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变压器真的是机器人技术的基础吗？
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根据基础模型处理crrna的能力
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纵向干预研究中的调解分析与顺序治疗依赖性混杂因子
在介入的健康研究中，可以使用因果中介分析来研究干预影响目标健康结果的机制。识别直接和间接（即介导的）效果会变得复杂。在这里，我们研究了在与纵向介体，事件时间结局和三分法序数治疗依赖性混杂因素的情况下，在这种情况下进行中介作用的鉴定。我们表明，如果干预始终仅在一个方向上影响治疗依赖性混杂因子（单调性），则将中介作用鉴定为灵敏度参数并得出其经验性的非参数表达。单调性假设可以根据对治疗依赖性混杂因子的条件分布的限制来从经验数据中评估。我们通过将调解人视为功能性实体，并将事实结果定义为无疾病的时间，避免了与治疗后调节有关的陷阱。在经验分析中，我们使用芬兰糖尿病预防研究的数据来评估生活方式干预对避免避免2型糖尿病的影响的程度，通过减轻高风险人群的体重来介导其他与健康相关的变化，而其他与健康相关的变化则用作治疗依赖性的混杂因素。
2025年1月7日联系人：Bruce Karmazin执行董事PO Box 1234 Mattoon，IL 61938 bruce@lumpkinfoundation.org
Lumpkin家族基金会的任务是支持在伊利诺伊州东部和美国各地建立健康，可持续社区的人们共同努力，很高兴地宣布，其土地，健康，社区（LHC）2025赠款周期将于1月24日开放，并将接受询问信至2月28日。信息网络研讨会将于1月23日下午2点举行；您可以在lumpkinfoundation.org/grant-programs/land-health-community/上找到更多详细信息并注册。土地，卫生，社区计划支持朝着整体健康社区和富有弹性的当地粮食经济的愿景的人们提供支持。LHC通过个人和社区与自然环境的互动来为支持心理健康的努力提供资金。基金会欢迎在伊利诺伊州中部社区工作的组织的赠款提案。作为Lumpkin家庭基金会计划官员克里斯蒂娜·克罗斯特（Christina Krost）指出：“每年我们对我们地区领先组织支持的杰出项目的数量和质量给我们留下了深刻的印象，这些项目支持我们对伊利诺伊州东部的使命和愿景。” 2024年的土地，健康，社区赠款的收件人包括：新希望营：购买设备，种子，材料和人员配备50,000美元，以改善城市蝴蝶计划安装的本地栖息地，使它们通过去除入侵物种，增加理想的植物和设计路径，使其更可持续和访问。花园和地面将为在美丽而宁静的地区提供观察，学习，摄影和放松的机会。EIU部Casey在行动中：30,000美元，以增强Casey的120年历史的Fairview Park，并建造了一个铺成的8英尺宽和半英里长的步行路，周围是公园的池塘，这将连接现有的人行道和新的可访问钓鱼码头。生物科学：$ 15,000，用于开发校园可持续性花园，重点是通过EIU食品储藏室为学生提供新鲜农产品，并通过与大自然建立联系对学生的身心健康产生积极影响。
该协会为推进景观建筑提供了基础
为会员提供折扣或免费活动。美国建筑师研究所（AIA）o美国伊利诺伊州计划协会（APA-il）O芝加哥地区树木倡议（CRTI）O伊利诺伊州技术研究所，景观建筑计划（IIT）O大湖区气候行动委员会（IIT）o千年公园基金会（Mpf）Orino offent（Mpf）
引言对工业4.0和社会5.0的过渡确实表示服务的交付方式有深远的转变，严重影响
引言对工业4.0和社会5.0的过渡确实意味着如何提供服务的方式，这受到信息技术进步的严重影响。从工业4.0到社会的过渡5.0突出了几个关键主题（Mikalef等，2021）。至少有五个方面可以清楚地了解预期过渡。首先，技术过渡。技术在行业4.0中大大提高，尤其是在自动化，AI，IoT和大数据的情况下。这些变化彻底改变了部门，从而使生产和供应链更聪明。但是，社会5.0超越了。社会5.0对所有企业和社会都使用创新技术。除了行业之外，这些技术应纳入日常生活中，以提高公共服务，医疗保健和教育方面的便利，效率和生产力。Puspitafuri，C.，S。Zaid，H.T。Mokui和D.T.saifuddin。2025。基于它的动态功能，灵活性和竞争性能实践；公共组织和农业业务的比较。农业科学全球创新杂志13：367-376。[2024年9月2日收到； 2024年11月5日接受；出版于2025年1月1日]
