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全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
a，实验设置和集成的概述。b，染色体1p上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi图案，用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。c，所有ASISI位点的条形图≥10％，每个位点的修复蛋白频率（靶蛋白和方法）都有颜色。通过增加绝对修复蛋白频率（即，任何数据集中的最高频率）。每个站点，通过增加每个数据集的修复蛋白频率（即前后；即未堆叠）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。d，一个代表性核的共聚焦图像，显示DAPI，RAD51 DAMID M6A-Tracer和内源性γH2AX免疫荧光染色。e，信号共定位的定量（manders的a和a和b每个核），n = 33核。
全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
a，实验设置和集成的概述。b，染色体1p上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi图案，用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。c，所有ASISI位点的条形图≥10％，每个位点的修复蛋白频率（靶蛋白和方法）都有颜色。通过增加绝对修复蛋白频率（即，任何数据集中的最高频率）。每个站点，通过增加每个数据集的修复蛋白频率（即前后；即未堆叠）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。d，一个代表性核的共聚焦图像，显示DAPI，RAD51 DAMID M6A-Tracer和内源性γH2AX免疫荧光染色。e，信号共定位的定量（manders的a和a和b每个核），n = 33核。
全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
a，实验设置和集成的概述。b，染色体1p上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi图案，用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。c，所有ASISI位点的条形图≥10％，每个位点的修复蛋白频率（靶蛋白和方法）都有颜色。通过增加绝对修复蛋白频率（即，任何数据集中的最高频率）。每个站点，通过增加每个数据集的修复蛋白频率（即前后；即未堆叠）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。d，一个代表性核的共聚焦图像，显示DAPI，RAD51 DAMID M6A-Tracer和内源性γH2AX免疫荧光染色。e，信号共定位的定量（manders的a和a和b每个核），n = 33核。
高等教育委员会 - 职位空缺
最好在IT/ LMS/在线倾斜/ MOOC/高等教育技术项目中，至少3年，项目经理可以接受LMS/ MOOC的经验，电视节目，工作室设置和管理，图形，多媒体或类似项目是可取的（HEC网站上的详细信息TORS）dy。计划专家项目工资量表（PPS-10）卢比。437,500/ - 每月（全包）
生成式人工智能与高等教育
学生们已经开始使用 GenAI，并且对它总体上持积极态度。德勤调查了我们 2,000 名现任员工和全球 550 名学生，以评估他们的看法。尽管对准确性、可靠性、隐私和道德方面存在一些担忧，但 68% 的受访者认为 GenAI 工具提高了他们理解新信息的能力。2 大专学生使用 GenAI 的可能性几乎是员工的两倍，刚毕业的年轻员工使用 GenAI 的可能性是职业生涯中期员工的三倍。香港大学对 399 名本科生和研究生的调查也发现了类似的结果。尽管有些担忧，但这些学生将 GenAI 视为提升人类体验的一种手段，他们看重这些工具提供的个性化反馈、写作和头脑风暴帮助、匿名性、即时支持和用户友好性。3 很明显，学生们已经对 GenAI 的好处持开放态度并欣赏它的好处，因此提升他们的技能和经验应该是优化他们进入职场的首要任务。
新兴技术和高等教育图书馆
摘要目的 - 本文探讨了在1994年至2024年（2024年1月18日）之间的《科学核心收藏》和Scopus索引的高等教育图书馆中的新兴技术。设计/方法/方法 - 使用RSTUDIO软件收集并合并了来自Web of Science（WOS）和Scopus数据库的数据。使用rstudio完成此操作后，将Scopus和Web of Science Excel文件上传到Biblioshiny，这是一个交互式Web界面。然后对数据进行分类，以说明全球作者，期刊，国家和学术机构的贡献。发现 - 与出版增长趋势，年增长，核心期刊，作者的影响和生产率有关的结果和发现，大多数引用的文件，合作，网络映射以及对新兴技术和高等教育图书馆的贡献。研究局限性/含义 - 由于学术图书馆员正迅速融入全球机构的教学议程，因此需要进一步探索。实践含义 - 高等教育图书馆和图书馆学校，通过帮助他们提高其教学和数字技能的在线教学，以促进学术图书馆员的教学身份。社会影响 - 图书馆和信息科学学校需要快速跟踪新兴技术的整合到课程中。高等教育图书馆应考虑对员工进行培训，以便与新兴技术保持同步。图书馆管理必须制定其政策和策略，以促进高等教育图书馆中新兴技术的使用。独创性/价值 - 当前的研究是新颖的，因为它使用Scopus和Web of Science探索新兴技术和高等教育图书馆。新兴技术和高等教育图书馆的主题仍在发展，因此仍处于起步阶段。这项研究对全球高等教育部门的研究人员，图书馆管理和图书馆学校很有用。关键词学术图书馆，新兴技术，文献计量学分析，书目计量学，高等教育图书馆，科学映射纸张类型文献评论
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
人工智能背景下的意识本质：重新定义人与技术的关系 Izuchukwu Kizito Okoli* 和 Osita Gregory Nnajiofor* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.1 摘要 人工智能 (AI) 背景下的意识本质提出了一个需要分析和进一步探索的问题。本研究旨在通过研究意识与 AI 的交集（包括形而上学含义和考虑）来重新定义人与技术的关系。主要目标是在 AI 的背景下定义意识，评估 AI 表现出意识的潜力，研究对人类体验的形而上学含义，并探索伦理层面。研究结果表明，意识涉及自我意识、感知、意向性和主观体验。虽然 AI 可以实现高级认知能力，但高阶意识的存在仍然不确定，这引发了关于主观意识本质的形而上学问题。意识难题凸显了连接物理过程和主观体验的挑战，强调了形而上学考虑的必要性。本文还探讨了人工智能集成的伦理影响及其对人类体验的影响。建议包括进一步研究人工智能中的意识、
高等教育中的人工智能：优点和缺点 | ...
