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巴尔的摩宣言：探索类器官智能
Thomas Hartung 1,2 * , Lena Smirnova 1 , Itzy E. Morales Pantoja 1 , Akwasi Akwaboah 3 , Dowlette-Mary Alam El Din 1 , Cynthia A. Berlinicke 4 , J. Lomax Boyd 5 , Brian S. Caffo 6 , Ben Capello 7 , Cohen Lowry , Lowry 8 . Curley 7 , Ralph Etienne-Cummings 3 , Raha Dastgheyb 10 , David H. Gracias 11,12,13,14,15,16 , Frederic Gilbert 17 , Christa Whelan Habela 10 , Fang Han 18 , Timothy D. 19 , Harris Hill 2 , Eric Hermann , 21 . Qi Huang 11 , Rabih E. Jabbour 22 , Erik C. Johnson 20 , Brett J. Kagan 23 , Caroline Krall 1 , Andre Levchenko 24 , Paul Locke 1 , Alexandra Maertens 1 , Monica Metea 25 , Alysson R. Muotri 227 , Paul Rhealton 28 mus 20 , Jesse D. Plotkin 1 , Paul Roach 29 , July Carolina Romero 1 , Jens C. Schwamborn 30 , Fenna Sille ´ 1 , Alexander S. Szalay 31,32,33 , Katya Tsaioun 1 , Daniel Tornero 35 , Jolstein , Jolstein , 36 . 37
表皮基因在昆虫抗菌免疫反应中的作用
昆虫是了解宿主-病原体相互作用和先天免疫机制的既定模型。昆虫的先天免疫系统在识别和抵抗感染期间造成有害影响的病原体方面非常有效。覆盖昆虫身体表层的角质层通过诱导先天免疫反应参与宿主防御和伤口愈合。先前的研究已经开始探讨角质层基因在赋予对昆虫病原体的抗性方面的作用，特别是那些通过破坏昆虫角质层进行感染的病原体。例如，果蝇的角质层基因转谷氨酰胺酶 (TG) 在角质层形成和血液凝固中起结构性作用，还具有抗病原体感染的免疫特性。然而，关于昆虫其他角质层基因家族的免疫功能的信息越来越多。在这篇综述中，我们旨在强调昆虫角质层免疫的最新进展，并讨论进一步研究的必要性，以填补这一重要昆虫免疫学领域的现有空白。这些信息将带来有效管理农业害虫以及植物和人类疾病媒介的新策略。
第 1 页，共 6 页 Alice J. Chen 博士的证词...
罕见病患者委员会主席 Guthrie、排名成员 Eshoo 以及委员会的各位尊敬成员，感谢你们今天给我这个机会就罕见病患者获得治疗的机会作证。我的名字是 Alice Chen。我是一名健康经济学家，南加州大学 (USC) 索尔普莱斯公共政策学院副教授兼研究副院长，以及南加州大学谢弗卫生政策与经济中心高级研究员。就背景而言，我研究医药市场已有十年，我的研究成果已广泛发表在领先的经济学、医学和公共政策期刊上。我今天提供的观点是我个人的观点，不代表南加州大学或南加州大学谢弗中心的观点。美国人希望在罕见病方面有所创新。医疗创新在改善患者健康状况方面发挥着关键作用。从器官移植到心血管手术，从疫苗到抗生素，医学进步改变了患者可以获得的解决方案范围，提高了生活质量，并大幅降低了死亡率。在许多情况下，新的医疗技术已经使曾经患有可怕疾病（如丙型肝炎 1 、艾滋病毒 2 和白血病）的患者恢复了正常或接近正常的生活。3 特别是制药创新在满足未满足的患者医疗需求方面至关重要。