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人工智能生成工具的课堂政策
在本课程中，您可以完全不受限制地使用基础模型（ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型），用于任何目的，不会受到任何惩罚。但是，您应该注意，所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用，代码生成模型倾向于产生不准确的输出，而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型，您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型，必须在提交的论文中承认其贡献；如果您未经承认就使用基础模型，您将受到惩罚。尽管有这些免责声明，我们还是鼓励使用基础模型，因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。
表皮生长因子增强的新型转化生长因子：从非肿瘤组织中分离
摘要 表皮生长因子 (EGF) 可诱导非肿瘤大鼠肾成纤维细胞在细胞培养中发生转化表型，这些转化表型是从成年小鼠的许多非肿瘤组织（包括颌下腺、肾脏、肝脏、肌肉、心脏和大脑）中分离出来的。它们与之前描述的从肿瘤细胞中分离出来的转化生长因子 (TGF) 类似，具体如下：它们可通过酸/乙醇提取，并且是酸稳定的低分子量 (6000-10,000) 多肽，需要二硫键才能起作用，并且它们会导致非肿瘤指示细胞的锚定非依赖性生长，而这些细胞在没有它们的情况下不会在软琼脂中生长。从雄性小鼠的颌下腺中对这些 TGF 进行部分纯化，结果表明它们不同于 EGF。与之前描述的细胞外 TGF 不同，但与来自肿瘤细胞的某些细胞 TGF 一样，它们通过 EGF 增强其促进锚定非依赖性生长的能力。颌下腺 TGF 蛋白的等电点接近中性。在 Bio-Gel P-30 上进行色谱分析，然后进行高压液相色谱分析，总纯化率达到 22,000 倍。在 EGF 存在下进行测定时，最纯化的蛋白质在 1 ng/ml 的软琼脂中具有诱导生长的活性。这些数据进一步证明了肿瘤形成可能是由非肿瘤生化过程的定量而非定性改变引起的。我们最近描述了 (1) 从几种肿瘤小鼠组织（包括由莫洛尼肉瘤病毒 (MSV) 转化的成纤维细胞和最初由化学致癌物诱导的可移植膀胱癌）中分离和表征一组低分子量、酸稳定性多肽（称为转化生长因子 (TGF)）。这些多肽是可通过酸/乙醇提取的细胞内蛋白质。类似的细胞外转化多肽，称为肉瘤生长因子 (SGF)，是由 De Larco 和 Todaro (2) 从培养的 MSV 转化小鼠成纤维细胞的条件培养基中首次分离出来的。最近报道了几种其他细胞外转化多肽，它们来源于人类 (3) 和动物 (4) 来源的肿瘤细胞。所有这些多肽在应用于培养的未转化、非肿瘤指示细胞时都会引起以下一系列变化，这些变化为 TGF 提供了一个操作性定义：(i) 单层细胞密度依赖性生长抑制的丧失；(ii) 单层细胞过度生长；(iii) 细胞形状改变，导致指示细胞呈现肿瘤表型；(iv) 获得锚定独立性，从而能够在软琼脂中生长。未转化的非肿瘤细胞不会在软琼脂中形成逐渐生长的菌落，并且培养细胞的这种不依赖锚定的生长特性与体内肿瘤的生长具有特别高的相关性（5-7）。
HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
Bafilomycins：一类来自微生物、动物细胞和植物细胞的膜 ATPase 抑制剂
在原核生物和真核生物中，大多数已鉴定的离子泵 ATPase 属于以下三种结构类型之一。（i）F1Fo ATPase（F 型）存在于线粒体内膜（2）、叶绿体类囊体膜（3）和细菌细胞质膜（4）中。（ii）E1E2 ATPase（P 型）存在于真菌（5）、植物（6）和动物的细胞质膜中[包括 Na'，K4-ATPase（7）和 H +，K + -ATPase（8）]，以及肌细胞的肌浆网（Ca 2+-ATPase）（9）和细菌细胞质膜（K+-ATPase）（10，11）。 (iii) 已鉴定出第三类 ATPase（V 型），并从真菌和植物液泡（参考文献 12 及其中的参考文献）、包被囊泡（13、14）和嗜铬颗粒（15、16）的膜中部分纯化。正如 Mellman 等人（17）所建议的，我们使用术语“液泡 ATPase”来指代第三类 ATPase。F1Fo ATPase 通常使用 H+ 的电化学梯度（18）或偶尔使用 Na+ 梯度（19）来合成 ATP。这种类型的酶也表现出 ATPase 活性，在某些情况下仅在用蛋白酶活化后才表现出 ATPase 活性（20）。叠氮化物和 N,N'-二环己基碳二酰亚胺可抑制 F1Fo ATPase 的酶活性；寡霉素也可抑制线粒体 ATPase（21）。在 E1E2 ATPases 中，ATP 水解释放的能量与阳离子跨膜转运偶联。酶循环通过构象状态，包括形成磷酸化中间体。酶活性不受叠氮化物或寡霉素的影响，但被钒酸盐特异性抑制，在大多数情况下被 N-乙基马来酰亚胺和异硫氰酸荧光素抑制，而对于 Na4 ,K4-ATPase，则被乌巴因抑制 (5-11)。液泡 ATPases 似乎会水解 ATP，产生质子梯度，用于酸化细胞内区室 (12、17、22)。这组 ATP 酶因其抑制剂特异性而与其他两组 ATP 酶区分开来。液泡 ATPase 不受叠氮化物、寡霉素、钒酸盐或乌巴因的抑制。相反，
第一级D日托儿所的儿童日常护理
儿童的需求得到了有效的个人计划的支持，这些计划确保照顾儿童的工作人员清楚地概述了他们的个人需求和偏好。考虑了福利指标和儿童权利在儿童计划中的反映，以真正反映他们的学习和发展。与父母进行了定期咨询和审查，使他们能够充分参与孩子的照顾。'关于我的一切'信息概述了儿童的需求，喜欢，不喜欢和兴趣，并经常审查以确保他们捕获了孩子当前的偏好。父母告诉我们：“员工会定期通过分享他们的个人计划，突出[我的孩子]实现目标以及他们的下一个目标是什么。这些始终可以审查，工作人员会预留时间来深入讨论这些内容”和“我经常参与孩子的目标和发展的计划。它创建了一个很棒的家庭链接，使我们能够在同一页面上朝着同一目标工作。”
课程课程空缺报告学期2，AY2024/2025
注意：1。在不同的“选择课程”回合的不同学生可以使用同一门课程。一般指南检查该课程是否在特定的一轮中可用如下：•“选择课程”第1轮是针对计划要求，受限/直接次要要求和CELC英语要求的受保护回合。•“选择课程”第2轮开始包括针对大学级别要求和不受限制的选修要求选择课程。2。在处理选定课程（第3轮）并提交课程请求时，将合并课程课程的所有可用空缺。3。请注意，大多数法律选修课程的总配额（在所有学术职业中）为50。
研究论文 使用反向传播神经网络对高光谱遥感数据中的岩性信息进行提取和分类
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。