生成 KO 动物使观察整个生物体基因被破坏时的情况成为可能,并能解答各种疾病的起源和发展过程。虽然经过漫长的历程才开发出现在易于生成的模型,但如今这些动物模型的生成效率已经足够高。生成 KO 小鼠的最初两种方法是基因捕获(Gossler 等人,1989 年)和基因打靶(Mansour 等人,1988 年)。这两种方法都需要胚胎干细胞 (ESC),产生的是嵌合小鼠,既不经济也不省时。转座子系统也是破坏小鼠基因的实用工具(Dupuy 等人,2001 年),然而,基于转座子的方法后来被证明在创建转基因动物方面非常有效(Garrels 等人,2011 年,Katter 等人,2013 年)。位点特异性核酸内切酶、TALEN、ZFN 和 CRISPR/Cas9 是基因编辑工具箱的最新成员。TALEN 和 ZFN 需要工程蛋白,而 CRISPR/Cas9 是 RNA 引导的。CRISPR/Cas9 基因编辑需要 Cas9 mRNA 或蛋白和单向导 RNA (sgRNA),后者由反式激活 RNA 和 CRISPR RNA 组成。上述所有核酸内切酶都会在基因组中诱导位点特异性双链断裂 (DSB),这通常是
摘要:在这项研究中,我们提出了一种针对精确检测Zearalenone的新颖而超敏感的磁性侧向流免疫测定(LFIA),Zearalenone是一种对人类和动物健康的重要意义的霉菌毒素。与共价固定策略相比,提出了一种多功能且直接的方法,用于创建非共价磁标签。我们采用磁性粒子定量(MPQ)技术来精确检测标签和其功能表征,包括测量颗粒表面上的抗体吸附密度。通过动力学研究使用无标记的光谱相干涉量,与游离(不与载载蛋白)Zearalenone结合的单克隆抗体结合的速率和平衡常数被确定为k on = 3.42×10 5 m-1 s - 1 s - 1 s - 1,k off = 7.05×10-4 s s-k off = 7.05×10-4 s-k d = 0.06 m.使用基于共价固定化和非共价吸附的磁标记时,MPQ-LFIA方法表现出2.3 pg/mL和7.6 pg/ml的检测限,动态范围为5.5和5阶。我们成功地阐明了在被镰刀菌污染的大麦粉样品中的有效测定。开发测试系统的易用性和有效性进一步增强了其价值作为解决霉菌毒素污染挑战的实用工具。
在从热表面到物体的二维热传导过程中,会遇到热扩散阻力。热扩散和热收缩阻力的相反问题在用于微电子和其他发热设备的热管理的散热器和热扩散器的设计中具有很大的技术相关性。过去在热扩散理论分析方面的大部分工作都是基于具有给定热通量的源。相比之下,等温源问题由于边界条件的混合性质而存在困难,因此只能获得近似解。这项工作推导出从等温源到有限厚度板或圆柱体的稳态热扩散阻力。混合边界条件的处理方式是将其置于空间变化的对流边界条件的形式中,源上的 Biot 数足够大以表示其等温性质。沿着一组足够的线性代数方程推导出该问题的级数解以确定级数系数。结果显示与有限元模拟非常吻合。将结果与先前报告的近似解在近似解的有效参数范围内进行比较。量化了关键无量纲参数对热扩散阻力的影响。结果表明,正如预期的那样,热扩散阻力随着等温热源尺寸的减小而增加。提出了一种具有非常好精度的三阶多项式相关性。这项工作推进了对过去仅报告了近似解的问题的理论理解。这里给出的结果为涉及扩散或收缩的各种实际热管理问题的热设计和优化提供了实用工具。
构建值得信赖的自主系统具有挑战性,原因有很多,不仅仅是试图设计出“始终做正确的事情”的代理。在人工智能和 HRI 中,还有一个更广泛的背景往往没有被考虑:信任问题本质上是社会技术问题,最终涉及到一系列复杂的人为因素和多维关系,这些因素可能出现在代理、人类、组织甚至政府和法律机构之间,每个机构对信任都有自己的理解和定义。这种复杂性对开发值得信赖的人工智能和 HRI 系统构成了重大障碍——虽然系统开发人员可能希望他们的系统“始终做正确的事情”,但他们通常缺乏确保这一结果的实用工具和法律、法规、政策和道德方面的专业知识。在本文中,我们强调了信任的“模糊”社会技术方面,以及在设计和部署过程中仔细考虑它们的必要性。我们希望通过以下方式为人工智能和 HRI 中的可信工程讨论做出贡献:i)描述在处理可信计算和可用信任模型的需求时必须考虑的策略前景,ii)强调在系统工程过程中进行可信设计干预的机会,以及 iii)引入“策略即服务”(PaaS)框架的概念,人工智能系统工程师可以随时应用该框架来解决开发和(最终)运行时过程中的模糊信任问题。我们设想,PaaS 方法将策略设计参数的开发和策略标准的维护工作转移给策略专家,这将使自然界的智能系统具有运行时信任能力。
