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Svetlana Mojsov 对 GLP 的基础性贡献......
生物化学家 Svetlana Mojsov 于 20 世纪 70 年代在洛克菲勒大学 Bruce Merrifield 的指导下攻读研究生，并于 20 世纪 80 年代在麻省总医院 (MGH) 担任独立研究员，设计出有效而稳健的方法来化学合成肽类激素胰高血糖素和胰高血糖素样肽 (GLP-1)，以及这些关键生物分子的多种类似物。在 MGH 强大的内分泌研究实验室之外，Mojsov 开发了一套可靠的检测工具包，这些工具包对于后来的体外和体内合作研究必不可少，这些研究证实了该肽家族具有显著的促胰岛素作用，这些发现随后被用于临床，开发出针对 2 型糖尿病和肥胖症等常见严重内分泌疾病的轰动性药物。值得注意的是，莫伊索夫是第一个发现前胰高血糖素原中产生生物活性物质（一种称为 GLP-1 的截短形式）的关键裂解位点的人（7-37），并进行了关键实验来证明她的假设。尽管莫伊索夫是该领域重要形成性出版物的第一作者，并与乔尔·哈贝纳一起被公认为控制美国专利的两位共同发明人之一，但当 GLP-1 生物化学开始成为重大科学奖项的主题时，她的基础性贡献最初被忽视了。幸运的是，在过去的一年里，莫伊索夫的工作得到了更好的赞赏和应得的称赞。
破坏出口管制：“新兴和基础性……
为应对全球政治和经济形势的快速变化，美国出口管制体系于 2010 年开始进行重大改革。尽管改革意义重大，但改革仅具有行政效力，因为基础法律体系 1979 年《出口管理法》当时仍处于正式失效状态。中国近期迅速崛起成为近期技术竞争对手，促使国会颁布了新的出口管制法和补充性外国直接投资修正案。这些努力的重点是制定对所谓“新兴和基础技术”的控制，这些技术赋予并推进了美国的军事优势，并保障了国家安全。美国以前曾发起过类似的运动，以应对其技术优势所面临的风险。1979 年，美国政府设立了军事关键技术计划 (MCTP)，其目标是确定和制定新兴技术的控制策略。从各方面来看，MCTP 在概念上失败了，因此在实践上也失败了。本文根据当前新兴技术与基础技术提出的定义和实际挑战，对 MCTP 进行了回顾。
基础工业能源数据集 (FIED)
作者感谢 Gale Boyd（杜克大学）、管理员 Joseph DeCarolis（美国能源信息署）、Ozge Kaplan（美国环境保护署）和 Eric Masanet（加州大学圣巴巴拉分校）作为美国生命周期评估中心 2022 年会议工业建模数据集特别会议的小组成员，以及 Heather Liddell（普渡大学）对组织和主持会议的帮助。感谢 Ashna Aggarwal、Patrick Bryant 和 Will Dean（美国能源部能源效率和可再生能源 [EERE] 战略分析办公室）；Steve Capanna、Tomy Granzier-Nakajima、Nicole Ryan 和 Jun Shepard（美国能源部政策办公室）；Amy Jordan（Carbon Solutions, LLC）；Dan Bilello、Elaine Hale、Danny Inman 和 Adrienne Lowney（国家可再生能源实验室）对报告的审查。感谢 Liz Breazeale 编辑本报告，以及感谢 Sam Baldwin（EERE 战略分析）和 Ookie Ma（能源学）对该项目的早期支持。
探索基础模型和...