欧洲议会文化教育委员会发布的《人工智能在教育、文化和视听领域的应用报告》强调人工智能及相关技术对联盟具有战略意义，强调对待人工智能及相关技术必须以人为本，以人权和伦理为基础，使其真正成为服务于人民、服务于公共利益和公民共同利益的工具。报告指出，人工智能在教育、文化和视听领域的开发、实施和使用必须充分尊重联盟条约和基本权利宪章所规定的基本权利、自由和价值观，包括人的尊严、隐私、个人数据保护、不歧视和言论与信息自由，以及文化多样性和知识产权。人们注意到，在人工智能和相关技术的使用方面，教育、文化和视听领域是敏感领域，因为它们有可能影响我们社会基本权利和价值观的基石（Европейски парламент. Комисия по култура и образование, 2021）。
新世界经济的五大趋势指向结构性通胀和利率上升*
让我们从新事物开始：气候变化。这里的挑战是巨大的。之前的所有能源转型——从木材到煤炭再到石油——都是由技术和经济优势推动的，每次转型都耗时 100 年或更长时间。当前的转型纯粹是由政策推动的。“这一转型的目标不仅仅是引入新的能源，而是彻底改变当今 100 万亿美元全球经济的能源基础——并在短短 25 年内实现这一目标，”标普全球资源专家 Daniel Yergin 解释道。这将需要大量投资——现在！乌克兰战争大幅刺激了投资。能源独立突然成为优先事项的首位，而可再生能源则是救星。但大多数估计都假设，为实现气候目标，目前的投资将再翻一番，达到 2.4 万亿美元（占 GDP 的 2.5%）。在评估宏观经济影响时，有气候变化损害的物理影响，以及转向低碳能源相关的转型风险。就物理损害而言，自 1990 年代以来，保险损失每年呈 5-7% 的增长趋势（瑞士再保险，2023 年）。此外，过热和过冷都会削弱劳动生产率，从而影响增长。关于过渡，过渡期间的一个主要风险是某些技术和产品将被明确排除在外并变得一文不值。过渡期持续的时间越长，搁浅资产的数量就越多，经济成本就越大。这是一个巨大的风险，因为正如马克·卡尼指出的那样，气候投资遭受了“地平线悲剧”：成本立竿见影，而收益却在更远的未来。因此，政策制定者拖延行动的时间太长了。
人工智能工具对支持21世纪技能的可行性：高等教育实证研究的系统回顾
21 世纪的技能应融入高等教育，以帮助学生应对复杂的工作和生活挑战。人工智能 (AI) 驱动的工具有可能优化高等教育学生的技能发展。因此，重要的是要概念化人工智能系统对高等教育 21 世纪技能发展的相关可供性。本研究旨在概述 Web of Science 数据库中发表的期刊文章，这些文章专门讨论了基于人工智能的工具对 21 世纪技能发展的影响。四类不同的基于人工智能的工具（智能辅导系统、聊天机器人、人工智能驱动的仪表板和自动评分系统）被确定为能够促进六种主要的 21 世纪技能（协作、沟通、创造力、批判性思维、信息和通信技术以及解决问题）。审查显示，使用基于人工智能的工具可能有助于同时发展多种 21 世纪技能（例如协作和批判性思维）。结果表明，人工智能的自适应反馈在促进 21 世纪技能发展方面发挥着重要作用。此外，利用各种功能性人工智能（例如预测和分析）可能有助于发展各种技能。基于人工智能的技术似乎最关注 21 世纪的解决问题技能及其子技能。对实践或政策的启示：• 应在基于人工智能的工具中采用更多人工智能的功能性（例如预测和分析）。这可以支持高等教育学生的 21 世纪技能。• 基于人工智能的工具（例如聊天机器人和智能导师）通过数据与最终用户互动。人工智能系统有可能利用学生的多模态数据来促进 21 世纪技能。• 人工智能技术应更多地融入高等教育背景下的社会科学和人文学科，以支持学生的 21 世纪技能。关键词：人工智能、智能系统、21 世纪技能、高等教育、系统评价 引言 为了应对严峻而竞争激烈的工作和生活挑战，当今的高等教育学生需要发展各种知识和技能。克服这些挑战不仅需要成为某个特定领域（例如商业或健康）的知识渊博的员工：个人还应该知道如何在困难的情况下进行合作并通过处理意外冲突来解决问题（Rios 等人，2020 年）。在这些情况下，他们可能会在互联网上搜索相关信息后想出创造性的解决方案。个人应该批判性地对待基于互联网的信息，并不断为其解决问题提供依据（Van Laar 等人，2017 年）。因此，在未来的职业生涯中，高等教育学生可能需要通用和可转移的技能，例如解决问题、创造性思维和协作，这些技能被定义为 21 世纪的技能（Muukkonen 等人，2022 年；Van Laar 等人，2020 年）。高等教育是学生获得 21 世纪技能的关键环境。为了实现这一点，可以在高等教育课程中实施支持协作解决问题等技能的教学法（Hämäläinen 等人，2017 年）。教学技术还可以帮助学生获得 21 世纪的技能（Benvenuti 等人，2023 年；T. Wang 等人，2023 年）。事实上，新兴的