…………..欧洲化学工业支持到2050年成为气候中立的野心,并在欧洲制造业的核心中独特地置于实现气候中立社会的贡献。SBTI化学品领域指导是可以支持它们达到这一目标的工具之一。CEFIC感谢SBTI提供有关指导草案的反馈的机会。我们认识到充分解决化学部门及其许多价值链的复杂性方面的困难。我们还承认与行业咨询的勤奋努力。,我们很遗憾SBTI未能考虑到该行业的关键建议。因此,CEFIC在当前版本中没有将指导视为化学部门证明其在气候中性方面的进步的实用工具。没有足够的行业参与,尤其是来自较大的基础化学品生产商,该指南将无助于行业推动该行业以减少温室气体排放措施。我们对指导及其重叠目标的详尽细节有严重的保留。我们认为,这将导致一种过多的规定方法,与化学部门的复杂性不兼容。,除非大修了指南,否则它可能迫使公司投资于不具有成本效益的解决方案,从而对整体减少的总体减少产生负面影响。我们相信指导将无法创造过渡所需的条件和时间,尤其是在全球层面。基于当前的指南版本,我们担心大量的化学公司以及价值链中最能量密集型的部分将无法遵守。这将带来一个主要错过的机会。目前,该指南未能解决长期和复杂的价值链中化学公司之间的不同情况,以及在整个行业中推动重大变化的重要性。即使对于那些直接排放概况较低的公司,事实
前言 我很高兴向大家介绍《初级医疗保健单位管理手册》。它是旨在加强基层初级医疗保健服务提供的重要资源。初级保健是任何卫生系统的基础,是个人寻求医疗保健的第一个接触点。它提供基本的治疗服务,在满足社区的健康需求方面发挥着关键作用。世界卫生组织 (WHO) 认为初级保健是实现全民健康覆盖 (UHC) 的全面和包容性初级医疗保健战略的基石。斯里兰卡政府 (GOSL) 已将加强初级医疗保健系统作为优先事项,并采用共享护理集群方法。这项举措强调将 PMCU 升级为符合提供斯里兰卡基本服务包最低标准的模范单位。重组旨在确保所有人都能公平获得优质护理并改善健康体验,以减少自付费用。本手册提供了有关管理 PMCU 的关键方面的详细指导,包括服务提供、质量和安全标准、感染预防、资产和财务管理、社区参与等等。它是医务人员和所有在 PMCU 工作的医疗保健专业人员的实用工具,可帮助他们应对重组并确保有效实施初级医疗保健服务。我鼓励所有利益相关方使用本手册作为综合指南,以增强 PMCU 的运作,加强初级医疗保健服务,并支持我们社区的健康和福祉。你们对这一共同愿景的奉献对于实现斯里兰卡的弹性和包容性医疗保健系统至关重要。 Dr. S. Sridharan 副总干事(规划) 2025 年 1 月 22 日
市场营销策略 教授:Davide Proserpio 电子邮件:proserpi@usc.edu 办公时间:周一下午 2-4 点或预约(通过电子邮件安排)。 上课时间和地点 周一/周三/周五,上午 8:30 - 10 点,上午 10:15 - 11:45 房间:待定 课程描述 研究和撰写论文通常需要很长时间,一篇论文通常要经过几年的审查过程。实施良好高效的工作流程不仅可以使研究更容易、更高效,而且在与多位合作者合作数年多个项目时也是必不可少的。 在本课程中,我们将介绍对您的研究和未来职业有益的实用工具和技能。我们将介绍版本控制和项目管理、数据收集、存储、清理和可视化等主题,使用 GitHub、R(和 RStudio)和 MySQL 等工具。简而言之,我们将介绍我希望在刚开始读研究生时有人教过我的东西。请带上您的笔记本电脑来上课。这将是一门非常注重实践的课程。我们将在课堂上一起学习讲义,您将在自己的机器上运行代码。 软件要求 R 和 RStudio https://www.r-project.org/ https://www.rstudio.com/products/rstudio/ Git 和 Github https://git-scm.com/downloads https://github.com / MySQL 客户端 Mac:https://www.sequelpro.com/ Windows:https://www.mysql.com/products/workbench/ 教科书和阅读材料 本课程没有固定的书籍。讲座幻灯片详细且独立。但是,有几本书和课程可以借用本课程的材料。这些书籍/课程均可在线免费获取:
