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AALBORG大学因果关系工具的原因...
为了实现这一目标，必须增加空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。这是BioPolue项目中任务2.3的重点，该项目旨在“了解海洋和EIA中使用的空间规划和基础设施开发中的因果机制，以探索如何改进这些机制，以增强其在为生物多样性产生变革性行动中的作用中的作用”（生物生物生物项目描述）。任务2.3涉及注释和分析环境影响评估（EIA）和战略环境评估（SEA）报告中的因果关系，从而导致了与空间计划和管理工具相关的因果关系和生物多样性缓解层次结构的因果图工具。建立在这个基础上，系统思维方法提供了一种强大的方法，可以绘制和分析潜在空间变化涉及的因果关系，如因果环图（CLD）所示。这种方法不仅可以补充，而且通过确定互连和反馈产生的最关键要素，过程和动态来显着提高环境评估的有效性。这些因素在空间计划过程中的决策和使用中的使用至关重要。不仅了解直接影响，还了解空间规划的反馈机制，重点和工具可以解决自我生成过程，从而支持计划目标。因此，它增加了在空间规划过程中环境评估工具的变革潜力。此外，系统分析揭示了系统结构和产生的动态过程，这些过程是由正（增强）和负（平衡）反馈回路的相互作用产生的（Sterman，2000）。这两种机制对于理解在计划，计划和项目的影响下的要素之间的因果关系和非线性动态至关重要。它还促进了可行杠杆点的识别，这是系统中可能受到影响以获得更好结果的关键点。确定这些要点可能会导致有关避免，最小化或弥补潜在影响以及增强生物多样性标准的措施机会的知情建议（Meadows，1997）。因此，通过将这些改进的海洋和EIA工具整合到空间规划过程中，可以大大提高增强生物多样性和实现可持续发展目标的变革性潜力。这种对因果效应的理解的实际影响取决于实际的计划过程和应用程序的上下文。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
数字病理学中空间OMIC数据分析的机器学习方法：泌尿生殖器肿瘤学的工具和应用
空间幻象技术的最新进展已实现了分析组织形态，细胞组成和生物分子表达模式的新方法。这些进步正在促进数字病理新兴领域中新的计算工具和定量技术的开发。在这篇综述中，我们调查了使用数字化的组织病理学幻灯片和补充材料开发用于空间映射的OMIC数据分析的计算方法的当前趋势，并重点介绍了与泌尿生殖学肿瘤学研究有关的工具和应用。评论包含三个部分：1）组织幻灯片分析的图像处理方法的概述； 2）与空间解决的OMIC数据分析的机器学习集成； 3）讨论当前局限性和未来在临床决策过程中整合机器学习的方向。
开发基于精细语言模型的瑞典法律判断的语义搜索工具
大型语言模型（LLMS）是非常大的深度学习模型，可根据大量数据进行重新训练。是句子的双向编码器表示，来自变形金刚（SBERT）的句子是基于变压器的DeNoising AutoCoder（TSDAE），生成查询网络（GENQ）和生成假伪标记（GPL）的改编。本论文项目旨在为瑞典法律判断开发语义搜索工具，以克服法律文件检索中传统关键字搜索的局限性。为此，使用高级培训方法（例如TSDAE，GENQ和GPL的改编），通过利用自然语言处理（NLP）（NLP）（NLP）（NLP）和精细的LLM来开发一种善于理解法律语言的语义细微差别的模型。要从未标记的数据中生成标记的数据，对其进行微调后使用了GPT3.5模型。使用生成模型的使用标记数据的生成对于该项目有效训练Sbert至关重要。已经评估了搜索工具。评估表明，搜索工具可以根据语义查询准确检索相关文档，并同样提高法律研究的效率和准确性。genq已被证明是此用例的最有效的训练方法。
IV INPE关于天体物理学的高级课程 技术注释号41/2024-CGICI/DPNI/SVSA/MS 卫生部 用于改善普通豆的遗传改善的生物技术工具 投票号69/2024/sei/direo3/anvisa -Portal Gov.br pertuzumab和曲妥珠单抗新辅助治疗中皮下固定剂量的结合 XX-REALTORY-DA-REDE-INTERGRADA-BANCOS-of-Perfis ...- Gov.br 德克萨斯2012 教育部（MEC）高等教育人员改善（CAPES）评估委员会（DAV）19.farm@capes.gov.br 报告Vigitel Brasil 2023（2706367）我知道25351.911221 ... 初步报告 - 血友病患者和血液凝血因子VIII> VIII因子VIII PowerPoint演示 技术会议与展览 - 门户gov.br 意见SEI No. 3997/2024/MF摘要：CP ANVISA No. 1,282 ... 人类细胞和组织的良好实践指南用于治疗用途 扇区和项目资格参数列表 技术注释14（0046213575）I SEI 25000.031534/2024-94 ... 最终语句特定实例号02/20181 ... FDD-空缺出版-Gov.br 卫生部-Portal Gov.br 航空中的人工智能-Portal Gov.br
与实验研究的许多其他领域一样，射电天文学与现代技术同时发展，有时会从中借来，有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者，低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中，电子组件价格价格的自由轨道轨迹，尤其是低噪声放大器（LNA），使得建立非常敏感的接收器，以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时，可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面，多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式，不仅对天体物理学的影响（更多的数据，更多的数据，更多的来源，更深入的红移，在较少观察的时间内），而且在操作的效率上也有效。SKA，Lofar，Alma，Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
纤维板层癌模型，评估工具...
