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数据增强管道生成合成...
由于隐私问题和医学成像领域中公开可用的标记数据集的摘要，我们提出了图像生成管道，以合成具有相应地面真实标签的3D超声心动图图像，以减轻数据收集的需求，并需要对艰苦的和错误的人类标记，以实现深入学习（DL）的图像的艰苦和错误的人类标记。所提出的方法利用心脏的详细解剖分段作为地面真实标签来源。此初始数据集与由真实3D超声心动图图像组成的第二个数据集结合使用，以训练生成的对抗网络（GAN），以合成现实的3D心血管超声图像与地面真相标签配对。为了生成合成3D数据集，训练有素的GAN使用计算机断层扫描（CT）的高分辨率解剖模型作为输入。对合成图像的定性分析表明，心脏的主要结构被很好地描述，并紧随从解剖模型中获得的标记。为了评估这些合成图像在DL任务中的可用性，对分割算法进行了培训，可以描绘左心室，左心房和心肌。对由合成图像训练的模型给出的3D分割的定量分析
合成卡西酮：最新危害评估
1.3. 21世纪初，合成卡西酮在英国的使用率急剧上升，因为它是一种更便宜、更易获取且最初合法的可卡因和安非他明等非法药物的替代品。当时常见的例子包括3,4-亚甲二氧-N-甲基卡西酮（MDMC，甲基酮）、3,4-亚甲二氧吡咯戊酮（MDPV），尤其是甲氧麻黄酮（4-甲基-N-甲基卡西酮或4-MMC）（ACMD，2010；Soares等人，2021）。这些化合物最初很容易买到，经常被错误地标记为“非人类使用”，并使用诸如“浴盐”、“植物养料”和“研究化学品”等误导性术语在网上销售（Karila等人，2015）。通常通过吞咽、鼻腔吹入或吸烟的方式使用，静脉注射较少见。
合成数据可以公平而私密吗？合成数据生成和公平算法的比较研究
更多错误。由于准确性是错误率的补充，因此准确性差异为ERD的负。这也意味着较低的ERD分数将导致较低的精度差异分数。erd接近1表示，无特权组的错误明显超过特权群体，0意味着两组的错误率相等（这是理想的），而接近-1表示特权组的错误明显多于非特权组。ERD的计算如下：ERD =错误率𝑐-错误率𝑏。第三，TPRD度量检查是否有适当识别正面结果的不同组是否有相同的机会。tprd在数学上表示为：tprd = tpr𝑏 -tpr𝑐。其中：
人工智能在合成媒体中的应用
摘要 新闻行业人工智能和自动化技术的蓬勃发展催生了所谓的合成媒体（Crusafon，2022 年），即完全通过算法执行的流程制作和发布文本、音频、视频和其他新闻内容的媒体，而无需记者的任何干预。本研究有几个目标：确定第一批已经运营的合成媒体，描述这些没有记者的新闻编辑室的工作方式，更好地了解它们制作的内容类型，并查明这些是孤立的、短暂的运作，还是相反，它们标志着一种没有记者直接干预的新闻业趋势的开始。为此，我们使用了一种探索性方法，使我们能够确定四个合成媒体，并将它们作为分析样本：JX Press Corp（日本）；Reuters News Tracer（英国）、News Republic（法国）和 Videre AI（西班牙）。对每个项目网页上的新闻内容进行分析，并与三家欧洲企业的技术和传播负责人进行深入的半结构化访谈。日本的计划没有人工工作人员，因此其聊天机器人是获取信息的唯一途径。目的是了解这些计划的新闻制作流程、它们对新闻行业的影响及其可行性。这项分析有助于表明，新闻界对人工智能的依赖正变得越来越明显，而传播机构是第一批投资开发和分发合成内容给基准媒体的公司。这些举措虽然仍然有限，但却是人工智能逐步融入新闻制作的最新一步。
释放合成生物学的变革力量
合成生物学是一个多学科领域，专注于将工程原理应用于生物学。其主要目标是设计和构建自然界中不存在的新型生物设备、部件或系统，或重新设计现有的自然系统以用于实际目的 [1]。合成生物学的最终目标是开发能够处理信息、操纵化学物质、制造材料和结构、产生能量、提供食物以及维持和增进人类健康的活生物系统。全球的合成生物学研究人员和公司正在利用自然的力量解决医学、制造业和农业等各个领域的各种问题。由于更强大的基因工程能力的进步以及 DNA 合成和测序成本的降低，合成生物学领域正在迅速扩大 [2]。因此，合成生物学正迅速成为科学界的主要贡献者，并有望为生物系统和环境基础知识的进步做出贡献 [3]。
