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附件1：跨农业系统中的国际计划的非排斥清单，2021 - 2024年
促进国际关于政策和实施知识的共享，以提高对验证技术的需求并促进更快的吸收速度3改进的自然资源A3制定了共同指标和指标，以跟踪采用可持续农业解决方案4
![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
阻断LAG-3和PD-1会导致CD8+ T细胞中细胞毒性和耗尽基因模块的共表达，以促进抗肿瘤免疫
Anthony R. Cillo，1,2,6,10， * Carly Cardello，1,2冯尚，1,2,3 Lilit Karapetyan，4,7 Sheryl Kander，1,2 Cindy Sander，4 Elizabeth Rush，4 Elizabeth Rush，4 Arivarasan Karunamurthy，5 Ryan C. Massa，4,4,4 rohat an J. 工人，1,2 John M. Kirkwood，1,2,4,6,10， * Tullia C. Bruno，1,2,6,10 *和Dario A.A. Vignali 1,2,6,10,11， * 1 1匹兹堡大学医学院免疫学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡2肿瘤微环境中心，UPMC Hillman癌症中心，匹兹堡大学医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院美国匹兹堡匹兹堡医学院血液学/肿瘤科美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院癌症中心，美国宾夕法尼亚州，美国9现在的地址：美国密苏里州圣路易斯医学院肿瘤科，美国密苏里州圣路易斯，美国密苏里州，10高级作者11铅联系联系 *seaders nocence *sotookence *suoldence *arc85@pitt.edu（A.R.C. ），kirkwoodjm@upmc.edu（J.M.K. ），tbruno@pitt.edu（T.C.B. ），dvignali@pitt.edu（d.a.a.v.） https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.06.036工人，1,2 John M. Kirkwood，1,2,4,6,10， * Tullia C. Bruno，1,2,6,10 *和Dario A.A. Vignali 1,2,6,10,11， * 1 1匹兹堡大学医学院免疫学系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡2肿瘤微环境中心，UPMC Hillman癌症中心，匹兹堡大学医学院，宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院美国匹兹堡匹兹堡医学院血液学/肿瘤科美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院癌症中心，美国宾夕法尼亚州，美国9现在的地址：美国密苏里州圣路易斯医学院肿瘤科，美国密苏里州圣路易斯，美国密苏里州，10高级作者11铅联系联系 *seaders nocence *sotookence *suoldence *arc85@pitt.edu（A.R.C.），kirkwoodjm@upmc.edu（J.M.K.），tbruno@pitt.edu（T.C.B.），dvignali@pitt.edu（d.a.a.v.）https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.06.036https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.06.036
释放祖细胞衰竭T细胞的力量
摘要 在探索持续性感染和恶性肿瘤时，已鉴定出 CD8 + T 细胞的一个独特亚群，即祖细胞耗竭 CD8 + T (Tpex) 细胞。这些 Tpex 细胞以其卓越的自我更新和快速增殖能力而著称。免疫疗法的最新进展表明，Tpex 细胞扩增并分化为反应性耗竭 CD8 + T 细胞，从而强调了它们在免疫治疗反应中的关键作用。临床检查进一步阐明了 Tpex 细胞的比例丰度与增强的临床预后之间存在强正相关性。Tpex 细胞在制定针对肿瘤的创新免疫治疗方法方面具有显著的应用。本综述描述了 Tpex 细胞在肿瘤环境中的功能，特别是它们在肿瘤免疫治疗中的潜在效用。精准引导 Tpex 细胞可能对于肿瘤免疫治疗取得成功至关重要。关键词 祖细胞耗竭 CD8 + T 细胞；TCF-1；免疫疗法；肿瘤微环境；细胞串扰
