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不可方向的力学 - 研究Explorer
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针对“不可用药”的转录因子的进展......
DNA 结合转录因子 (TF) 是真核蛋白质组中最重要的蛋白质类别之一 1 。通过结合特定 DNA 位点并控制近距离基因的转录输出，TF 在几乎所有细胞基因组的调控中发挥着基础性作用 2 。TF 通过差异地调节共同的遗传密码来决定多细胞生物中单个细胞的身份和命运，并通过充当细胞信号传导网络中的终点来负责快速协调对内部和外部刺激的反应 3 , 4 。据估计，人类基因组中至少有 1,600 种 TF，其中约 19% 与疾病表型相关 1 。鉴于其对生物学的重要性，TF 是疾病的常见驱动因素并且代表着诱人的治疗靶点 3 , 5 , 6 。近二十年前，James Darnell 在抗癌治疗的背景下最好地概括了直接 TF 调节剂的巨大潜力 5 。他强调，鉴于 TF 在选择性基因调控中的基础作用，它们比 GPCR 或激酶等上游信号蛋白更有能力进行高度特异性的疾病调节。也就是说，一种假设的失调 TF 抑制剂可以通过仅抑制由该 TF 驱动的转录程序来限制毒性，同时提高疗效，而不会产生有时与抑制与疾病无关的多个信号网络相关的信号蛋白有关的附带损害 7,8 。由于单个 TF 通常只调节一组有限的基因靶点，这些靶点受其 DNA 结合功能控制
不可观察的计量经济学| JHU经济学
Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授，他自2007年以来一直在那里工作。。 在加入霍普金斯之前，他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。 他是霍普金斯校友，拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位，并在2003年获得经济学博士学位。 他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前，他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。Yingyao Hu是Johns Hopkins University的Krieger-Eisenhower经济学教授，他自2007年以来一直在那里工作。在加入霍普金斯之前，他曾是德克萨斯大学奥斯汀分校经济学助理教授四年。他是霍普金斯校友，拥有数学科学的MSE和2001年的经济学硕士学位，并在2003年获得经济学博士学位。他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。 在此之前，他在中国新疆出生和长大。 他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。 在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。 他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。 在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。 在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。他还曾在密歇根州立大学，上海的Fudan大学和北京的Tsinghua大学学习。在此之前，他在中国新疆出生和长大。他的研究兴趣包括微观经济学，经验工业组织和劳动经济学。在微观经纪学中，他的研究集中在测量误差模型，混合模型，具有固定效应或未观察到的协变量的面板数据模型以及通常具有潜在变量的微观经济模型上的非参数识别和估计。他对以应用程序为导向的计量经济学特别感兴趣，在这种计量经济学中，计量经济学方法与经济理论或故事密切相结合。