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Antion Biosciences通过重要的里程碑成就宣布了最新的数据和技术平台的验证
“ Micar7是周到的设计和出色的工程学的产物”，Antion首席执行官Marco Alessandrini博士博士说。“我们着手开发多模式细胞疗法，不仅可以解决CD7阳性恶性肿瘤中的临床未满足需求，而且还克服了可能损害治疗功效的重大挑战。在开发MICAR7中，我们意识到了出色的工程效率，从而产生了> 99％的生产后纯度，这意味着产品中的所有细胞都具有所有修改。从安全的角度来看，由于所有调制均来自仅需要单个有效载荷插入的单个基因构建体，因此染色体畸变的风险有限，其他多重基因组工程模式也是如此。此外，MICAR7 T细胞在功能性的体外测定和体内模型中表现出色。”
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在世界各个领域发挥着至关重要的作用。
摘要：数字技术被认为是当今时代最重要的发展之一，在全球各个领域发挥着至关重要的作用，特别是在金融和银行业。数字技术是评估员工和机构的关键标准。银行业是巴勒斯坦的重要部门之一，为支持国民经济和有效满足客户需求做出了重大贡献。因此，进行了这项题为“数字技术在提高巴勒斯坦银行业员工绩效中的作用”的研究。该研究旨在确定巴勒斯坦银行使用数字技术的程度及其对员工绩效和提高绩效质量的影响。为了实现这一目标，研究人员设计了一个由两个主要部分组成的问卷：第一部分包含人口统计信息，第二部分包含两个轴。问卷分发给 350 人的分层随机样本，从中回收了 320 份问卷，回复率为 91%。使用 SPSS 程序处理和分析数据。研究得出了多项结论，其中最值得注意的是，巴勒斯坦银行大量使用数字技术，员工绩效水平很高。数字技术的使用与银行业员工效率和绩效质量的提高之间存在正相关关系，其中数字技术的使用解释了员工绩效差异的 33.6%。基于这些结果，研究人员建议必须跟上快速的技术发展，以开发人力资源并提高他们的能力。还建议对人力资源进行持续和系统的培训，以使他们能够应对这些快速变化并提高他们的技能和能力。关键词：数字技术、数字化转型、绩效、巴勒斯坦银行业。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
挖掘血浆蛋白质组；一种新型的超敏感和高质子液体活检平台揭示了生物学上重要的低丰度生物群
两个高质子nulisa面板：开发并在疾病队列中开发并测试了一个250质子炎症面板和一个120个Plex中枢神经系统（CNS）疾病面板。炎症面板在单个面板中具有最全面的细胞因子和趋化因子和其他与免疫相关的蛋白质的覆盖范围，并且在检测高准确精度的低肥大蛋白方面表现出了较高的敏感性，从而可以检测到难以检测但具有生物学上重要的低利差生物标记物和cov cov cov and cov and cov and cov and cov and coimune and coim amune and coimmune and coimm and coimm and的敏感性。中枢神经系统面板是专门针对包括阿尔茨海默氏症的所有关键标志的神经退行性疾病设计的最大的多重图案，并且已经证明了与以前在血液中检测到具有挑战性挑战的各种神经退行性疾病相关的已建立蛋白和新型蛋白质的潜力。
NAS Meridian 的 SAC 获得重要重新认证
第五届年度残疾退伍军人狩猎活动于 2024 年 1 月 13 日至 14 日在密西西比州默里迪恩海军航空站 (NAS) 举行。参加狩猎活动的猎人来自密西西比州、路易斯安那州、田纳西州和肯塔基州。志愿向导来自密西西比州、佛罗里达州和加利福尼亚州。周末狩猎的参与者捕获了 14 只鹿。残疾退伍军人狩猎活动为残疾退伍军人猎人提供了一次友谊时光，极大地鼓舞了士气，也鼓舞了现役和退役军人，他们自愿抽出时间协助担任向导、运输鹿以及清理和处理捕获的鹿。活动期间，NAS Meridian 一等士官协会、NAS Meridian 首席士官协会、NAS Meridian 军需部、设施内的 Subway、惩罚者 LEMC 密西西比自由分会和密西西比州哈蒂斯堡的 VFW Post 3036 为参与者提供了餐食。Fallen Outdoors Mississippi 团队为参与者提供住宿资金。Blue Dog Tracking 为狩猎和追踪服务提供了遮蔽物。提交的照片
