征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
在包括垂体和下丘脑在内的许多组织中发现干细胞已经提出了干细胞再生和治疗人类疾病的潜力。然而,知识的显着差距仍然存在于我们对调节这些干细胞向所需细胞类型的整个分子机制的理解中,从而限制了基础科学对人类疗法的转化性。本研究主题中的文章介绍了新的数据,并回顾了人类遗传研究,人体器官模型和小鼠模型的最新发现,以提高我们对下丘脑 - 垂体干细胞调节的理解。下丘脑的中位数是大脑和垂体之间的临界界面。除了神经元外,它还包含多种非神经细胞类型,包括少突胶质细胞前体和干细胞样B 2- tanycytes。在Clayton等人中。作者讨论了有关这些各种细胞类型及其调节机制的最新发现,包括饮食在tanycytes上的作用,以及未来的问题,这些问题仍然是我们继续了解中位数在神经内分泌系统中的核心作用。基因组测序技术的改善继续增加了与下丘脑 - 垂体疾病相关的遗传变异数量。功能研究随后可以证明基因调节干细胞分化为分化细胞的机制。Bando等人。Bando等人。在马丁内斯 - 马耶和佩雷斯·米兰(Perez-Millan)中,作者回顾了G偶联受体ProKR2中描述的患者的景观变化,这些患者最初被发现在Kallman综合征患者中引起下丘脑表型。最近PROKR2变体与垂体疾病有关,导致作者考虑在调节垂体激素细胞规范中的直接作用。作者回顾了最近描述与垂体疾病相关的新基因的病例,这些疾病需要功能研究以确定破坏激素产生的机制,包括可能参与垂体
作者 WA Elkhateeb · 2019 · 被引用 14 次 — 真菌 b-葡聚糖通过 dectin-1 在宿主防御信号传导中的免疫调节。Biomol Therapeut 2012;20:433–445。15 Yang Y、Zhao X、Li J、Jiang H、Shan X、Wang ...
涉及先天免疫细胞的炎症失调,特别是单核细胞/巨噬细胞谱系,是导致Duchenne肌肉营养不良症(DMD)发病机理的关键因素。受过训练的免疫力是一种抗感染的进化古老的保护机制,其中表观遗传和代谢改变赋予了先天免疫细胞对各种刺激的非特殊性过度反应性。在DMD动物模型(MDX小鼠)中的最新工作表明,巨噬细胞表现出训练有素的免疫力的基本特征,包括存在先天免疫系统“记忆”。通过骨髓移植对训练的表型对健康的非疾病小鼠的表观遗传变化和耐用的可传播反映了后者。机械上,建议通过受损的肌肉受损的因素在骨髓水平上诱导了4个调节的,带有样本的先天免疫的记忆样能力,从而夸大了促进性和抗流量的基因的上调。在这里,我们提出了一个概念框架,以参与训练有素的免疫力参与DMD发病机理及其作为新的治疗靶点的潜力。
摘要在小鼠下丘脑中探索了神经元和神经胶质细胞特异性蛋白(分别为14-3-2和5-100)的细胞定位,以追踪Celi谱系。TIIS研究。在成年人中,在室系室层中仅发现S100免疫反应性。相比之下,前区域的巨细胞神经元。发挥了强大的1432免疫反应性。在新生儿阶段(胎儿第17次第3天),14-3-2和S-100免疫性症状都同时在第三个心室的腹侧部分的同一细胞中同时发生。在下丘脑中迁移之前,可以将其中一些心室细胞的瞬时脱离可视化,直到产后第10天。在发育后的后期,它们分为分为单独的细胞,一种包含14-3-2和其他5-100的类型,例如神经元和神经胶质细胞。这些结果主张一个发育阶段,在该阶段,室内衬里的细胞是双重电势的,因此可能是干细胞或神经元和神经胶质谱系的作用的候选者。
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力,由Sarada Ota博士,Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成,他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档,并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员,他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家,他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议,以取得富有成果的结果,尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士; Baldev Dhiman教授,V.C。kurukshetra ayush大学;教授kar,ims,bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授;帕万教授Godatwar,尼亚,斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS(Prakriti评估软件)方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士,Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入,Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
改进且便宜的分子诊断允许从“一种尺寸适合所有疗法”转移到针对单个肿瘤的个性化疗法。然而,基于全面测序的大量潜在目标仍然是一个尚未解决的挑战,可以阻止其在临床实践中的常规使用。因此,我们设计了一个工作流,该工作流选择基于多摩学测序和计算机药物预测的最有希望的治疗靶标。在这项研究中,我们证明了关注膀胱癌(BLCA)的工作流程,迄今为止,尚无可靠的诊断来预测治疗方法的潜在益处。在TCGA-BLCA队列中,我们的工作流程确定了由21个基因和72种药物组成的面板,这些小组建议对95%的患者进行个性化治疗,包括5个尚未报道为BLCA临床测试的预后标记。自动化的预测是通过手动策划的数据补充的,从而可以进行准确的灵敏度或抗药性指导的药物反应预测。我们根据在手动策展期间发现的陷阱讨论了药物相互作用数据库的潜在改进。
I. Chimborazo的理工高中(ESPOCH),厄瓜多尔。 div>II。 div>武装部队,埃斯佩,厄瓜多尔。 div>iii。 div>厄瓜多尔UTA的Ambato技术大学。 div>iv。 div>Vicente Leon Technology Institute,厄瓜多尔。 div>
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向