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人工智能生成的小活页夹改进了主要编辑
引物编辑 2 (PE2) 系统包含一个切口酶 Cas9，该切口酶与逆转录酶融合，利用引物编辑向导 RNA (pegRNA) 在目标基因组位点引入所需突变。然而，PE 效率受到错配修复 (MMR) 的限制，错配修复会切除包含所需编辑的 DNA 链。因此，通过显性负 MLH1 (MLH1dn) 的瞬时表达抑制 MMR 复合物的关键成分，PE 效率比 PE2 提高约 7.7 倍，从而生成 PE4。在此，通过利用生成人工智能 (AI) 技术 RFdiffusion 和 AlphaFold 3，我们最终生成了一种从头 MLH1 小结合物（称为 MLH1-SB），它与 MLH1 和 PMS2 的二聚体界面结合，以破坏关键 MMR 成分的形成。MLH1-SB 的尺寸很小（82 个氨基酸），因此可以通过 2A 系统将其整合到预先存在的 PE 架构中，从而创建一个新颖的 PE-SB 平台。结果，通过将 MLH1-SB 整合到 PE7 中，我们开发了一种改进的 PE 架构，称为 PE7-SB，它表现出迄今为止最高的 PE 效率（在 HeLa 细胞中是 PE2 的 29.4 倍，是 PE7 的 2.4 倍），这表明生成式 AI 技术将促进基因组编辑工具的改进。
2024先进治疗行业报告
流媒体服务有望继续投资于昂贵的，差异化的保费内容，这吸引了订阅者11，但他们可能需要用较低成本的内容来补充它，其中可能包括创建者 - 库存或结合了策划的UGC。12流服务应包含一个新的现实，即传统上在流媒体和线性电视上发现的高级“电视般”娱乐不再是占主导地位，现在与更便宜，更短的节目，现场和事件的视频，著名的创作者和影响者，著名的创造者和影响者以及看似无尽的用户生成的内容相关。流媒体服务可以寻找在这些不同窗口上发布，参与和获利的方法，同时寻求机会将更多的UGC型体验和创建者带入自己的平台。他们还应该了解，新兴的媒体景观通常是建立在亲和力网络（创造者和狂热者）上的，而不太在大规模的集中生产和分销业务上。13在接下来的12个月中，社交UGC平台有望继续定下基调，而流媒体服务和工作室工作（并花费）尝试追赶。
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所（AI 3）的首任所长。作为研究所的领导者，所长将向教务长汇报工作，并担任首任西蒙斯无限教授，并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究，同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学，因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位，并开始部署其战略计划“我们的时刻”，该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金，正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构，以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情，并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头，带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所，石溪大学将从其总统创新与卓越（PIE）基金中拨出 1000 万美元，用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的，后者将单独支付。研究所的重点是创新研究：主任将投入大量时间和精力，让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作，这些工作将是石溪大学的特色，并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展，人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
乳酸乳酸乳酸Hkyull 10抑制结直肠肿瘤，并通过其产生的α-甘露糖苷酶恢复肠道菌群
