Annalisa Tosdevin Hello,欢迎您访问我们有关算法和竞争法的播客。我的名字是Annalisa Tosdevin,我正在与布鲁塞尔办公室的竞争对手乔丹·埃里森(Jordan Ellison)交谈。我们今天将讨论围绕算法的社会焦虑以及这是竞争法问题的程度。我们还将讨论一些竞争监管机构是什么,或者应该做的,我们将为那些在业务中使用AI和算法的人提供一些实际的收获。乔丹,我认为我们都认识到,作为消费者,算法给我们带来了很大的好处,但是人们对使用算法和所谈论的各种危害也越来越担心,包括竞争法律界。所以我想今天问你的一件事是,您认为这些危害在多大程度上是竞争法问题?
合成生物学播客第1集:Tilo Kunath [音乐] 00:03 Stevie:欢迎来到爱丁堡大学英国哺乳动物合成生物学中心带给您的合成生物学播客。00:12 Stevie:在这一集中,我与干细胞研究所再生神经生物学读者Tilo Kunath进行了交谈。 tilo告诉我们他在帕金森氏病,一种进行性神经系统疾病以及合成生物学如何帮助我们理解和治疗这种疾病的工作。 [音乐] 00:33 Tilo:很多人认识帕金森氏症的人,这会导致运动,震颤,平衡困难,但您也可能会遇到便秘和睡眠问题等问题。 因此,这是一个非常复杂的状况。 它通常会影响年龄较大的人(超过60或65岁),但并非总是如此。 并不真正知道是什么原因造成帕金森氏症。 许多这些帕金森氏症疾病的一个经常中心的主题是一种称为α-突触核蛋白的小蛋白质的聚集。 因此,我们有时会使用一个术语将这些疾病描述为突触核苷,因为这是在不同类型的神经元和不同人的不同地方汇总的。 ,但在某些极少数情况下,它实际上是由遗传突变引起的。 大约十年前,我们从爱荷华州的一个家族中获得了一个皮肤样本,该基因的三个副本是α-突触核蛋白,该基因是该蛋白质的基因。 因此,这是自1800年代以来该家族遗传的一种遗传状况。 因此,现在我们拥有与该患者相同的遗传学的神经元,我们可以用来研究帕金森氏症。00:12 Stevie:在这一集中,我与干细胞研究所再生神经生物学读者Tilo Kunath进行了交谈。tilo告诉我们他在帕金森氏病,一种进行性神经系统疾病以及合成生物学如何帮助我们理解和治疗这种疾病的工作。[音乐] 00:33 Tilo:很多人认识帕金森氏症的人,这会导致运动,震颤,平衡困难,但您也可能会遇到便秘和睡眠问题等问题。因此,这是一个非常复杂的状况。它通常会影响年龄较大的人(超过60或65岁),但并非总是如此。并不真正知道是什么原因造成帕金森氏症。许多这些帕金森氏症疾病的一个经常中心的主题是一种称为α-突触核蛋白的小蛋白质的聚集。因此,我们有时会使用一个术语将这些疾病描述为突触核苷,因为这是在不同类型的神经元和不同人的不同地方汇总的。,但在某些极少数情况下,它实际上是由遗传突变引起的。大约十年前,我们从爱荷华州的一个家族中获得了一个皮肤样本,该基因的三个副本是α-突触核蛋白,该基因是该蛋白质的基因。因此,这是自1800年代以来该家族遗传的一种遗传状况。因此,现在我们拥有与该患者相同的遗传学的神经元,我们可以用来研究帕金森氏症。50%的家庭成员获得帕金森氏症,在这种情况下,我们确实知道原因 - 这实际上是他们的遗传学。因此,我们从该患者中制作干细胞,这些干细胞将具有这种帕金森症引起的突变,我们使用从发育生物学中知道的技能来从这些干细胞中产生神经元。我们试图研究这些神经元的问题,我们可以使用药物来帮助这些神经元的表现更好吗?因此,我们从他们的皮肤样本中基本上创建了该人的大脑或至少其大脑中神经元的模型。这是一种称为诱导多能干细胞技术或IPS细胞的技术。这是实验室10年前开始做的事情,这就是我首次涉足帕金森氏病的方法。02:35 Stevie:那么您如何在实验室中使用干细胞技术? 02:40 Tilo:我们将把干细胞推向制造神经元的中途,我们称它们为神经祖细胞,因此它看起来还不像神经元,但它在路线上,然后将它们像大鼠一样移植到动物中。 