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流体剪切应力刺激 ATP 释放，而不调节肾内髓集合管中的嘌呤基因表达
缩写：ADPKD，常染色体显性多囊肾病；BB-FCF，亮蓝-FCF；CCD，皮质集合管；COX-2，环氧合酶-2；CX30，连接蛋白-30；CX30.3，连接蛋白-30.3；CX37，连接蛋白-37；DCPIB，4-(2-丁基-6,7-二氯-2-环戊基-茚满-1-酮-5-基)氧代丁酸；DCT，远曲小管；DTT，二硫苏糖醇；ENaC，上皮钠通道；GFR，肾小球滤过率；Gjb4 -/-，Gjb4 敲除；IMCD，内髓集合管；LRRC8，含 8 个富亮氨酸重复序列；Na +，钠；PBS，磷酸盐缓冲溶液； PC1，多囊蛋白-1；PC2，多囊蛋白-2；Pkd1 -/-，Pkd1 敲除；SDS，十二烷基硫酸钠；sgRNA，单向导 RNA；TBS，三羟甲基氨基甲烷缓冲溶液；TGF，管球反馈；UDP，尿苷二磷酸；VNUT，囊泡核苷酸转运蛋白；VRAC，容量调节阴离子通道；WT，野生型。
隐私法声明 本声明旨在告知您根据 DD 表格 3130《同意书》收集个人信息的目的
隐私法声明 本声明旨在告知您根据 DD 表格 3130《同意披露机密物质使用信息》的要求收集个人信息的目的，以及这些信息的使用方式。当局：公法 104-191、1996 年《健康保险流通与责任法案》；10 U.S.C.，第 Ch. 章。55，医疗和牙科护理；10 U.S.C.1097a，TRICARE Prime：自动注册；付款方式；10 U.S.C.1097b，TRICARE Prime 和 TRICARE 计划：财务管理；10 U.S.C.1079，配偶和子女医疗保健合同：计划； 10 U.S.C.1079a，TRICARE 计划：制服服务平民健康和医疗计划 (CHAMPUS) 退款和其他金额的处理；10 U.S.C.1086，某些成员、前成员及其家属的健康福利合同；10 U.S.C.1095，代表受保受益人产生的医疗保健服务：从第三方付款人收取；42 U.S.C.290dd，政府和其他雇员之间的药物滥用；42 U.S.C.290dd-2，记录保密；42 U.S.C 42 U.S.C.Ch.117，第 11131-11152 节，信息报告；45 CFR 164，安全和隐私；DoD 6025.18-R，国防部健康信息隐私条例；和 E.O.9397（SSN）。目的：记录患者授权第三方发布 MHS 提供全面医疗保健所需的机密物质使用信息。常规用途：此表格收集的信息将与第三方共享，以记录您授权这些第三方向军事健康系统 (MHS) 发布您的健康信息。您的记录中的信息也可能披露给私人医生和联邦机构，包括与您的医疗保健有关的退伍军人事务部、卫生与公众服务部和国土安全部；其他联邦、州和地方政府机构，以确定您是否有资格享受福利和权益以及是否遵守管理公共卫生事务的法律；以及政府和非政府第三方，以收回军事卫生系统为您提供的医疗保健费用。您记录中的任何受保护的健康信息 (PHI) 均可按照国防部实施的 HIPAA 规则的允许使用和披露。PHI 的允许使用和披露包括但不限于治疗、付款和医疗保健操作。但是，不会拒绝护理。适用 SORN：EDHA 07，“军事健康信息系统”，（2020 年 6 月 15 日，85 FR 36190）https://dpcld.defense.gov/Portals/49/Documents/Privacy/SORNs/DHA/EDHA-07.pdf 披露：自愿。如果您选择不提供所要求的信息，第三方将无法向 MHS 发布您的健康信息，这可能导致 MHS 无法提供全面的医疗保健。
用于收集和回收空间碎片的集成设计
它们在地球大气中。自然，这样的大型计划需要资金。因此，建议可以通过为每个太空任务设定关税（等于任务成本的3％至5％）来提供融资。收集的资金可用于研究，以便解决该问题的解决方案，并确保空间碎片的回收利用。这项工作也可以用作寻求保护地球环境的人的伴侣。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
高效随机激光发射收集系统的能量测试
摘要。本文讨论了随机激光器 (RL) 中的光收集问题。由于该系统发射的辐射由于其空间不相干性而呈朗伯辐射，因此设计、开发和测试了一种基于椭圆旋转镜的装置，以优化 RL 发射的辐射的收集。该系统提供了一种在多模光纤入口处注入发射能量的简单程序。所得结果表明，该装置的净能量效率为 35%，接近理论预期。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.OE.60.1.010502]
在 covid-19 疫苗接种点收集种族和民族数据：...
当疫苗接种者拒绝回应时应考虑的问题 患者可能不愿意提供他们的人口统计数据，因为他们不确定这些信息将如何使用。准备好回答他们的问题或疑虑。最好提前准备好一份综合声明，以缓解尴尬或不舒服的情况。例如，“我们正在收集人口统计信息，以便为这段时间需要帮助的所有社区提供最佳服务。我们会向每个我们帮助的患者询问相同的问题，以避免对我们服务的对象做出假设。”
有效的随机激光排放收集系统的能量测试
摘要。解决了随机激光（RLS）中光收集的问题。由于该系统发出的辐射是兰伯特人的空间不连贯性，因此设计，开发和测试了基于椭圆形革命镜的设备，以优化RL发出的辐射的收获。该系统在多模光纤入口处提供了一个简单的注入程序。获得的结果表明该设备的净能效率为35％，接近理论上预期的净能效。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10 .1117/1.oe.60.1.010502]
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。
卢马德人采集传统水稻品种（照片）
稻米是亚洲许多社区非常重要的作物。它不仅是大多数人的主食，也是亚洲文化和社会的重要组成部分。稻米生产大多仍由自给自足的小农户负责。农村地区大多数农业劳动力的生计都与稻米生产或多或少地相关。稻米的品种繁多，从旱地稻米到可以在沿海地区种植的品种。从印度到印度尼西亚，从中国到菲律宾，很容易找到 40,000 多个稻米品种，全球 90% 以上的稻米是在亚洲生产和消费的。尽管米饭被视为一种营养丰富的食物，但它缺乏维生素 A 或其前体 β-胡萝卜素等微量营养素。因此，人们通常将米饭与蔬菜或肉类蛋白质等配菜一起食用，以补充富含米饭的饮食中微量营养素的缺乏。 1999 年，一群由 Ingo Potrykus 博士领导的欧洲科学家试图通过开发含有 β-胡萝卜素的转基因水稻来改变这一现状，