“到2025年,组织思维方式已经完全转向将数据隐私,道德和安全视为所需能力的领域,这是由不断发展的监管期望(例如《弗吉尼亚州消费者数据保护法》(VCDPA),通用数据保护监管(GDPR)和加利福尼亚州消费者消费者隐私法(CCPA); awartim a awartim a awartim a right a right a right a right a right a right thourive;
4 Acemoglu, Daron (2021) 重新设计人工智能:自动化时代的工作、民主和正义,波士顿评论论坛 [以下简称 Acemoglu 2021]。5 Brynjolfsson, Erik、Danielle Li 和 Lindsey Raymond (2023) “工作中的生成式人工智能”。NBER 工作论文第 31161 号;Noy, Shakked 和 Whitney Zhang (2023) “生成式人工智能对生产力影响的实验证据”。Science,381(6654):187–192;Peng, Sida、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon 和 Mert Demirer (2023) “人工智能对开发者生产力的影响:来自 GitHub Copilot 的证据”。arXiv 工作论文第 2302.06590 号。 6 Brady, William, Julian Wills, John Jost, Joshua Tucker 和 Jay Van Bavel (2017) “情绪塑造了社交网络中道德内容的传播” PNAS 114(28): 7313–7318;Braghieri, Luca, Ro'ee Levy 和 Alexey Makarin (2022),美国经济评论 112(11): 3660–3693;Wu, Tim (2016) 注意力商人:争夺我们头脑的史诗级争夺战,PRH Knopf;Acemoglu, Daron, Asuman Ozdaglar 和 James Siderius (2023) “网络虚假信息模型”,经济研究评论 (即将出版)。7 Acemoglu 和 Johnson (2023a),第 10 章。
阅读清单10月5日,阿克莫格鲁(Acemoglu),达伦(2023),“扭曲创新”演讲(*)Acemoglu,D.,Aghion,P.,Bursztyn,L。和Hemous,D。(2012年)“环境和指导技术变革”美国经济评论,102(1):131-166。Acemoglu,Daron,Ufuk Akcigit,Douglas Hanley和William Kerr(2016)“向清洁技术的过渡”,《政治经济学杂志》,第124(1):52-104。aghion,Philippe,AntoineDehezleprêtre,David Hemous,Ralf Martin和John Van Reenen(2016)“碳税,路径依赖和有指导性的技术变革:来自汽车行业的证据”,《汽车行业》杂志,124(1)1-51 Bloom Nicholas,John van Reenen and Markeran(Mark Schankeran)(2013年)经济体81(4)1347–1393 Bloom,Nicholas,John Van Reenen和Heidi Williams(2019),“促进创新的政策工具包” 33(3)163–184 Burgess Robin等人Burgess Robin等人(2023),(2023)“ Ray of Hope” lse Mimeo(J.用太阳设置:可再生能源对常规发电的影响。环境与资源经济学家协会杂志,8(4),759–796。Cullen,J。(2013)。测量风产电的环境益处。美国经济杂志:经济政策,5(4),107–133。“市场整合的投资效应:智利可再生能源扩张的证据”,Conatemetrica。间歇性和可再生能源的价值。(*)Dehezlepretre,Antoine和David Hemous(2023年),“指示技术变革和环境经济学”,阿克西吉,UFUK和John van Reenen(2023年),《创造性破坏的经济学》,剑桥:哈佛大学出版社:哈佛大学出版社。de Groote,Olivier和Frank Verboven(2019)“新技术采用中的补贴和时间折扣”美国经济评论,109,6,2137-2172(*)Gonzales,L. Gowrisankaran,G.,Reynolds,S.S。,&Samano,M。(2016年)。 政治经济学杂志,124(4),1187–1234。 Jones,Ben和Austan Goolsbee(2022)创新和公共政策芝加哥:芝加哥大学出版社https://press.uchicago.edu/ucp/books/books/chicago/chicago/i/bo138500594.html kellogg,R。和Reguant,M。(2022222)。 能源与环境市场,工业组织和监管,工业组织手册。 Liski,M。