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将人工智能工具与校园基础设施相结合以支持……
在学生信息系统中实施学习规定时，教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化（经济和心理）。最终目标是基于人工智能的辅助系统，为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义，充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念，介绍了开发的技术架构，并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例，包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后，讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词：微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
关于“加速生物学2024
Speakers: Dr.Eric Stahlberg, Frederick National Laboratory for Cancer Research, USA : A Global Perspective for Accelerating Innovation in Biomedical Digital Twins and Precision Medicine Dr. Cezary Mazurek, PSNC, Poland: Enabling Digital Twins for Biomedicine in National eInfrastructure Prof. Peter Coveney, University College London, UK: Digital Twins: The Virtual Future of Medicine Dr. Mariano Vazquez，Elem Biotech，西班牙，Dan Isaacs博士，数字双胞胎财团，美国，Priyanka Banerjee博士，柏林慈善大学，柏林，12：30 - 13:30海报就职典礼和海报I 13:30 - 30:30 - 14:14:30乳腺癌：TMC体验Sudeep Gupta教授，TMH，孟买15：00 - 15:30胃肠道癌的新兴表观基因组景观：生物学和
IANA FY25运营计划和预算
Personnel $7.2 $6.7 ($0.5) -7.4% $6.3 ($0.9) -14.2% Travel and Meetings $0.5 $0.5 $0.0 2.1% $0.5 $0.0 5.9% Professional Services $1.5 $1.8 $0.3 16.6% $1.0 ($0.5) -50.0% Administration $1.0 $0.9 ($0.1) -10.9% $0.9 ($0.1) -16.3%应急（a）$ 0.5 $ 0.5（$ 0.1）-16.0％$ 0.0（$ 0.5）0.0％资本$ 0.2 $ 0.2 $ 0.1（$ 0.1）-60.0％$ 0.3 $ 0.1 45.1 45.1 45.1 45.1 45.1 45.1 $ 10.9 $ 10.9 $ 10.9 $ 10.5（$ 0.4）-0.4）-3.8％（$ 1.9）（$ 1.9）（$ 1.9）
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
黑色素瘤中的肿瘤淋巴细胞
恶性黑色素瘤是皮肤癌最具侵略性的形式，其特征是不可预测的生长模式，尽管采用了各种治疗方法，但在最近几十年中，其死亡率仍然令人震惊。改善黑色素瘤患者结局的一种有希望的策略在于早期使用生物标志物来预测预后。生物标志物提供了一种方法来衡量疾病课程初期的患者观点，促进及时，有针对性的干预。近年来，鉴于肿瘤的高免疫原性和对免疫治疗的潜在反应性，已经对免疫反应在黑色素瘤中的作用非常关注。研究人员致力于通过检查肿瘤微环境（TME）中的癌细胞生物学和免疫相互作用来识别预测性生物标志物。这种方法揭示了肿瘤 - 纤维淋巴细胞（TILS），这是一种在肿瘤中发现的一种免疫细胞。tils已成为一个有前途的研究领域，因为它们有潜力既是黑色素瘤的预后指标和治疗靶标。黑色素瘤组织中的tils的存在通常可以表明对癌症的阳性免疫反应，许多研究表明TIL可以改善患者的预后。本综述深入研究了黑色素瘤中TIL的预后价值，评估了这些免疫细胞如何影响患者的结果。它探讨了TILS与黑色素瘤细胞相互作用的机制以及利用TIL在治疗策略中的潜在临床应用。虽然tils提出了预后和治疗的充满希望的途径，但仍然存在挑战。这些包括了解TME内的TIL动力学的全部程度以及基于TIL的疗法的克服局限性。直到表征方法的进步对于重新填充基于TIL的方法也至关重要。通过解决这些障碍，以TIL为重点的研究可能为改善诊断和治疗方案铺平了道路，最终为黑色素瘤患者提供了更好的结果。
PTI 25 财年运营计划和预算
重点 3 简介 4 关于 PTI 4 关于 IANA 4 IANA 命名职能 4 IANA 号码服务 5 IANA 协议参数职能 5 规划流程概览 6 PTI 战略规划 6 PTI 和 IANA 运营规划和预算 6 PTI 2025 财年规划假设 10 战略 10 财务 10 运营 10 利益相关方参与 11 社群建议 11 PTI 2025 财年运营规划 12 工作范围 12 运营 12 卓越运营 14 技术服务 15 治理 16 PTI 2025 财年预算 17 资金 17 PTI 2025 财年预算概览 18 PTI 直接专项支出 18 PTI 直接共享支出 18 PTI 与 ICANN 共享的服务职能 19 PTI 总支出 20 PTI 预算差异 20 按 IANA 职能划分的 PTI 预算差异 22 附录 23 IANA 2025 财年运营规划和预算 23
来自再生大鼠肝脏的DNA-甲基酶
摘要DNA甲基化酶已从再生大鼠肝脏中的核中纯化660倍。该酶能够甲基化单链（SS）和双链（DS）DNA，唯一的反应产物是5-甲基胞霉素。先前未甲基化的双链DNA来自原核生物（M.luteus）以及Euka-ryotes（Ascaris suis）可以用作底物。合成共聚物（DG-DC）n。（DC-DG）N和（DG，DC）N也被甲基化。虽然SV40 DNA几乎不是甲基化的，但即使以超涂层形式，PM2 DNA也是一个很好的底板。甲基化酶在异源性luteus dna中的17个碱基中的1个，但在同源大鼠肝脏DNA中只有590分之一。M. uteus DNA的高甲基化水平，对甲基化嘧啶等属菌的分析和初步的二核苷酸分析表明，DNA中的所有CpGs都可以甲基化。