如果您将良好的祖细胞移植,那么会发生什么,然后他们继续在大鼠大脑中制作神经元,然后使这些神经元而不是在大脑中的菜肴中。 因此,这是许多小组为帕金森氏症的细胞疗法所做的工作类型。 因此,帕金森的患者失去了多巴胺能神经元,这就是导致其症状的原因,因此这种实验是02:35 Stevie:那么您如何在实验室中使用干细胞技术?02:40 Tilo:我们将把干细胞推向制造神经元的中途,我们称它们为神经祖细胞,因此它看起来还不像神经元,但它在路线上,然后将它们像大鼠一样移植到动物中。 如果您将良好的祖细胞移植,那么会发生什么,然后他们继续在大鼠大脑中制作神经元,然后使这些神经元而不是在大脑中的菜肴中。 因此,这是许多小组为帕金森氏症的细胞疗法所做的工作类型。 因此,帕金森的患者失去了多巴胺能神经元,这就是导致其症状的原因,因此这种实验是02:40 Tilo:我们将把干细胞推向制造神经元的中途,我们称它们为神经祖细胞,因此它看起来还不像神经元,但它在路线上,然后将它们像大鼠一样移植到动物中。如果您将良好的祖细胞移植,那么会发生什么,然后他们继续在大鼠大脑中制作神经元,然后使这些神经元而不是在大脑中的菜肴中。因此,这是许多小组为帕金森氏症的细胞疗法所做的工作类型。因此,帕金森的患者失去了多巴胺能神经元,这就是导致其症状的原因,因此这种实验是
在当前数据超越边界的当前时代,进入领域曾经被认为是不可能的,分析的概念在元元中发现了一个深刻的地位。在这个虚拟宇宙中,现实与想象力融为一体。我们的最新新闻通讯,标题为“超越现实:元时代的分析”,深入研究了这个尖端的领域,强调了分析如何改变体验,启用创新的解决方案并解锁新的机会。想象一个世界,即AI在沉浸式环境中无缝相互作用,提供预测性见解并重新定义决策框架。在这种情况下,分析不仅是一种工具;它成为这个数字生态系统的命脉。元视频中的可能性是无穷无尽的,从预测虚拟空间中的用户行为到实现超个性化的体验。该领域中高级分析的出现为企业建立弹性策略,增强用户参与度并自信地绘制未知领域的方式铺平了道路。
这可以通过加热或化学物质来实现。在世卫组织批准的疫苗中,灭活是通过一种名为β-丙内酯的化学物质来实现的。这种物质附着在冠状病毒的基因上。因此,复制所需的遗传物质在某种程度上不再可用。如果遗传信息被破坏,病毒既不能复制,也不能做任何事情。好消息是,化学物质只影响病毒基因组。完整的外部病毒荚膜,尤其是对刺激免疫反应很重要的刺突蛋白,仍然完好无损。
所以这就是为什么我称其为盲点。因此,在我们进入这些之前,让我们回顾一下令人满意的学术进步。和一个定量和定性组成部分令人满意。如此质量,定性的关键词,这就是学生作品的质量,通常由GPA衡量。定量,您会想到数量,这是学生的学术工作的数量,并且以最大的时间范围和节奏来衡量。尽管对于我们的非术语,基于订阅和时钟小时的学校,PACE是最近的变化之一。在学校中删除了这类类型的学校,尽管最大的时间范围确实适用,但这些类型的学校不必衡量步伐。和最大时间范围可以作为最大尝试的信用或最大时间来完成日历时间。因此,在四年制的学位上,您有六年的时间来完成它。必须遵循非术语,时钟小时和基于订阅的程序的最大时间范围。
成绩单,2024年9月20日,本特利·卡普兰(Bentley Kaplan Hello),欢迎参加每周ESG现在的ESG,该节目探讨了环境,我们的社会和公司治理的效果,并受我们的经济影响。我是本集的主持人本特利·卡普兰(Bentley Kaplan)。在今天的演出中,我们将戴上gumboots或wellies,然后涉水进入洪水泛滥的世界。,因为如果您是资产经理,所有者,银行或保险公司,您已经知道洪水可能是一个昂贵的主张,并且在气候变化下看起来更昂贵。,但可能不太明显的是不同洪水类型的风险如何有所不同,为什么重要的是,但最多像最近的仪表。以及为什么需要对气候模型进行锐化,以便他们可以更好地投射出非常昂贵的风险。,我们将谈论所有这些。所以感谢您坚持下去,让我们这样做。