反对合成感知的神经遗传学案例
在过去的几年中，机器学习 (ML) 系统的发展迅速增加，单个 ML 模型可以执行的任务越多，它就变得越通用，用途也越广泛。因此，目标是以多模式工作，明确意图最终实现人工智能 (AGI)，它接近甚至超过人类的能力 (Goertzel 等人，2022 年；Goertzel 和 Pennachin，2007 年；Wang 和 Goertzel，2012 年)。人们普遍认为，最好的人工智能模型是最接近人类特征和能力的模型。由于模型是根据它们与拟人化基准的匹配程度来选择的，因此只要人类不断改进这些基准，人类就会继续将它们越来越多地拟人化，这似乎是很自然的。可以说，最好的人工智能系统是模仿人类意识输出的系统，这样局外人就无法将其与真人区分开来。这正是著名的图灵测试背后的核心思想，图灵测试是一个最初被称为“模仿游戏”的思想实验（图灵，1950 年）。1
细胞免疫治疗中的合成细胞和分子
细胞免疫疗法已成为一种令人兴奋的癌症治疗策略，因为它旨在通过改造免疫细胞和从头设计合成分子来增强人体对肿瘤细胞的免疫反应。由于细胞毒性、外周血中丰富以及基因工程技术的成熟，T 细胞已成为迄今为止最常见的工程免疫细胞。以嵌合抗原受体 (CAR)-T 疗法为代表的 T 细胞免疫疗法彻底改变了血液系统恶性肿瘤的临床治疗。然而，严重的副作用和对实体瘤的疗效有限阻碍了细胞免疫疗法的临床应用。为了解决这些限制，已经开发了各种有关合成细胞和分子的创新策略。一方面，已经对 T 细胞以外的一些细胞毒性免疫细胞进行了工程改造，以探索靶向消除肿瘤细胞的潜力，同时还对一些辅助细胞进行了工程改造以增强治疗效果。另一方面，各种合成细胞成分和分子被添加到工程免疫细胞中以调节其功能，促进细胞毒性活性并限制副作用。此外，促进治疗性免疫细胞输送的水凝胶等新型生物活性材料也已被用于提高细胞免疫治疗的疗效。本综述总结了目前可用于细胞免疫治疗的合成细胞和分子的创新策略，讨论了其局限性，并为下一代细胞免疫治疗提供了见解。
合成生物学的超高通量测序...
我们表明，从细菌菌落开始，在一次 Illumina NextSeq 2000 运行中可以对数千个质粒进行测序，并在第二天完成生物信息学分析。我们利用可扩展的模块化流程，包括菌落挑选、液体处理、DNA 测序和生物信息学分析。滚环扩增 (RCA) 或菌落直接 PCR 取代了传统的细菌培养和质粒纯化。集成自动标准化、一步式文库制备技术可在方便的 384 孔、可立即测定的配置（384 孔 x 16 板）中提供 6,144 个索引。我们与其他工作流程的基准比较表明，这种自动化流程将典型的合成生物学 DBTL 周期从几周缩短到几小时。
扩展和转化癌症合成弱点
9:30-9:40 通过 ATX020 抑制 KIF18A，可通过与染色体不稳定性发生的合成致死相互作用导致有丝分裂停滞和强大的抗肿瘤活性* Maureen Lynes，Accent Therapeutics，马萨诸塞州列克星敦 9:40-9:45 讨论/问答 9:45-9:55 Nimbolide 靶向 RNF114 诱导 PARP1 的捕获和 BRCA 突变癌症中的合成致死* Yonghao Yu，哥伦比亚大学瓦格洛斯内科与外科医学院，纽约，纽约 9:55-10:00 讨论/问答休息 上午 10:00-10:30 | Grand Salon Opera Foyer 不符合 CME 资格 全体会议 2：合成致死机制 上午 10:30-12:30 | Grand Salon Opera AB 会议主席：Zuzana Tothova，Dana-Farber 癌症研究所，马萨诸塞州波士顿 CME 合格 10:30-10:50 黏连蛋白突变型髓系恶性肿瘤的治疗脆弱性 Zuzana Tothova 10:50-11:00 讨论/问答 11:00-11:20 SWI/SNF 突变型癌症的合成致死率 Charles W.M.Roberts，圣犹大儿童研究医院，田纳西州孟菲斯 11:20-11:30 讨论/问答 11:30-11:50 RAP1GDS1 的长异构体是 RAS 驱动的肺腺癌中的合成脆弱性 E. Alejandro Sweet-Cordero，加利福尼亚大学旧金山分校，加利福尼亚州旧金山
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