摘要:昆虫ATP结合的盒式转运蛋白亚家族C2(ABCC2)的成员被称为苏皮鲁西斯芽孢杆菌(BT)的Cry1ac杀虫蛋白的受体。废除ABCC2功能结构域的突变已知会引起对Cry1ac的抗性,尽管报告的抗药性水平取决于昆虫物种的差异很大。在这项研究中,使用CRISPR/CAS9评估了ABCC2基因作为Helicoverpa Zea的推定CRY1AC受体的功能,该受体的主要有害生物是300多种农作物,以逐步消除不同的功能性ABCC2域。来自具有编辑昆虫线支持的生物测定结果,即ABCC2中的突变与7.3至39.8倍的CRY1AC耐药比(RR)有关。在部分或完全的ABCC2敲除之间检测到H. Zea之间对Cry1ac的敏感性的显着差异,尽管在敲除ABCC2的一半时观察到了最高的公差水平。基于在类似的研究中针对密切相关的飞蛾物种的类似研究中报道的> 500–1000倍的RR,在H. Zea敲除中观察到的低RR支持ABCC2不是该昆虫中主要的Cry1ac受体。
收到日期 2024 年 2 月 16 日 接受日期:2024 年 7 月 18 日 发表日期:2024 年 7 月 28 日 摘要 生活各个方面的技术进步导致人工智能融入教育实践。学生对人工智能辅助工具的使用在学术环境中变得更加重要,这形成了一系列积极和消极的观点。本研究探讨了人工智能辅助工具对学生整体个人和学业成绩的影响。因此,这篇文章意义重大,因为它评估了摩洛哥高中生如何使用人工智能辅助工具来解决他们的家庭作业。该研究试图回答这些学生在多大程度上依赖这些工具,并研究教师对人工智能给课堂带来的这些不断变化的影响的态度和担忧。本研究采用混合方法实现研究目标,同时采用定量和定性方法。因此,研究结果表明,学生严重依赖人工智能来完成日常家庭作业任务,这阻碍了他们的学习过程和技能习得。这些研究结果为政策制定者、家长、教育工作者和学习者提供了几项建议,要求他们意识到过度使用人工智能辅助工具对学生学习成果的不利影响。关键词:学业成绩、人工智能、辅助工具、过度依赖、高中生、家庭作业、个人发展 引用为:Tamimi, J., Addichane, F., & Madani, S. A.(2024).评估人工智能家庭作业辅助工具对高中生学业成绩和个人发展的影响。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) CALL 特刊 (10)。36-42。 https://dx.doi.org/10.24093/awej/call10.3
fi g u r e 3电流和2050年的预测,在中间变暖的场景(RCP6.0)下,西南大西洋(SWA)海岸的四个Zooxanthelate scleractinian Corals在包括时间段之间的差异(RCP6.0)下流行。线图代表每个物种在SWA海岸各个纬度程度按纬度程度按时间的平均值。蓝红色比例尺指示电流和2050图的发生概率,而三角洲概率(∆ p)用黑棕色比例尺表示。当前地图中的黑色杂交表示模型中用作输入数据的出现点。p:概率; ∆ P:三角洲概率; ARS:亚马逊河系统(1°N – 1°S); SFR:圣弗朗西斯科河(10–11°S)。纬度16°S和20°S之间的延长架子涵盖了当前最大的礁石系统,SWA,Abrolhos Bank。
红树林的存储碳(C)的能力长期以来已被认识到,但是对于种植的mangoves是否可以像自然建立的(即完整)站立和在哪个时间范围内保持c是否可以有效地存储C的效率。通过贝叶斯物流模型从40年的数据中汇编而成,并在全球684个种植红树林摊位中建造,我们发现生物量C股票在种植后约20年达到71%至73%,达到了73%。进一步,优先考虑包括根瘤菌属的混合物种种植。将最大化生物量内的C积累。尽管种植后的头5年增加了25%,但此后的土壤C种群未观察到明显的变化,其恒定价值的恒定价值与完整的土壤C库存的恒定价值为75%,这表明由于土地使用变化而有效地播种可防止进一步的C损失。这些结果对红树林的恢复计划具有很大的影响,并作为未来C堆积评估的基准。
以下注释适用于每月负荷和资源表:1) 这些表格中的值基于 NS Power 2024 10 年系统展望 (10YSO) 中提供的信息:https://www.nspower.ca/oasis/forecasts-assessments 2) 需求值按照 NSPI 2024 负荷预测报告。稳定峰值包括 DSM 和 DR 计划的影响。3) 现有资源(NS Power 自有资源和 IPP)包括水电、蒸汽机、联合循环、燃气轮机、独立电力生产商 (IPP) 和可再生资源的稳定容量贡献。4) 现有资源(批发市场资源)包括根据备用/补充 (BUTU) 关税为批发市场参与者提供服务的风电场。5) 新斯科舍省可再生资源的稳定容量贡献基于 2024 10YSO 中讨论的有效负荷承载能力 (ELCC) 方法。 6) 固定资源增加和退役可在 2024 年 10YSO(第 3.2 节)中找到。7) 减额包括由于计划维护、环境温度和季节性关闭而导致的热机组减少。计划维护包括 Wreck Cove 寿命延长和现代化。8) NS Power 规划标准要求最低规划储备裕度 (PRM) 等于其预测固定峰值负荷的 20%。目前的预测表明,20% PRM 的目标在 2025 年将无法实现。NS Power 将实施战略来解决 2024 年 10YSO 中讨论的近期资源充足性问题。
