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人类智能（HUMINT）：
人力情报 (HUMINT)：全人类、全心全意、无时无刻 Robert David STEELE Vivas 自 20 世纪 70 年代以来，人力情报 (HUMINT) 在美国一直处于停滞状态，因为美国急于用技术取代思考（情报生产者），用党派之争取代言论（情报消费者）。我对人力情报的定义包括反情报 (CI)、安全、分析师和消费者。在过去的几十年里，我们摧毁了秘密的人力情报，同时也忽视了反情报和安全，贬低了开源情报 (OSINT)1（占人力情报可收获基础的 80%2），也忽视了我们的士兵、3 分析师和消费者的教育需求。今天，可以合理地认为，只有美国总统从每年 750 亿美元的美国情报界 (US IC)4 获得决策支持（充其量也只是平庸之作），而内阁官员和国会委员会则一无所获。国防官员从秘密来源和方法中获得的信息“最多”5 为他们需要了解的 4%，对四年期国防评估 (QDR) 或其他整体政府规划几乎没有用处。在本文中，我只关注 HUMINT 作为一项广泛的多学科工作，而不是关注已知的美国 IC 缺陷或全球数据病理和美国 IC 或美国政府 (USG) 尚未解决的信息不对称。HUMINT 被定义为十五个不同的子学科专长
衰减加速因子保护人类肿瘤细胞
Diaialoganglioside GD2在包括神经母细胞瘤和黑色素瘤在内的各种人类肿瘤类型中表达。3F8结合后，对GD2的鼠单克隆抗体（MAB），神经母细胞瘤和某些黑色素瘤对通过人的补体杀死很敏感，而某些甲虫则不是。研究了补体介导的细胞毒性中这些差异的基础机制，将补体不敏感的黑色素瘤细胞系与衰减加速因子（DAF）的表达进行了比较，衰减加速因子（DAF），一种膜调节蛋白，一种保护血细胞，可保护血液细胞免受自动补体攻击。虽然DAF在神经母细胞瘤中是无法检测的，但它以补充不敏感的素瘤存在。当DAF的功能被抗DAF MAB阻断时，C3的摄取和补体介导的液位黑色素瘤系的裂解显着增强。f（ab'）2个碎片在增强裂解方面与完整的抗DAF mAb一样有效。DAF阴性和DAF阳性黑色素瘤细胞系对Cobra毒液因子处理的血清对被动裂解具有相当抗性。数据表明，在某些肿瘤中，DAF活动解释了它们对涉及杀害的抵抗力。通过阻止DAF功能来使这些细胞对这些细胞的敏感性的能力可能暗示免疫疗法。
心灵艺术家：用人类思维创造艺术快照
我们引入了 Mind Artist (MindArt)，一种新颖而高效的神经解码架构，可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近，使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展，但由于数据注释的稀缺，仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同，这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言，在离散 OT 理论下，我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系，从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外，所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构，能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中，从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
![FDA-2021-D-0398]人类基因治疗产品...](/simg/9/9c64d384960491c78e43de88a6f22f4d5f673d84.webp)
FDA-2021-D-0398]人类基因治疗产品...
该文件计划于 2024 年 1 月 30 日在《联邦公报》上公布，并可在线查阅：https://federalregister.gov/d/2024-01788 和 https://govinfo.gov
通过流式细胞术和分选测量和纯化人类染色体
分离染色体的流式细胞术是细胞遗传学的一种新方法，可快速测量单个中期染色体。在这种方法中，用适当的荧光染料染色的水悬浮液中的染色体被限制在激发染料的窄激光束中高速流动。发射的荧光通过光度法测量，累积的数据形成染色体荧光的频率分布。该频率分布的峰值归因于单个染色体或具有相似荧光的染色体组；峰值平均值与染色体荧光成正比，峰值面积与染色体出现频率成正比。因此，频率分布可作为核型（1、2）。此外，流式分选可根据染色体的染色特性分离染色体（3、4），这与传统的中期染色体纯化方法不同，后者依赖于速度或等密度沉降、区域离心或选择性过滤（5）。纯化单个中期染色体很重要，原因如下。富集或纯染色体部分已进行生化分析，以提供有关 DNA 或蛋白质结构的信息（6），将遗传信息转移到整个细胞（7-9），或通过体外杂交绘制基因图谱（10）。但一般来说，传统技术无法提供足够纯度的染色体，无法进行高分辨率生物或生化研究。通过基于溴化乙锭荧光的流式分选，我们以 90% 的纯度将雄性鹿 Muntiocus muntjak (2n = 7) (4) 的每个染色体和中国仓鼠 M3-1 细胞系的 14 种染色体类型分离成 8 个染色体组 (1, 3)。在我们之前对溴化乙锭染色的人类染色体的研究中，我们仅从雄性 (2n = 46) 的 24 种染色体类型中分辨出 8 个染色体组 (2, 3)。在本研究中，使用 DNA 荧光染料 33258 Hoechst 和改进的仪器，