在经验工业组织中，他在拍卖模式中致力于未观察到的异质性，具有未观察到的状态变量的动态模型，学习模型中的信念更新，生产功能的估计以及具有主观信念的动态离散选择。在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。在劳动经济学中，他的研究在纠正了当前人口调查中的自我报告错误之后，涉及美国的失业率，长期以来对中国失业率的可靠估计以及飓风对美国东海岸的生育能力的影响。yingyao已发表在许多经济学和统计学领域的领先期刊上，例如美国经济评论，计量经济学，美国统计协会杂志，《计量经济学杂志》，《计量经济学，游戏与经济行为》，人口经济学杂志和比较经济学杂志。他是《计量经济学杂志》的院士，并曾在几个期刊的编辑委员会任职。他还是《计量错误》杂志特刊杂志的共同编辑。yingyao与三个小孩结婚多年。从他们的角度来看，Yingyao是一位不做任何事情的老师。
关于可接受和不可接受条款的准则
强大的风险分析要求准确描述供应链中的所有项目。有关商品的文本描述，一般条款（即“合并”，“通用货物”或“零件”）无法接受。这一现实已经被一些WCO成员所认可的，这些成员已向公众迹象表明什么是可接受的，什么不是可以接受的。在全球经济的背景下，为了为交易社区提供尽可能一致的全面规则，并确保在与安全相关的数据要求的这一至关重要的重要组成部分中提高数据质量，WCO应执行协调工作，以确定可以构成WCO成员来适用这些规则的来源的一般术语的列表，以适用于这些规则，以适用于这些规则，以适用于规则。
计算思维与人工智能：两者不可调和
简介：我们生活在一个科技社会，计算机系统对我们日常生活的许多方面都产生了重大影响。计算机几乎无处不在，它们是强大的工具，可以帮助我们完成各种领域和任务。计算思维 (CT) 是一种思维过程和解决问题的方法，在过去十年中，它已逐渐被纳入世界各国 K-12 教育课程，因为它被认为是一种帮助学生培养所谓 21 世纪技能的方法。然而，近年来，自动驾驶汽车、数字助理和 ChatGPT 等基于人工智能的系统使用量突然增加，仅举几例，引发了人们对将人工智能知识带入课堂的极大兴趣。许多教师希望向学生传授人工智能的基础知识，因此开发了不同的系统，例如免费访问的基于网络的教育工具。 AI4K12 (ai4k12.org) 等项目专注于在 K-12 教育中教授人工智能，为此，提出了所谓的人工智能五大理念（Touretzky 等人，2019），旨在促进 K-12 学生对人工智能概念的教学和学习。
人工智能的不可触碰者 - Repositorio.comillas.edu。
人工智能的禁区 人工智能正在崛起。数据分析仍然是管理决策的主要来源。在某些情况下，不使用人工智能的力量来指导某些决策甚至可能是不负责任的：例如在某些疾病诊断中，如果有一种工具可以提高诊断的准确性，那么不使用它是荒谬的。然而，在其他一些情况下，人工智能的结果可能会产生影响，例如使用该模型可能会加剧危害：例如在 COMPAS 算法的情况下，使用该工具会忽视不公平的歧视，甚至造成新的不公正问题。本文的目的是界定人工智能的范围，同时主张在某些情况下我们应该避免使用这种技术。首先，基于先前的文献，我们认为，一旦提出了一条路径，使用人工智能的人就会直接受到该提议的影响。例如，在法庭上，如果一种算法提议判某人有罪，法官通常很难反驳人工智能模型。在这种情况下，那些部署人工智能的人会将决策权交给算法，即使他们才是决策的责任人。其次，我们认为，在某些情况下，决策或行动的影响如此之大，以至于应该始终有一个人参与其中。对于第二种情况，以亚马逊如何在没有人为干预的情况下通过算法对其司机进行评级和解雇为例。在这里，司机只收到一封由机器人发送的电子邮件，告诉他们被解雇了。在这种情况下，行动的影响应该是避免使用人工智能的原因，任何员工都应该得到有尊严的对待，失业的影响是如此令人不安，应该以某种方式来处理：让受影响的人发声，并以尊重和细心的方式对待他们。我们的两个论点并不详尽，但我们这篇文章的目的是开始讨论何时何地限制人工智能的使用，同时确定社会应该避免使用算法的那些场景。然而，我们不想忽视人工智能良好使用的所有好处。
当前不可再生能源的分析 & ...