对于罕见疾病，治疗选择通常有限，新药开发可以为面临严峻健康状况的患者和家庭带来希望。例如，我们已经看到靶向疗法的发展，这些疗法直接解决毁灭性疾病的潜在遗传原因，包括囊性纤维化、亨廷顿氏病、ALS 和某些癌症。这些创新疗法正在缓解症状并减缓疾病进展。它们从根本上改善了患者的生活。此外，患者非常重视这些治疗。早期的 Schaeffer Center 研究表明，患者通常对自付费用很敏感：即使费用增加 5 美元，也会导致他们减少服用常见慢性病药物。4 然而，患者非常关心针对罕见、复杂疾病的专科药物，并愿意为这些治疗支付更高的价格。5 从经济学角度来看，我们称之为无弹性需求。绝症患者
通过非侵入式脑机接口和生成式人工智能辅助多模式软件记录梦境
摘要：本研究提出了一种新的梦境记录方法，该方法结合了非侵入式脑机接口 (BMI)、思维输入软件和生成式 AI 辅助多模态软件。该方法旨在将 REM 睡眠期间的意识过程升华到半意识状态，并产生用于思维输入的信号。我们概述了一个两阶段的过程：首先，使用生成式 AI 开发多模态软件来补充文本流并生成多媒体内容；其次，采用基于摩尔斯电码的打字方式来简化信号要求并提高打字速度。我们通过建议一种涉及植入 BMI 的用户的控制系统来优化非侵入式信号，从而应对非侵入式 EEG 的挑战。文献综述重点介绍了 BMI 打字、意识过程升华以及生成式 AI 在基于文本提示的思维输入方面的潜力方面的最新进展。
嵌入组织中的能量优化：瑞士分散可再生能源系统的案例研究
分散的可再生能源系统（DRES）将可再生能源与能源有效的建筑技术整合在一起，并代表了可持续建筑环境的重要工具。鉴于其技术复杂性，DRE还包括全面的监测系统，可提供重要的机会来优化能源流量并提高能量效率。由于这些原因，研究开发了一系列自动化优化模型和算法，例如关联规则挖掘或故障检测诊断。迄今为止，在这些高级和自动化技术的哪些条件下仍不清楚，最好将其集成以优化DRE。本文提出了一个互补的行业观点，借鉴了瑞士最先进的DRE之一的优化活动的深入案例研究。在五年中，某些优化措施有助于将能源消耗降低55-60％。然而，其他措施的优化能力尚不清楚。案例研究表明，尽管技术方面引起了优化的潜力，但组织方面已经阻止了科学算法的应用，或者至少延迟了科学算法的应用，因此阻碍了这种优化潜力的实现。这些发现呼吁研究人员更好地将技术和运营方面更好地整合到能源系统的优化中，并为决策者，投资者和能源计划者提供重要建议。2021 Elsevier B.V.保留所有权利。
优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
为什么我们不能说认知是什么（至少目前如此）
一些哲学家寻找认知的标志：一组单独必要和共同充分的条件，用于识别所有认知实例。他们声称，标志对于回答有关认知的性质和分布的难题是必要的。在这里，我将论证，就目前情况而言，鉴于认知科学的现状，我们无法识别认知的标志。我将按如下方式进行。首先，我阐明一些促使寻找认知标志的因素，从而强调标志应该满足的要求。然后，我强调文献中关于标志的紧张关系。根据文献，尚不清楚搜索的目的是为了捕捉直观的认知概念还是真正的科学概念。然后，我依次考虑每个选项，声称无论哪种方式，都无法提供满足要求的标志。然后，我转移了一个可预见的反对意见，并强调了我观点的一些含义。
书面证词：与中国争夺本世纪
●美国及其盟友是关键和新兴技术的领导者，这些技术使全新的先进行业能够形成，并创造了许多高薪工作。拜登政府将19种技术定义为关键和新兴技术，包括半导体，AI，量子科学，太空技术，超为人物等。（列表为附录A）。这些技术中几乎全部（90％）都是双重用途 - 对军队以及商业上的重要性。●美国拥有一项高级行业政策，重点是这些关键和新兴技术，以协调政府政策并使私营部门的激励措施保持一致。●自经济安全是强大国家安全的最佳预测指标以来，美国经济仍然是世界上最大的最大生产力之一。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。