XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcontent
通过机器学习Web应用程序揭示人类安全策略的可持续发展目标
本文介绍了基于机器学习（ML）的方法来整合人类安全（HS）和可持续发展目标（SDG）。起源于1990年代，HS专注于战略性，以人为中心的干预措施，以确保全面的福利和韧性。它与可持续发展目标紧密一致，共同构成了全球可持续发展计划的基础。我们的方法涉及使用专家宣传的关键字和高级ML技术将44个报告映射到17个可持续发展目标，从而产生了基于Web的SDG映射工具。该工具专门针对HS-SDG Nexus量身定制，从而可以分析13个新报告及其与可持续发展目标的连接。通过此，我们发现了详细的见解，并在报告与全球目标之间建立了牢固的联系，从而对HS与可持续发展之间的相互作用有细微的了解。这项研究提供了一个可扩展的框架，以探索HS与巴黎议程之间的关系，为学者和决策者提供了实用，有效的资源。
在生理氧含量下培养人肠癌的新型系统，用于研究微生物 - 宿主相互作用
人类肠道中宿主微叶相互作用的机理研究受到与肠上皮细胞的共培养微生物的困难。一方面肠道细菌是兼性，气化剂或强性厌氧菌的混合物，而肠上皮则需要氧气才能生长和功能。因此，可以重现这些对比的氧气要求的共培养系统是我们理解人类肠道中微生物 - 宿主相互作用的关键步骤。在这里，我们展示了肠道类器官植物植物共培养（IOPC）系统，这是一种简单且具有成本效益的方法，用于将厌氧肠肉芽菌与人肠癌（HIOS）共培养。使用具有不同程度的氧气耐受性的共生厌氧菌，例如纳米 - 大道细菌型毒菌菌菌和严格的Anaerobe blautia sp。IOPC概括了在体内看到的肠上皮的对比度。IOPC培养的HIO显示出增加的屏障完整性，并诱导了免疫调节基因的表达。转录组分析表明，来自不同捐助者的HIO在其对厌氧菌对共培养的反应的大小上显示出差异。因此，IOPC系统提供了可靠的共培养设置，用于研究复杂的，患者衍生的肠道组织中的宿主微生物相互作用，可以促进研究微生物群落在健康和疾病中作用的机制。
目录 - 可持续发展目标
在此背景下，本报告介绍了该市在实现可持续发展目标和实施支持可持续发展目标本地化的干预措施方面取得的进展、实现的其他重要里程碑和采取的步骤。该市继续实施的一些干预措施被证明是最相关的，并在推动实现目标方面发挥着关键作用。尽管实现可持续发展目标的挑战阻碍了该市的发展，但该市已取得了显著的进步。在这方面，在制度化一些支持和推动可持续发展目标在该市商业运营中制度化的机制方面取得了合理的进展。其中一项值得称赞的进步是制定和实施了一套指导性文书，形式包括附则、政策、框架、战略和针对具体问题的计划。
2024先进治疗行业报告
流媒体服务有望继续投资于昂贵的，差异化的保费内容，这吸引了订阅者11，但他们可能需要用较低成本的内容来补充它，其中可能包括创建者 - 库存或结合了策划的UGC。12流服务应包含一个新的现实，即传统上在流媒体和线性电视上发现的高级“电视般”娱乐不再是占主导地位，现在与更便宜，更短的节目，现场和事件的视频，著名的创作者和影响者，著名的创造者和影响者以及看似无尽的用户生成的内容相关。流媒体服务可以寻找在这些不同窗口上发布，参与和获利的方法，同时寻求机会将更多的UGC型体验和创建者带入自己的平台。他们还应该了解，新兴的媒体景观通常是建立在亲和力网络（创造者和狂热者）上的，而不太在大规模的集中生产和分销业务上。13在接下来的12个月中，社交UGC平台有望继续定下基调，而流媒体服务和工作室工作（并花费）尝试追赶。
印度尼西亚：电力基础设施项目的本地内容要求进行改头换面
第二条件似乎与过去的MOI法规有很大的不同之处，是，该项目不受TKDN要求的影响。毫无疑问，印度尼西亚的宪法指出，其中包含的地球，水和自然资源由国家控制。法律号2007年第30章（“能源法”）强调，国家的控制涵盖了化石燃料，地热，大规模水电和核，而新的和其他可再生能源资源仅受国家（并且不受控制）“仅”。 这可能会引起一种解释，例如，太阳能和风能项目不受MEMR 11/2024下的TKDN要求的约束，至少是基于当前的能源法。 尽管如此，根据我们看到的最新能源法案草案，似乎风，太阳能和其他可再生能源将由国家控制。2007年第30章（“能源法”）强调，国家的控制涵盖了化石燃料，地热，大规模水电和核，而新的和其他可再生能源资源仅受国家（并且不受控制）“仅”。这可能会引起一种解释，例如，太阳能和风能项目不受MEMR 11/2024下的TKDN要求的约束，至少是基于当前的能源法。尽管如此，根据我们看到的最新能源法案草案，似乎风，太阳能和其他可再生能源将由国家控制。
生成式 - ai-to-Revolutions-content- ...
