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胎盘猪中的胎盘HIGF1纳米颗粒基因治疗在肝脂质和葡萄糖代谢相关的信号通路中以胎儿性别特异性方式改善胎儿生长限制相关的变化
西尼罗病毒（WNV）是一种由蚊子传播并引起人类，人类，马和鸟类的发烧和脑炎的重新引起的人畜共患病原体。尽管所有WNV谱系都会引起人类疾病，但由于其在欧洲的迅速蔓延，并且在欧洲的迅速蔓延而引起了较大的疾病，因此在欧洲的引起了较大的疾病，因此预防了严重的疾病，因此爆发了爆发。乌克兰与欧洲其他一些地区一样，爆发确实会定期发生。这正成为令人震惊的趋势。在这项研究中，我们专注于生物气候预测因子设想欧洲WNV爆发的能力，特别着重于乌克兰。为此，我们采用了一种机器学习方法来绘制预测和XAI（即可解释的人工智能）的SHAP框架来对最具影响力的WNV驱动程序进行排名和揭示。在生物气候预测器的条款中，对于欧洲量表的SDM构造最重要的是，欧洲季度和温度季节的平均空气温度是欧洲频率和温度季节的平均空气温度。我们的模型表明，在即将到来的健康威胁下，西方地区（不包括喀尔巴阡高地）和乌克兰以南。
CRISPR屏幕在IPSC衍生的神经元中揭示了tau proteostasis 的原理 人类诱导的多能干细胞的扰动细胞图集 多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达 蛋白质生成进化扩散 注释冷冻卷：机器学习挑战 胎盘猪中的胎盘HIGF1纳米颗粒基因治疗在肝脂质和葡萄糖代谢相关的信号通路中以胎儿性别特异性方式改善胎儿生长限制相关的变化 西尼罗河病毒在欧洲传播的生物气候建模，特别关注乌克兰 单元格中的信号：用于治疗的多模式和上下文化的机器学习基础 SPAMTP：空间代谢组学和转录组学数据的综合统计分析和可视化 使用捕获的离子迁移率和DDAP 通过成对的细胞表面和病毒1 增强了慢病毒基因递送到哺乳动物细胞 坏死性到凋亡信号轴是炎症性肠病的基础 Devider：多种单倍型的长阅读重建 pyr1生物传感器驱动的全基因组CRISPR筛选，用于改善Kluyveromyces Marxianus的单甲苯样产生 果糖-2,6-双磷酸盐恢复TDP-43病理 - bean（psophocarpus tetragonolobus）
蛋白质tau的抽象聚集定义了tauopathies，其中包括阿尔茨海默氏病和额颞痴呆。特定的神经元亚型有选择地容易受到tau聚集的影响，随后的功能障碍和死亡，但潜在的机制尚不清楚。系统地揭示了控制人类神经元中Tau聚集体积累的细胞因子，我们在IPSC衍生的神经元中进行了基于基因组CRISPRI的修饰筛网。屏幕发现了预期的途径，包括自噬，以及意外的途径，包括ufmylation和GPI锚构成。我们发现E3泛素连接酶CUL5 SOCS4是人类神经元中tau水平的有效修饰符，泛素化tau，与小鼠和人类中的auopanty的脆弱性相关。线粒体功能的破坏会促进tau的蛋白酶体错误处理，从而产生tau蛋白水解片段
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试撰写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已经为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将它们密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下面。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。如果在考试期间，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域中发现了这些物品，则可能会被指控犯有学术罪。学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
b'多伦多大学和您作为一名学生，分享了对学术诚信的承诺。提醒您，您可能因在考试书写期间拥有任何未经授权的艾滋病而被指控犯有学术罪。已为所有具有存储空间的电子设备提供了清晰，可密封的塑料袋，包括但不限于：手机，智能手表，智能设备，平板电脑，笔记本电脑和计算器。请关闭所有设备，将其密封在提供的袋子中，然后在检查期间将袋子放在桌子下。在考试结束之前，您将无法触摸袋子或其内容。，在考试中，除了在清晰，可密封的塑料袋中以外的其他人或桌子区域都发现这些物品，您可能会被指控犯有学术罪。对学术犯罪的典型罚款可能会导致您失败。”
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
时间结构的记忆既可以规划未来事件，也可以回顾过去事件。我们研究了大脑在预期过程中如何灵活地表示过去和未来的扩展时间序列。参与者在沉浸式虚拟现实中学习环境序列。序列对具有相同的环境，但顺序不同，从而实现特定于上下文的学习。在 fMRI 期间，参与者以给定的顺序预测未来多个步骤的即将到来的环境。时间结构在海马体和高阶视觉区域中以 (1) 双向表示，具有对过去和未来的分级表示和 (2) 分层表示，过去和未来的进一步事件在连续更靠前的大脑区域中表示。在海马体中，这些双向表示是特定于上下文的，而对遥远环境的抑制可以预测预期中的响应时间成本。总之，这项工作揭示了我们如何灵活地表示顺序结构以实现跨多个时间尺度的规划。
呼吁基于学科的教育研究中以公平为中心的定量方法研究：潜在阶级分析概论
抽象混合物建模是一种潜在变量（即无法直接测量的变量）方法，可以在整体弹出术中定量地表示未观察到的亚群。它包括一系列横截面（例如潜在类[LCA]或潜在的亲密分析）和纵向（例如潜在过渡分析）分析，并且经常被视为一种定量数据的“以人为中心”的方法。本研究方法论文介绍了一种混合建模，LCA，并提供了如何将该方法应用于基于学科的生物学和其他科学，技术，技术，工程和数学（STEM）学科的示例。本文Brie-fly介绍了LCA，探讨了LCA为以股权为中心的STEM教育研究提供的负担，重点介绍了其一些局限性，并为有兴趣探索LCA作为一种分析方法的研究人员提供了建议。我们鼓励基于学科的教育搜索者考虑统计分析如何与他们的公平意识搜索议程冲突，同时还引入LCA作为一种利用量化数据的方法来追求与公平，包容性，包容性，访问和正义议程相符的研究目标。莎拉·埃迪（Sarah Eddy），监视编辑
在综合光子神经网络中以反向传播学习
塑料自适应，非线性复发动力学和多尺度内存是神经网络硬件实现的所需功能，因为它们使它们能够学习，适应和处理与生物学大脑的方式相似。在这项工作中，这些特性发生在光子神经元阵列中。重要的是，这是以紧急方式自主实现的，而无需外部控制器设置权重，也没有明确的全球奖励信号反馈。使用基于简单的逻辑回归的无反向传播培训算法的层次结构，在MNIST任务上实现了98.2％的绩效，这是一项流行的基准测试任务，研究书面数字的分类。塑料节点由硅光子微孔谐振器组成，这些谐振器被带有非挥发记忆的一块相变材料覆盖。系统是紧凑，健壮和直接的，可以通过使用多个波长来扩展。此外，它构成了一个独特的平台来测试和有效地以高处理速度实现生物学上合理的学习方案。
5200万美元）在B系列比赛中以推进其第一个小儿...
