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针对乳腺癌发育中的芳基烃受体信号通路
ucd-pymt，产生显性阴性蛋白，该蛋白特异性抑制了由Charles Vinson（NCI，Bethesda，MD，MD，USA）提供的C/EBP成员的DNA结合。根据制造商的说明，使用JetPEI（Polytransfection; Qbiogene，Irvine，CA，美国）进行瞬态转染。允许转染进行16小时，并用1 nm TCDD或0.1％DMSO（对照）处理细胞24小时，然后再诱导凋亡或用TCDD处理TCDD进行RNA表达分析。用于DRE荧光素酶报告基因测定UCD-PYMT细胞用DRE报告基因质粒瞬时转染。 16小时后，用1 nm TCDD或0.1％DMSO（对照）处理4小时。将细胞裂解，并使用Luminometer（Berthold Lumat LB9501/16;宾夕法尼亚州匹兹堡）使用荧光素酶报告基因测定系统（Promega Corp.，Madison，WI）测量荧光素酶活性。 使用Bradford染料测定法（Bio-Rad Laboratories，Inc。，Hercules，CA）将相对光单元标准化为蛋白质浓度。用于DRE荧光素酶报告基因测定UCD-PYMT细胞用DRE报告基因质粒瞬时转染。16小时后，用1 nm TCDD或0.1％DMSO（对照）处理4小时。将细胞裂解，并使用Luminometer（Berthold Lumat LB9501/16;宾夕法尼亚州匹兹堡）使用荧光素酶报告基因测定系统（Promega Corp.，Madison，WI）测量荧光素酶活性。使用Bradford染料测定法（Bio-Rad Laboratories，Inc。，Hercules，CA）将相对光单元标准化为蛋白质浓度。
AI有动力的法医会计：利用机器学习实时欺诈检测和预防
欺诈检测中最常用的无监督学习技术之一是聚类，它基于共享特征将相似的数据点组合在一起。k-均值聚类，例如将财务交易分为不同的集群，使法医会计师可以识别出显着偏离正常模式的交易[23]。例如，如果集群中的大多数交易代表小规则付款，则可以将同一集群中异常大的交易标记为可疑。聚类对于识别基于网络的欺诈计划特别有用，例如供应商与员工之间的勾结或涉及多个帐户的洗钱环[24]。
选举管理员的生成人工智能
接下来是数据处理。最基本的大型语言模型正在将所有文本压缩为许多测量值（称为参数），这些测量值最常用于彼此的近端。16例如，数据集文本可能会定期将“ Queen”一词在King，国际象棋，皇家或仍然具有君主制的国家的名字附近放置，而与治理或名人无关的术语，例如沸腾，冥想或薄雾。就像jpeg图像文件将图像压缩成许多各个颜色的像素一样，大型语言模型将这些大量的文本编码为参数。这些参数允许模型创建新的文本块，以反映这些接近性关系，将相似的单词放在一起作为创建
验证基于人工智能的解决方案的伦理道德
虽然人工智能系统的技术开发和部署能力已经广泛可用，但人工智能伦理却很难将相同级别的能力形式化。缺乏明确的人工智能伦理价值主张，缺乏关于构成伦理解决方案的背景模型和指导，阻碍了组织将人工智能伦理融入其发展的努力。即使道德标准显而易见或定义明确，将这些高级价值观转化为可操作的评估标准也并非易事。这一过程的彻底性取决于所涉及个人的内部实践和个人能力。此外，此类人工智能伦理实践各不相同，限制了它们在组织外部的可重复使用性，并可能限制了独立验证的选择。
立方体卫星线束设计调查
立方体卫星这种纳米卫星引起了空间科学家和工程师的关注，他们希望观察太空环境并开发空间工程的创新技术。立方体卫星是一种小型卫星，其外形尺寸基于 10 厘米立方体。然而，立方体卫星的尺寸限制限制了将相对较大的任务设备（例如姿态控制系统）嵌入卫星。此外，用于传输数据和为任务设备供电的线束也占用了嵌入任务设备的物理空间。因此，本研究调查了早期关于纳米卫星线束设计的研究。此外，我们考虑了卫星总线系统光学无线线束的可能性，以实现更有效、更可靠的立方体卫星设计。
印度空间研究组织的 SpaDeX
BDS 具有相同的、低冲击力的（接近速度约为 10 毫米/秒）、雌雄同体（两个航天器的对接系统相同，即追逐者和目标）对接机制，提高了未来卫星维修、机组人员转移和印度空间站开发等操作的任务灵活性和精确度。SpaDeX 将使用 PSLV 的第四级 POEM（PSLV 轨道实验模块）-4，携带来自学术机构和初创公司的 24 个有效载荷。这些实验将利用轨道上的微重力环境。对接挑战：两颗卫星（追逐者和目标）将以 28,800 公里/小时的速度绕轨道运行。它们需要在对接前小心地将相对速度降低到仅 0.036 公里/小时。
唯一器械标识 (UDI) 系统
根据新规定，任何制造商在将器械投放市场之前，都应为器械及所有更高级别的包装分配唯一的 UDI，定制医疗器械和性能研究/调查器械除外。UDI 载体应贴在器械标签上和所有更高级别的包装上，如果是可重复使用的器械，则应贴在器械本身上（直接标记）。制造商还应确保根据 MDR 第 27(3) 条和 IVDR 第 24(3) 条的要求，将相关法规附件 VI 第 B 部分和 A 部分第 2 节中提及的与相关器械相关的信息正确提交给欧洲医疗器械数据库 (Eudamed)。制造商还应为其器械维护唯一的 UDI。
直升机飞行动力学数据采集和机器学习的图像处理
摘要 - 学习驾驶全尺寸直升机是一个复杂的迭代过程，需要在动态、混乱且无情的环境中实时通过输入将相互依赖的原因映射到输出。这项工作提出了一个原型系统，用于通过一系列摄像头和传感器从罗宾逊 R22 直升机的控制装置、仪器和飞行动力学中非侵入性地获取原本无法访问的数据，然后使用基于 OpenCV 的解决方案将这些图像处理成相应的数字形式，以供以后在机器学习项目中使用。它描述了一种硬件和软件架构，用于安全成功地校准系统、运行广泛而深入的代表性实验以及定性和定量地呈现和验证结果。
运输战略资产和服务计划
交通 SASP 每年更新一次，以协助组织规划未来财政年度。此版本支持规划 2026-27 财政年度。每个交通部门和机构每年根据交通资产管理系统制定部门/机构战略计划，其中包括部门/机构 SASP 作为战略计划的第 3 部分。部门/机构 SASP 与交通 SASP 的相应版本一致。如果机构选择通过其他文件代替战略计划提供与部门/机构战略计划中要求相同的信息，则需要提供一份“翻译”文件，将相关机构文件映射到战略计划内容。交通部门制定了一份模板“翻译”文件，其中概述了核心要求。
商业人工智能基础知识
第三周的案例研究重点关注对话代理和聊天机器人，研究使机器能够“理解”文本的工具。进行对话的能力是“图灵测试”的核心，多年来，该测试一直是决定机器或计算机程序是否可以被视为智能的最终手段。在考虑机器理解时，将相对较新的“深度学习”（作为机器学习的一个子领域，由大量数据的可用性和不断发展的计算基础设施推动）与“较旧”的基于规则的系统方法进行比较。基于此比较，您将意识到不同的 AI 解决方案是否适合您的组织。与第一个案例研究一样，您将被要求在讨论论坛上发表您的想法，讨论在您的组织内实施深度学习或基于规则的 AI 方法的适当性。