Amit Kumar Kushwaha、Arpan Kumar Kar。商业中采用人工智能的微观基础：实现转变。信息技术转移与传播国际工作会议 (TDIT)，2020 年 12 月，印度蒂鲁吉拉帕利。第 249-260 页，�10.1007/978-3-030-64849-7_22�。�hal-03701827�
摘要 人工智能已逐渐成为信息系统和商业领域的一个独立研究领域。商业中发展起来的新工作形式需要大量的实验、潜在客户生成和实时推荐。这推动了人工智能技术采用的异常增长。即使该领域的领先组织都预见到了早期采用人工智能技术的优势，但一些组织仍由于各种障碍而阻碍了采用。本文分析了导致组织层面采用人工智能的特征和阻碍其采用的因素。通过本文，我们报告了中小型组织在 Twitter 上关于其采用人工智能的程度以及他们面临的障碍的对话结果。通过这种分析，我们提供见解和议程，帮助中小型组织的高管为采用人工智能做好准备。
通过基础模型的潜在空间可能性优化改善功能蛋白的产生
已经采用了各种深层生成模型来进行从头功能蛋白的产生。与3D蛋白设计相比，基于序列的生成方法旨在产生具有所需功能的氨基酸序列，由于蛋白质序列数据的丰度和质量以及相对较低的建模复合物，用于训练的氨基酸序列仍然是一种主要方法。通常对这些模型进行培训以匹配训练数据中的蛋白质序列，但每个氨基酸的精确匹配并不总是必不可少的。某些氨基酸的变化（例如，不匹配，插入和删除）可能不一定会导致功能变化。这表明将训练数据的可能性最大化超出氨基酸序列空间，可以产生更好的生成模型。预训练的蛋白质大语言模型（PLM）（例如ESM2）可以将蛋白质序列编码为潜在空间，并可能用作功能验证器。，我们通过模拟优化氨基酸序列空间和源自PLM的潜在空间的可能性，提出了训练功能蛋白序列生成模型。此培训方案也可以看作是一种知识蒸馏方法，该方法在培训过程中动态重新体重样本。我们将方法应用于训练GPT类模型（即自回旋变压器）进行抗微肽（AMP）和苹果酸脱氢酶（MDH）的一代任务。计算实验证实，我们的方法优于各种深层生成模型（例如，没有提出的培训策略的没有提议的培训策略）的各种深层生成模型（例如，生成对抗性净，变异自动编码器和GPT模型），证明了我们多叶型精选策略的有效性。
多组学基础模型通过零样本预测表观遗传调控
由于基因组元素具有细胞类型特异性，并且受遗传和表观遗传调控的影响，因此识别基因组元素具有挑战性。揭示基因组元素对基因和细胞状态的功能作用需要大量资源。在这里，我们提出了顺式调控元件转换器 (CREformer)，这是一种大型深度学习模型，可通过多模态方法揭示功能和调控机制。CREformer 包含 30 亿个参数，通过整合批量和单细胞数据集的优势进行预训练，涵盖批量多组学片段中的 550 亿个核苷酸和 1.65 亿个单细胞配对多组学谱。预训练后，CREformer 以零样本方式执行所有预测，这使得在没有数据可供微调的情况下也能进行预测。这包括主调节器、增强子、基因调控网络 (GRN) 和功能变体的计算推断，以及表观遗传扰动、细胞状态转变和疾病治疗的计算机模拟。此外，CREformer 还发现了新的肿瘤治疗靶点，并在体外进行了验证。总体而言，CREformer 的基础、零样本能力有可能加速对广泛范围内功能元素及其动态的全面发现的研究。
cle裂，先天性心脏病和发育延迟，涉及MEIS2杂合突变，患有注意力缺陷多动障碍的患者：病例报告
此病例是首次报告的MEIS2基因突变患者，他主要表现出明显的注意力为主要表现，并被诊断为ADHD，需要甲基苯甲酸酯治疗。它的特征是独特的临床特征，其与先前报道的MEIS2基因突变病例不同。在这里，我们报告了一个患有多动症和合并症的女儿。她接受了甲基苯甲酸酯的治疗，每天以18毫克的剂量开始，根据她的注意力表现，每天逐渐增加到45毫克，同时还接受了身体和语言康复培训。此外，父母每天都会让孩子在家里阅读和重述故事。经过2年的治疗后，量表结果表明该儿童的注意力仍然适中。因此，她接受了整个外显子组测序（WES），表明她的Meis2基因带有从头移码突变（C.934_937del，p。Leu312argfs*11）。将患者的特征与也患有MEIS2突变的其他患者的特征进行了比较后，我们发现患者的left裂，心脏异常和较小的面部畸形都非常可比。宽阔的额头，伸长和拱形的眉毛以及帐篷形的上唇是轻度面部畸形特征的例子。亚型。此病例进一步支持基因检测在表现出次等的ADHD患者中的关键作用此外，较不常见的特征包括多动症，学习困难，听力丧失，反复发生的呼吸道感染，哮喘，鼻炎，遗传和牙科腔。