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推荐引用 推荐引用 “人工智能驱动的品牌保护工具”，技术披露共享，（2025 年 1 月 1 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7694
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生效日期：01 | 01 | 2024政策上次审查：01 | 17 | 2024概述细菌性阴道病（BV）是由IMB
•桥梁妇女健康感染性疾病检测测试（桥梁诊断）CPT代码0330U注意：不允许实验室代表订购医师获得临床授权或参加授权过程。只有订购医师应参与与先前授权/医疗必要性有关的授权，上诉或其他行政程序。在任何情况下，实验室或医师/提供者均不得使用代表实验室的代表或与实验室和/或第三方有关系的任何人，以代表命令医师获得授权，以促进授权过程的任何部分或任何授权范围的授权元素，包括遵循和/或否定申请的任何元素，包括遵守和/或否定的任何元素，包括遵守和/或否定的任何元素，并允许任何拟议的授权，或者否定授权。适当性。如果发现实验室或第三方支持授权过程的任何部分，则BCBSRI将认为该行动违反了该政策，并将采取严格的行动，包括从BCBSRI提供商网络终止并终止。如果实验室提供尚未授权的实验室服务，则该服务将被拒绝作为参与实验室的财务责任，并且不得向成员账单。商业产品未涵盖一些基因测试服务，对于任何自资助的群体的合同排除在外，这些群体排除了与州授权有关的生物标志物测试的扩大覆盖范围，R.I.G.L。§27-19-81在生物标志物测试任务策略中描述。对于这些小组，在医学上不需要或不涵盖哪些基因测试服务涵盖的列表，因为它们是合同的排除，可以在基因测试服务或专有实验室分析政策的“编码”部分中找到。请参阅适当的福利手册，以确定成员计划是否已定制福利范围。请参阅相关策略列表以获取更多信息。覆盖范围的福利可能会有所不同。请参阅适当的福利手册，覆盖范围或订户协议的适用实验室福利/承保范围。背景细菌性阴道病（BV）BV是由正常细菌阴道菌群失衡引起的。这很常见，尤其是在生殖年龄的个体中。虽然没有单一的已知病因剂，但阴道菌群发生了变化，涉及耗尽过氧化氢的乳酸杆菌，其阴道pH值和其他细菌的过度生长升高，包括阴道，花生虫，植物菌，ttrepstopostreptepteptepteptepteptoccus，mobiluncty anna anaa，以及其他细菌。阴道培养不是鉴定BV的适当诊断方法，因为BV不是由特定细菌物种的存在引起的。各种商业测试提供了快速准确的pH评估和胺检测。例如，可以在商业上获得测量由阴道样品产生的挥发性气体和比色测试的自动设备。几项研究评估了DNA片段的核酸探针可检测和量化阴道流体样品中的特异性细菌。聚合酶链反应（PCR）方法提取并使用通用引物或特定引物扩增DNA片段。结果可能是定性的（评估是否存在特定的微生物）或定量（评估存在多少微生物）。该技术可用于测量多种生物（例如，已知与BV相关的生物）同时可作为Multitarget PCR测试可用。在接受多坐Multitarget PCR测试的BV症状或症状的个体中，证据包括一些有关技术性能和诊断准确性的前瞻性研究。相关结果是测试有效性，症状和疾病状况的变化。
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
摘要 印度尼西亚在英语教学中越来越多地使用人工智能工具，但其实施和影响尚未完全了解。本研究探讨了印度尼西亚英语作为外语 (EFL) 教师如何将人工智能 (AI) 技术融入教学，他们对这些工具的有效性的看法以及他们面临的障碍。通过半结构化访谈采用定性方法采访了印度尼西亚的五名英语作为外语 (EFL) 教师。数据分析表明，教育工作者使用 Grammarly、Google Translate、ChatGPT 和 Claude AI 等人工智能工具来提供反馈、帮助理解和创建内容。这些工具被认为有利于提高学生的写作能力和热情，尽管有人担心过度依赖、学术诚信以及阻碍批判性思维和真正学习的可能性。障碍包括对工具、技术设置和学生准备程度的限制。该研究强调了在英语教学中使用人工智能工具的优势，并强调了公平和评价性地纳入它们的重要性。教师应鼓励建构主义教学技术来激发认知参与和数字能力，确保人工智能资源补充而不是替代真正的学习。建议未来研究道德和教育影响。关键词：人工智能、英语作为外语 (EFL)、语言教育、教育技术、印度尼西亚、定性研究、教师看法、挑战、道德考虑。如何引用 Rahman, MA (2024)。探索人工智能在印度尼西亚英语作为外语教育中的整合。教学法：英语语言教学杂志，12 (2)。196-212 DOI：10.32332/joelt.v12i2.9549。期刊主页 https://e-journal.metrouniv.ac.id/index.php/pedagogy 这是一篇根据 CC BY SA 许可开放获取的文章 https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
