摘要简介:遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病,发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法:我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果:总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者,包括 18 名接受肾移植的患者(5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植)。发病年龄中位数为 43 岁,从发病到转诊的中位数时间为 3(0 – 31 年)。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中,肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L,尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h,从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后,同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡(肾移植后 2 个月感染相关),未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中,肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论:AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞,移植物存活率极高。
海事事故调查报告的任何部分不得作为任何民事或行政诉讼的证据,但美国发起的行政诉讼除外。46 U.S.C.§6308.
拉贾斯坦邦是印度面积最大的邦,拥有充足的工业用地,且价格极具竞争力。拉贾斯坦邦工业发展投资有限公司 (RIICO) 已在广阔的工业用地上开发了多个工业园区。该邦的目标是实现制造业和服务业年增长率 15%,到 2027 年创造 100 万个就业机会
i. 在负荷中心推广小型分散式并网太阳能发电项目。 ii. 通过净计量和总计量机制或根据《2003年电力法》和 RERC/CERC 发布的有关法规/命令的其他方式推广屋顶太阳能项目。 iii. 推广离网太阳能应用,如太阳能水泵、家庭照明系统、热水器等。 iv. 推广可再生能源项目,向配电公司出售电力并在州内外供自用/第三方销售。 v. 推广带有储能系统、水电项目、抽水蓄能电站和电池储能系统的可再生能源项目。 vi. 推广使用可再生能源的电动汽车(EV)充电站。 vii. 开发可再生能源园区/UMREPP。
厌氧甲烷营养 (ANME) 古菌从甲烷分解中获取能量,但人们对它们的染色体外遗传元素了解甚少。本文我们描述了与 Methanoperedens 属的 ANME 古菌相关的大质粒,这些质粒在富集培养物和其他天然缺氧环境中存在。通过人工筛选,我们发现其中两个质粒很大(155,605 bp 和 191,912 bp),呈环状,并且可以双向复制。质粒的拷贝数与主染色体相同,并且质粒基因被积极转录。其中一个质粒编码三种 tRNA,即核糖体蛋白 uL16 和延伸因子 eEF2;这些基因似乎在宿主 Methanoperedens 基因组中缺失,表明质粒和宿主之间存在强制性的相互依赖性。我们的工作为开发遗传载体开辟了道路,以阐明 Methanoperedens 的生理学和生物化学,并可能对其进行基因编辑以增强生长并加速甲烷氧化速率。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
这种超光速曲速引擎的设计正在...about:reader?url=https://academictimes.com/this-design...
妇女和性别少数群体在学术界的领导和资历方面的人数不足。对高等教育中性别的研究(HE)的规模和方法论方法各不相同,从大规模的全球调查到具有访谈和焦点小组的小规模项目,在对早期职业研究人员和博士生的关注方面存在明显的差距,以及他们的经验以及他们的经验从分期计,机构到机构,部门和“部门级别” ”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来,我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。 本文提出了一个新的议程,以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上,以加深我们对他中的性别的理解。 我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义,并考虑使用开源数据,以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解,并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。 关键词:女权主义地理,性别,高等教育,定量地理。”利用性别理论将性别与权力和性别组织联系起来,我们将这种理论观点与HE中的性别研究联系起来。本文提出了一个新的议程,以通过将定量和女权主义地理汇总到HE内的不同“ palatial”量表的问题上,以加深我们对他中的性别的理解。我们建议扩大定量研究中经常使用的性别的定义,并考虑使用开源数据,以提供对HE中性别动力学的新颖和可重复的见解,并使用定量地理学方法来发展对这些动态的多层次理解。关键词:女权主义地理,性别,高等教育,定量地理。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
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