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使用高通量测量值在各种情况下开发紧凑的转录效应子
转录效应子是已知激活或抑制基因表达的蛋白质结构域。但是，缺乏对哪种效应域调节转录的系统性理解。在这里，我们开发了DCAS9介导的高通量募集（HT-RECRUIT），这是一种合并的筛选方法，用于量化内源性靶基因的效应子功能和测试效应子功能，用于包含各种环境的5,092个库中的库。我们还使用较大的文库瓷砖调节剂和转录因子来绘制从未注释的蛋白质区域绘制的效应子的上下文依赖性。我们发现许多效应子取决于目标和DBD上下文，例如可以充当激活因子或阻遏物的HLH域。为了实现有效的扰动，我们选择了包括ZNF705 KRAB在内的上下文固定域，从而改善了CRISPRI工具以使启动子和增强子保持沉默。我们通过结合NCOA3，FOXO3和ZnF473结构域来设计一种称为NFZ的紧凑型人类激活剂，该结构域可以通过更好的病毒递送和对嵌合抗原受体T细胞的诱导控制有效的CRISPRA。
IT 丰富环境下的理论借鉴
信息系统 (IS) 特定理论的作用及其对 IS 领域现状和方向的贡献仍然是一个广泛争论的话题。争论中一个响亮的不变的观点是，IS 理论的发展至关重要，但对于如何实现这一目标却没有达成共识 (Hong 等人，2014)。事实上，批评者指责 IS 习惯性地从其他/相关学科借用理论，而牺牲了本土理论建设；中层理论泛滥，而牺牲了可推广的宏大理论，并且持续对 IT 工件理论化不足 (Grover 和 Lyytinen，2015；Hassan 和 Lowry，2015；Orlikowski 和 Iacono，2001)。此外，严重依赖不以 IT 相关结构为基础的理论被认为“分散注意力”(Benbasat 和 Zmud，2003：192)。因此，强劲而活跃的研究潮流鼓励发展本土理论（Grover 和 Lyytinen，2015），这些理论不太可能是借用其他领域的理论的产物。这些理论将“超越我们从其他领域引进的理论”（Markus 和 Saunders，2007：iv）。虽然这种理论化的优点显而易见，但我们认为，在信息系统领域借用理论不会也不应该，
在低收入国家环境中建立和加强气候弹性卫生系统
气候变化对卫生系统构成了重大威胁，尤其是在中间和中间国家（LMIC），通常面临资源限制和脆弱性的增强。该报告由NORAD委托并由挪威公共卫生研究所（Norwegian Public Sealth）进行，提供了一个全面的概述，该概述解决了在这些情况下在这些情况下建立和加强气候弹性卫生系统所需的七个关键方面，并得到了范围的审查。该报告探讨了卫生系统弹性的有效策略；解决实施这些策略的机遇和挑战；评估卫生系统对气候变化的脆弱性；与气候弹性卫生系统有关的主要利益相关者；检查知情决策的数据需求；突出了解决公平和弱势群体需求的重要性；以及需要解决的认同研究差距，以支持气候弹性卫生系统的发展。
在现有情况下推进施工
3D打印应用程序的移动机器人可以从工厂地板过渡到建筑工地。它们的显着灵活性和适应性支持了各种基于沉积的3D打印技术，这些技术利用从混凝土和地球进行挤出，喷涂或喷射的材料到金属，用于诸如电线弧添加剂制造之类的工艺。不仅限于新结构，因此它们的流动性可以利用纠正式建筑物维护，恢复，振兴和维修。他们彼此合作的能力允许在多机器人设置中部署，从而以速度的数字提供可扩展性。尽管具有有希望的潜力，但移动3D打印机器人也遇到了许多技术挑战。这些包括确保印刷结构的机械性能符合所需的建筑法规，设计强大的ME Chanical Systems用于大规模建筑项目，并将这些系统与现有的建筑规划工具无缝集成。此外，通过高级感应和控制技术增强这些机器人的精度和鲁棒性对于它们在建造制造中的有效应用至关重要。在本文中，我们详细介绍了当前的研究轨迹，并深入了解与现有环境中现场构造相关的当前挑战，开放问题和关键前景。为了丰富讨论，提供了对潜在的建筑应用程序方案的见解，以振兴，修复和加强建筑结构。这些挑战的复杂，跨学科的性质强调了对移动3D打印技术领域进行协作方法的需求。