和Vehviläinen,I。 (2020)。 绕着风? 对可再生能源的平衡影响的经验分析。 环境与资源经济学家协会杂志,7(5),873–900。 https://doi.org/10.1086/709648de Groote,Olivier和Frank Verboven(2019)“新技术采用中的补贴和时间折扣”美国经济评论,109,6,2137-2172(*)Gonzales,L.Gowrisankaran,G.,Reynolds,S.S。,&Samano,M。(2016年)。政治经济学杂志,124(4),1187–1234。Jones,Ben和Austan Goolsbee(2022)创新和公共政策芝加哥:芝加哥大学出版社https://press.uchicago.edu/ucp/books/books/chicago/chicago/i/bo138500594.html kellogg,R。和Reguant,M。(2022222)。 能源与环境市场,工业组织和监管,工业组织手册。 Liski,M。和Vehviläinen,I。 (2020)。 绕着风? 对可再生能源的平衡影响的经验分析。 环境与资源经济学家协会杂志,7(5),873–900。 https://doi.org/10.1086/709648Jones,Ben和Austan Goolsbee(2022)创新和公共政策芝加哥:芝加哥大学出版社https://press.uchicago.edu/ucp/books/books/chicago/chicago/i/bo138500594.html kellogg,R。和Reguant,M。(2022222)。能源与环境市场,工业组织和监管,工业组织手册。Liski,M。和Vehviläinen,I。(2020)。绕着风?对可再生能源的平衡影响的经验分析。环境与资源经济学家协会杂志,7(5),873–900。https://doi.org/10.1086/709648
为了为人口提供安全,有效和高质量的药物(制药行业),然后将其产品的批量释放到制药回路中,并采用了内部剂量方法来控制这些产品的质量。本研究包括优化一种方法,用于通过在Abidjan(Ivory Coast)位于Abidjan(Ivory Coastship)的药物工业中常规使用的高性能液体染色体(HPLC)同时测定富洛格葡萄糖(PHG)和三甲基氯糖醇(TPH)。基本的色谱条件是通常用于确定这两个分子的条件:莫比尔阶段:乙腈/水(60/40),固定相(C18 bds hypersil 250 mm * 4.6 mm * 4.6 mm -5 µm),检测波长(265 nm),流量,流量级别,设备,设备和8米,并分配了设备,并在设备上配置了设备,并分配了设备。最小。制药行业还采用了分析物(PHG和TPHG)的制备方法。在设备级别上应用这些不同的参数使得终止色谱图,该色谱图突出了三个色谱峰,分别保留时间(RT)为0.773 min(未识别化合物),2.275 min(PHG)和7.269 min,以分析8分钟,以更好的分析时间为单位。
这种架构的一些元素可能包括:• 将可靠性评分与准确的源信息结合起来 • 允许人类进行推理交流、敏感性分析和更广泛的询问 • 促进人类互补应用的结构 • 更有选择性地使用(更高质量的)数据 • 内部护栏,可能由两个 LLM 持续相互检查(以防止冒险过度权威)和内部结构以促进监管
教育景观的集体反思 Aras Bozkurt、肖军红、莎拉·兰伯特、Angelica Pazurek、Helen Crompton、Suzan Koseoglu、Robert Farrow、Melissa Bond、Chrissi Nerantzi、Sarah Honeychurch、Maha Bali、Jon Dron、Kamran Mir、Bonnie Stewart、Eamon Costello、Jon Mason、Christian M. Stracke、Enilda Romero-Hall、Apostolos库特罗普洛斯、凯西·梅·托克罗、Lenandlar Singh、艾哈迈德·蒂利、Kyungmee Lee、马克·尼科尔斯、埃巴·奥西安尼尔森、马克·布朗、瓦莱丽·欧文、朱莉安娜·埃莉萨·拉法盖利、杰玛·桑托斯-赫莫萨、奥娜·法雷尔、塔斯金·亚当、Ying Li Thong、Sunagul Sani-Bozkurt、Ramesh C. Sharma、Stefan Hrastinski、Petar Jandrić 摘要:当 ChatGPT 时最近变得非常流行,人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练变压器 (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述,特别关注教育背景,试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中确定并讨论了人工智能在教育中的应用 (AIEd) 和可能的不利影响。有人认为,现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机,因为人工智能可以完成越来越多的教育活动,而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此,必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词:人工智能 (AI)、生成式预训练变压器 (GPT)、自然语言处理、教育中的人工智能 (AIEd)、未来教育观点、推测方法