MMA在婴儿早期开始发作，与显着的死亡率和发病率有关，其特征是严重的临床表现，包括肌肉无力，癫痫发作，发育延迟和器官损害。目前，没有针对MMA的疾病改良治疗方法。Gene202是一种开创性的现成基因疗法，可利用公司的免疫屏蔽慢病毒载体（ISLV）平台。ISLV被设计为静脉内使用，使患者的肝脏一生都可以产生疗法。这种独特的作用方式使Genespire的方法最适合解决受到目前面临最紧迫的未满足医疗需求的遗传疾病影响的儿科患者，同时也使成年患者受益。ISLV技术是由Genespire的科学共同创始人和基因治疗领导者开发的，PR。San Raffaele Telethon基因治疗研究所（SR-Tiget）的Luigi Naldini和Alessio Cantore博士。
在虚拟环境中以目标条件为条件的强化学习以下指令
摘要。在本研究中，我们解决了使官方情报代理在虚拟环境中执行复杂语言指令的问题。在我们的框架中，我们假设这些指令涉及复杂的语言结构和必须成功导航以实现所需结果的多个依赖性任务。为了有效地管理这些复杂性，我们提出了一个分层框架，将大型语言模型的深层语言理解与适应性的动作结合 - 强化学习剂的执行能力：语言模块（基于LLM）将语言指令转化为高级行动计划，并由预先培养的启用方法进行了指示。 Iglu，指示代理人建造结构，在手工艺品中，代理人根据语言命令在周围环境中执行任务并与周围环境中的对象进行交互。
工业 5.0 中以人为本的人工智能
在过去的几年中，工业 4.0 已发展成为全球广泛认可的概念。许多国家都启动了类似的战略努力，致力于开展大量研究，以推进和整合多种工业 4.0 技术。随着工业 4.0 诞生 10 周年里程碑的临近，欧盟委员会推出了“工业 5.0”的概念（欧盟委员会，2021 年）。工业 5.0 将工人置于生产过程的中心，并利用新技术提供超越就业和增长的繁荣，同时尊重地球的生产极限。它通过将研究和创新服务于向以人为本、可持续和有弹性的行业过渡，补充了工业 4.0 方法。徐等人（2021 年）、冷等人（2022 年）和 Ivanov（2023 年）概述了这一演变，而 Akundi 等人（2024 年）则对这一演变进行了概述。 （2022）分析了工业 5.0 的现状并概述了研究趋势。人工智能 (AI) 在工业 4.0 中的应用提供了解决方案，这些解决方案利用来自智能传感器、设备和机器的数据来生成可操作的情报并帮助提高制造效率（Peres 等人，2020 年；Jan 等人，2023 年）。然而，人工智能使用的这种演变并没有伴随着对以人为本的过程和系统基本方面的类似重视和进展。以人为本的人工智能 (HCAI) 专注于创建通过使用机器智能增强人类智能来设计和开发的系统（Shneiderman，2020a、b）。鉴于工业 5.0 强调人的因素并将其视为生产的中心，因此自然而然地需要 HCAI 来支持向工业 5.0 的迁移，因为人类必须与人工智能系统、机器人等数字解决方案进行协作。这一趋势将研究工作延伸到了“操作员 4.0”及其与人工智能和机器人系统的交互（Bousdekis 等人，2020 年；Romero 等人，2020 年）。
在可解释的AI中以生物启发的技术用于增强...
摘要：这项研究研究了在可解释的AI（XAI）中使用生物启发的技术来预测阿尔茨海默氏病（AD）。阿尔茨海默氏病是一种神经系统疾病，使早期发现变得困难。使用生物学功能的生物启发的算法的使用提高了人工智能模型的预测精度。主要目标是建立一个可以开放且易于访问的AI系统，以便研究人员和医生可以了解其中的决策过程。该研究利用了多种生物启发的算法，包括受生物系统影响的群智能，神经网络和遗传算法。这些方法有助于特征选择，模型参数优化以及改善AI系统的可预测性。除了准确预测疾病外，该研究还强调了为了在医疗专业人员之间建立接受和信心的原因，这是多么重要。通过生物启发的方法和可解释的AI的结合来增强阿尔茨海默氏病检测技术，可能会导致更好的患者结果和早期治疗。