马里兰州克朗斯维尔:今天,马里兰州信息技术部 (DoIT) 和马里兰州人工智能分部宣布,他们已向马里兰州议会提交了人工智能支持战略和人工智能研究路线图(AI 路线图)。该路线图列出了该州将实施的 5 部分战略,以加快在全州安全实施人工智能和机器学习技术。它还概述了该州将在 12 个关键领域开展的具体研究,包括促进经济发展、提高州劳动力的生产率以及为当地学校系统制定政策。“生成人工智能正以前所未有的速度发展,可能影响马里兰州人民生活的几乎每个方面,”DoIT 部长兼人工智能分部主席 Katie Savage 表示。“人工智能路线图为马里兰州在 2025 年的发展规划了路线图,帮助其加快人工智能采用的步伐,同时考虑到马里兰州独特的资产、机遇和风险。我们准备以切实可行的方式采用这项技术,使我们的国家更加安全、更具竞争力、更高效。”
R&D Technologies Game Development: • Development of serious games and gamification apps in education, tourism, cultural preservation, and corporate sector • Development of game engine and framework • Development of input modalities for VR app simulation and training • Digitization of traditional sports and AI for game analytics • Development of proprietary software and software-as-a- service • Application of blockchain for asset management, royalty monitoring, and intellectual property processing • Prototyping of advanced gaming devices • Development of brain-to-computer interface Animation: • Development of database for Philippine indigenous sounds • Automatic music generation and AI-assisted sound engineering • Process R&D for creative look and feel / graphics design technique • Motion capture technology for facial, body, and hand gestures • Integration of AI in 3D animation / character simulation • Development of real-time translation for bilingual conversation • Prototyping of advanced动画工具
如果政府适当考虑气候,生物多样性和农业成果(无论是权衡和共同利益),政策和计划将更加有效,并提供更强大的方向。国家路线图将指导政府如何选择保护领域并支持其管理。因此,它提供了一个机会,以确保受保护的土地具有较高的生物多样性价值,并可以提供额外的好处。如果政府在选择保护区域时,政府对土地所有者的多个目标和利益表示了,则可以实现更大的总体价值。国家路线图可以帮助塑造农业生产中受保护土地的镶嵌物,或确定共同利益的机会,例如保护土地本身的碳存储。
mung bean是一种重要的经济作物,被认为是一种植物蛋白成分含量较高的作物,被视为蔬菜和谷物。在各种与产量相关的性状中,一百种种子重量(HSW)对于确定绿豆的产生至关重要。这项研究采用了200条线的重组植物线(RIL)人群,这些线群是通过全基因组重新取代进行基因分型的,以在四个环境中鉴定出HSW相关的定量性状基因座(QTL)。我们识别了HSW的5个QTL,每个QTL都解释了2.46 - 26.15%的表型差异。其中,QHSW1在所有四个环境中均在1号染色体上映射,解释了表型变化的16.65-26.15%。精细的映射和基于地图的克隆程序,以及重组的后代测试,有助于将QHSW1的候选间隔缩小到506 kb。QHSW1基因组间隔和与QHSW1紧密联系的标记的这种识别对于改善种子重量较高的绿豆品种的繁殖工作可能是有价值的。
多发性硬化症(MS)是一种神经炎症性疾病,其特征是髓磷脂(脱髓鞘)丧失,并在一定程度上是随后的髓磷脂修复(Remereliation)。为了更好地了解降低和再生的病理机制,并监测旨在再生髓磷脂的疗法的疗效,提供髓磷脂无创可视化的技术是有必要的。磁共振(MR)成像长期以来一直处于可视化髓磷脂的努力的最前沿,但直到最近才能访问由髓磷脂脂质蛋白双层本身产生的快速衰减的共振信号。在这里,我们表明,双层的直接MR映射可从MS患者的脑组织中产生高度特异性的髓磷脂图。此外,发现双层信号行为的检查揭示了正常表现的白色和灰色物质的病理改变。这些结果表明,髓鞘双层映射技术的体内实施有望,并在基础研究,诊断,疾病监测和药物开发中进行了预期应用。
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需要进行定量分析和模型,以将植物的细胞组织与其新陈代谢联系起来。但是,定量数据通常散布在多个研究中,发现此类数据并将其转换为有用的信息是耗时的。因此,有必要集中可用数据并突出其余的知识差距。在这里,我们提出了一种逐步的方法,可以从各种信息源中手动提取定量数据,并统一数据格式。首先,对拟南芥叶的数据进行了整理,检查了一致性和正确性,并通过交叉检查来源进行策划。第二,通过应用计算规则将定量数据组合在一起。然后将它们集成到代表Arabidopsis参考叶的独特综合,参考,可重复使用的数据汇编中。该地图集包含在细胞和亚细胞水平的叶片中发现的15种细胞类型的指标。
