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2025年高中生的奖学金机会（哥伦布和不伦瑞克县的高中奖学金为2,000美元）
•成为美国公民； •住在BEMC接收电动服务的住所中； •成为BEMC成员的依赖，该居民有一个永久性的原始住所，该住所目前从BEMC接收电动服务； •已在认可的2年社区学院，4年大学/大学或职业/技术学校中接受了12个或更多学分的职业/技术学校； •计划在高中毕业后的秋季上学。•最低GPA为2.5评审：学校工作人员将审查申请并向BEMC提出建议。最终批准将获得BEMC的董事会。分配奖学金：奖学金将在5月的高中高中颁奖典礼上向获奖学生提供，并在BEMC办公室举行特别的午餐仪式。 出席是强制性的。 BEMC将发布新闻稿，并在其网站，Facebook页面和其他出版物上宣传该奖项。 奖学金的付款将在入学证明后直接向学生参加的学校捐款。 奖学金资金将在每个学期开始向BEMC的学费账单和付款请求表呈现后，将直接向学生参加的学校付款。 学生必须保持2.5或更高的GPA才能有资格付款。分配奖学金：奖学金将在5月的高中高中颁奖典礼上向获奖学生提供，并在BEMC办公室举行特别的午餐仪式。出席是强制性的。BEMC将发布新闻稿，并在其网站，Facebook页面和其他出版物上宣传该奖项。奖学金的付款将在入学证明后直接向学生参加的学校捐款。奖学金资金将在每个学期开始向BEMC的学费账单和付款请求表呈现后，将直接向学生参加的学校付款。学生必须保持2.5或更高的GPA才能有资格付款。
利用层次分析法确定最佳月球栖息地配置
关于如何建造可持续月球基地的讨论自阿波罗计划之前就一直在进行，但尚未出现明确的答案。在本研究中，一种称为层次分析法 (AHP) 的决策支持工具用于缩小月球栖息地的最佳特征范围。简要介绍了 AHP 的数学基础及其批评。在确定了这些特征的核心设计特征和判断标准后，AHP 随后应用于月球栖息地。最终，我们确定充气栖息地在月球应用中应该略优于刚性栖息地，并且比其他栖息地概念更受青睐。混合结构可以在充气和刚性栖息地之间提供适当的折衷。AHP 还建议，使用 Vectran 约束层并使用柱状和隔间来部署栖息地比它们的替代方案更可取。此外，它还建议充气栖息地应该是圆柱形的，并加压至海平面压力。对这些结果进行了敏感性分析。通过这项研究，证明了如何使用 AHP 针对具有许多有影响的标准和潜在选项的复杂航空航天问题做出定量的、公正的决策。
mRNA 靶向寡核苷酸疗法的临床前安全性评估
摘要：寡核苷酸疗法 (ONT) 的开发近年来取得了进展。各种 ONT（例如反义寡核苷酸、小干扰 RNA 和 microRNA）通过与 mRNA 序列杂交发挥药理作用，并且由于序列同源性，它们还可以与非预期的 mRNA 序列结合。因此，应通过判断临床前研究中杂交依赖的靶向和脱靶毒性来评估 ONT 的安全性。由于脱靶毒性是 ONT 所独有的，因此很难根据目前为小分子和生物技术衍生药物制定的指导方针来评估其安全性；因此，一些研究小组，例如药物信息协会 (DIA) 的寡核苷酸安全工作组，已经提出了 ONT 临床前安全性评估的概念。虽然目前没有针对 ONT 的国际人用药品技术要求协调会 (ICH) 指南，但 ICH S6 指南指出“本指南中概述的原则也可能适用于寡核苷酸药物。”最近，日本工作组制定了 ONT 的临床前安全性指南，以解决与 ICH S6 相关的问题。本文基于本指南讨论了 mRNA 靶向 ONT 的临床前安全性评估。关键词：寡核苷酸疗法、临床前安全性评估、个案方法、杂交依赖性毒性
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
CO3 2025 计划摘要
人类很自然地会将来自不同感官的信息联系起来——这种现象称为跨模态对应。例如，我们会将高音调的声音与小而亮的物体联系起来，而不是与大而暗的物体联系起来。哺乳动物的类似关联表明了一种进化优势，可能有助于动物解读不完整的环境线索（例如，根据动物的叫声判断其大小、发出资源位置的信号）。然而，在非哺乳动物中的证据很少，限制了我们对这种现象进化起源的理解。为了填补这一空白，我们收集了两种非哺乳动物物种中不同跨模态关联的证据：陆龟（Testudo hermanni）和家鸡（Gallus gallus）。在陆龟中，我们报道了音调与大小的关联，最近又增加了自发音调与亮度关联的新证据。在小鸡身上，我们提供了空间亮度关联以及声音符号关联的证据，类似于人类将任意声音（例如“Bouba”或“Kiki”）与特定形状（圆形或尖形）配对的倾向。这些发现表明，跨模态关联并非哺乳动物所独有，可能反映了脊椎动物大脑中共同的组织原则。这项研究揭示了远亲物种之间的感知相似性，并支持跨模态关联在进化过程中得到保留的观点。此类机制可能会增强多感官整合，提高在不同环境中的适应性。
最终程序
