(Å) 3FNG Enoyl-[acyl-carrier-protein]reductase [NADH] 1,97 1N2B Pantothenate synthetase 1,70 1GSI Thymidylate kinase complexed with thymidine monophosphate (tmp) 1,60 1MRS Thymidylate kinase complexed with 5-ch2oh deoxyuridine monophosphate 2,00 1眼二氢蛋白酶合酶1 1,70 1SNF脱氧尿苷5-三磷酸盐核苷酸氢化素酶1,85 1SJN脱氧尿苷5-三磷酸核苷酸核苷酸水解酶1,80 1L1EL1EL1E型甲酸酯酸环烷酸酯酶合酶促成了促氧化氢蛋白酶素的素蛋白酶。
我们建议在短期内采用多种合规途径来实施建筑规范,并逐步实施更严格的减排要求。这项建议在环境和经济节约与可行性之间取得平衡,为教育和培训留出更多时间。建议的方法(情景 P.7)将使华盛顿州新建筑的碳排放量比正常情况减少 16%,或在 2025-2050 年期间节省 570 万公吨二氧化碳当量(节省约 7.7 亿美元的社会成本)。这一估计的碳节约量与华盛顿州 2022 年通过的备受赞誉的商业电气化规范估计的 810 万公吨二氧化碳当量节约量处于同一数量级(Kocher & Gruenwald,2022 年)。如果设定的目标比 WBLCA 减少 30% 更严格,那么可以实现比本报告中显示的更大的节约量。
白质消失 (VWM) 是一种由 eIF2B 亚基隐性变异引起的白质营养不良。目前,尚无治愈性治疗方法,患者常常英年早逝。由于其单基因特性,VWM 是开发 CRISPR/Cas9 介导的基因治疗的有希望的候选对象。在这里,我们在 VWM 小鼠中测试了一种双 AAV 方法,该方法编码 CRISPR/Cas9 和 DNA 供体模板以纠正 Eif2b5 中的致病变异。我们进行了测序分析以评估基因纠正率,并检查了对 VWM 表型(包括运动行为)的影响。序列分析表明,在目标基因座处超过 90% 的 CRISPR/Cas9 诱导的编辑是插入或缺失 (indel) 突变,而不是通过同源定向修复从 DNA 供体模板进行的精确校正。大约一半的 CRISPR/Cas9 治疗动物过早死亡。 VWM 小鼠在 7 个月大时运动技能、体重或神经系统评分均未改善,而 CRISPR/Cas9 处理的对照组则表现出诱导的 VWM 表型。总之,CRISPR/Cas9 在 Eif2b5 基因座处诱导的 DNA 双链断裂 (DSB) 未导致 VWM 变异的充分校正。此外,Eif2b5 中的插入/缺失形成会加剧 VWM 表型。因此,DSB 独立的策略(如碱基编辑或主要编辑)可能更适合 VWM 校正。
单点透视:当图像平面平行于两个世界坐标轴时,与该图像平面切割的轴平行的线将具有在单个消失点相遇的图像。线平行于其他两个轴线不会形成消失点,因为它们是平行于图像平面的。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
Earthlab的头七年在校园和世界上是动态的:总的来说,我们经历了全球大流行,多种社会正义运动的兴起,围绕气候变化的公众讨论增加了公众讨论,低碳技术的进步,对气候的主要州和联邦立法行动以及UW的重大流程变化。鉴于这些经历,我们认为这是我们反思自己的工作的合适时间。在所有这些动荡中,我们目睹了我们试图在社区各个角落进行可持续变化的类型的兴趣。我们在过去的七年中,从一个松散的关联中心的集合发展为模糊研究和行动之间的网络。
摘要 研究:AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP:LLM IFT、表征学习(对比和三重态损失)、语义聚类、总结 DL:Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具:Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理:建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
文章标题:人工智能(AI)在医疗保健中的应用:综述 作者:Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构:沙特阿拉伯[1] Orcid ids:0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件:yiroyo1235@tmednews.com 许可信息:本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布:2021 年 9 月 25 日
网络钓鱼攻击涉及通过伪装成一个值得信赖的实体来获取敏感信息的欺诈尝试,已经变得越来越复杂和普遍。传统的网络钓鱼检测方法通常依赖于启发式或基于签名的技术,这可能很难与不断发展的网络钓鱼策略保持同步。本文探讨了人工智能(AI)在增强网络钓鱼检测系统中的应用。AI驱动的方法利用机器学习算法,自然语言处理和模式识别,以更高的准确性和效率来识别和减轻网络钓鱼威胁。通过分析大量数据,这些系统可以检测出可能避免常规方法的网络钓鱼尝试的微妙模式和异常。该摘要讨论了网络钓鱼检测中采用的各种AI方法,包括受监督和无监督的学习技术,集合方法和深度学习模型。此外,它研究了AI-wive系统在现实世界中的有效性及其适应新兴的网络钓鱼策略的潜力。本文以目前的挑战和该领域的研究的未来方向进行了概述,强调需要持续发展以解决网络钓鱼威胁的动态性质。
2017 年,大会颁布了一项立法,除其他事项外,该立法还修改了适用于提起儿童性虐待索赔的现有时限,并设立了新的时限。新规定指出,“在任何情况下”,不得在“受害者成年之日起 20 年以上”对未被指控为虐待实施者的被告提起儿童性虐待民事诉讼。2023 年,大会颁布了《2023 年儿童受害者法案》。该法律取消了适用于儿童性虐待索赔的所有时限限制,包括 2017 年增加的新规定。2017 年法律中的新规定是普通诉讼时效,诉讼时效期满并不产生免于承担责任的既得权利。因此,2023 年《儿童受害者法案》取消了 2017 年的诉讼时效,但并没有追溯废除违反《马里兰州宪法》和《马里兰州权利宣言》的既得权利。
