已经表明,单甲基化的帽结构在核事件中起着重要作用。盖结构与增强前mRNA剪接有关。最近,还建议这种结构促进RNA从细胞核到细胞质的转运。我们先前已经从HELA细胞核提取物中鉴定出并纯化了8OKD核盖结合蛋白(NCBP),这可能会介导这些核活性。在本报告中,我们描述了编码NCBP的互补DNA(cDNA)的克隆。确定了NCBP的部分蛋白质序列,并从HELA cDNA文库中分离出NCBP的全长cDNA。该cDNA编码了790个氨基酸的开放阅读框,其计算的分子质量为91,734 daltons,其中包含大多数确定的蛋白质序列。但是,蛋白质序列与任何已知蛋白质都没有显着同源性。转染实验表明,在HELA细胞中瞬时表达的表位标记的NCBP仅在核质中定位。使用截短的NCBP cDNA进行的类似实验表明,这种核定位活性由N末端70氨基酸区域赋予。
菲律宾政府的数据显示,该国每天产生约 43,684 吨垃圾,其中仅塑料垃圾就达 4,609 吨。世界野生动物基金会 2020 年的一份报告提供了令人震惊的统计数据,表明菲律宾产生的塑料垃圾总量中,只有 33% 得到妥善收集并在卫生垃圾填埋场处理,而 35% 则泄漏到环境中。此外,只有 9% 得到回收利用 [3]。菲律宾实施了“零废物管理”法,即《固体废物管理法》,作为一项解决废物处理不当问题的国家计划 [4]。然而,其有效性有限。为了缓解这一问题,一些地方政府部门实施了处罚措施,并发起了清理活动和在公共区域放置垃圾箱等活动。
这种二分法的问题和有害性在于,原核生物最初在细胞学上被定义为负面的。换句话说,原核生物缺乏真核细胞的这种或那种特征:甚至油滴或凝聚层都符合这种负面定义。原核生物-真核生物二分法的任何优点在于它有助于理解真核生物,而真核生物可能是通过“原核”阶段进化而来的。随着重复(作为教义问答),原核生物-真核生物二分法只会让微生物学家轻易接受他们对原核生物之间关系几乎一无所知的事实;他们甚至对这一事实——当今最大的挑战之一——感到迟钝,即他们丝毫不了解原核生物和真核生物之间的关系。细菌之间的关系问题归结为“如果它不是真核生物,而是原核生物”,而要了解原核生物,我们只需确定大肠杆菌与真核生物有何不同。这并不是对创造性思维的邀请,也不是统一的生物学原理。这种真核生物-原核生物二分法是原核微生物学与真核微生物学之间的一道障碍。这种对微生物学的短视观点不仅未能认识到微生物关系问题的重要性,而且未能认识到今天难以解决的问题明天可能并非如此。自 20 世纪 50 年代以来,分子序列就被用于确定进化关系,而 Zuckerkandl 和 Pauling 的开创性文章“分子作为进化历史的记录”在 1965 年最令人信服地阐述了这一观点(36)。然而,记录表明,微生物学——最需要的生物科学——实际上对这些方法的意义和潜力视而不见。然而,在 20 世纪 70 年代末,情况发生了巨大变化。rRNA 序列已被证明是原核生物系统发育的关键(例如 8)。尽管原核生物在细胞和生理水平上没有提供可靠的系统发育排序特征,但它们的 rRNA 足以做到这一点。到 20 世纪 80 年代初,随着基于 rRNA 的原核生物系统发育开始出现,微生物学家开始(尽管非常缓慢地)重新意识到了解微生物系统发育的重要性。将所有原核生物视为同一种类的愚蠢做法,在古细菌(最初称为古细菌)的发现中得到了戏剧性的揭示。古细菌是一类完全出乎意料的原核生物,如果真要说有什么不同的话,那就是它与真核生物(真核生物)的关系比与其他原核生物(真正的)细菌(11、13、32、34)的关系更密切。即便如此,真核生物的力量——
摘要 建筑业数字化带来诸多好处,但其在印度的广泛应用面临障碍。本研究旨在识别和分析阻碍印度建筑业采用数字化的关键障碍。该研究采用多阶段研究方法,包括文献综述以确定潜在障碍。随后,对印度建筑业的 162 名专业人士进行了问卷调查。调查显示,印度建筑业愿意接受数字化,并列举了诸如提高生产力和对建筑流程产生革命性影响等好处。大型组织表现出更大的积极性,而小型企业面临资源和知识方面的挑战,导致采用率较低。该研究确定了五个关键障碍主题,包括财务/资源限制、文化/组织限制、区域差异、数据安全/隐私问题以及意识/能力建设限制。这项研究的意义在于揭示关键障碍并为量身定制的干预措施提供见解,帮助利益相关者、政策制定者和研究人员驾驭印度建筑业不断发展的数字化格局。这项研究有助于探索印度建筑专业人士对印度建筑业尚未完全接受数字化的原因的看法。
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
摘要 本文基于2000—2019年中国285个城市的面板数据,从算法、数据、算力、应用场景和相关技术五个维度检索城市人工智能相关专利申请数量,结合产业升级和合理化两个视角,从理论和实证角度分析研究主题的内在影响理论。研究结果表明,人工智能不仅有利于产业升级,而且能显著抑制产业结构偏离均衡,有利于产业合理化。此外,本文结论在经过剔除中心城市样本、缩尾处理、工具变量法等一系列稳健性检验后依然有效。通过异质性检验发现,人工智能对产业升级的促进作用在大城市和产业升级水平高的城市更为明显。内在机理检验结果表明,人工智能通过促进技术创新来推动产业升级。在市场化程度高、互联网发达的城市,人工智能对产业升级的推动作用可以增强,本文的研究结论将有利于加快发展人工智能促进产业升级,为实现高质量发展提供有益参考。
简介 1.本文件概述了皇家空军 (RAF) 委任服务的条款和条件(专业部门 1 的军官除外)。英国皇家空军保留根据国防部 (MoD) 政策及其管理的详细规定更改本文件中所述条款和条件的权利,但如果您最终的委任报价 (F308 系列) 有任何变化,我们将通知您。本文件无法提供您可能想要了解的有关英国皇家空军委任服务的所有详细信息;各个部门的部门信息表可从您当地的武装部队职业办公室 (AFCO) 获得。英国皇家空军职业网站 https://www.raf.mod.uk/recruitment 还提供了有关英国皇家空军内所有职位的详细信息。2.征兵官征召您后,您将受服役法(根据 2006 年武装部队法)的约束,并需要执行上级命令的任何职责,包括(如果您身体健康)在任何类型的飞机上执行空中任务。您可能需要花费相当长的时间与皇家海军和/或陆军一起作战。因此,您可能需要在海上服役或被部署到战场,并且您可能需要在世界任何地方服役。
结果:在完全调整的连续模型中,每次第一次世界大战的每次单位增加都与整个研究人群中T2DM的几率增加1.14倍(2.14 [1.98,2.31],p <0.0001)。在完全调整的分类模型中,当使用第一次世界大战(T1)作为参考组时,第二个三分线(T2)和第三次三重(T3)与0.88倍(1.88 [1.88 [1.64,2.17],p <0.0001),p <0.0001)和2.63倍(3.63倍[3.63 [3.63 [3.11,4.23]中, T2DM。这些发现表明WWI值与T2DM的几率之间存在正相关,并与平滑曲线的结果保持一致。在对亚组的分析中,除了与总体结果保持一致外,我们还发现了年龄和高血压亚组之间的相互作用。