单基因座和多基因座全基因组关联研究揭示了普通小麦十三个产量相关性状的基因组区域
对产量相关性状进行遗传解析可用于通过分子设计育种提高小麦产量。本研究对 245 个小麦品种进行了基因分型，在 7 种环境下测定了 13 个与产量相关的株高、粒重和穗相关性状，利用单基因座和多基因座模型，通过全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定了 778 个与这些性状相关的基因座。其中 9 个为主效基因座，还有 7 个为新发现的基因座，包括：Qph/lph.ahau- 7A（株高 (PH) 和叶枕高度 (LPH)）、Qngps/sps.ahau-1A（穗粒数 (NGPS) 和穗小穗数 (SPS)）、Qsd.ahau-2B.1 和 Qsd.ahau-5A.2（小穗密度 (SD)）、Qlph.ahau-7B.2（LPH）、Qgl.ahau-7B.3（粒长 (GL)）和 Qsl.ahau-3A.3（穗长 (SL)）。通过标记开发、重新 GWAS、基因注释和克隆以及序列变异、单倍型和表达分析，我们确认了两个新的主要基因座，并确定了潜在候选基因 TraesCS7A02G118000（命名为 TaF-box-7A）和 TraesCS1A02G190200（命名为 TaBSK2-1A），它们分别与 PH 相关性状的 Qph/lph.ahau-7A 和穗相关性状的 Qngps/sps.ahau-1A 相关。此外，我们报道了两种有利的单倍型，包括与低 PH 和 LPH 相关的 TaF-box-Hap1 以及与高 NGPS 和 SPS 相关的 TaBSK2-Hap3。总之，这些发现对于提高小麦产量和丰富我们对产量相关性状复杂遗传机制的理解很有价值。
孟德尔随机化显示纤溶酶原是心肌梗死和心房颤动的共同治疗靶点
简介心肌梗死 (MI) 是由于心肌部分血流不足引起的，从而导致胸痛、气短和心律失常等症状。1 值得注意的是，压力、高胆固醇、肥胖、糖尿病、吸烟和更年期都会增加 MI 的风险。2 研究表明，阿司匹林和他汀类药物等药物可以降低 MI 的风险。3,4 心房颤动 (AF) 是指心律不齐且通常很快，它会增加心脏形成血栓的风险。AF 会增加 MI 和中风的风险。5,6 在 AF 患者中，MI 的发病率比非 AF 患者高出约 50%，并且 6-21% 的急性 MI 患者同时存在 AF。7-9 此外，有高血压病史的患者患 AF 的风险较高。10 观察性研究表明 MI 和 AF 之间存在关联，并提出了几种机制。例如，MI 可以
推荐引用 推荐引用 McGraw, David K. (2024) “人工智能 (AI) 系统设计中的道德责任”，《国际责任期刊》：第 7 卷：第 1 期，第 4 篇文章。DOI：https://doi.org/10.62365/2576-0955.1114 可从以下网址获取：https://commons.lib.jmu.edu/ijr/vol7/iss1/4
人工智能 (AI) 系统设计中的道德责任 David K. McGraw 1 摘要 本文旨在概述人工智能 (AI) 系统设计者的责任所涉及的道德问题。首先，作者深入探讨了这一责任的哲学基础，研究了各种伦理理论，以了解个人对他人和社会的道德义务。作者认为，技术设计者有责任考虑其创作的更广泛社会影响。随后，作者仔细研究了人工智能系统与传统技术相比是否具有独特的道德问题这一基本问题，指出了复杂性、不透明性、自主性、不可预测性、不确定性以及重大社会影响的可能性等因素，并认为人工智能算法的独特特征可能会产生新的道德责任类别。最后，本文提出了一个框架和策略，用于对人工智能设计师的责任进行伦理考虑。关键词：人工智能（AI）伦理、负责任的人工智能设计、人工智能伦理框架、技术哲学 简介 近年来，人工智能（AI）引起了公众的关注，人们对这项快速发展的技术的变革潜力既感到兴奋又感到担忧。随着人工智能系统变得越来越复杂并融入我们的日常生活，人们越来越认识到，这些技术的开发和部署引发了深刻的伦理问题。突然之间，“人工智能伦理”话题成为一个热门话题，引起了政策制定者、行业领袖、学术研究人员和普通公众的关注。这种广泛关注的背后是人们对人工智能变得越来越普及可能产生的社会影响和意想不到的后果的共同担忧。