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在线安全修正案（社交媒体最低年龄）2024年修改《在线安全法》 2021年，旨在为社交媒体使用最低年龄
1。认知和情感成熟度：○13岁时，大多数孩子缺乏进行批判性思维，情感调节和冲动控制的发展能力，使其容易受到有害内容，网络欺凌和操纵算法的影响。○研究表明，16岁及以上的儿童表现出更大的韧性和成熟度，以负责任地参与数字空间。2。心理健康风险：○包括ESAFETY专员在内的澳大利亚研究，已将早期接触到社交媒体，青少年的焦虑，抑郁和身体形象问题的水平不断上升。将暴露延迟到至少16个可以减轻这些风险。3。安全性和问责制：○社交媒体平台通常无法充分筛选用户或提供适合年龄的内容适度。更高的最低年龄对平台上的期望更加清晰，以使其安全框架和算法有效地保护年轻受众。
垂直农业：从基因改造到环境改造
该系统具有通用性，为以有用的效率引入点突变和小插入/缺失提供了几乎无限的可能性，而无需共同传递修复模板。该系统的进一步改进应侧重于提高主要编辑效率，主要通过测试不同的 RT 和 pegRNA 设计。为了克服编辑窗口的限制，使用具有不同 PAM 要求的不同 Cas 蛋白将允许将复合物带到正确的位置以引入所需的修改。此外，需要详细分析该技术在植物中的特异性，并与其他可用的植物基因组修饰方法在脱靶编辑方面进行比较分析。最后，为了提高主要编辑技术的多功能性，有必要改进引入的插入/缺失的大小并减少编辑副产物。
目录 即将推出： 1) 特别更新
ENIGMA-慢性疼痛：一项旨在识别慢性疼痛的大脑相关因素的全球性倡议。 Quidé Y, Jahanshad N, Andoh J, Antoniou G, Apkarian AV, Ashar YK, Badran BW, Baird CL, Baxter L, Bell TR, Blanco-Hinojo L, Borckardt J, Cheung CL, Ciampi de Andrade D, Couto BA, Cox SR, Cruz-Alme, Dano, Dema, E, Dema, E, Martin, J. Domin M, Egorova-Brumley N, Elliott J, Fanton S, Fauchon C, Flor H, Franz CE, Gatt JM, Gerdhem P, Gilman JM, Gollub RL, Govind V, Graven-Nielsen T, Håkansson G, Hales T, Haswell C, Heukamp NJ, Hu L, Huang L, Kr, Kr, Jensen, KJ, Lee, EWS Lindquist M, Loggia ML, Lotze M, Martucci KT, Meeker TJ, Meinert S, Millard SK, Morey RA, Murillo C, Nees F, Nenadic I, Park HRP, Peng X, Ploner M, Pujol J, Robayo LE, Salan T, Seminowicz DA, Serian A, Stein R, Stein, Steinson, D, Steven S, D. au E, Valdes-Hernandez PA, Vanneste S, Vernon M, Verriotis M, Wager TD, Widerstrom-Noga E, Woodbury A, Zeidan F, Bhatt RR, Ching CRK, Haddad E, Thomopoulos SI, Thompson PM, Gustin SM.疼痛。 2024 年 7 月 26 日。
向即将上任的数字经济和通信部长简报
29。截至2022年9月30日，有76,241个农村房屋和企业可以通过农村宽带计划和1,105公里的州高速公路获得改善的宽带，而98个旅游网站通过移动黑现场基金进行移动覆盖。一旦这些计划在2023年完成，新西兰99.8％的房屋和企业将可以使用改进的宽带。估计将保留多达5,200个家庭，这些家庭将不受这些计划的覆盖，并且需要定制的解决方案。正在推出1500万美元的远程用户计划，以通过商业提供商的无线解决方案或自己的解决方案（例如用于卫星连接的硬件）来帮助这些家庭。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
伯明翰生物技术集线器
全球近80％的全基因组关联研究是对欧洲血统的个体进行的，欧洲血统仅占全球人口的16％（自然遗传学，第o。51，2019）。 同样，在美国临床试验中，非白人种族和族裔群体的代表性大大不足。 例如，2014年至2021年在2014年至2021年之间，食品药品监督管理局（FDA）批准的药物中有<20％的药物有临床试验，以解决黑人患者的治疗益处或副作用（Goldman等，USC）。 伯明翰生物技术中心（HUB）财团成员和合作伙伴认识到，美国无法真正在AI驱动的生物技术中真正释放全球竞争力，并且通过扩展是一种更健康，更经济的美国，而没有增加临床基因组数据和临床试验的代表性。 因此，伯明翰地区的竞争优势是Catalyst，这是一种首个基因组生物库，可启用可访问的精确药物。 催化剂为历史上边缘化，多样化和疾病负担的患者人群创建精确医学（现在由FDA的2022年4月指导命令）。 它确保了独特的数据来维护美国的供应链，以推动个性化的药物发现和基因疗法，同时为实质性的临床试验投资铺平道路，该行业预计到2030年将达到95B美元，复合年增长率为7％（Bioftace，2023年）。51，2019）。同样，在美国临床试验中，非白人种族和族裔群体的代表性大大不足。例如，2014年至2021年在2014年至2021年之间，食品药品监督管理局（FDA）批准的药物中有<20％的药物有临床试验，以解决黑人患者的治疗益处或副作用（Goldman等，USC）。伯明翰生物技术中心（HUB）财团成员和合作伙伴认识到，美国无法真正在AI驱动的生物技术中真正释放全球竞争力，并且通过扩展是一种更健康，更经济的美国，而没有增加临床基因组数据和临床试验的代表性。因此，伯明翰地区的竞争优势是Catalyst，这是一种首个基因组生物库，可启用可访问的精确药物。催化剂为历史上边缘化，多样化和疾病负担的患者人群创建精确医学（现在由FDA的2022年4月指导命令）。它确保了独特的数据来维护美国的供应链，以推动个性化的药物发现和基因疗法，同时为实质性的临床试验投资铺平道路，该行业预计到2030年将达到95B美元，复合年增长率为7％（Bioftace，2023年）。
人工智能在改变患者护理和诊断流程中的作用
人工智能 (AI) 在医疗行业内患者护理和诊断流程的变革中发挥着越来越重要的作用。本文探讨了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等 AI 技术对提高诊断准确性、简化患者护理和增强临床工作流程的变革性影响。通过分析最近的进展和案例研究，本文重点介绍了 AI 驱动的工具如何支持早期疾病检测、个性化治疗计划和患者数据的有效管理。它还探讨了与 AI 实施相关的潜在挑战和道德考虑，例如数据隐私和算法偏差。本文最后概述了 AI 在医疗保健领域的未来方向，强调需要继续研究、跨学科合作和监管框架，以最大限度地发挥 AI 的优势，同时解决潜在风险。通过这一探索，本文旨在全面了解 AI 在推进患者护理和诊断实践方面的作用，最终有助于建立更有效、更公平的医疗保健系统。
代谢重编程在肾癌中的作用
代谢重编程是一种细胞过程，在此过程中，细胞会改变其代谢模式以满足能量需求、促进增殖并增强对外部压力源的抵抗力。此过程还为细胞引入了新功能。“瓦博格效应”是肿瘤发生过程中观察到的代谢重编程的一个研究得很好的例子。最近的研究表明，肾细胞在受伤后会经历各种形式的代谢重编程。此外，代谢重编程在肾癌的进展、预后和治疗中起着至关重要的作用。本综述全面介绍了肾癌、代谢重编程及其在肾癌中的意义。它还讨论了肾癌诊断和治疗的最新进展。