释放祖细胞耗尽的T细胞的功率
在探索持续感染和恶性肿瘤时，已经鉴定出了CD8 + T细胞的独特亚组，祖细胞耗尽的CD8 + T（TPEX）细胞。这些TPEX细胞以其显着的自我更新和快速增殖能力而着称。免疫疗法中的最新进展表明，TPEX细胞扩展并分化为耗尽的CD8 + T细胞，从而强调了它们在免疫治疗反驳中的关键作用。临床检查进一步阐明了TPEX细胞比例丰度与增强的临床预后之间存在牢固的正相关。TPEX细胞在制定针对肿瘤的发明免疫治疗方法中发现了值得注意的应用。 本综述描述了TPEX细胞在肿瘤环境中的功能，尤其是它们在肿瘤免疫疗法中的潜在效用。 精确指导TPEX细胞可能对于在针对肿瘤的免疫疗法方面取得成功至关重要。 关键字祖细胞用尽CD8 + T细胞； TCF-1;免疫疗法；肿瘤微环境；细胞串扰TPEX细胞在制定针对肿瘤的发明免疫治疗方法中发现了值得注意的应用。本综述描述了TPEX细胞在肿瘤环境中的功能，尤其是它们在肿瘤免疫疗法中的潜在效用。精确指导TPEX细胞可能对于在针对肿瘤的免疫疗法方面取得成功至关重要。关键字祖细胞用尽CD8 + T细胞； TCF-1;免疫疗法；肿瘤微环境；细胞串扰
可用赠款支持的研究活动 /人员摘要请注意：此列表不是详尽的赠款类别名称赠款资助机构的名称< / div>
•CTG-INDUSTRY合作试验（CTG-ICT）•CTG访问者的启动试验（CTG-IIT）人才发展Lee Kuan Yew（LKY）博士后奖学金MOE社会科学与人文科学研究奖
水电和抽水蓄能水电设施的非详尽分类
本作品部分由美国国家可再生能源实验室撰写，该实验室由可持续能源联盟有限责任公司运营，为美国能源部 (DOE) 服务，合同编号为 DE-AC36- 08GO28308。资金由美国能源部政策办公室提供。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。美国政府保留，而出版商在接受发表本文时，即承认美国政府保留非独占、已付费、不可撤销的全球许可，可出于美国政府目的出版或复制本作品的已出版形式，或允许他人这样做。
PD-1下调通过保留细胞记忆表型并减少疲惫来提高CAR-T细胞抗肿瘤效率
抽象的背景尽管在管理复发或难治性多发性骨髓瘤（RRMM）患者方面靶向B细胞成熟抗原（BCMA）的嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）的结果令人鼓舞，但Cart-T细胞的治疗副作用和功能障碍限制了这种有望的方法的效率和临床应用。在这项研究中，我们将靶向PD-1的短发夹RNA盒纳入了具有OX-40共刺激结构域的BCMA车。在暴露于单个或重复的抗原刺激下，评估了转导的PD-1 KD CAR-T细胞的表面CAR表达，T细胞增殖，细胞毒性，细胞因子产生和亚群。在RRMM患者的I期临床试验中最初观察到安全性和功效。与亲本BCMA CAR-T细胞相比，PD-1 KD BCMA CAR-T细胞疗法显示，T细胞疲劳减少，体外记忆T细胞的百分比增加。在PD-1 KD BCMA CAR-T组中，还观察到体内更好的抗肿瘤活性。在七名RRMM患者的CAR-T细胞疗法的I期临床试验中，最初在所有七名患者中观察到安全性和功效，其中包括至少1名患者（4/7，57.1％），其中1例至少有1名患者和四名患者（4/7，57.1％），具有高风险的细胞遗传学。总回应率为85.7％（6/7）。四名患者有严格的完全反应（SCR），一名患者患有CR，一名患者有部分反应，一名患者患有稳定的疾病。的安全性，其发生率是轻度至中度细胞因子释放综合征，并且没有神经毒性的发生。结论我们的研究表明了独立于抗原特异性的CAR-T细胞的设计概念，并提供了提高CAR-T细胞疗法功效的替代方法。
使用在线工艺质谱仪对反应气体或排气的定量分析
在线定量分析工业生产中的反应气体或排气性非常重要，可以提高生产能力和过程。使用定量数学模型与机器学习的线性回归算法相结合，开发了一种用于在线定量分析反应气或排气的方法。准确地估算了反应气体或排气中的组分气体及其含量后，构建了比率矩阵以分离相关的重叠峰。通过在线工艺质谱仪纠正比率矩阵并获得相对灵敏度矩阵，检测到，过滤，归一化和线性回归的比率和校准标准气体。可以建立一个定量的数学模型，以实时获得反应气体或排气的每个组件的含量。该方法的最大定量误差和该方法的相对标准偏差在0.3％和1％以内，在在线量化代表性酵母发酵罐尾气之后。