如果您住在海岸线或大河附近,那么也许您会充满信心地进入这一集,甚至是Bravado。“我知道洪水,我最好的一些朋友受到洪水的影响。”但是在这一集中,我们将从单个洪水事件中缩小。我们在这里谈论的是单个洪水事件如何在不同的区域和不同的时间表上加起来。以及这些洪水及其集体损害赔偿的总和如何削弱投资回报并增加投资者的风险。或保险公司,它如何提高索赔的数量和随着溢价提高客户的可能性。,但一个好的起点可能是洪水本身。的确,所有这些金融市场利益相关者都会考虑所有不同类型的自然危害,但是洪水很可能是他们每年损失数千亿美元损失的最昂贵的之一。弄清楚数十亿美元的损失中的多少可能会影响您的投资组合,无论是贷款或保险单或投资,都更加棘手。这样做,我打电话给Matthias Kemter。Matthias对洪水了解很多。他还是MSCI气候风险中心的成员,并在我们的Potsdam办公室外。Matthias最近是一个非常忙碌的人,他最近的一些关于酸性风险和洪水的研究可在MSCI.com上为广阔的世界提供。如有疑问,只需尝试与我们与我们的同事Rob Barnett合着的博客,标题为“导航洪水的财务风险”。不过,真正使马蒂亚斯早上起来的是弄清楚气候变化会影响洪水或洪水风险的方式。首先,马蒂亚斯告诉我,实际上有三种主要的洪水类型。
播客名称:ACM BYTECAST情节:Juan Gilbert-第55集欢迎来到ACM Bytecast Podcast,这是计算机机械协会系列的ACM Bytecast Podcast!播客在计算研究和实践的交集中与研究人员,从业人员和创新者进行对话,涉及其经验,经验教训以及计算未来的愿景。在这一集中,微软开发人员社区副总裁,播客汉塞尔米特的主持人Scott Hanselman采访了来宾Juan Gilbert。Juan是Andrew Banks家族的首位,佛罗里达大学的计算机和信息科学与工程系主任,他在那里领导了社会良好实验室的计算机。 开始,胡安·吉尔伯特(Juan Gilbert)获得了美国总统授予的国家技术创新奖,这是您可以在该领域获得的最高奖项。 他不知道有人提名他,并从蓝色的电子邮件中收到一封电子邮件,说大学必须批准它,但这是高度保密的。 他于2019年获得提名,但直到2023年才获得奖励。 他还解释了他的活跃项目,这是一个全面的投票系统。 国会通过了立法,以帮助残疾人投票,但他们创造了一种单独但平等的方法。 他设计了一台通用投票机,旨在帮助人们与其他任何人在同一台机器上投票。 它具有带有多模式的无障碍设计,如果您盲目或视力障碍,可以与您交谈。 您可以使用语音或开关或按钮响应。 所以,他们创建了一个应用Juan是Andrew Banks家族的首位,佛罗里达大学的计算机和信息科学与工程系主任,他在那里领导了社会良好实验室的计算机。开始,胡安·吉尔伯特(Juan Gilbert)获得了美国总统授予的国家技术创新奖,这是您可以在该领域获得的最高奖项。他不知道有人提名他,并从蓝色的电子邮件中收到一封电子邮件,说大学必须批准它,但这是高度保密的。他于2019年获得提名,但直到2023年才获得奖励。他还解释了他的活跃项目,这是一个全面的投票系统。国会通过了立法,以帮助残疾人投票,但他们创造了一种单独但平等的方法。他设计了一台通用投票机,旨在帮助人们与其他任何人在同一台机器上投票。它具有带有多模式的无障碍设计,如果您盲目或视力障碍,可以与您交谈。您可以使用语音或开关或按钮响应。所以,他们创建了一个应用它还提供了隐私,因为选民可以为他们投票的人说“投票”,而不是该人的名字,因此他们的投票仅在他们和政府之间。在他为社会良好实验室计算的计算机中,想法是通过为现实世界中的问题构建创新的解决方案来改变世界。接下来,Juan和Scott讨论了AI的角色,以及它将带走工作还是工作的方面。胡安说,我们真的不知道AI会如何影响我们的社会。我们唯一可以说的是AI会改变事物。他们谈论了几年前政府如何克隆绵羊,他们认为他们不会复制人类。