胞核，与肿瘤进展和治疗耐药性密切相关。这些细胞对细胞异质性有重大影响，可能由各种压力源引起，包括放射、化疗、缺氧和环境因素。PGCC 的形成可以通过诸如核内复制、细胞融合、胞质分裂失败、有丝分裂滑移或细胞同类相食等机制发生。值得注意的是，PGCC 表现出与癌症干细胞 (CSC) 相似的特征，并通过不对称分裂产生高度侵袭性的子代。PGCC 及其子代的存在对于赋予对化疗和放疗的耐药性以及促进肿瘤复发和转移至关重要。本综述全面分析了 PGCC 的起源、潜在形成机制、压力源、独特特征和调控途径，以及针对这些细胞的治疗策略。目的是增进对 PGCC 起始和进展的理解，为肿瘤生物学提供新的见解。
大型立式潜水泵能量特性测试与分析
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人工智能在物联网身份验证中的生理特征识别
有效的用户身份验证是确保物联网 (IoT) 系统中设备安全、数据隐私和个性化服务的关键。然而，传统的基于模式的身份验证方法（例如密码和智能卡）可能容易受到各种攻击（例如窃听和旁道攻击）。因此，人们尝试设计基于生物特征的身份验证解决方案，这些解决方案依赖于生理和行为特征。行为特征需要持续监控和特定的环境设置，这在实践中可能具有挑战性。然而，我们也可以利用人工智能 (AI) 从物联网设备处理中提取和分类生理特征，以促进身份验证。因此，我们回顾了 2015 年之后发表的关于人工智能在生理特征识别中的应用的文献。我们使用物联网的三层架构（即感知层、特征层和算法层）来指导对现有方法及其局限性的讨论。我们还确定了一些未来的研究机会，希望这些机会能够指导下一代解决方案的设计。