生成的AI用于跨文化背景下的专业交流培训：我们现在在哪里，我们在哪里？
摘要：这是21世纪工作场所的共同特征，是多元文化的。工作专业人员需要拥有强大的互动能力，以便在工作场所的各种跨文化相遇中处理专业沟通。这对专业传播教育提出了挑战，因为教育工作者需要将不同的文化实践和对话者的教学材料纳入其教学和评估材料中。在本文中，我们反映了跨文化背景下专业传播教育的实践挑战，并设想在这个地方可以做些什么。我们从在专业传播教育中融合多样化的文化代表性方面始于一些实用的，现场的困境。然后，我们使用操作AI介导的评估工具来详细说明使用AI开发教学和评估材料进行专业交流教育的可能性，措施和警告。我们以AI新兴空间的未来研究和实践的指示在跨文化背景下进行专业交流（AI-PCIC）。
NPS 关于披露学术工作中生成式 AI 使用的指导国防部关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，希望学生和作者标记在生成式 AI 的帮助下生成的文档。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向您的读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也要包含简短的描述性披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
NPS 关于在学术工作中披露生成式 AI 使用的指导 DoD 关于使用生成式 AI 的临时指导强调了透明度和引用的必要性，期望学生和作者对在生成式 AI 帮助下生成的文档进行标记。同样，在学术研究、出版、作者和学习环境中也正在建立标准，以承认 AI 在准备手稿和完成课程作业中的作用。如果您计划使用或已经使用生成式 AI 作为编写课程作业或论文作业的工具，请首先确保您的使用符合教授或顾问的政策。如果您不确定您的使用是否符合教职员工的政策，请不要想当然。直接询问您的教授或顾问，向他们提供您计划如何使用或已经使用生成式 AI 的具体示例。当您使用生成式 AI 可能会引入您未创建的元素（例如，措辞、图像、代码）时，您需要向读者和利益相关者（例如，教授、顾问、出版商、赞助商）披露 AI 的使用情况。即使您已获得使用 AI 的许可，也请包含简短、描述性的披露声明。有关更多背景信息，请查看 NPS 学术荣誉准则和 NPS 关于使用生成式 AI 的临时指导。披露声明
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
引用：Papakonstantinidis, S., Kwiatek, P., & Spathopoulou, F. (2024)。拥抱还是抵制？人工智能写作软件在学术和非学术环境中采用的驱动因素。当代教育技术，16 (2)，ep495。https://doi.org/10.30935/cedtech/14250
本研究调查了在专业环境中使用人工智能写作软件 (AIWS) 的观点，重点关注学术和非学术作家。这两个群体虽然通过采用 AIWS 可以提高生产力，但也对这项技术的广泛实施表示担忧。值得注意的是，人工智能 (AI) 写作技术对内容创作的影响是深远的，它能够快速生成语法准确的内容。然而，这种采用仍然存在争议。该研究采用定量方法，结合技术接受模型和新电脑游戏态度量表。这种方法使我们能够辨别使用人工智能写作工具的影响，同时考虑到不同使用领域的可能差异。通过对 219 名来自学术界和商界的参与者的调查，该研究探讨了使用 AIWS 的态度和意愿。研究结果揭示了非学术作家的准备情况以及采用 AIWS 的影响。商业和非学术专业人士将 AIWS 视为提高效率和内容质量的工具，而学术背景下的作家则对偏见、操纵和工作流失表示担忧。这项研究有助于加深对 AIWS 的理解，使开发人员、教育机构和内容创作者受益，并阐明了学者和专业人士之间不同的态度和年龄动态。这项研究强调了 AIWS 的多方面影响，为未来探索这一新兴领域以及行业和教育机构的实际应用奠定了基础。