非常高兴和荣幸地欢迎大家参加美丽和历史悠久的意大利美食科学技术大会。意大利以其食品科学的良好卓越和开拓性进步而闻名，是意大利这次重要聚会的理想背景。我们大家聚集在一起探索食品科学技术的关键和多样化。我们的领域涵盖了许多主题，每个主题对于促进我们的理解和改善世界至关重要。我们在这里参与，创新和协作，以应对未来的挑战和机遇。我想对我们尊敬的iufost和Aim召集人表示最深切的感谢：您的愿景，奉献精神和领导能力在组织这次会议方面发挥了重要作用，为我们提供了一个宝贵的平台，以分享我们的知识并建立新的伙伴关系。在整个会议期间，我们将深入研究一系列关键主题，这些主题是食品科学技术未来的核心：1。营养：根据会议数量来判断的主题无疑似乎是该行业中的主要主题。我们都知道理解饮食与健康之间真正复杂关系的战略重要性比以往任何时候都重要。我们将探讨营养科学的最新研究，研究饮食模式如何影响公共卫生
文章 隐性运动意象和侧枕颞皮质：定制非侵入性脑刺激的提示
摘要：背景：最近的证据表明，在老年人和患有帕金森病等神经退行性疾病的患者中，侧枕颞皮质在隐性运动意象中被过度招募。这些数据表明，当自动想象运动时，个体会利用视觉区域的神经资源来弥补激活运动表征的下降。因此，枕颞皮质可以作为非侵入性脑刺激与认知训练相结合的皮质目标，以提高运动意象表现。在这里，我们旨在阐明左右侧枕颞皮质在隐性运动意象中的作用。方法：我们在健康的右撇子判断手部图像的侧面性时，对左右侧枕颞皮质施加在线、高频、重复经颅磁刺激 (rTMS)。结果：与假刺激相比，左半球刺激特别降低了判断右手图像的侧向性的准确性。相反，运动模拟的标志，即生物力学效应，从未受到 rTMS 的影响。结论：侧枕颞皮质似乎参与了惯用手的心理表征，至少对右撇子来说如此，但不参与在模拟过程中重新激活感觉运动信息。这些发现为开发组合大脑刺激和行为训练以改善运动意象提供了有用的提示。
美国威胁评估
• 2023 年，一家中国国有企业已表示，其计划向人工智能、先进半导体、生物技术和新材料等新兴产业投入至少 137 亿美元。中国还宣布了全球人工智能治理倡议，以加强国际社会对其人工智能治理愿景的支持。 • 中国目前在 DNA 测序设备和一些基础研究方面与美国竞争。北京拥有大量基因数据，这可能使其在精准医疗和农业生物技术应用方面处于领先地位。 • 中国正在利用现有设备在 7 纳米 (nm) 级生产用于加密货币挖矿和蜂窝设备的先进芯片方面取得进展，但如果没有极紫外光刻工具，实现尖端芯片的高质量、大批量生产将面临挑战。从预计在未来两年内开始运营的新工厂数量来看，到 2025 年，预计所有 28 纳米传统芯片中有 40% 将在中国生产。网络中国仍然是对美国政府、私营部门和关键基础设施网络最活跃和最持久的网络威胁。北京的网络间谍活动及其行业的监视、信息和通信技术的出口增加了针对美国采取激进网络行动的威胁以及对网络空间信息自由流动的压制。
衡量一个国家的收入
衡量一个国家的收入 微观经济学是研究单个家庭和企业如何做出决策以及他们如何在市场中相互作用的学科。宏观经济学是研究整个经济的学科。 •其目标是解释同时影响许多家庭、企业和市场的经济变化。 •宏观经济学回答以下问题： •为什么某些国家的平均收入高，而其他国家的收入低？ •为什么价格在某些时期上涨迅速，而在其他时期则比较稳定？ •为什么生产和就业在某些年份扩大，而在其他年份则收缩？ 经济的收入和支出 •在判断经济状况好坏时，很自然地要看经济中每个人的总收入。 •对于整个经济体而言，收入必须等于支出，因为： •每笔交易都有买方和卖方。 •某个买方花费的每一美元就是某个卖方的收入。国内生产总值的衡量标准 • 国内生产总值（GDP）是衡量一个经济体收入和支出的标准。 • 它是一国在一定时期内生产的所有最终商品和服务的总市场价值。 • 收入和支出的平衡可以用循环流程图来说明。 国内生产总值的衡量标准 • GDP 是一国在一定时期内生产的所有最终商品和服务的总市场价值。
人工智能对规则的影响......
人工智能（AI），尤其是机器学习，承诺为立法者提供更具体的信息和更少的错误。算法立法和审判将利用从大量数据中构建的模型，这些模型允许创建和应用精细调整的规则。因此，人工智能被视为将带来从标准到规则的转变。本文借鉴当代数据科学，表明当过去与未来不同时，机器学习就不那么令人印象深刻了，就像随着时间的推移出现新的变量一样。在缺乏规律性的情况下，机器学习失去了优势，因此，较宽松的标准可能会优于规则。我们将这一见解应用于保释和量刑决定，以及熟悉的公司和合同法规则。更一般地说，我们表明，人机结合可能优于单独行动的人工智能。正如今天的法官推翻错误和过时的先例一样，明天的立法者将在存在测量挑战的法律领域明智地推翻人工智能。当测量简单明了且预测准确时，规则将占上风。当经验限制（例如过度拟合、辛普森悖论和遗漏变量）使测量变得困难时，人工智能就不应该受到信任，法律应该让位于标准。我们向读者介绍了逆转悖论现象，并建议在法律领域，由于海量数据集很少，不应期望人工智能超越人类。但更普遍地说，在可能存在经验限制（包括过度拟合和遗漏变量）的地方，人工智能应该被低估。