医学分析的进步长期以来一直依赖于尖端技术和临床专业知识的交集。随着基础模型和创新深度学习体系结构的出现，该领域在解决诊断成像，治疗计划和个性化医学的挑战方面取得了显着进步。这些模型，例如SAM（段的任何模型）和Mamba等新兴体系结构等基础框架，提供了前所未有的功能来了解复杂的模式并从多模式医疗数据集中获得可行的见解。本期特刊旨在探索医学分析中基础模型和新型深度学习体系结构的变革潜力。对理论创新，实际实施或经验评估进行深入研究，尤其是那些提高临床适用性并应对诸如注释稀缺，数据可变性和多模式整合等挑战的贡献。提交有望展示优先考虑鲁棒性，可伸缩性和解释性的方法，以确保在各种医疗环境中广泛采用。Topics of interest include, but are not limited to, the following: • Development of foundational deep learning architectures tailored for medical analysis in 2D, 3D, or video data • Applications of foundational and large-scale models (e.g., SAM, Mamba) to enhance performance in multi-modal medical imaging • Advanced multi-modal techniques integrating diverse medical data (MRI, CT, X-ray, ultrasound) for comprehensive analysis • Innovative approaches to weakly supervised and semi-supervised learning for addressing annotation limitations • Cross-domain transfer learning and domain adaptation strategies to enable the adoption of models across different imaging conditions • Integration of attention mechanisms and novel processing techniques to enhance the accuracy and efficiency of medical models • Computational efficiency solutions for deploying foundational models in resource-constrained environments • Real-world clinical validation and applications of deep learning models in healthcare environments • Model interpretability and explainability techniques to make medical models more accessible to clinicians, including visualization and feature attribution tools • Development of benchmark datasets and metrics for evaluating foundational models in medical contexts Guest Editors Shaohua Wan, University of Electronic Science and Technology of China, shaohua.wan@uestc.edu.cn Stefano Berretti, University of Firenze, stefano.berretti@unifi.it Manoranjan Paul，Charles Sturt University，mpaul@csu.edu.edu.edu.au Michele Nappi，Salerno，salerno，Mnappi@unisa.it关键日期日期日期截止日期截止日期的截止日期：提交时间：2025年8月31日，第2025年8月31日，201025年10月31日，2025年10月31日，截止时间为202年3月31日，202年3月31日，202年5月31日；
深度可观察性是零信任的基础
Gigamon Deep可观察性管道可为所有网络流量提供完整的可见性，无论是在本地，私人，虚拟，容器还是公共云环境中。至关重要的是，这包括对横向（东西方）流量的可见性以及虚拟机和容器之间的活动。Gigamon还使用高效的中央解密和我们的突破性Gigamon预晶TM技术提供了对加密流量的可见性。获取网络流量后，Gigamon将转换，优化和分发流量，以执行您的零信托策略的安全工具。
AI链接和编排的基础视觉-LLM
Market Application of Rapidly Spreading Generative AI NEC Innovation Day 2023: NEC's Generative AI Initiatives Streamlining Doctors' Work by Assisting with Medical Recording and Documentation Using Video Recognition AI x LLM to Automate the Creation of Reports Understanding of Behaviors in Real World through Video Analysis and Generative AI Automated Generation of Cyber Threat Intelligence NEC Generative AI Service (NGS) Promoting Internal Use of Generative AI利用生成AI用于软件和系统开发LLM和MI，将创新带入材料开发平台，使用LLMS和图像分析
1 基础阶段国家课程框架
为确保全国教育框架能响应人民和国家的需求和愿望，并借鉴最佳经验和知识，我们在全国范围内广泛开展了磋商。这一过程受益于包括学生和家长在内的 100 多万有兴趣的公民和 13 多万名教师和教育工作者的参与，以及来自 32 个州和联邦属地和 35 个机构团体的 1550 多次区级磋商。此外，还有由各州和联邦属地组成的小组撰写的 500 多篇关于 25 个特别相关主题的论文，这些小组共有 4000 多名专家，还有由国家教育研究和培训委员会组成的专家组就这些主题撰写的 25 篇论文，这些专家组有 175 多名成员。
将技术、人工智能与基础知识相结合
体育科学的现状 在过去 10 个月中，通过我的 (MB) 咨询、研讨会和指导，我遇到了体育科学界反复出现的问题。很明显，这个行业落后于预期。许多从业者都在走捷径，依赖最新的论文或社交媒体趋势，而没有深入了解其基本原理。例如，等长运动最近以新的名称和术语重新出现，还有课程和技术（例如用于测量它们的力板），好像它们是新概念一样。虽然这些方法变得更容易获得和理解是值得称赞的，但我们必须确保不要将重新包装的内容与长期存在的内容混淆。正如 Jos J. de Koning 和 Carl Foster (2024) 最近的著作《体育和运动生理学中的 100 篇基本论文》所强调的那样，最有影响力的论文往往要古老得多。这些都是基础论文。例如，在 100 篇重要论文中，有 37 篇发表于 50 多年前，有 63 篇发表于 1973 年之后，而且只有少数论文来自
格拉斯哥市地区基础经济
就业和产出）模糊了其对经济的真正重要性。这一点可以通过考虑住房来证明。住房并不突出，因为大多数居民住在已经建成的房屋中，只需要偶尔进行维护。然而，家庭在租房上花费了大量收入。因此，住房的供应、质量和可负担性对于实现其他社会和经济成果（例如减贫）至关重要。
NRF博士后奖学金框架文档
包括活动的细分，有关时间表和所涉及的人员的详细信息以及他们对每项活动的责任的详细信息，通常评分低于可行性的阈值3分数。撞击和输出，输出与FBIP目标一致的程度以及输出数（例如，标本和物种的条形码数量并提交给大胆的，与达尔文核心标准相一致的发生记录，物种页面的数量），以及这些输出在谁将使用它们的目的以及如何为全球变化的理解或与生物经济学的问题相关的问题方面所产生的这些输出的影响。