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mRNA 疫苗是一种基因疗法吗？
2. 蛋白质的生成量。重要的是，mRNA 还包含一种机制，以确保我们的细胞不会被过多的蛋白质所淹没。想想《我爱露西》中的场景，露西和埃塞尔无法跟上糖果包装线。我们的细胞也是如此。如果 mRNA 片段永远留在细胞中，细胞将继续产生该蛋白质并很快被它淹没。出于这个原因，mRNA 链具有限制“蓝图”在 mRNA 被破坏之前可以使用的次数的机制。发生这种情况的主要方式之一是 mRNA 链末端存在“poly(A) 尾巴”。“A”代表腺嘌呤，是 mRNA 的组成部分之一。一系列腺嘌呤分子排列在 mRNA 链的末端——就像一条尾巴。每次使用 mRNA 蓝图制造蛋白质时，都会移除一个腺嘌呤分子。最终，尾巴变得太短，mRNA 无法继续使用，并被细胞破坏。疫苗中传递的 mRNA 也会发生同样的过程。因此，疫苗传递的 mRNA 在接种几天后就会消失，而一旦 mRNA 蓝图消失，刺突蛋白就无法再制造。
解决顺式监管法规的路线图
摘要 基因表达受转录因子 (TF) 调控，它们共同读取顺式调控 DNA 序列。“顺式调控密码”——细胞如何解释 DNA 序列以确定何时、何地和表达多少基因——已被证明极其复杂 1,2。最近，功能基因组学检测和机器学习 (ML) 的规模和分辨率的进步使得破译此密码取得了重大进展 3–6。然而，如果仅在基因组序列上训练模型，顺式调控密码可能永远无法解决；同源区域很容易导致对预测性能的高估，而且我们的基因组太短，序列多样性不足以学习所有相关参数。幸运的是，随机合成的 DNA 序列能够测试比我们基因组中存在的大得多的序列空间，而设计的 DNA 序列能够进行有针对性的查询，从而最大限度地改进模型。由于无论 DNA 来源如何，解释 DNA 都使用相同的生化原理，因此基于这些合成数据训练的模型可以预测基因组活动，通常比基于基因组训练的模型更好 7,8 。在这里，我们提供了该领域的展望，并提出了通过结合 ML 和使用合成 DNA 进行大规模并行分析来解决顺式调控代码的路线图。
通过意识测试的结果复制结果会导致量子力学的崩溃解释，并使用潜意识启动方法富含
复制意识检验的结果会导致使用潜意识启动方法理查德·J·卢西多（Richard J. Lucido）对量子力学的崩溃解释 *摘要摘要当前的研究试图复制先前的研究，该研究采用了潜意识启动来测试意识原因原因量子量（CCC）对量子力学的解释。刺激刺激素数直接从局部放射性衰减来源的图案中得出，在屏幕上闪烁了一段时间的时间太短，无法有意识地体验。素数是直接的，随后是刺激符号的介绍，要求人类参与者反应反应。根据CCC的解释，由于尚未对有意识的观察提出刺激，因此应基于它们得出的放射性衰减，应继续以叠加状态存在。据推测，以这种方式产生的素数不应影响随后的响应时间，因为它在对照条件下故意发生了，因此它会像在控制条件下一样。支持了这一假设。素数在观察到的条件下的影响明显大于在未观察到的条件下获得的效果。这一发现与以前的实验结果一致，并为CCC解释的量子力学提供了额外的支持。
北美防空司令部威慑、探测和击败任务的未来
需要北美防空司令部 (NORAD) 处理的数据呈指数级增长，所有迹象都表明这种趋势还将继续。由于对手能力的进步，这些增加的处理需求加上大大减少的决策空间，已经开始超出人类的能力。从感知威胁到采取决策的时间太短，不能继续像今天这样依赖人类进行处理。NORAD 面临的威胁现在完全有能力跨越曾经北美最强大的防御体系，即其四面环海的有利地理位置 1 。面对这些新出现的威胁，NORAD 必须调整和优化其感知能力。通过这样做，NORAD 将利用机会获得决策优势。全领域感知是 NORAD 必须抓住的机会，否则对手就会暴露 NORAD 老化能力的弱点。全域感知不仅为北美防空司令部提供了提高感知能力的机会，而且通过利用这些新的创新能力，它还为实现威慑、检测、击败的任务提供了更快、更高保真度的决策机会。在当今时间紧迫的高风险决策环境中，这一点尤为重要。引言 2.北美防空司令部作为一个双边司令部，保护了加拿大和美国
