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纽约市经济快照
•该市在11月失去了800个私营部门的工作，而十月的工作被修订了4,100。纽约市的私营部门就业时间高出82,800个就业水平。纽约市的私营部门工作在过去一年中增长了1.9％，速度比纽约州（1.5％）和国家（1.3％）增长率增长。•纽约市大都市地区的就业人数在11月增加了4,800个工作岗位。纽约市都会区在过去一年中增加了139,200个工作岗位，这是该国最多的工作。纽约市都会增加了达拉斯（2 Nd，+64,500个工作），休斯敦（+62,500个工作）和洛杉矶（+60,800个工作）的工作数量的两倍以上。•该市的总失业率在11月的稳定为5.4％，劳动力参与也保持稳定在61.7％，低于其2024年9月的61.8％的高分。
20241223 2024年7月快照Draft_ for Review
来自Editas Medicine并通过大众眼和耳朵进行的试验的新临床数据在使用CRISPR基因编辑来治疗由CEP290基因在CEP290基因中引起的遗传失明的个体的新潜力，负责Leber先天性amaurosis（LCA1）。这项开创性的研究表明，在这项第一次尝试的试验中，使用CRISPR-CAS9直接在眼睛内部编辑视网膜细胞的DNA导致14例患者中的11例有所改善。此外，Atsena Therapeutics和Penn Medicine的研究人员今年宣布，他们的实验性基因治疗GUCY2D基因突变，导致LCA1的耐受性良好，有些患者的视力改善了10,000倍。
使用基础模型
我们解决了场景中检测出偏置（OOC）对象的问题。给定图像，我们的目的是确定图像是否具有在通常的上下文中不存在的对象并定位此类OOC对象。现有的OOC检测方法取决于根据手动构造的特征定义共同的上下文，例如对象的同时存在，对象之间的空间关系以及对象的形状和大小，然后学习给定数据集的上下文。但上下文通常是从非常普遍到非常令人惊讶的不等式的。，从特定数据集中获得的学习上下文可能不会被赋予一般性，因为数据集可能并不能真正代表上下文中事物的人类否定。是由大型语言模型的成功和更普遍的基础模型（FMS）在常识推理中的动机所激发的，我们研究了FM捕获上下文概念的FM的能力。我们发现，诸如GPT-4之类的预训练的FM提供了更细微的OOC概念，并且当与其他预训练的FMS结合以进行字幕生成（例如BLIP-2）（例如BLIP-2），并与sta-ble扩散2.0进行图像。我们的方法不需要任何数据集特定培训。我们在两个OOC对象检测数据集上演示了我们的AP的效率，在MIT-OOC数据集上实现了90.8％的零弹药精度，而IJCAI22-Coco-OC-OOC数据集则在IJCAI222222222的数据集上实现了87.26％。
建筑经济快照
住宅建筑支出的YTD收缩为208亿美元，即7.0％。整个收缩的全部来自多户住房的起步，降低了23.3％的YTD或256亿美元。相比之下，单户家庭支出增加了2.6％。年度非住宅建筑（NRB）的建设目前总计3502亿美元，下降了3552亿美元，减少了364亿美元，即9.4％，比一年前的可比时期。 在构成NRB支出的二十五个垂直行业或亚牛群中，有十个持续时间报告YTD的支出增长超过10％，而另外五个报告的报告少于10％。 相反，六个垂直行业收缩超过百分之十。 在表现最佳的大美元类别（特殊和职业学校，增长73％）和表现较差（制造业，下降52％）之间的总差异显示出影响该行业的波动性，以及在整个部门内有重大需求波动的情况下，在需求巨大的需求波动时，在寻求新的收入机会方面保持敏捷的需求。 相比之下，重型工程建设支出仍然是该行业的亮点，而YTD支出为2534亿美元，比一年前同期增长了17.0％。年度非住宅建筑（NRB）的建设目前总计3502亿美元，下降了3552亿美元，减少了364亿美元，即9.4％，比一年前的可比时期。，有十个持续时间报告YTD的支出增长超过10％，而另外五个报告的报告少于10％。相反，六个垂直行业收缩超过百分之十。在表现最佳的大美元类别（特殊和职业学校，增长73％）和表现较差（制造业，下降52％）之间的总差异显示出影响该行业的波动性，以及在整个部门内有重大需求波动的情况下，在需求巨大的需求波动时，在寻求新的收入机会方面保持敏捷的需求。相比之下，重型工程建设支出仍然是该行业的亮点，而YTD支出为2534亿美元，比一年前同期增长了17.0％。
多组学基础模型通过零样本预测表观遗传调控
由于基因组元素具有细胞类型特异性，并且受遗传和表观遗传调控的影响，因此识别基因组元素具有挑战性。揭示基因组元素对基因和细胞状态的功能作用需要大量资源。在这里，我们提出了顺式调控元件转换器 (CREformer)，这是一种大型深度学习模型，可通过多模态方法揭示功能和调控机制。CREformer 包含 30 亿个参数，通过整合批量和单细胞数据集的优势进行预训练，涵盖批量多组学片段中的 550 亿个核苷酸和 1.65 亿个单细胞配对多组学谱。预训练后，CREformer 以零样本方式执行所有预测，这使得在没有数据可供微调的情况下也能进行预测。这包括主调节器、增强子、基因调控网络 (GRN) 和功能变体的计算推断，以及表观遗传扰动、细胞状态转变和疾病治疗的计算机模拟。此外，CREformer 还发现了新的肿瘤治疗靶点，并在体外进行了验证。总体而言，CREformer 的基础、零样本能力有可能加速对广泛范围内功能元素及其动态的全面发现的研究。
2025 年 Moonshot Call：重点领域、目标和 KPI
• 重点关注与可持续食物链不具竞争力的原料（生物质），包括有机废物（例如番茄废物、啤酒厂的麦芽），但这些原料丰富且有趣。 • 只有使用大量化学品才能产生显著的二氧化碳影响。 • 应首先解决技术和经济可行性方面的关键障碍。 • 强烈建议在路径 1 申请的早期申请文件和/或完整提案中提供一些初步数据，例如，在涉及生物技术过程时，提供滴度、生产力、价格等信息（以评估技术经济可行性）。 • 研究蛋白质/肽（可以自我组织，因此具有多种功能）（例如表面活性剂、涂层、粘合剂、酶催化）。 • 基于油脂的化学反应。 • 基于藻类、海藻、昆虫/虾外骨骼等的多糖化学反应。
SAT快照
1。Edheads主持AJ Gutierrez在ISAT的代理总监Tamara Sumner和导演Sidney D'Mello进行了一对一的访谈中，并在Edu cation的AI上进行了示例示例和经验教训，并从ISAT和其他认知科学研究研究所中汲取了教训。这两集将在2024年底播出，可以在Edheadspod.com上聆听。2。一组由3个团队成员的代表团参加了斯坦福大学的研讨会，名为AI合作学习。3。ISAT团队成员兼加州大学伯克利分校（UCB）托马斯·菲利普（Thomas M.4。ISAT推出了新的每周博客系列，其中包含与AI有关教育及其背后技术的一系列主题。博客帖子满足了AIED中不同利益相关者的不同利益和需求，包括学生，父母，教育工作者，研究人员和开发人员。5。Isat Pi Sidney D'Mello一直在全球范围内在国际上共享ISAT的作品。