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标题：下一代机器人应用程序的5G和基础AI模型发言人：Bharadwaj Amrutur摘要：生成AI，尤其是LA
模块5基因组编辑方法1 [6小时]转基因，CRE-LOXP，PHIC31-积聚酶和MOS1- Transposon的位点特异性染色体整合。模块6基因组编辑方法2 [6小时]带有Talens和ZFN的基因组工程。CRISPR-CAS9冥想基因组编辑的发现和机制。不同的CRISPR系统及其在基因组编辑中的用途。模块7 [3小时] SGRNA和修复模板的设计。下一代克隆技术。模型生物体的基因组工程方法。使用秀丽隐杆线虫模型有机体构建转基因和敲除。模块8 CRISPR介导的基因组编辑的应用[6小时] CAS9用于基因调节：CRISPR干扰（CRISPRI），CRISPR激活（CRISPRA）和CRISPRON。全基因组CRISPR敲除屏幕。在农业，食品和燃料行业中的应用。CRISPR对基因组编辑的道德问题。教科书
俄勒冈州能源策略 - 关键模型发现
0。达到俄勒冈州能源政策目标的最低成本途径的关键要素是什么？1。如果能源效率和建筑电气化延迟了10年怎么办？2。如果中型和重型车辆的全面运输电气化从2040年到2050年延迟了10年？3。如果需求响应有限，该怎么办？4。如果俄勒冈州的公用事业规模发电有限怎么办？5。如果有更高级别的屋顶太阳能和幕后存储
俄勒冈州能源策略 - 关键模型发现
建模结果表明，要达到州温室气体减少目标，2050年使用的大多数燃料都必须是低碳选择。所有场景显示到2050年的低碳燃料需求增加。从2040年开始，这种需求迅速升高，因为使用的剩余化石燃料被替换为较低的碳替代品。在参考方案中，低碳燃料占2024年消耗的总燃料的10％，在2050年增加到94％。图2显示了对住宅，商业，工业和运输应用的低碳燃料需求。左侧的栏显示了2024年的消费，其余的条显示了2050年需求的模型结果。在2024年，俄勒冈州消耗了大约50万亿BTU II的低碳燃料。到2050年，在所有情况下，消费量预计将增加两倍以上。
跨国地球：进化与世界遗产在全球包容性知识经济的模型发展情景中相遇
本文探讨了知识资本自然储备的全球前景，这些储备渗透到地球的进化和生态连通性中，可能构成全球知识经济可持续性和共同利益的最大储备。它为重视基础研究产生的知识提供了理由，这些研究将国家管辖范围内的自然属性和过程相互关联，作为世界遗产提名的绘图工具，以及为合作提供独特的刺激，以建立以保护为前提的跨国知识经济，让发展中国家充分参与其中。这一观点在南太平洋岛屿地区、东太平洋热带地区和巴拿马地峡得到了检验，通过模型方法，旨在使世界遗产工具能够激发科学探索地球生物多样性的经济力量，并在释放自然界知识丰富的进化途径的潜力以重新定义世界经济地理方面发挥核心作用。作为新保护前沿的管理者，释放跨国研究活动的经济能量的路线图提供了一种以知识和奇迹融合为基础的商业模式，并提供了一个鼓励全球共享知识经济利益的投资平台。
NSW大型发射器指南 态 青年参与策略2022-25
自工业时代开始以来，大气中温室气体（GHG）的积累正在改变我们的气候，并带来严重的后果。打击气候变化需要协调的，多层的政府和代理机构的反应。在国际上统治这项工作的主要建筑是《联合国气候变化公约》（UNFCCC）4和《巴黎协定》。5澳大利亚是两项举措的一方。与工业前水平相比，巴黎协定旨在将全球变暖限制在2°C以下，最好是1.5°C。英联邦政府已承诺在2030年到2030年的温室气体减排目标低于2005年的水平43％，到2050年。6，它制定了国家气候变化政策和计划，以帮助实现这些承诺。重要的方法包括澳大利亚的动力计划和净零计划及相关部门计划（在开发中），国家温室和能源报告计划以及保障机制。
俄勒冈州土地部 地震风险评估和缓解计划常见问题解答 议程 俄勒冈幼儿园免疫摘要，学年2023-2024 多样性，公平和包容性（DEI）计划 住房需求和生产 西俄勒冈地区 - 实施计划草案 酒精定价和成瘾服务工作队 2024-2028 OLCC战略计划 风疹调查指南 俄勒冈州能源策略 - 关键模型发现 进化的能源研究 森林格罗夫区 ODHS战略计划摘要 社区服务区块赠款（CSBG）国家计划 oar 411-360-0010 7.008患者虐待指控报告 精神疾病和慢性的氯胺酮治疗... 2025作物有机系统计划 删除填充指南 警报监视器培训和进修课程 州农业委员会会议议程 Clatsop County的海平面上升适应 俄勒冈能源策略