50 岁及以上曾接种过肺炎球菌疫苗的个体 s 研究 3 (NCT05420961) 招募了 50 岁及以上的个体,他们在入组前至少 1 年曾接种过肺炎球菌疫苗。根据参与者的肺炎球菌疫苗接种史,将参与者纳入 3 个队列中的 1 个(队列 1:PNEUMOAX 23,队列 2:Prevnar 13,或队列 3:PNEUMOAX 23 随后或之前接种 Prevnar 13,PNEUMOAX 23 之前接种 VAXNEUVANCE,或单独接种 VAXNEUVANCE)。第 1 组参与者随机接受 CAPVAXIVE 或 VAXNEUVANCE 治疗,第 2 组参与者随机接受 CAPVAXIVE 或 PNEUMOVAX 23 治疗,第 3 组参与者接受 CAPVAXIVE 治疗。接种 CAPVAXIVE 或活性对照剂后 5 天内出现自发不良反应的个体百分比如表 3 所示。
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、
有证据表明,狂犬病的2剂或3剂PVRV(VERORAB)PREP可与3剂批准的HDCV和PCECV狂犬病准备,以获得安全性和免疫原性结果。与HDCV或PCECV Rabies Prep的3剂3剂量相比,狂犬病病毒病毒中和抗体(RVNA)血清转化速率在最后一次狂犬病疫苗准备剂量后的14或180天之间可能几乎没有差异。狂犬病准备接种后≥365天的RVNA血清转化率的证据非常不确定。不可能测量狂犬病疫苗功效的随机对照试验,因此许多证据依赖于免疫原性结果。免疫学“保护相关”可能在某种程度上无法完全预测保护。
免疫原性结果。免疫学“保护相关”可能在某种程度上无法完全预测保护。与3剂HDCV或PCECV Rabies Prep预备相比,与疫苗相关的严重不良事件的频率几乎没有差异。然而,与3剂HDCV或PCECV狂犬病疫苗相比,当前认可的HDCV或PCECV狂犬病疫苗的2剂PREP可能会略微降低局部和全身性不良事件。证据的确定性证明,当前认可的HDCV或PCECV狂犬病疫苗的2剂剂量可与3剂HDCV或PCECV狂犬病疫苗相媲美,总体上很低,这主要是由于小型研究数量不确定性,并且在观察性研究中可能存在偏见的风险。证据主体表明,当前批准的HDCV或PCECV RABIES疫苗的2剂PREP的总体平衡与3剂HDCV或PCECV RABIES疫苗疫苗准备时间表相当。将当前批准的HDCV或PCECV狂犬病疫苗的2剂狂犬病准备时间表纳入当前的狂犬病准备时间表中可能是主要利益相关者可以接受的,也是可行的。如果难以确保在旅行或工作前使用3剂剂量,则实施较短的2剂量系列将更容易实施并且是可行的。更简单,更便宜的2剂疫苗时间表可能更容易接受狂犬病准备疫苗和临床提供者的人群。
与“基础”慢性肾脏疾病(CKD)患者质子泵抑制剂(PPI)造成肾脏损伤风险有关的抽象客观证据仍然很少,尽管PPI使用通常与急性间质肾炎或入射CKD有关。,我们旨在调查PPI启动与CKD患者不良结果的风险之间的关联,而没有任何确定性的PPI使用指示。设计回顾性观察性研究。设置2009年至2017年的韩国国家健康保险服务数据库。参与者是CKD患者中新的PPI和组胺H 2-受体拮抗剂(H2RA)使用者的回顾性队列。患有胃肠道出血史或具有内镜或基于图像的上胃肠道评估的患者被排除在外。主要和次要结果措施遵循研究对象,以确定临床结果,包括死亡率,终阶段肾脏疾病(ESKD),心肌梗塞和中风。在调整多个变量后,使用COX回归模型测量了结果的HR。我们应用了治疗加权(IPTW)模型的逆概率来控制残留混杂因素。结果,我们总共包括1038个PPI和3090 H2RA使用者,没有确定性的治疗指示。IPTW加权的COX回归分析表明,与H2RA启动相比,PPI的起始与更高的ESKD风险相关(调整后的HR 1.72(95%CI 1.19至2.48)),而死亡率或心血管疾病的风险相似。在亚组分析中,多变量COX回归分析表明,PPI使用与ESKD的进展之间的关联在非糖尿病和低估计的肾小球过滤率(<60 mL/min/min/1.73 m 2)组中仍然显着,HR 1.72(调整后的HR 1.72(调整后CI 1.19至2.48)至2.48)和1.63(95%CI 1.19至2.48)和95%CI(95%)。在没有确定性指示的情况下,不建议使用PPI给药的结论开始,因为它们的用法与ESKD的较高风险有关。