2,Lindenwood University https://orcid.org/0000-0002-0578-6052摘要:深神经网络(DNN)的可解释性和解释性在人工智能(AI)中至关重要,尤其是应用于医疗保健,财务,财务,财务,自然驾驶和自动驾驶和自动驾驶。这项研究的需求源于AI逐渐融合到关键领域,在这些领域中,透明,信任和道德决策至关重要。本文探讨了建筑设计选择对DNN解释性的影响,重点介绍了不同的建筑元素(例如层类型,网络深度,连接模式和注意机制)如何影响模型透明度。从方法论上讲,该研究对案例研究和实验结果进行了全面综述,以分析DNN中的性能与可解释性之间的平衡。它检查了现实世界中的应用程序,以证明医疗保健,金融和自动驾驶等领域的可解释性重要性。该研究还综述了实用工具,例如局部可解释的模型不合源说明(LIME)和Shapley添加说明(SHAP),以评估它们在增强模型透明度方面的有效性。结果强调了解释性有助于更好的决策,问责制和遵守监管标准。例如,在环境监测中使用Shap有助于政策制定者了解空气质量的关键动力,从而导致明智的干预措施。在教育中,石灰通过强调影响学生绩效的因素来帮助教育者个性化学习。研究结果还表明,结合注意机制和混合模型体系结构可以显着提高可解释性,而不会损害性能。关键字:解释性,解释性,深神经网络,AI透明度
摘要:(1)背景:糖尿病(DM)是一种众所周知的疾病,会引起合并症,例如慢性肾脏疾病(CKD)和心血管疾病。因此,有必要开发诊断工具以防止DM。手夹强度是一种已知的肌肉减少诊断工具,是几种疾病的预测指标。然而,手工束强度作为亚洲人群中DM的指标的价值仍然未知。这项研究旨在确定韩国成年人在性别中的手束强度与DM发病率之间的关系。(2)方法:在本研究中包括在全国人群中注册的173,195名参与者。应用了排除标准后,仍有33,326名参与者。dm发生在随访期间的1473个人(平均随访期为4。1年)。为了减少体型的影响,将研究人群细分为相对手剪接强度的四分位数,定义为绝对手工束强度除以体重指数。多元COX回归分析表明,相对手工束强度与新发型DM成反比。(3)结果:与最低的四分位数(HRS)[95%的置信区间(CIS)相比,最高四分位数(Q4)的新功能DM(Q4)为0.60(0.43-0.84),男性为0.72(0.52-0.99)(0.52-0.99)(0.52-0.99)。DM的发生率随着相对手夹强度的增加而降低。这些反比在统计上,男性比女性更重要。(4)结论:这项新型研究表明,相对的手夹强度与男性和女性的事件DM有关。相对手工束强度可用作防止DM的实用工具。定期测量手剪接强度可用于检测DM。
“人工智能系统的人权、民主和法治保障框架”是阿兰·图灵研究所应欧洲理事会人工智能特设委员会 (CAHAI) 秘书处的要求编写的一份文件。它包含基于 CAHAI 政策发展小组 (PDG) 工作的建议,特别是其人权影响评估子工作组 1,旨在实施 CAHAI-PDG(2021)05rev 中提出的人权、民主和法治影响评估模型 (HUDERIA) 的大纲。PDG 提出的重要想法得到了进一步发展,旨在构建一套有凝聚力的实用工具和流程,使 HUDERIA 成为现实。为此,拟议的《人权、民主和法治保障框架》(HUDERAF)旨在提出一种连贯、综合的方法来评估人工智能系统对人权、民主和法治产生的潜在不利影响,并确保充分减轻和管理已确定的风险。具体而言,该框架由几个明确阐述但合理相互关联的流程和工具组成,涵盖了 PDG 概述的所有功能和目标。它将基于背景的风险分析和适当的利益相关者参与与全面的影响评估、透明的风险管理、影响缓解和创新保障实践相结合。HUDERAF 通过将基于原则的人权尽职调查的程序要求与为负责任和值得信赖的人工智能创新实践建立技术和社会技术护栏所需的治理机制相结合,为人工智能项目生命周期的保障提供了一种端到端的方法。其目的是提供一套易于访问且用户友好的机制,以促进遵守法律框架,并确保人工智能创新项目在适当的公共问责、透明度和民主治理水平下开展。HUDERAF 包含四个相互关联的要素: