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我学到的最重要的三个领导力教训
在我 11 年的军人生涯中，我从一名吸毒成瘾者身上学到了三个最重要的领导力课程。2020 年初，我偶然发现了一场科技、娱乐、设计 (TED)x ® 演讲，题为“伟大的领导者做吸毒成瘾者做的事”1；在接下来的 18 分钟里，我上了一堂速成课，了解了吸毒成瘾者在开始康复之旅时会学到什么。迈克尔·布罗迪-韦特先生介绍了自己是一名吸毒成瘾者，并解释了他在康复过程中学到的三个原则——严谨的真实性、做不舒服的工作和放弃结果——如何使他在商业上取得巨大成功，并成为他商业愿景和实践的典范。自从 4 年前看到那个视频以来，我几乎每天都在思考这三个原则。随着我作为领导者的成长，我发现我对每个原则的理解都更加深入，并增强了我对真诚、脆弱和有道德的领导的真正含义的理解。
clarin-2基因补充持久地保留了渐进听力损失模型中的听力
听力损失是影响全世界数百万人的目前有限治疗方案的主要健康问题。在Clarin-2降低的CLRN2 /小鼠中，此处用作进行性听力丧失的模型，除了先前证明的头发束结构和机械电透射的缺陷外，我们还报告了突触听觉差异。，我们寻求对病毒介导的基因脱粒的深入评估，作为这些助听器障碍小鼠的一种疗法。补充鼠CLRN2或人类CLRN2基因在处理过的CLRN2 /小鼠中正常听力。相反，在与中度到重度后听力损失的患者中鉴定出的CLRN2的突变形式，无法防止听力损失。clarin-2的异位表达成功地阻止了立体胶体的丧失，保持正常的机械转导，保留的内毛细胞突触功能，并确保随时间的时间差异。在丢失转导的立体核细胞之前交付CLRN2时，观察到最大听力保存。我们的发现表明，基因治疗对于治疗与CLRN2患者突变相关的语言后听力障碍和与年龄相关的聋人有效。
生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
实施战略举措的建议...
前三次工业革命是机械化、电力和信息技术的结果。如今，物联网和服务引入制造业环境，正在引领第四次工业革命。未来，企业将建立全球网络，以信息物理系统 (CPS) 的形式整合其机械、仓储系统和生产设施。在制造环境中，这些信息物理系统包括智能机器、存储系统和生产设施，它们能够自主交换信息、触发动作并相互独立控制。这有助于从根本上改进涉及制造、工程、材料使用和供应链及生命周期管理的工业流程。已经开始出现的智能工厂采用了一种全新的生产方式。智能产品具有唯一可识别性，可以随时定位，并且了解自己的历史、当前状态以及实现目标状态的替代路线。嵌入式制造系统垂直连接工厂和企业内的业务流程，水平连接分散的价值网络，可实时管理从下订单到出站物流。此外，它们都
建筑行业的数字化 - 罗兰贝格
数字化是指企业在价值链的每个环节都会遇到互联系统。它涉及使用基于信息和通信技术的工具和实践。这种理解正在改变数字技术的作用。它们不再仅仅是帮助公司更好地完成相同工作的工具。相反，它们从根本上改变了开展业务的方式。数字化渗透到每家公司的方方面面：无论是跨国公司还是中型公司，全能型公司还是专业型公司。纵观其他行业，我们可以看出数字化正在多大程度上颠覆经过验证的熟悉做法。例如，在音乐行业，数字产品已经占到全球总销售额的 46%。在这种规模上，我们当然可以说这是一场革命——尤其是因为人们必须假设数字化已经完全取代了传统的商业模式。当今建筑行业的绝大多数参与者都认识到数字化正在影响他们业务的每个部分。根据德国工商会联合会 (DIHK) 的一项研究，93% 的公司同意数字化将影响他们的每一个流程。这种看法将建筑业与零售业放在了同等重要的地位，仅次于制造业。
小鼠模型中双侧血脑屏障开口的声学全息图
摘要 - 与循环微泡注射结合的经颅聚焦超声（FUS）是唯一的非侵入性技术，它在时间和局部局部打开了血脑屏障（BBB），使靶向的药物允许进入中枢神经系统（CNS）。但是，单元FUS技术不允许同时靶向具有高分辨率的几个大脑结构，并且需要多元素设备来补偿头骨引入的畸变。在这项工作中，我们介绍了声学全息图在小鼠的两个镜像区域进行双侧BBB开口的第一个临床前应用。该系统由一个以1.68 MHz工作的单元素集中的换能器组成，并与3D打印的声性全息图耦合，旨在在体内在麻醉的小鼠中产生两个对称焦点，同时构成了由骷髅头造成的波段差异。T1赢得的MR图像显示在两个对称的准球面斑点处的gadolinium散发。通过编码时间转换领域，全息图能够在小型临床动物头骨内部多个斑点的衍射极限附近以分辨率的分辨率聚焦的声能。这项工作证明了全息图辅助BBB开放对单独半球对称区域中中枢神经系统中的低成本和高度局部靶向药物递送的可行性。
促进全球脑健康研究合作
雨水科学仍然处于脉冲阶段，因为我们对基本神经系统结构和功能的了解有限。我们需要更广泛的观点，即为神经系统疾病的患者提供有意义的结果，并对神经结构发展的机制，神经元如何编码和检索信息以及信息如何从一个神经元与另一个神经元相互作用。了解大脑活动如何产生复杂行为以及它如何适应外部和内部变化是有限的。对各种感觉，情感和认知功能的肤浅理解（思想，选择甚至意识）在健康，教育和21世纪的环保方面的创新解决方案。1随着全球重大脑部疾病负担的增加，我们需要找到最有效的手段，以全面应用现代生物技术并解决临床医学中的问题。Neuroscience进入了一个新的合作时代，在这个时代，由全球大型科学项目产生的成功的新技术将不仅对医学科学，而且对经济学和社会产生巨大影响。2013年，美国政府通过推进
SB掺杂的MNBI 2 TE 4
由于其出色的药物样和药代动力学特性，小分子药物被广泛用于治疗各种疾病，使其成为药物发现的批评组成部分。近年来，随着深度学习（DL）技术的快速发展，与传统的机器学习方法相比，基于DL的小分子药物脱离方法在预测准确性，速度和复杂的分子关系建模方面取得了出色的性能。这些进步提高了药物筛查效率和优化，它们为各种药物发现任务提供了更精确，更有效的解决方案。依靠该领域的发展，本文旨在系统地总结和推广基于DL的小分子药物发现的最新关键任务和代表性技术。具体来说，我们提供了小分子药物发现及其相互关系的主要任务的概述。接下来，我们分析了六个核心任务，总结了相关方法，常用数据集和技术开发趋势。最后，我们讨论了关键挑战，例如可解释性和分布范围内化，并提供了我们对DL辅助小分子药物发现的未来探索方向的见解。
krisp：一个Python包，可帮助设计CRISPR和基于扩增的诊断测定法的设计
最近的大流行素（例如Covid-19）强调了快速开发诊断方法检测不断发展的病原体的重要性。CRISPR-CAS技术最近已用于开发诊断测定，以针对DNA或RNA的序列特异性识别。这些测定法对黄金标准QPCR具有相似的敏感性，但可以将其部署为易于使用和廉价的测试条。然而，发现可以设计底漆的基因组的诊断区域需要广泛的生物信息学分析。我们开发了Python软件包KRISP，以使用未对准的基因组序列或变体调用格式（VCF）文件作为输入来帮助彼此区分样本组的引物和诊断序列的分解。KRISP已通过使用有效的算法在几乎线性时间内运行，使用最小RAM并在可用时利用并行处理来处理大型数据集。在实验室证明了KRISP结果的有效性，通过成功设计CRISPR诊断测定法，以区分突然的橡木死亡病原体Phytophthora ramorum和密切相关的植物菌种类。KRISP根据宽松许可发布开源，并具有快速设计CRISPR-CAS诊断测定所需的所有文档。
![arxiv：2502.15224v1 [cs.lg] 2025年2月21日](/simg/c\c4e43d6e87f57c621b5360bfb0c134c00cdfa1cf.webp)
arxiv：2502.15224v1 [cs.lg] 2025年2月21日
鉴于大语言模型（LLMS）的出色表现，出现了一个重要的问题：LLM可以进行类似人类的科学研究并发现新知识，并充当AI科学家吗？科学分解是一个迭代过程，需要有效的知识更新和编码。它涉及理解环境，识别新的假设以及对行动的推理；但是，没有专门为LLM代理的科学发现设计的标准化基准。响应这些限制的局面，我们引入了一个新颖的基准，即自动基准，该基准包括必要的方面，以评估自然科学和社会科学中的科学发现的LLM。我们的基准测试基于因果图剖面的原理。它挑战模型以发现隐藏的结构并做出最佳决策，其中包括生成有效的理由。通过与甲骨文进行交互性结合，这些模型通过战略干预措施迭代地完善了他们对不认识的相互作用，化学和社会传播的理解。我们评估了最新的LLM，包括GPT-4，Gemini，Qwen，Claude和Llama，并且随着问题的复杂性的增加而观察到显着的性能下降，这表明机器和人类智慧之间的重要差距表明，未来LLMS的未来发展需要考虑。