纤维板层癌 (FLC) 是一种罕见但致命的癌症，主要发生在年轻人中。目前尚无已知的有效治疗方法，尽管似乎有几种有希望的治疗方法正在开发中。遗传学研究证实，几乎所有 FLC 肿瘤都具有由融合基因 (DNAJB1-PRKACA) 编码的融合蛋白标记 (DNAJB1- PRKACA)；它目前被接受为 FLC 的诊断标准。几个研究小组已经建立了患者来源的异种移植 (PDX) FLC 模型，使用免疫功能低下的动物作为宿主，并使用患者组织样本（肿瘤或腹水）作为 PDX 衍生类器官的主要来源。这些 FLC 类器官由 FLC 上皮、内皮祖细胞和星状细胞组成。CRISPR/Cas9 被用作基因编辑技术来修改成熟肝细胞以获得表达融合基因和/或与 FLC 相关的其他突变基因的离体 FLC 样细胞。尽管这些模型模拟了部分但不是全部 FLC 特征，但使用这些模型进行药物筛选在确定临床上有用的治疗方法方面已被证明无效。将 FLC 与正常成熟的内胚层细胞谱系进行比较的遗传研究表明，FLC 并非与肝细胞共享遗传特征，而是与胆管树干细胞 (BTSC) 亚群共享遗传特征，这些肝/胰腺干细胞/祖细胞始终存在于胆管树中的胆管周围腺体 (PBG) 中，是肝脏和胰腺形成和出生后再生的干细胞来源。因此，预计 BTSC 模型（而不是肝细胞模型）可能更有用。在这篇综述中，我们总结了各种 FLC 模型的现状及其特点、应用和局限性。它们提供了了解这种致命疾病的原因和特征的机会，并且可以从中确定有效的治疗方法。
生物工具和欧盟AI法案
我们修改了先前描述的狭窄AI支持生物学工具的类别（Rose＆Nelson，2023），然后检查以下类别中的模型：蛋白质设计工具；蛋白质结构预测或表示工具；小型生物分子设计工具；疫苗设计工具；病毒矢量设计工具；遗传修饰工具；基因组装配工具；毒性预测或检测工具；病原体性质预测工具；宿主 - 病原体相互作用预测工具；免疫系统建模工具；实验设计，计划工具和仿真工具；自动实验平台；和生物基础模型（BioFMS）。对于这14个类别中的每一个，我们选择了2-7个AI模型。4对于每个模型，我们检查了它们是否满足GPAI分类的一般性和下游集成标准，并使用专业的情报评估概率概率标准来指定我们的估计。我们还考虑了使用自学阶段模型的Epoch AI数据集在大型数据集上使用至少1B参数训练的任何模型。我们分析的信息包括基本的学术论文或技术报告，有时包括文档或类似文档。
植物基因组编辑——先进工具和技术
谁可以参加 培训计划每批最多可容纳 25 名参与者。 第二年及以上的博士生将被优先考虑。 需要具备 Crispr 以及植物分子生物学的基本知识。 与基因组编辑 EFC 项目相关的科学家、博士后和研究学者将优先考虑。 2025 年 2 月 3 日至 7 日 – 博士后研究员和早期职业科学家。（https://forms.gle/wMJEeaJzhwYviARp7） 2025 年 2 月 10 日至 14 日——博士生（第 2 年及以上）和研究学者（具有至少 6 个月的经验）。（https://forms.gle/RMmeh2VYRTAhiEKx7） 旅行和住宿 参与者必须承担自己的旅行、住宿和伙食费用。从住宿地点到培训地点的当地旅行安排由参与者自行安排。主办方将承担培训期间的工作午餐。
不断变化的海洋中基于动态区域的管理工具
基于区域的管理工具（ABMT），包括海洋保护区（MPA）通常是静态的，无法反映海洋生态系统的动态现实。海洋生态系统的特征是它们的体现不断变化，这进一步由人为应激源（尤其是气候变化）扩大。ABMT和MPA的前提是以环境平衡的隐式假设，因为它们的边界和管理框架通常被固定，并且很难进行调整。本文试图在静态保护策略与海洋生态系统的深刻和天生的动态性质之间揭开张力。它进一步旨在推进动态ABMT的概念，提出了对ABMT治理的综合概念化，这种概念更容易应对复杂海洋生态系统提出的复杂海洋生态系统动态的挑战类型。的动态被广泛地解释为包含三个维度：空间，具有流动和可调的保护措施；规范性，表示一种动荡和自适应的管理框架，该框架利用生态和管理阈值作为适应性，及时和前瞻性方法来增强管理结果的发起人；和制度，即，充分灵活而动态的机构机制负责监督ABMT实施。在对动态ABMT的全面概念化之后，本文解决了以下问题，管理着海洋的法律框架是否可以维持这种动态的海洋治理模式。