那些创造、实施和使用这些强大且具有潜在破坏性的技术工具的人的道德义务是什么？这是围绕人工智能的人类伦理的新兴讨论的核心问题。在《国际责任期刊》（IJR）的创刊号上，创始主编 Terry Beitzel 解释说，“责任”一词可以涵盖从道德到法律概念的一系列含义。这次讨论的核心是道德的基本问题。然而，Beitzel 总结说，IJR 的重点大致是“由‘谁或什么负责为谁做什么以及为什么？’ (2017, p. 4) 这个问题定义和激发的各种复杂问题”。本文就该问题展开研究，但缩小了这一更广泛范围，以探讨与人工智能 (AI) 系统相关的具体道德责任。Rachels 将“最低限度的道德概念”定义为“至少，努力用理性指导一个人的行为——即
欧盟强迫劳动产品禁令生效——通常
在调查的初步阶段，主管当局通常会要求经济运营商提供其为识别、预防、减轻、终止或补救其运营和供应链中强迫劳动风险而采取的尽职调查行动的信息。如果有确凿证据（即基于客观、事实和可验证的信息，欧盟委员会或主管当局有合理迹象怀疑某种产品可能使用强迫劳动制造），则主要主管当局必须针对该产品和经济运营商启动调查。该调查可能涉及额外的信息请求，在特殊情况下，还可能涉及实地检查，包括在第三国。调查通常会在启动之日起 9 个月内完成。
推荐引用 推荐引用 Mitrovic, Snezana；Saini, Vinay；Xavier, Alwin；以及 Grobel, Wojciech，“基于人工智能的偏远地区 5G 卫星覆盖节能解决方案”，技术披露共享资源，（2024 年 12 月 18 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7657
推荐引用 推荐引用 Mitrovic, Snezana；Saini, Vinay；Xavier, Alwin；以及 Grobel, Wojciech，“基于人工智能的偏远地区 5G 卫星覆盖节能解决方案”，技术披露共享资源，（2024 年 12 月 18 日）https://www.tdcommons.org/dpubs_series/7657
不同植物中常见的免疫反应节点
二核苷酸糖基水解酶 (NADase) 可产生多种核苷酸衍生的信号分子 ( 5 , 6 )。这些衍生物被进一步加工成短寿命产物，根据其结构，这些产物可作为选择性配体，驱动由脂肪酶样蛋白 EDS1 (增强疾病易感性 1) 和 SAG101 (衰老相关基因 101) 或 PAD4 (植物抗毒素缺乏 4) ( 5 , 6 ) 组成的预先形成的蛋白质异二聚体发生特定重排。然后，两种类型的 EDS1 异二聚体会选择性地募集所谓的“辅助 NLR”，在 EDS1-PAD4 的情况下称为 ADR1（激活抗病性 1），在 EDS1-SAG101 的情况下称为 NRG1（氮必需基因 1）。然后 NRG1 和 ADR1 寡聚化并形成膜定位钙通道，从而激活下游免疫反应，特别是对于 NRG1 而言，导致受感染植物细胞死亡（7,8）。
格列美脲与 chandraprabha vati 中植物化学物质之间的药物相互作用的网络药理学分析：确定共同靶点和分子机制
网络药理学是一种多靶点药物发现方法，用于探索药物与生物网络之间的相互作用。它有助于了解草药的治疗机制，特别是对于糖尿病等复杂疾病。Chandraprabha Vati 是一种经典的阿育吠陀配方，含有 37 种成分，其中许多成分具有抗糖尿病作用。本研究旨在研究 Chandraprabha Vati 的植物化学物质与抗糖尿病药物格列美脲之间的相互作用。使用 IMPPAT 选择 Chandraprabha Vati 的生物活性成分。使用 Swiss ADME 进行药代动力学预测，并使用 Way2Drug 预测药物间相互作用。使用 STRING 数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI)，并在 Cytoscape 中进行网络分析。使用 DAVID 数据库进行基因本体和 KEGG 富集分析。药代动力学分析确定了 11 种关键植物化学物质，它们对参与格列美脲代谢的酶 CYP2C9 具有不同的影响。靶标重叠分析显示格列美脲和植物化学物质之间存在 34 个共同的枢纽基因，包括 EGFR、ESR1、PIK3CA、CYP2C9 和 SRC。这些基因与药物相互作用有关，其中 EGFR 成为关键因素。Chandraprabha Vati 中的植物化学物质，特别是 20-羟基孕-4-烯-3-酮、β-石竹烯和豆固醇，可能通过抑制 CYP2C9 与格列美脲相互作用。这可能会改变格列美脲代谢，增加不良反应的风险。需要进一步的临床研究来证实这些发现并指导安全的联合用药。