高级风险管理
人：查看有关成员本身的所有信息。以下是一些示例： - 学员或资深成员？ - 他们的身体状况是否能够执行任务？ - 先前存在的伤害或疾病是否会造成危害？ - 他们是否受过充分的训练？ - 你认为他们会紧张吗？害怕？忧虑？ - 长时间工作？需要休息吗？ - 查看参与成员的所有弱点。 媒体：这指的是你将要面对的环境。 - 天气如何，会对计划产生什么影响？热？冷？下雨？ - 地形如何？“游戏场地”是否适合这项活动？ - 查看所有条件以及它们可能带来的危害。 机器：这适用于飞机、车辆和将要使用的装备。 - 设备是否适合任务或使命？它会做你想让它做的事吗？ - 设备保养得当吗？设计精良吗？成员是否接受过如何使用它的培训？ - 查看从飞机到最小的食堂或小折刀的所有设备。 管理：这是指影响我们活动和使命的组织因素。 - 法规和书面指导对活动有何规定？是否遵守？ - 谁负责是否清楚？是否有足够的监督？ 使命：这着眼于计划本身和使命的复杂性。 - 活动是否经过精心策划？查看计划的进度。 - 计划对于参与的成员来说是否过于复杂？在太短的时间内要做的事情太多？
人工智能实体的法人资格
能够创作艺术作品的思维机器的想法似乎很荒谬。但是，由于至少可以想象，这种机器可能在某个时候出现，因此值得考虑这种情况的后果。像本研究这样的调查太短，无法进行详尽的探索，并且它集中于版权的相关方面。为了确定这种机器的性质，可以从两个角度之一来处理这个问题。第一个是检查机器本身的性质。这是不可能的，因为除了图灵测试所涉及的问题（其中之一将在下面第 3 节中提到）之外，所讨论的机器（大概）尚不存在。第二种方法是将人类与假设的机器进行比较，这种做法更可取，原因就在于此：可以相对轻松地探索实际存在的地位。如果人类表现出某些品质，而某些权利显然应该基于这些品质被授予他们，那么问题就来了，这些品质是人类独有的，还是其他实体也具有这些品质。机器是否值得认可，尤其是是否应该被授予某些权利，这是一个常见的问题。如果人们接受这样的前提，即人类值得尊重，并且仅仅因为他们是人类就拥有某些（不可剥夺的）权利，那么任何机器都不会受到同样的对待，除非“人类”的定义足够广泛，可以将其包括在内。然而，这一前提的有效性可能受到质疑，尤其是因为不清楚是什么造就了人类——假设
优化 1 7-4 PH 焊后热处理程序...
钢 (SS) 与 AISI 400 系列马氏体不锈钢 (参考文献 10、11) 相似，但它仍然非常出色，并且可以采用任何常见的电弧、电阻或高能量密度焊接工艺进行焊接。无需预热 (参考文献 12-I 6) 或 PWHT 来防止开裂或恢复延展性 (参考文献 10、1 [ ])。在这种材料中，由于微观结构中存在残余奥氏体 (参考文献 12)，紧邻熔合区的热影响区 (HAZ) 可以通过焊接加热和冷却循环 (参考文献 12、15、17) 有效地退火或软化。因此，这种材料可以在时效条件下焊接而不会产生裂纹（参考文献 11、15），因为焊接热量会导致 HAZ 局部软化（参考文献 12）。此外，在固溶处理 (ST) 条件下焊接不会导致固溶处理结构出现明显的沉淀硬化，因为焊接期间的加热时间太短（参考文献 12、14、15）。对于焊接 17-4 PH SS，通常首选匹配成分或低强度高延展性不锈钢的填充金属和电极（参考文献 1、11、15、16）。用匹配填充金属制成的焊件可以时效到与母材相当的强度水平，并用于生产高强度焊件。但是，如果允许较低的强度水平，则可以使用奥氏体不锈钢焊接金属。
量子计算机的趋势和展望