技术说明 - VigiVac Fiocruz 儿童 COVID-19 疫苗的有效性以及减少 COVID-19 并发症 COVID-19 是导致
技术说明 - VigiVac Fiocruz 疫苗对儿童的有效性以及减少 COVID-19 并发症 COVID-19 是儿童发病和死亡的重要原因。 2021 年 8 月至 2022 年 7 月期间，COVID-19 是 19 岁以下儿童因疫苗可预防疾病死亡的主要原因。在这一群体中，COVID-19 死亡率最高的是 1 岁以下儿童（每 100,000 名居民中有 4.3 人死亡），而 1 至 4 岁儿童的死亡率为每 100,000 人中有 0.6 人死亡（FLAXMAN 等人，2023 年）。在巴西，18岁以下儿童中SARS-CoV-2引起的呼吸道感染的死亡率是其他病因的三倍。 （DIAS 等人，2024 年）。然而，尽管死亡负担很高，巴西儿童的新冠疫苗接种覆盖率仍然很低：3至4岁儿童中，只有22.2%接种了两剂疫苗； 5至11岁之间占55.4%，12至17岁之间占82.6%。第三剂接种覆盖率分别下降至6.0%、12.1%和33.4%。这个覆盖率非常低，特别是与 40 至 69 岁之间的人口相比，两剂和三剂疫苗的覆盖率分别为 93.3% 和 68.1%（“疫苗接种覆盖率”，[sd]）。巴西儿童接种的两种疫苗分别是CoronaVac-Butantan和BNT162b2-Pfizer。多项研究表明，这些疫苗对所有年龄段的儿童和青少年（5 岁以下、6 至 11 岁和 12 至 17 岁）预防感染，尤其是预防因 COVID-19 住院的效果均很好，在某些年龄段，有效率接近 90%，如表 1 所示。在疫苗安全性方面，CoronaVac 疫苗被证明是相当安全的，轻度不良事件发生率不到 5%。就 BNT162b2 疫苗而言，很少报告严重不良事件。有心肌炎、心包炎和多系统炎症综合征（MIS）病例的记录，主要发生在男性青少年中。然而，接种疫苗后出现这些结果的风险比感染 COVID-19 后出现同样事件的风险低约 31 倍。此外，与未接种疫苗的 COVID-19 患者相比，儿童和青少年接种疫苗可降低 MIS 风险，有效率达 91%（95% CI = 78%–97%）（ZAMBRANO，2022 年）。最后，一项对不同年龄组中 5500 万名接种疫苗者和 250 万名感染者进行的荟萃分析发现，感染 COVID-19 后发生心肌炎的风险是接种疫苗后发生相同事件风险的 7 倍（VOLETI；REDDY；SSENTONGO，2022 年）。这些发现表明，尽管接种 BNT162b2 疫苗后存在发生严重不良事件的风险，但这些事件非常罕见，感染 SARS-CoV-2 后发生此类并发症的风险要高得多。值得强调的是，尽管随着奥密克戎变种的出现，对感染的保护作用显著降低，但针对 COVID-19 的疫苗仍然对严重形式的疾病提供很高的保护率。全面接种疫苗（包括加强剂量）是必要的，因为接种疫苗后或之前感染后产生的保护性免疫反应会随着时间的推移而减弱。（FEIKIN 等人，2022 年）除了预防严重疾病外，疫苗还可以预防长期 COVID，这是一种在疾病急性期后仍存在症状的疾病，在多达 30% 的病例中发生。 （DAVIS 等人，2023 年；Cazé 等人，2023 年）。接种疫苗可将儿童/青少年患上长期 COVID 的风险降低高达 41%。对于儿童来说，在接种最后一剂疫苗后的 6 个月内，保护率更高，可达 61%。 (RAZZAGHI 等人，2023 年) 这组研究结果表明，疫苗对 COVID-19 具有保护作用，包括在被视为“疫苗失败”的情况，即人体未受到保护而免受感染的情况。因此，COVID-19疫苗可以有效预防严重形式的疾病及其残留并发症。