AI是开源的,社会决定我们不会将AI用于某件事并不那么容易。它被模仿到该国及其自身法规。在机场的面部识别被视为亚洲国家的一项非常出色的技术,但美国参议员说这不是一个好主意。每个文化和国家对同一技术都有非常不同的反应。我们也不知道AI在部署之前是否有效。ai具有面部识别的AI最终使用偏见,造成差异并误认为身份。我们不知道AI是否会真正起作用,直到我们部署它并认为它是成功的。在招聘决定中,胡安创建了应用程序任务(aq),这是消除种族,国籍,性别等的使用的技术。在许多不同属性的申请人之间具有整体多样性。此外,胡安博士谈到了他们如何决定要进行的实验室。该技术建议当申请人剩余担任该职位时,建议使用哪些申请人。他说,这些想法来自社会以及他们看到的问题和事件。例如,他的学生不高兴人们在例行交通停顿期间不断被枪击。
,然后由副交感神经系统所取代的这些功能可能无法引起他们所需的关注。例如,消化,当我们突然通过激活交感神经系统而突然将血液从肠道中分离出来时,嗯,我们需要血液,我们需要肠道运动才能从食物中提取营养,才能具有健康的消化。因此,当我们不断地以压力和关闭该系统的压力轰炸我们的身体时,难怪人们这些天就遇到了这样的问题。,有趣的是,与抑郁症有多么密切的相关性。在所谓的肠脑连接上是一个有趣的另一侧灯。
乔纳森·埃利奥特 创新议程的政策思考中一个有趣的现象是,正是所谓的用户需求推动了这些创新。政府部门、学者、记者和普通民众对信息的渴求越来越强烈。在一个信息量越来越大的社会里,这种情况并不奇怪。因此,可以说创新议程并非为了创新而创新。它不存在于某种泡沫或实验室中。它之所以这样做,是因为人们迫切需要它。
摘要:目的:罕见疾病,包括许多罕见的遗传性癫痫和神经发育障碍,由于罕见的发生率,复杂的临床性质和缺乏标准化的护理途径,在及时的诊断,治疗和患者教育中提出了重大挑战。尽管基因检测的进步,知识传播仍然不足,导致诊断延迟和管理不一致。解决这些差距需要针对包括患者,护理人员和非专业医疗保健提供者在内的不同受众量身定制的创新教育方法。方法:我们探讨了AI驱动的播客的潜力,作为稀有疾病教育的可扩展解决方案。我们为社区设计了一个教程,以使用Google的NotebookLM,该工具由大型语言模型和文本到语音技术提供动力来生成播客。结果:由稀有癫痫的研究论文(SCN2A-,CACNA1A-,Syngap1-,Syngap1-,染色体8p和SLC6A1相关疾病)创建了八个示例,并在英语,西班牙语或德语中创建了一个复杂的遗传研究主题(癫痫研究主题)(癫痫研究主题)(癫痫病多基因风险评分)。AI-II-Ad-agroped Podcast具有虚拟主机提供的对话概述,具有可自定义的样式和音调,为不同受众提供了个性化的内容创建。来自20个利益相关者的反馈,包括患者倡导领导者,研究人员和临床医生,强调了对这种方法的强烈热情,尤其是对于资源不足的患者社区。关键词:AI驱动的播客,癫痫教育,罕见的疾病教育,罕见的遗传性癫痫,神经发育障碍。受访者称赞播客的语言翻译质量,语言翻译的质量和教育价值,并指出了他们在复杂的研究结果和实际患者护理之间弥合差距的潜力。改进的关键建议包括通过专家审查,增强临床深度,减少冗余以及结合结构化的情节元素(例如介绍和摘要)来确保科学准确性。意义:该研究强调了AI驱动的播客如何民主化获得高质量的医疗信息,提供一个灵活的多语言平台,可适应全球罕见疾病社区的需求。通过完善这种方法来包括更大的监督和有针对性的内容开发,AI生成的教育播客可以在稀有疾病知识传播中发挥关键作用,最终改善患者的结果并增强医疗保健系统中利益相关者的能力。关键点:•AI驱动的播客通过可扩展,多语言和可访问的格式在稀有疾病教育中的桥梁知识差距。•我们的方法可以快速播客生成,为各种语言的不同语言提供了量身定制的内容,具有公平的临床深度。•AI播客减少了护理人员,患者和临床医生的障碍,使获得医学知识的机会民主化。•需要人类的监督和专家监督,并确保科学准确性,使可及性与专业严格的有影响力的教育平衡。