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人工智能驱动的软件工程和 E 的强大组合
IT 解决方案提供商 Mphasis Ltd. 推出了 NeoCrux，该工具旨在通过生成人工智能驱动的 Agent Orchestrator 简化软件开发生命周期，从而提高软件工程师的工作效率。该平台允许工程师集成适合用途的 AI 代理，而不是将他们的访问限制在一个 AI 代理上。Mphasis 还宣布推出 NeoZeta，这是一个基于生成人工智能的企业现代化平台，可在重新学习过程中提供透明度，以帮助组织实现关键系统的现代化。NeoCrux NeoCrux 平台支持敏捷团队中的资源，以在 Idea2Launch IT 价值流中提供可衡量的加速。第一个版本是面向软件工程师的 IDE 内助手，随后将推出面向产品所有者的 AI 驱动需求工程工作台。Mphasis 表示，该平台的企业版由个性化的 AI 辅助支持，可以学习并适应个别工程师的行为。该平台为开发人员、质量工程师和产品所有者提供个性化体验，企业版提供带有推荐引擎的 360 度视图。其基础版将在 Microsoft Visual Studio Marketplace 上提供，并提供与 GitHub Copilot 的开箱即用集成。NeoZeta NeoZeta 利用隐藏在代码和其他技术工件和文档中的企业知识，为在该平台上开发的软件系统提供更长的保质期。据 Mphasis 称，其关键特性是透明度。其设计避免了黑箱转换，并允许人类和人工智能代理在开放标准和知识图谱技术的帮助下参与企业现代化。通过利用企业知识，该平台有可能降低每行代码现代化的时间和成本。其初始版本支持从 Cobol、Naturals、Java 和 C++ 重新学习，以及中小企业的人工智能辅助验证。NeoZeta 将在 Gen AI Foundry for Financial Services 上提供，这是 AWS 和 Mphasis.AI 业务部门之间的合作。“Mphasis NeoCrux 彻底改变了开发格局，通过无缝集成基本工具和利用新一代人工智能代理的变革能力，弥合了创新与效率之间的差距。 Mphasis 首席解决方案官 Ramanathan Srikumar 表示，与此同时，NeoZeta 通过解锁代码中的隐藏知识、非代码工件（如架构文档、会议记录等）来改变企业应用程序的现代化。
支持青少年的父母：一个有力且未充分利用的机会
R. T.（2017）。 童年创伤，亲密伴侣暴力和严厉的育儿之间的途径：来自联合国多国家关于亚洲和太平洋暴力行为的研究结果。 柳叶刀全球健康，5（5），E512-E522。 Gardner，F。（2017）。 育儿干预措施：它们从一个运输的程度R. T.（2017）。童年创伤，亲密伴侣暴力和严厉的育儿之间的途径：来自联合国多国家关于亚洲和太平洋暴力行为的研究结果。柳叶刀全球健康，5（5），E512-E522。Gardner，F。（2017）。 育儿干预措施：它们从一个运输的程度Gardner，F。（2017）。育儿干预措施：它们从一个
基因编辑：癌症免疫治疗的有力工具
摘要：最近，基因编辑已成为基因治疗的最新有前途的工具之一。该技术在生物技术和医学领域非常引人注目，因为它能够以高精度在体内进行基因组编辑。最重要的基因编辑酶是锌指核酸酶 (ZFN)、归巢巨核酸酶、转录激活因子样效应核酸酶 (TALEN) 和成簇的规则间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关核酸酶 9 (Cas9)。免疫系统在清除异常和癌细胞以及防御外来病原体方面发挥着重要作用。免疫细胞通过筛选细胞功能、基因突变和癌细胞形成来常规清除异常细胞。CRISPER 技术被广泛应用于基于肿瘤基因组编辑的癌症治疗方案。此外，它还用于癌症免疫治疗。例如，CRISPR 技术为传统临床药物赫赛汀提供了一种替代品，用于治疗乳腺癌中的 HER2。此外，它还用于CAR-T细胞生成和免疫细胞检查点抑制。研究人员正在寻求利用CRISPR技术对抗许多难治疾病。然而，仍然存在许多挑战。其中一些挑战包括PAM序列的要求、靶标缺失或添加的可能性、脱靶效应、Cas9-DSB复合物形成、缺乏完善的递送方法以及HDR产量低。在这篇综述中，我们概述了CRISPR技术在癌症免疫治疗中的应用以及阻碍该技术实施的挑战。
（特邀）二次谐波产生：一种强大的非...
