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密歇根州安娜堡的爆炸电离辐射检测
密歇根大学提议系统地评估氘化过程中过量产热的说法，并将其与核反应和化学反应产物联系起来。该团队计划结合基于闪烁的中子和伽马射线探测器、质谱仪、能够对产热进行微瓦分辨率测量的量热仪以及从头计算方法。拟议的研究将通过实验和理论探索过量产热和 LENR 的起源和机制。
向我解释——可解释的人工智能和信息系统研究
使用历史数据训练数学结构，以对世界的不确定状态做出预测。例如，基于大量标记图像，深度卷积神经网络可以学习对疾病的存在做出高度准确的个体层面预测。这包括预测 COVID-19 阳性患者（Shi 等人，2020 年）。虽然高度准确的预测本身对于基于事实的决策至关重要（即使是从字面意义上讲也是关于疾病检测），但最先进的机器学习模型的高预测性能通常是以牺牲其输出的透明度和可解释性为代价的（Voosen，2017 年；Du 等人，2019 年）。换句话说：大多数高性能机器学习模型的特点是无法传达人类可解释的信息，说明它们如何以及为何产生特定预测。因此，此类机器学习应用对于人类用户甚至专业设计师来说通常都是完全的黑匣子，他们往往不了解决策关键输出背后的原因。从方法论的角度来看，无法提供与具体预测相符的解释会导致三类高级问题。首先，被忽视的不透明性会立即导致缺乏问责制，因为它妨碍了对此类系统预测的审计。这一缺陷引发了人们对黑箱社会兴起的担忧，组织和机构中不透明的算法决策过程会带来意想不到的和未预料到的下游后果，从而使情况变得更糟（Pasquale 2015；Angwin 等人 2016；Obermeyer 等人 2019）。其次，利用人工智能提高经济效率和人类福祉的潜力不仅限于通过预测为特定决策提供信息。揭示隐藏在复杂大数据结构中的新领域知识
詹姆斯·布兰肯希普 (James Blankenship) 是弗吉尼亚州匡蒂科联邦调查局实验室的法医检验员，他领导着
James Blankenship 是联邦调查局在弗吉尼亚州匡蒂科 FBI 实验室的法医检验员，他领导着对大规模杀伤性武器的调查工作，特别是核武器和放射性扩散装置的威胁。作为一名美国空军军官，他曾担任五角大楼的执行官，支持国防部长助理负责核、化学和生物防御计划。作为国防威胁降低局的项目经理，他为抗辐射微电子先进技术计划提供技术监督和项目指导，并作为 DTRA 特遣队的一部分被派往伊拉克调查组。Blankenship 拥有德克萨斯 A&M 大学的化学博士学位、代顿大学的材料工程硕士学位和弗吉尼亚军事学院的化学学士学位。M. Elaine Bunn 是国防部负责核和导弹防御政策的副助理部长，她负责指导政策副部长的办公室，制定和审查部门和国家核和导弹防御能力政策。这些职责包括定义未来能力的要求、审查和调整作战计划、领导讨论以制定与盟友和朋友的战略和选择以及在核力量、全球打击和导弹防御领域的国际合作或协议。 在 2013 年获得任命之前，邦恩是国防大学国家战略研究所 (INSS) 战略研究中心的杰出研究员，她在那里领导了一个关于未来战略概念的项目。 在 2000 年加入 INSS 之前，她是国防部长办公室 (OSD) 的高级主管，在那里从事国际安全政策工作了 20 年。 1993 年至 1998 年，她担任核力量和导弹防御政策首席主任。 在此期间，她担任 1994 年核态势评估的执行主任。 她在 OSD 的其他职责包括战略防御政策办公室、战略军备控制政策办公室和战区核力量政策办公室。邦恩发表了许多关于威慑、盟友保证、战略规划、核政策、导弹防御和先发制人的文章和书籍章节，并经常在美国和国际会议上就这些问题发表演讲。汤姆·科里纳是华盛顿特区犁头基金会的政策主管。科里纳作为研究员、分析师和倡导者，广泛致力于加强终止美国核试验、合理化反导计划、延长《不扩散条约》和确保参议院批准《新削减战略武器条约》的努力。在 2014 年加入犁头基金会之前，科里纳曾担任军备控制协会的研究主任。他曾担任科学与国际安全研究所执行主任兼联合创始人、忧思科学家联盟全球安全项目主任等领导职务。他在主要杂志和期刊上发表过大量文章，并频繁出现在全国性媒体上，包括《纽约时报》、美国有线电视新闻网和美国国家公共电台。他曾在参议院外交关系委员会作证，并定期向国会工作人员做简报。科利纳拥有康奈尔大学国际关系学位。托比·道尔顿是卡内基基金会核政策项目联席主任。作为防扩散和核能专家，他的工作涉及地区安全挑战和全球核秩序的演变。2002年至2010年，道尔顿在美国能源部担任过多个高级职位，包括核保障和安全办公室代理主任和防扩散与国际安全办公室高级政策顾问。他还于 2008 年至 2009 年期间建立并领导了美国驻巴基斯坦大使馆的该部门办公室。道尔顿此前曾担任
引用本文：Nerone M、Del Grande M、Sessa C、Colombo I。推进抗体-药物偶联物在妇科恶性肿瘤中的应用：神话还是现实？解释
抗体-药物偶联物 (ADC) 代表一类新型治疗剂，旨在靶向肿瘤细胞上的特定抗原，将单克隆抗体的特异性与经典化疗药物的细胞毒性相结合。这些药物已在实体和血液系统恶性肿瘤中得到广泛研究，从而显著改善了几种肿瘤的治疗前景。尽管尚未有 ADC 被批准用于治疗妇科恶性肿瘤，但一些药物已显示出有希望的结果，并有可能成为治疗标准的一部分。其中，mirvetuximab soravtansine 作为单一药物和联合用药，在具有高叶酸-α 受体表达的铂耐药性卵巢癌中显示出活性。Tisotumab vedotin 对接受过治疗的宫颈癌患者有效，进一步的研究正在进行中。本综述的目的是总结 ADC 的结构和功能特征，并分析有关妇科恶性肿瘤中 ADC 临床开发的最新和有希望的数据。我们将讨论在卵巢癌、子宫内膜癌和宫颈癌中研究较多的 ADC 的疗效的现有数据，以及特别关注的毒性、耐药机制和未来可能的药物组合。
机械刚度破坏神经元自噬通量
致谢：这项工作由欧洲地区发展基金（ERDF），通过2020 Centro区域运营计划以及竞争的2020年竞争 - 竞争力和国际化运营计划以及葡萄牙国家基金通过FCT，项目下的Project [s]：expl/bia -bia -bqm/1361/2021/2020/2020/2020/2020/2020/2020/2020/2020/2020/2020年。PAS GRAS项目已从欧盟的地平线欧洲获得资金。H. Gerardo（SFRH/BD/147316/2019和COVID/BD/153559/2024）和J. Teixeira（2020.01560.Ceecind）承认FCT，I.P。研究合同。
sample-ai-assignment-classroom-level-matrix-educators.pdf
示例 - 英语：以团队形式思考我们在课堂上发展的人类经验的中心主题（孤独、友谊、悲伤、恐惧、语言、交流、创造力、科学、技术、多样性等）。确定与所选主题相关的问题并评论需要解决的情况。展开对话，其中：讲述问题的故事 提出澄清问题 明确启发
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