摘要 风、阳光和水是可再生能源的例子。然而，它们的可靠性值得怀疑。在世界因气候变化对地球的影响（沙尘暴、森林火灾等）而发生变化的时代，人类希望依靠某种东西来保证他们的安全和温暖；我们希望依靠能源。不幸的是，很少有电源能够满足这种迫切需求或维持体内平衡而不会对周围环境产生负面影响。这种对更环保的能源的需求/呼吁正是 AeroGrav 的用武之地。AeroGrav 是一种线性重力存储装置，可以在可再生系统中存储能量，直到需要时为止。AeroGrav 让我们能够在不产生不利环境影响的情况下使用这些能源。总的来说，期望的结果是尽可能提高效率，从而利用最多的储存能量。我计划借助简单的科学来解决替代能源问题来实施这个项目。AeroGrav 需要电能，然后通过提升磁铁将其转化为重力势能。当磁铁被释放时，它会通过线圈下落产生电能。在这个实验中，我将通过调整终端速度、磁偶极矩、线圈电导率、导线内半径和极点厚度等受控变量来优化能量输出。观察它们的值让我能够看到它们如何影响电力输送。该系统将为家庭、办公室和建筑物提供能源。
可再生和不可再生能源的作用
3 根据数据可用性对国家进行限制。这些国家包括奥地利、比利时、保加利亚、塞浦路斯、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、爱尔兰、意大利、荷兰、葡萄牙、西班牙、瑞典和英国。
在量子力学中可决定和不可决定的
经典概率理论（CPT）和量子元素（QM）是两个根本不同的代数框架，产生了非常相似的输出：[0，1]中代表给定物理现象的频率或概率中的真实阀门。因此，自然要问，尽管它们的形式明显不同，但这两种理论是最终的同等程度。答案是否定的，正如贝尔[1-5]明确证明的那样，他得出了在两个框架之间建立定量边界的不平等现象：QM违反了某些在CPT中保持不明的不平等。贝尔的定理已得到广泛的分析，从多个角度进行了重新分析，并经过了彻底的实验验证[6]。最终获得了2022年无奖奖的意义。贝尔的作品在围绕本体论，现实主义以及更广泛地解释量子的辩论中扮演并继续发挥了作用。，它似乎明确地排除了量子理论形式结构背后的经典现实潜伏的可能性。如果发生这种现实，它将产生与CPT一致的实验值 - 但事实并非如此。换句话说，QM的特殊性，包括其固有的概率含义，不能仅仅归因于认知的无知。该理论必然描述了一个具有一些不寻常的本体论特征的世界。另一种立场是拒绝本体论的理解，更普遍地是哲学上的讨论。qm就是它；它效果很好，而且没有什么需要说的。这种激进的立场被封装在“闭嘴” [7] [7]中，在某些物理学家对哲学表达的厌恶中产生了共鸣（霍金的“哲学是死者” [8]是一个众所周知的例子），除了其挑衅性的措辞外，还具有自己的理由。即使在最古典的框架内（牛顿的引力）也存在着关于普遍重力的本质的前提问题，就像已经
可再生和不可再生能源流弹性...
4. AICyberDomain.com 摘要：能源弹性是指确保企业和最终用户拥有可靠、稳定的能源供应，并在发生电源故障时采取应急措施，从不间断的能源（无论是可再生能源还是不可再生能源）中产生日常所需的电力等电源。弹性问题的原因包括电涌、天气、自然灾害或人为事故，甚至设备故障。人为操作失误也可能导致电网供电中断，应将其纳入弹性规划。随着能源格局发生根本性转变，从大型集中式煤电厂的世界转变为由小型燃气生产和可再生能源组成的分散式能源世界，电力供应的稳定性将开始影响能源定价。企业必须为这种变化做好计划。可再生能源的增长给电网带来的间歇性挑战意味着输电和配电成本占账单的比例越来越大。随着近几十年来人工智能 (AI) 技术的进步，这种先进技术的集成，我们正在提高能源流的弹性，从而防止这种流动出现任何意外中断。确保您的业务具有能源弹性有助于抵御价格上涨或供应波动，这对于维持运营和降低商业风险至关重要。本文以简称 TM (技术备忘录) 的形式介绍了这个问题。关键词：弹性系统、能源流、能源存储、能源网 BI (商业智能)、AI、网络安全、实时决策、机器学习和深度学习、BD (大数据) 和用于数据存储库和存储的基于云的服务器。1. 简介