二次谐波生成：半导体电介质接口的强大非破坏性表征技术 Irina Ionica a 、Dimitrios Damianos a 、Anne Kaminski-Cachopo a 、Danièle Blanc-Pélissier b 、Gerard Ghibaudo a 、Sorin Cristoloveanu a 、Lionel Bastard a 、Aude Bouchard a 、Xavier Mescot a、Martine Gri a、Ming Lei c、Brian Larzelere c 和 Guy Vitrant aa Univ。格勒诺布尔阿尔卑斯，CNRS，格勒诺布尔-INP，IMEP-LAHC，38000 格勒诺布尔，法国 b INL-UMR 5270，里昂国立应用科学学院，7 avenue Jean Capelle，69621 维勒班，法国 c FemtoMetrix，1850 East Saint Andrew Place，加利福尼亚州圣安娜 92705，美国。二次谐波产生 (SHG) 被证明是一种非常有前途的介电体-半导体界面表征技术，因为它灵敏、无损，可在晶圆处理的不同阶段直接应用于晶圆。该方法基于非线性光学效应，测量包含介电体-半导体界面处“静态”电场的信号，该信号与氧化物电荷 Q ox 和界面态密度 D it 直接相关。从 SHG 测量中提取 Q ox 和 D it 的一般方法需要 (i) 根据通过经典电学方法获得的参数进行校准和 (ii) 建模以捕捉影响 SHG 信号的光传播现象。在本文中，我们基于对如何利用 SHG 进行半导体电介质表征的最新进展的回顾来讨论这些问题。简介半导体上电介质堆栈在微纳电子、光伏 (1)、图像传感器 (2)、生物化学传感器等许多应用领域的设备中无处不在。在每种情况下，界面的电质量对设备的性能都有很大的影响。通常使用两个参数来确定这种界面的电质量：固定氧化物电荷密度 Q ox 和界面态密度 D it 。大多数时候，这些参数是通过电测量（例如电流、电容、噪声 (3)）获取的，然后采用适当的提取方法并在专门制造的测试设备上实施（例如：金属氧化物半导体 - MOS 电容或晶体管）。一些其他方法可以直接在晶圆级实施，而无需任何额外的测试设备制造步骤，例如：半导体的电晕-开尔文特性 (4)、通过光电导或光致发光衰减测量进行的载流子寿命提取 (5)。除了无需任何额外步骤即可直接在晶圆上进行探测的可能性之外，选择最适合的测量方法的标准还包括灵敏度、非破坏性、区分 D it 和 Q ox 的能力、提供高空间分辨率的能力。可以满足所有这些标准的最新技术是二次谐波产生 (SHG) (6)，基于非线性光学效应。
对自动化设施的所有阶段的强大帮助...
具有干扰检查，座位显示，计时器（周期时间测量），放置简单工件和模型形状，加载3D CAD数据，将3D仿真保存到视频文件以及多角度视图这些功能的精确模拟，将3D CAD模拟保存到高度准确性和高度估计。从简单的轮廓模拟到“获取图片”到更接近实际机器实施的准确模拟，Tsassist有力地协助机器人自动化系统生命周期的所有阶段，从最初的“草图”，规划，建议，设计和安装，到改进和重新使用现有设施。
零售创新的强大，可靠和灵活的平台
同时，电子商务的持续增长还为零售商提供了有关消费者行为的宝库，他们可以用来提供个性化的体验和优惠。但是，要提供客户想要的无缝混合旅行和真正的个性化体验，零售商需要可扩展，可靠和安全的IT基础架构来支撑其运营。正如我们将在本文中解释的那样，IBM Power10是零售的理想平台，为保持大规模的商店网络和在线服务提供平稳运行以及支持下一代创新的灵活性提供了弹性。
创造力比智力更强大。
1。独创性：创建独特而不是源自现有概念的想法或产品。2。价值：思想或产品必须在某种程度上有价值，有用或有意义。3。想象力：设想超出当前现实的可能性的能力，通常涉及抽象思维和心理模拟。4。认知能力：诸如不同思维之类的认知过程，涉及为问题生成多种解决方案以及融合思维，涉及缩小这些解决方案以找到最好的解决方案，这对于创造力至关重要。其他认知能力包括解决问题的技能，记忆以及在不同思想之间建立关联的能力。5。知识和专业知识：对特定领域的深刻理解为创造力可以建立的基础。专业知识使个人可以识别其领域内的空白，机会和潜在的改进。
DNA语言模型是基因组的有力预测指标 -
全基因组关联研究的扩展目录（GWAS）提供了各种物种的生物学知识，但是识别这些关联背后的因果变异仍然是一个重大挑战。实验验证既是劳动密集型又昂贵的验证，强调了需要准确，可扩展的计算方法来预测整个基因组遗传变异的影响。受到自然语言处理的最新进展的启发，在大型蛋白质序列数据库中无监督的预训练已证明在提取与蛋白质有关的复杂信息方面取得了成功。这些模型展示了使用无监督方法在编码区域中学习变异效应的问题。扩展了这一想法，我们在这里介绍了G Innomic P重新训练的N ETWORK（GPN），该模型旨在通过对基因组DNA的无监督预训练来学习全基因组变体效应。我们的模型还成功地学习了基因结构和DNA基序，而无需进行任何关注。为了证明其效用，我们对Arabidopsis thaliana的不和谐参考基因组进行了训练，在铜管序内训练了七个相关物种，并评估了其对拟南芥中植物变异的功能影响的abil，通过利用来自1001 Genomes genomes Project的拟南芥的功能影响。值得注意的是，GPN的表现优于基于流行的保护分数，例如门类和PHASTCON的预测因子。我们对拟南芥的预测可以可视化为UCSC基因组浏览器（https://genome.ucsc.edu/s/gbenegas/gbenegas/gpn-arabidopsis）中的序列徽标。我们仅使用其DNA序列提供代码（https://github.com/songlab-cal/gpn）为任何给定的物种训练GPN，从而实现了整个基因组中对变异效应的无监督预测。
特别小，非常强大：紧凑线。
紧凑线由三种具有三种不同测量技术的产品组成 - 用于连续水平，点水平和压力应用。它提供了高性能和可扩展性，从具有紧密空间条件的小型存储和工艺容器到大型水箱和筒仓。紧凑型生产线是专门为在不妥协的食品和饮料和生命科学行业中专门设计的。