EMT对于癌症转移有多重要？
AU：请确认所有标题级别均正确显示：上皮-间质转化 (EMT) 是一种细胞可塑性的生物现象，最初在胚胎发育过程中报道，其在癌症进展和转移中的重要性日益受到重视。尽管过去 20 年，我们在理解 EMT 在癌症中的分子机制和功能重要性方面取得了巨大进展，但 EMT 周围仍有几个未解之谜。在这个未解之谜中，我们重点关注转移中的各种 EMT 类型、合作和集体 EMT 行为、EMT 的时空特征以及针对 EMT 的治疗策略。我们还重点介绍了新的技术进步，这些进步将有助于阐明转移中 EMT 的未解之谜。
关于自动化和建筑和建设建筑业的AI的特刊是支出最重要的经济领域之一
关于自动化和建筑和建设中AI的特刊，建筑业是最重要的经济领域之一，在大多数国家，GDP的支出为9-15％。但是，建筑行业越来越面临挑战，例如生产率低下，效率低下，高安全风险和劳动力短缺。与其他工业部门相比，建筑行业的生产率，生产力和工作安全稳步提高了。自动化和人工智能（AI）技术表现出有希望提高生产率，提高工人安全和健康并解决劳动力短缺的潜力。这些挑战和机遇大大扩大了传统自动化科学和工程的范围。本期/部分的目的是传播学者和从业人员的自动化和AI的最新研究进步和AI的成就。论文被邀请参与与设计，建模，分析以及自动化以及AI系统以及建筑和建筑设备，过程和管理中的AI系统以及应用程序的案例演示有关的原始调查。
课程中的生成AI工具建议使用AI工具的课程大纲语句，重要的是要注意提供的用户数据提供的mi
课程中的生成AI工具建议使用AI工具时课程提纲语句，重要的是要注意提供的用户数据可能用于培训AI模型或其他目的。因此，无法保证您提供的信息将保持机密。讲师和学生应谨慎行事，并在使用这些工具时避免共享任何敏感或私人信息。此类信息的示例包括个人身份信息（PII），受保护的健康信息（PHI），财务数据，知识产权（IP）以及任何其他可能受到法律保护的数据。（i）开放使用指南：拥抱和鼓励AI在作业中使用，并要求学生披露任何AI帮助。AI策略：在本课程中允许在本课程中归因，鼓励学生使用诸如Chatgpt之类的生成AI工具来支持他们的工作。要维持学术完整性，学生必须披露他们使用的任何AI生成的材料并正确地归因于文本引用，报价和参考文献。学生应在分配中包括以下语句，以指示使用生成的AI工具：“作者要确认使用[生成AI工具提供商]的语言模型的[生成AI工具名称]，在准备此任务时使用。在此任务中使用以下方式使用[生成AI工具名称] [例如，头脑风暴，语法校正，引用，分配的哪一部分]。” （ii）中等用途指南：鼓励AI在特定的任务中使用，但不是全部学生必须披露任何AI帮助。AI策略：在本课程中分配并在本课程中分配的允许，允许学生使用教师指定的特定作业的生成AI工具（例如ChatGpt）进行特定作业。要维持学术完整性，学生必须披露对AI生成的材料的任何用途。一如既往地，学生必须正确使用归因，包括文本引用，引文和参考文献。学生应在分配中包括以下语句，以指示使用生成的AI工具：“作者要确认使用[生成AI工具提供商]的语言模型的[生成AI工具名称]，在准备此任务时使用。在此任务中使用以下方式使用[生成AI工具名称] [例如，头脑风暴，语法校正，引用，分配的哪一部分]。” （iii）严格使用指南：在此特定课程中使用AI的使用AI策略：本课程中不允许在本课程中，预计所有提交的工作都是由学生自己制作的，无论是单独还是协作。学生不得寻求像Chatgpt这样的生成AI工具的帮助。不允许使用生成的AI工具来完成学术不诚实。参考：课程中的生成AI工具|教务长（UTK.EDU）办公室
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助