*1 K（开尔文）单位是热力学温度的单位，绝对零度（0K）相当于-273.15℃。超导型在约10mK（-273.14℃）的环境下工作，半导体型在约100mK（-273.05℃）至1.5K（-271.65℃）的环境下工作，因此与超导型相比，半导体型有望实现稀释制冷机的小型化。 *2 PsiQuantum 的单光子技术需要一个大型冰箱来冷却光电探测器。 *3 虽然无法进行通用计算，但已经开发了中性原子方法：289个量子比特（QuEra，专用于一类组合优化问题）和光学方法：216个量子比特（Xanadu，专用于高斯玻色子采样）。 *4 请参阅 Pasqal 的《绿色计算路线图中的量子计算》。作为指导原则，8 榻榻米房间的制冷能力约为 2.5kW。值得注意的是，数值会根据每种方法所操作的组件和量子比特的数量而变化，而且当前量子计算机能够解决的问题都不是小规模或实用的，因此很难与当前的经典计算机进行简单的比较。 *5 维持量子态所需的时间。如果相干时间太短，量子态就会被破坏，产生噪声，降低计算的准确性。 *6 保真度是表示两个量子态接近程度的指标，代表量子电路计算的准确性。
儿童中毒
在美国，成人和儿童患者使用的处方药数量持续大幅增加。处方药、非法药物以及家中存放的非药物产品（例如清洁产品、化妆品和杀虫剂）可能对儿童患者构成风险，导致意外和无人监督的接触（即吞咽、咀嚼药片/薄膜、吸入、接触皮肤或眼睛以及注射）。儿童患者，特别是幼儿，由于他们的口腔行为和模仿成人行为的倾向，也面临接触风险。家庭和临床环境中的药物剂量错误也可能导致治疗错误，从而产生不良反应或需要额外监测。儿童人群中使用的基于体重的处方药和基于年龄的非处方药剂量策略可能导致许多无意的错误，这些错误通常会报告给毒物控制中心 (PCC)（Schillie 2009）。这些错误类型包括服药/给药剂量错误；两次或间隔太短；给药途径、剂型或浓度不正确；以及配药杯错误（例如，计量单位错误，给药剂量相当于整个杯子的大小）。此外，青少年可能会滥用药物（例如右美沙芬）来获得欣快感（Schwartz 2005），因参与社交媒体上发布的误导性挑战而出现意外毒性（例如“肉桂挑战”）（Grant-Alfieri 2013），或故意使用药物作为自残的形式（Gilley 2020）。根据 2020 年国家毒物数据系统报告，5 岁以下儿童占所有人类报告毒物暴露的 42% 左右，其中包括儿童、青少年和成人
![arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日](/simg/9\9d15cac181c360859687f326fefb237d55bfa250.webp)
arXiv:2208.04918v1 [astro-ph.IM] 2022 年 8 月 9 日
背景。下一代望远镜的选址是在望远镜首次发射前的几十年选定的。选址通常基于近期的测量结果，但该测量结果太短，无法解释观测条件的长期变化，例如由人为气候变化引起的变化。因此，对于典型寿命为 30 年的天文设施，了解气候演变以优化观测时间至关重要。目标。在本研究中，我们分析了八个站点的天文观测条件趋势。大多数站点要么已经拥有提供现场天气参数测量的望远镜，要么是下一代望远镜的候选地。为了精细地表示地形，我们使用高分辨率模型比对项目提供的最高分辨率全球气候模型 (GCM) 集合，该集合是欧盟“地平线 2020 PRIMAVERA”项目的一部分。方法。我们评估了仅大气和耦合的 PRIMAVERA GCM 历史模拟，并与现场测量和欧洲中期天气预报中心 1979-2014 年期间的第五代大气再分析 (ERA5) 进行了比较。然后使用 PRIMAVERA 未来气候模拟分析 2015-2050 年期间当前场地条件变化的预测。结果。在大多数站点，我们发现 PRIMAVERA GCM 在温度、比湿和可降水蒸气方面与现场观测和 ERA5 相比具有良好的一致性。PRIMAVERA 模拟这些变量的能力提高了对其预测的信心。对于这些变量，模型集合预测所有站点都呈上升趋势，这将导致天文观测条件与当前条件相比逐渐变差。另一方面，预测相对湿度、云量或天文观测没有显著趋势，与观测和重新分析相比，PRIMAVERA 不能很好地模拟这些变量。因此，这些预测的信心不大。结论。我们的研究结果表明，气候变化将对天文观测的质量产生负面影响，并可能增加因场地条件恶劣而造成的时间损失。我们强调，天文学家在选址和监测过程中必须纳入长期气候预测。我们表明高分辨率 GCM 可用于分析气候变化对下一代望远镜场地特征的影响。