波特兰港清理（包装211）。通过继续行政支出，包括专业服务和法律支出，支持波特兰港超级基金网站的直接调查和清理工作。其他120万美元的其他资金。保护国家利益（包装212）。继续捍卫波特兰港超级基金现场清理国家利益所需的持续法律和环境专业知识。成为永久性的自然资源专家职位。其他540万美元的其他资金。
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端到端可解释人工智能：衍生心智理论指纹以区分自闭症和典型发育及社交症状的严重程度
摘要 — 心智理论 (ToM) 是一种不断发展的能力，对人类的学习和认知有重大影响。早期发展的心智理论能力使人能够理解他人的目标和抱负，以及与自己不同的思维方式。自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种普遍存在的广泛性神经发育障碍，参与者的大脑似乎以整个大规模大脑系统的弥漫性变化为标志，这些大脑系统由功能上连接但物理上分离的大脑区域组成，这些大脑区域在意志行为、自我监控和监控他人意图方面出现异常，通常称为心智理论。虽然功能性神经成像技术已被广泛用于确定与心智理论有关的神经相关性，但具体机制仍需阐明。当前大数据和人工智能 (AI) 框架的可用性为系统地识别自闭症患者和正常发育患者铺平了道路，通过识别神经相关性和基于连接组的特征来生成准确的社会认知障碍分类和预测。在这项工作中，我们开发了一个 Ex-AI 模型，该模型量化了正常发育和 ASD 个体之间 ToM 大脑区域变异的共同来源。我们的结果确定了一个特征集，可以在该特征集上训练分类模型以学习特征差异并更清晰地对 ASD 和 TD ToM 发展进行分类。这种方法还可以估计 ASD ToM 亚型内的异质性及其与基于社会认知障碍的症状严重程度评分的关联。基于我们提出的框架，我们使用可解释 ML (Ex-Ml) 模型获得超过 90% 的平均准确率，使用可解释深度神经网络 (Ex-DNN) 模型获得平均 96% 的分类准确率。我们的研究结果基于静息状态下 ToM 区域功能连接模式的关键差异和异质性，以及对早期发育阶段轻度至重度非典型社会认知和沟通缺陷的预测，在 ASD 样本中确定了三个重要的亚组。
检索型发电的作用
2不合理的研究人员，浦那。摘要可以创建许多类型的摘要，具体取决于输入文件的性质，无论是与法律，医学或其他领域有关的。首先了解主题很重要，因为不同的文档需要不同的处理方法。突出显示要点对于关注特定句子至关重要。根据主题和所需的输出，可以使用各种摘要模型。在这种情况下，我们特别关注抹布系统，以及它如何有益于取得更好的结果。关键字：检索方法，生成方法，动态知识集成，流利的语言生成，抹布（检索效果生成）1。引言在出现诸如抹布之类的高级方法之前，采用了各种方法来解决与语言有关的问题。这些可以大致分为两种类型：1。提取（在不更改句子结构的情况下检索信息）2。摘要（通过句子改革的信息检索）这些方法为诸如RAG之类的高级框架奠定了基础，这些方法将检索与生成结合起来，以获得更具动态和准确的结果。1。基于检索的方法这些方法在维护句子的原始措辞和结构时检索相关数据。常见的示例包括提取性摘要，其中关键短语或句子是直接从源中选择而没有修改的[1]。a。有效但缺乏语义理解。传统信息检索（IR）方法TF-IDF（术语频率为单位的文档频率）：基于术语频率分段文档频率分数的排名文档。tf-idf是一种统计指标，用于评估文档中单词相对于文档的集合（或语料库）的重要性[2]。它广泛用于文本挖掘和信息检索任务，例如文档排名和关键字提取[3]。BM25（最佳匹配25）：对TF-IDF的改进，结合了术语饱和度和文档长度归一化[4]。广泛用于搜索引擎的基于相关性的排名。BM25是一种基于TF-IDF基础的高级信息检索算法，它解决了其一些关键局限性[5]。它被广泛认为是搜索引擎和文本检索系统
