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“自从我们上次见面以来”
配电规划负责确保 SRP 有能力安全可靠地满足当前和未来客户的电力需求。这是通过制定年度增长计划和设计环路系统来实现的。年度负荷增长计划的制定使用标准来提供容量裕度并适应意外负荷（例如，计划内和计划外的停电、比正常情况更热的夏季和大负荷新客户）。环路系统使 SRP 能够通过多条路径为客户提供服务。如果一条路径的服务中断，SRP 仍可以通过辅助路径为客户提供服务。此配置还允许 SRP 重新配置系统以最佳地利用现有容量。
MET在化学疗法抗性中的作用
摘要化学疗法仍然是大多数固体和血液学恶性肿瘤中治疗的主要手段。对细胞毒性化学疗法的抗性是一个主要的临床问题，并且正在进行实质性研究，以克服这种抗性的潜在方法。一个主要目标是受体酪氨酸激酶MET，在进行多个临床试验的过程中引起了人们日益增加的兴趣。在各种不同的癌症中经常观察到MET的过表达，并且预后不良。研究表明，MET促进了对靶向疗法的抵抗力，包括针对EGFR，BRAF和MEK的抗药性。最近，几份报告表明，MET也有助于细胞毒性化学疗法抗性。在这里，我们回顾了MET在化学疗法耐药性中的作用的临床前证据，该耐药性介导的机制以及MET抑制剂治疗对抗化疗疾病患者的转化相关性。
开始使用 AI
简介 “人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。在接下来的几十年里，人们对人工智能的兴趣有高潮也有低谷。 2011年，由于深度学习技术的发展，人工智能再次复兴。 Andrew Ng、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Yann LeCun等研究人员也因此推动了算法的智能化。之前被认为不可能的人工智能应用突然变得可行。例如，超级计算机沃森（IBM）肯轻松击败了他的人类对手詹宁斯和布拉德·鲁特，这两位选手曾在电视智力竞赛节目《危险边缘！》中打破纪录，而谷歌则利用人工智能从我们的点击行为中学习，以区分狗和猫。此外，2016 年，谷歌开发的 AlphaGo 在围棋比赛中击败了世界冠军李世石，而我们当时认为围棋只有依靠人类的智慧（和直觉）才能达到高水平。在高等教育领域，人工智能正在全球范围内取得重大进展。高等教育机构在实施人工智能 1 时取得了可衡量的成果。因此，人们对人工智能的作用寄予厚望，例如在教师工作量、个性化学习、数字学习资源的有效性以及对学生表现的切实见解方面2。目前已建造了许多成功的原型。我们现在面临的挑战是扩大这些原型并将其集成到整个机构的系统中 3 。为此，我们必须重新审视当前的决策。我们利用人工智能获得的新数据、分析、技术和服务如果以传统的决策方式应用，将不会有效且可持续。在本次黑客马拉松期间，我们将探索人工智能在当代教育实践中的实际可能性。我们专注于教育中的认知任务的自动化，特别是教师和学生的作用和后果。
利用人工智能进行自我教育
“人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。目前存在的系统可以在大量数据中发现模式，并复制人类的思维和理性推理，例如概括、争论、解释和从过去学习。人们可以利用这些系统来执行各种任务，这些系统甚至可以接管某些任务。
MET 和 KRAS 基因扩增 - IRIS-AperTO
MET 在人类癌症中的作用的确立导致了小分子抑制剂的开发，其中许多目前正在进行临床试验。迄今为止，人们对它们的治疗效果和可能出现的治疗耐药性一无所知，这也是其他受体酪氨酸激酶 (RTK) 抑制剂经常观察到的问题。为了预测获得性耐药的机制，我们通过用浓度不断增加的 MET 小分子抑制剂 PHA-665752 或 JNJ38877605 处理 MET 成瘾细胞来产生耐药细胞。耐药细胞显示 MET 基因扩增，导致 MET 表达增加和组成性磷酸化，随后是野生型 (wt) KRAS 的扩增和过表达。携带 KRAS 扩增的细胞逐渐失去对 MET 的依赖性并获得对 KRAS 的依赖性。我们的结果表明，MET 和 KRAS 扩增是特定 MET 抑制剂耐药性的普遍机制，因为在两种小抑制剂和不同组织型的不同细胞系中观察到了类似的结果。据我们所知，这是第一份报告显示 wt KRAS 的过度表达可以克服 RTK 抑制剂的抑制作用。鉴于针对其他酪氨酸激酶的抑制剂的耐药性细胞模型已经预测并证实了临床发现，我们的结果为预防和/或克服耐药性的策略提供了见解。
MET CS555机器学习的基础
MET CS555 Foundations of Machine Learning Instructor Name: Hongsheng Wu Course Dates: T Office Location: TBD Course Time: 6:00 PM to 8:45 PM Contact Information: wuh@bu.edu Credits: 4 Office Hours: Email to schedule an appointment https://bostonu.zoom.us/j/3683361170 Grader: TBD Course Description This course provides an overview of the统计工具最常用于处理，分析和可视化数据。主题包括简单的线性回归，多重回归，逻辑回归，方差分析和生存分析。使用统计软件包R探索了这些主题，重点是了解如何使用和解释该软件的输出以及如何可视化结果。在每个主题领域中，讨论了该方法，包括基本假设和所有这些方法以及对结果的适当解释的方式。概念是在现实世界示例的背景下提出的。先决条件符合CS 544或同等知识或讲师的同意。课程目标通过完成本课程，您将能够：
MET 行业中的人工智能 IndustriAll ...
人工智能 (AI) 是当今最具颠覆性的技术发展之一。人工智能改变了我们的工作方式、生产方式和沟通方式，以及企业的经济成功等问题。人工智能具有改变当今工作岗位的巨大潜力。人工智能可能会创造大量新的就业机会，并可能导致某些任务甚至某些职业消失。如果明智地实施，人工智能有可能为欧洲工人提供良好的工作条件和高质量的工作，并提高公司的竞争力。然而，它也可能产生负面影响，例如削弱工人的自主权和技能下降。因此，良好的社会对话应该有助于获得技术变革的好处并促进高质量的就业。
大都会办公室数据产品和服务
大都会办公室是英国的国家气象局，在天气，气候和环境预测方面提供了24x7世界知名的科学卓越，并为保护生命和财产提供了严重的天气警告。我们作为世界领先的科学和技术专家的目的是提供重要的天气服务，以帮助公众，企业和政策制定者做出更好的决定，以保持安全和繁荣。
但战略图像2024-2034
地球的变暖气候对我们的天气模式和自然生态系统产生了强烈的影响，越来越多的高影响力和恶劣的天气事件。METÉireann看到可以通过协作和有效的合作伙伴提供的好处。，我们将继续在天气，气候和洪水的观察，预测和知识中发展国家能力的战略领导。作为可信赖的天气，洪水和气候服务提供商，我们将通过国家和欧洲科学计划的协调来继续发展国家天气，洪水预测和气候能力。我们将把科学知识转化为有影响力的公共服务，以支持高影响力和洪水事件期间的决策，并为气候变化做准备。