抽象的客观益生菌乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸乳酸菌可为人类带来健康益处。在这里，我们旨在研究乳酸乳杆菌在结直肠癌（CRC）中的作用。在CRC（n = 489）和健康个体（n = 536）的患者中评估了乳酸乳杆菌丰度。L.乳酸乳杆菌。在转基因APC最小小鼠和致癌物诱导的CRC小鼠中评估了乳酸乳杆菌对CRC肿瘤发生的影响。粪便微生物群是通过元基因组测序来介绍的。候选蛋白的特征是通过纳米液相色谱 - 质量光谱法。在人CRC细胞，患者衍生的类器官和异种移植小鼠中研究了乳酸乳杆菌调节培养基（Hkyull 10 -CM）和功能蛋白的生物学功能。CRC患者的粪便乳酸乳乳杆菌的粪便耗尽。从人的粪便中分离出一种新的乳酸乳杆菌菌株，并被命名为Hkyull 10。hkyull 10补充抑制了APC最小/+小鼠中的CRC肿瘤发生，并且在用致癌物诱导的CRC的小鼠中证实了这种肿瘤抑制作用。菌群分析显示，益生菌富集在Hkyull 10治疗的小鼠中，包括乳杆菌。Hkyull 10 -CM显着消除了人CRC细胞和患者衍生的类器官的生长。这种保护作用归因于Hkyull 10分泌的蛋白质，我们确定α-甘露糖苷酶是功能蛋白。结论Hkyull 10通过恢复肠道菌群和分泌功能性蛋白α-甘露糖苷酶来抑制小鼠中的CRC肿瘤发生。在人CRC细胞和类器官中证明了α-甘露糖苷酶的抗肿瘤效应，其补充显着降低了异种移植小鼠的肿瘤生长。Hkyull 10给药可以作为针对CRC的预防措施。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
多功能纳米传感器平台，用于原位测量的陆地生成的月球挥发物M. sultana 1，A。Hafez 1，S。Coste 2，1 Planetar
简介：对月球挥发物的研究可以提供有关陆地行星，尤其是地球的起源和演变的重要见解。尽管地质过程已经破坏了地球早期的早期结构证据，但月亮仍保留了较早时期的信息。此外，被困在月球杆上的挥发物可以提供从各种来源（包括彗星，小行星，太阳风相互作用和内部量大）的太阳系挥发物的前提记录。尽管Artemis计划和商业月球支付服务（CLP）提供了前所未有的研究，以研究月球并获得有关我们太阳系的见解，但这些计划下的任何降落都将释放大量的非本地票价。这些挥发物可以在Lunar表面上运输，并沉积在冷陷阱中，影响了本地挥发物的测量结果1。从着陆器羽流中的结果物种之一是水蒸气，无论是在数量及其与月球岩石的相互作用方面。多项研究模拟了水分子从着陆器排气到月球岩石的吸附，并在时间2-4的时间内将其亚分子解吸到月球层。但是，我们没有太多的实验数据来验证假设并证实了这些模型中的任何一个。高度敏感，对挥发物的原位测量对于更好地理解羽状表面相互作用（PSI）和着陆器产生的挥发物的影响。
我们可以将人类艺术与AI生成的图像区分开吗？
生成AI图像的出现完全破坏了艺术界。将AI产生的图像与人类艺术区分开是一个具有挑战性的问题，其影响会随着时间的流逝而增长。未能解决这个问题，使坏演员能够欺骗为人类艺术支付保费的人和所陈述的政策禁止AI图像的公司。对于内容所有者而言，建立版权也至关重要，对于有兴趣策划培训数据的模型培训师，以避免潜在的模型崩溃。有几种不同的方法将人类艺术与AI图像区分开，包括经过监督学习培训的分类器，针对扩散模型的研究工具以及使用其艺术技术知识的专业艺术家识别的研究工具。在本文中，我们试图了解这些方法在良性和对抗性环境中都可以对付当今现代生成模型。我们在7种样式中策划真实的人类艺术，从5种生成模型中产生匹配的图像，并应用8个探测器（5个自动检测器和3个不同的人类群体，包括180名人群工作者，3800多名专业艺术家以及13位在探测AI的专家艺术家）。Hive和专家艺术家都做得很好，但是以不同的方式犯错（在对抗性扰动上较弱，而专家艺术家产生更高的误报）。我们认为这些弱点将持续存在，并认为人类和自动化的构件的结合提供了准确性和鲁棒性的最佳组合。
ai身体图像和元人类：在AI生成的化身的兴起，用于混合现实和元视体。
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对人工智能生成动画中发现的异常的看法
早在有记载的人类历史之前，视觉艺术就一直是创造性思维和娱乐的基石，而动画早在 120 年前 J. Stuart Blackton 创作的《魔法图画》（1900 年）[6] 就成为这一领域的一个分支。像所有艺术一样，它反映了我们的社会以及它在创作时的样子。我们不断看到新技术的发展，例如 CGI、视觉后效、电影摄影机、计算机以及现在的机器学习。虽然机器学习的创造性使用可能有其局限性，但它有可能简化动画的实际过程，减少数百小时和人力。有人可能会说，我们正站在现代历史上动画媒介可能最大的发展之一的边缘 [8]。