XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemusing
利用 CRISPR/Cas9 在体内靶向导致白质消失的变异
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。
使用分层组合进行脑肿瘤分割...
摘要背景：磁共振（MR）图像是脑肿瘤检测最重要的诊断工具之一。在医学图像处理问题中，脑 MR 图像中胶质瘤肿瘤区域的分割具有挑战性。精确可靠的分割算法对诊断和治疗计划有很大帮助。方法：本文介绍了一种新颖的脑肿瘤分割方法作为后分割模块，该方法使用主要分割方法的输出作为输入，并使分割性能值更好。该方法是模糊逻辑和细胞自动机（CA）的组合。结果：BraTS 在线数据集已用于实现所提出的方法。在第一步中，将每个像素的强度输入模糊系统以标记每个像素，在第二步中，将每个像素的标签输入模糊 CA 以使分割性能更好。在性能饱和时重复此步骤。第一步的准确率为 85.8%，但使用模糊 CA 后的分割准确率达到 99.8%。结论：实际结果表明，与其他方法相比，我们提出的方法可以显著改善 MRI 图像中的脑肿瘤分割。
利用科学、技术和创新来增强……
该项目是在非洲青年人口迅速增长的背景下启动的，为生产力和包容性经济增长提供了巨大的潜力。然而，这一人口群体中很大一部分面临着因新冠疫情而加剧的失业挑战，需要通过有效的政策干预和机构加强来寻求可持续的解决方案。该计划重点关注埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、尼日利亚、卢旺达、塞内加尔、乌干达和津巴布韦，审查科学、技术和创新 (STI) 政策，以了解当前形势，找出成功和失败之处，并为青年就业和创造财富的关键领域的决策提供基于证据的见解。该项目与非洲大陆战略（如《2063 年议程》）以及万事达卡基金会的“青年非洲工作战略”和非洲进出口银行的青年参与非洲大陆自由贸易区 (AfCFTA) 实施活动以及将青年纳入政策参与和跨区域对话等举措相一致，旨在为政策制定提供信息并加强利益相关方之间的联系，以解决青年失业、技能发展和创业问题。通过严谨的研究和利益相关方参与，该项目正在促进基于证据的政策讨论，并为制定有效的战略以创造就业机会和增强非洲青年权能做出贡献。
使用 augmenta 进行交流的经验和观点的定性证据综合
摘要 目的：本文回顾了现有的定性研究文献，这些文献涉及人们使用辅助和替代沟通 (AAC) 进行交流的经验。进行这次回顾的目的是更多地了解人们使用 AAC 进行交流时所重视的价值观和结果。进行这次回顾是为了更深入地了解这些经验，为制定患者报告结果测量 (PROM) 提供参考。材料和方法：对现有的定性研究文献进行定性证据综合，以探索和评估有关使用 AAC 的人的经验的当前知识。结果：从 115 份定性研究报告中，确定了 19 篇论文直接回答了研究问题和回顾的目的。确定了可以在由价值观、结果和背景结构组成的先验框架内组织的数据。结论：这次回顾使人们对需要 AAC 的人的经历有了更深入的分析理解。结果表明，一组概念可用于指导 PROM 的开发。 PROM 可用于帮助临床医生和研究人员更好地了解需要 AAC 的人的观点并评估干预措施。结果还鼓励专业人员重新考虑与需要 AAC 的人一起工作时使用的术语和方法，并反思影响人们沟通体验的多维因素。
使用 CRISPR/Cas9 对无融合生殖四倍体草皮和牧草（Paspalum notatum Flügge ́）进行多等位基因编辑
多倍体在禾本科植物中很常见，对传统育种提出了挑战。基因组编辑技术绕过了杂交和自交，能够在一代中对多个基因拷贝进行有针对性的修改，同时保持许多多倍体基因组的杂合背景。巴哈草（Paspalum notatum Flügge ́；2 n =4 x =40）是一种无融合生殖的四倍体 C4 物种，在美国东南部广泛种植，作为肉牛生产和公用事业草坪的饲料。叶绿素生物合成基因镁螯合酶（MgCh）被选为在四倍体巴哈草中建立基因组编辑的快速读出目标。含有 sgRNA、Cas9 和 npt II 的载体通过基因枪法递送到愈伤组织培养物中。通过基于 PCR 的检测和 DNA 测序对编辑植物进行了表征，并观察到高达 99% 的 Illumina 读数的诱变频率。野生型 (WT) 巴哈草的测序显示，MgCh 的序列变异水平很高，这可能是因为存在至少两个拷贝，可能包含八种不同的等位基因，包括假基因。MgCh 突变体表现出明显的叶绿素消耗，叶片绿度降低了 82%。两种品系显示出随时间推移的编辑进展，这与体细胞编辑有关。获得了嵌合 MgCh 编辑事件的无融合生殖后代，并允许在一系列叶绿素消耗表型中识别出统一编辑的后代植物。高度编辑的突变体的 Sanger 测序显示 WT 等位基因的频率升高，可能是由于频繁的同源定向修复 (HDR)。据我们所知，这些实验是首次报道将基因组编辑应用于多年生暖季草皮或牧草。该技术将加速巴哈草品种的开发。
![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](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
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
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
MedPerf - 使用联合评估的医疗 AI 开放基准测试平台
Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
纸 - 使用QSAR/ ... div>的计算药物设计
人类来源的功能。简短答案问题： - （答案全部）[23x2 = 46] 1。用示例定义免费的威尔逊分析。2。编写QSAR的应用程序。3。招募两个ADME数据库。4。提及两个生化数据库。5。用示例定义铅分子。6。定义铅优化的随机筛选。7。定义COMFA和COMSIA。8。写药数据库的应用程序。9。提及任何两种铅优化技术。10。用示例定义生物膜。11。解释Hansch分析。12。比较SAR和QSAR。13。定义comsia及其两个应用程序。14。解释5.15。蛋白质加工用于自动库克维纳中的对接。16。招募任何两个药物数据库。17。绑定位点如何位于PDB和Discovery Studio Visualizer18。电网盒的重要性19。对接化合物的虚拟筛选。20。BLAST和基因本体论发现。21。多序列比对和蛋白质功能评估22。同源建模和模型使用者的使用。23。半经验方法和能量最小化。
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
使用微型月球和……开发混凝土混合物
阿拉巴马州亨茨维尔 美国宇航局宣布，预计在 2025 年将人类送往小行星，在 2030 年代送往火星，这就需要在太空中准备供人类居住的栖息地。由于将建筑材料运送到太空的成本很高，因此需要利用现场材料来开发混凝土混合物。在本研究中，将尝试使用普通波特兰水泥和灰泥作为水泥基质。此外，由于火星和月球风化层可用性高，因此将用作骨料。对利用的骨料进行筛选并分成不同的尺寸，以找到混凝土性能的最佳骨料尺寸。研究结果证明，由于填料顺序得到改善，较小的风化层颗粒往往会产生强度更高的混凝土混合物。这项研究的结果表明，利用当地空间材料开发太空栖息地，生产经济型混凝土混合物向前迈出了一步。 关键词：纳米颗粒、波特兰水泥、火山灰掺合料、月球风化层、火星风化层