nvidia还通过提供Nvidia nims作为NVIDIA AI Enterprise Suite的一部分来简化Genai模型的部署。由NVIDIA推理软件提供支持的这些预建的容器为语言，语音和药物发现等领域提供行业标准的API，以便开发人员可以使用自己的基础架构和专有数据快速构建AI应用程序。
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士： 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函认可机构，从消费者保障的角度，就面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）提供一套指导原则。 鉴于大数据分析及人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日发出的通函“认可机构使用大数据分析及人工智能的消费者保障”（“2019 年 BDAI 指导原则”）中发布了一套指导原则，重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 用例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是一种
B9/67C 2024 年 8 月 19 日 行政长官 全体认可机构 先生/女士， 使用生成人工智能的消费者保障 我谨致函，向认可机构提供一套关于从消费者保障角度在面向客户的应用中使用生成人工智能（“GenAI”）的指导原则。鉴于大数据分析和人工智能（“BDAI”）的发展，香港金融管理局（“金管局”）于 2019 年 11 月 5 日在《认可机构使用大数据分析和人工智能的消费者保障》通函中发布了一套指导原则（“2019 年 BDAI 指导原则”），重点关注四个主要领域，即管治和问责、公平、透明度和披露，以及数据隐私和保护（请参阅附件 1 的简要摘要 1 ）。这些指导原则已被证明对银行和客户有益，并有助于促进香港银行业 BDAI 的健康发展，正如香港金融管理局最近进行的一项调查显示 BDAI 使用案例激增所见（调查结果摘要见附件 2）。更重要的是，2019 年 BDAI 指导原则还有助于增强客户对使用采用 BDAI 的银行服务的信心。近几个月来，香港金融管理局注意到银行业对在其运营中采用 GenAI 的兴趣日益浓厚。GenAI 是 BDAI 的一种形式，可以生成新内容，例如文本、图像、音频、视频、代码或其他媒体，
![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
基于Degron的生物oprotacs用于控制CAR T细胞中的信号传导 饮食纤维单糖含量改变肠道微生物组组成和发酵 Cuxbi2Se3纳米板中两性掺杂的精确控制 体内细胞活性历史的快速生化标记 单细胞RNA-seq分析揭示了与类风湿关节炎疾病活性相关的细胞子集和基因特征 ASP12的应变释放烷基化可以使K-Ras-G12d的突变体选择性靶向 集成光子学中的高率并行化 Medicine® UC Davis
哺乳动物肠道微生物群的摘要成员代谢宿主没有消化的各种复杂碳水化合物，这些碳水化合物被集体标记为“饮食纤维”。虽然每个菌株用来在肠道中建立营养生态位的酶和转运蛋白通常是非常特异的，但碳水化合物结构与微生物生态学之间的关系是不完美的。本研究利用了复杂的碳水化合物结构确定的最新进展来测试纤维单糖组成对微生物发酵的影响。在72小时的时间内，在改良的小型反激阵阵列系统中，通过合并的猫粪接种物在经过72小时的经过修改的小型粪便中发酵了具有不同单糖组成的55个纤维。单糖葡萄糖和木糖的含量与发酵过程中pH的降低显着相关，这也可以从短链脂肪酸乳酸，丙酸，丙酸和信号传导分子吲哚二乙酸的浓度中预测。微生物组的多样性和组成也可以通过单糖含量和SCFA浓度来预测。尤其是，乳酸和丙酸的浓度与最终α多样性相关，并且与包括乳杆菌和dubosiella在内的几个属的相对丰度显着相关。我们的结果表明，单糖的组成提供了一种富裕方法，以比较饮食，肠道微生物群和代谢产物产生的饮食纤维纤维和发现的联系。