异戊二酸脱氢酶(IDH)1和2(IDH1/2)的变体通过催化2-氧基谷物(2OG)(2R)-Hy- hy-hy-droxyglutarate的NADPH依赖性降低,改变了癌细胞中癌细胞中的代谢。但是,尚不清楚2OG的衍生物如何影响癌细胞代谢。在这里,我们使用合成C3-和C4烷基化的2OG衍生物研究了两个与癌症相关的IDH1变体(R132H IDH1)的典型选择性,这是两个与癌症相关的IDH2变体(R172K IDH2,R172K IDH2,R140Q IDH2)和WT IDH1/2。基于吸光度,NMR和电化学测定法被用于监测WT IDH1/2和IDH1/2变体催化的2OG 2OG DECOG-DES-DES-DES-DES-DESIDIVED在存在和不存在2OG的情况下。我们的结果表明,2OG衍生物可以用作研究的IDH1/2变体的底物,而不是WT IDH1/2的底物,并且有可能充当2OG竞争力抑制剂。动力学参数表明,包括天然产物3-甲基-2OG在内的一些2OG衍生物相同甚至更高的IDH1/2变体底物,比2OG相同或更高。此外,在3-甲基 - 3-甲基 - ,3-丁基 - 和3-苯甲酰基 - 取代的2og cog Decientiation的情况下,NMR和质谱研究确定了醇的IDH1/2变异催化产生;具有IDH1变体(R132C/S280F IDH1)的3-丁基-2OG的晶体结构揭示了活性位点结合。The combined results highlight the potential for (i) IDH1/2 variant- catalyzed reduction of 2-oxoacids other than 2OG in cells, (ii) modulation of IDH1/2 variant activity by 2-oxoacid natural products, including some present in common foods, (iii) inhi- bition of IDH1/2 variants via active site binding rather than the established allosteric mode of inhibition, and (iv)可能使用IDH1/2变体作为生物催化剂。
提高可再生能源系统效率的研究日益引起了人们对高功率密度 (HPD) 储能单元的兴趣。HPD 单元与高能量密度 (HED) 储能系统一起使用时,可形成混合储能系统 (HESS)。超级电容器是 HPD 中最常用的储能单元,具有成本低、自放电率低和使用寿命长等特点。当系统需要高功率时,超级电容器用于支持 HED 单元,以确保传输功率的稳定性、效率和高质量。在 HESS 中以精确的时间使用超级电容器对其性能有重大影响。因此,必须正确建模超级电容器并将其与系统很好地集成。在本研究中,利用从模拟研究中获得的数据进行参数估计,并对超级电容器进行建模。对超级电容器模型进行了不同电流下的充电和放电测试,并获得了成功的结果。
• 原发性人类浸润性小叶和导管乳腺癌的染色质可及性景观和活性转录因子 (Lee, Osmanbeyoglu, Breast Cancer Research, 2022) • 综合多组学分析以了解雌激素受体 (ER) 介导的转录 (Osmanbeyoglu et al., BMC Genomics, 2012; Osmanbeyoglu et al., NAR, 2013; Watters et al., Mol. Cell. Endocrinol, 2017) • 综合多组学分析以表征 ER+乳腺癌模型对 PI3K 信号抑制剂的反应的表观基因组学和转录组学景观 (Toska, Osmanbeyoglu et al., Science, 2017)
阿尔茨海默氏病(AD)研究的中心目标之一是鉴定出临床相关的药物靶标。在AD小鼠模型中,大量的潜在分子靶标在体外和体内都非常有效。但是,在ADFILD中缺乏转化为临床环境是一项艰巨的努力。尽管众所周知,n-末端截短和焦谷氨酸 - 二聚体 - abeta(AβPE3)肽大量存在于AD患者的大脑中,但形成稳定且可溶性的低分子体重寡聚体,并在AD小鼠模型中诱导Neurodegeneration,但其潜在的药物目标并未被接受。这种情况发生了巨大变化,报告称,在II期试验中,在一组轻度AD的一组中,用AβPE3型抗体Donanemab(一种AβPE3PE3抗体)清除了Aymloid斑块和稳定的认知定义。本综述总结了有关βPE生成的分子机制,其生化特性以及干预点作为AD中的药物靶标的当前知识。