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
催化变革：在印度尼西亚商业中释放人工智能的力量 Robertus Suraji 1 , Istianingsih 2 , Hapzi Ali 3 1 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学信息学项目， robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 2 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商业学院， istianingsih@dsn.ubharajaya.ac.id 3 印度尼西亚雅加达巴扬卡拉大学经济与商学院 通讯作者：robertus.suraji@dsn.ubharajaya.ac.id 1 摘要：人工智能 (AI) 已成为现代商业世界的一股变革力量。本研究分析了人工智能在企业中采用的影响，重点关注印度尼西亚的商业环境。我们结合文献分析、跨部门案例研究以及对企业利益相关者的访谈。研究结果表明，人工智能通过提高运营效率、改变传统商业模式和支持更好的决策，改变了印度尼西亚的商业模式。研究还指出了与算法偏见和人工智能伦理相关的挑战。这项研究的意义包括需要对人工智能的采用进行周到的管理、与监管机构合作，以及加强对社会影响和道德的教育和认识。进一步的研究可以加深对人工智能在印度尼西亚不同商业环境中的影响的理解。这项研究为理解人工智能在现代商业中的作用奠定了坚实的基础，它连接了全球和本地维度，详细说明了采用这项技术的组织所面临的影响、挑战和机遇。关键词：人工智能、印度尼西亚商业、运营效率、算法偏见、商业模式。摘要：人工智能是现代商业世界中变革的驱动力。在印度尼西亚，人们关注商业领域，关注人工智能的采用。 Kami menggabungkan 分析文学，研究该领域的研究，并对其进行分析。印度尼西亚的 Temuan penelitian menunjukkan bahwa AI telah mengubah 范例是指操作性的、传统的 mengubah 模型，并且是可以使用的。识别偏差算法和 AI 识别方法。在此基础上，您可以调整姿势、调节调节器、调整姿势以及保持社交和锻炼。 Penelitian lebih lanjut dapat memperdalam pemahaman tentang mudak AI
利用机器学习预测不同编辑类型和染色质环境下的主要编辑效率
图 1 | 基于序列上下文的 pegRNA 效率表征和预测。（a）使用目标匹配的 pegRNA 文库“Library Diverse”进行筛选的示意图。（b - g）HEK293T 或 K562 中（b,c）插入、（d,e）HEK293T 或 K562 中 1-5bp 替换和（f,g）HEK293T 或 K562 中 1-15 bp 删除的编辑效率。（h,i）在 HEK293T（h）或 K562（i）细胞中安装了 2 个独立 1 bp 替换的双重编辑的编辑效率。预期编辑意味着安装了两个替换，而中间编辑意味着只安装了 2 个替换中的 1 个。距离 0 对应于单个 1 bp 编辑。 (j,k) 在 HEK293T (j) 和 K562 (k) 细胞中，在 GG PAM 序列内进行单 1bp 和双 1bp 替换（有或无编辑）的编辑效率。(d、e、hk) 条形图仅包含具有 7、10 或 15bp RTT 突出端的 pegRNA，以确保不同条件下 RTT 突出端分布相似。(bk) 条形图显示平均值，误差线表示平均值 +/- sem (l、m) PRIDICT2.0 在 Library-Diverse（5 倍交叉验证）上对 (l) HEK293T（n = 22,619）和 (m) K562（n = 22,752）细胞的性能。根据高斯 KDE，颜色渐变从深紫色到黄色表示点密度增加。 （n）PRIDICT2.0 示意图，该模型是基于两个模型的预测平均值的集成模型：（模型 A），