肿瘤微环境相互作用引导图形学习，从全切片病理图像进行人类癌症生存分析
深度学习技术的最新进展为协助病理学家从全切片病理图像（WSI）中预测患者的生存期带来了可能性。然而，大多数流行的方法仅适用于WSI中特定或随机选择的肿瘤区域中的采样斑块，这对于捕捉肿瘤与其周围微环境成分之间复杂相互作用的能力非常有限。事实上，肿瘤在异质性肿瘤微环境（TME）中得到支持和培育，详细分析TME及其与肿瘤的相关性对于深入分析癌症发展的机制具有重要意义。在本文中，我们考虑了肿瘤与其两个主要TME成分（即淋巴细胞和基质纤维化）之间的空间相互作用，并提出了一种用于人类癌症预后预测的肿瘤微环境相互作用引导图学习（TMEGL）算法。具体来说，我们首先选择不同类型的块作为节点来为每个 WSI 构建图。然后，提出了一种新颖的 TME 邻域组织引导图嵌入算法来学习可以保留其拓扑结构信息的节点表示。最后，应用门控图注意网络来捕获肿瘤与不同 TME 组件之间与生存相关的交集以进行临床结果预测。我们在来自癌症基因组图谱 (TCGA) 的三个癌症队列上测试了 TMEGL，实验结果表明 TMEGL 不仅优于现有的基于 WSI 的生存分析模型，而且对生存预测具有良好的可解释能力。
lami：多模式人类机器人互动的大型语言模型
无缝的人类机器人相互作用（HRI）需要机器人对人类的多模式输入的熟练处理，包括语音，凝视和面部表情，以准确评估人类的影响并相应地提供帮助。同时，机器人必须通过多模态输出渠道清楚地将自己的意图清楚地传达给人类，包括语音，手势和凝视。传统上，在机器人系统中实现此功能通常需要复杂的设计。在意图估计的领域中，以前的研究通常合并意图识别模块，以基于多模式输入[3，17]对人类意图进行分类。一些系统还具有用于检测人类情感状态的专用模块，对于建立社会细微差别的互动至关重要[10，16，18]。但是，这些方法的缺点在于它们耗时且昂贵的培训过程。在输出方面，许多先前的系统集成了情绪状态[8，11]模块，以控制人形输出提示，例如音调，凝视或面部表情，增强了向人类反馈的透明度和生动性。关于运动产生，提出了多种方法，包括预先建立的运动集的混合和图表[19，25]，以及使用运动捕获数据[5，9，15]。值得注意的是，这涉及与特定状态相关的每种输出模式的动作手动设计。通过利用文本理解，推理和计划的能力，在短时间内提出了许多机器人应用[7，12，14，20，21，28]。例如，Zhang等人。大型语言模型（LLM）的最新进展，诸如聊天机器人，数据过程和代码生成之类的域中的表现令人印象深刻的功能正在揭示其在机器人技术领域的潜在应用。其中一个通常的例子是“ Saycan”机器人[1]，它能够解释人的自然语言命令，分析环境并生成具体的可执行操作序列，以通过使用LLMS来满足人类的要求。但是，机器人和人之间的互动提示仅限于语音命令，即使没有语音输出。最近，一些研究人员还试图将这种技术应用于HRI领域。利用LLM来估计人类有多少信任机器人[30]； Yoshida等人，使用LLMS生成低级控制命令来推动人形机器人运动以进行社会表达[29]，而不是用于实践援助。Baermann等人，部署了LLM不仅遵循人类的言语命令，而且还通过人类的自然语言反馈来纠正其错误[2]。然而，通信主要依赖语音相互作用，而较少关注多模式感应和表达能力。ye等。[27]驱动了一个LLM驱动的机器人系统，该系统能够与人类在VR环境中的组装任务中合作。，但是该系统仅限于处理人类语言输入并控制虚拟空间中的单臂。通常，与快速
学期VI 17BTU601B生物技术和人类福利...
37。1发酵经济学T3：208-218 38。1单位测试-39。1上一年ESE问题论文讨论-40。1上一年ESE问题论文讨论 - 单位v 08小时计划的总小时数40小时40小时参考T1：Patel，A.H。（1996）。工业微生物学。（第一版）。Macmillan India Limited。T2：Stanbury，P.F。，Whitaker，A。 ＆S.J. 大厅。 （2007）。 发酵技术原则。 Elsevier Science Ltd. T3：Casida，Le。 （1991）。 工业微生物学。 （第一版）。 Wiley Eastern Limited。 W1：http：//ecoursesonline.iasri.res.in/mod/page/view.php?id=5150T2：Stanbury，P.F。，Whitaker，A。＆S.J.大厅。（2007）。发酵技术原则。Elsevier Science Ltd. T3：Casida，Le。（1991）。工业微生物学。（第一版）。Wiley Eastern Limited。W1：http：//ecoursesonline.iasri.res.in/mod/page/view.php?id=5150