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无痕基因组编辑技术及其在作物改良中的应用
十年前，人们证明了利用 CRISPR/Cas9 在真核生物中进行基因组编辑 (Cho 等人 2013 年，Cong 等人 2013 年，Feng 等人 2013 年，Jinek 等人 2013 年，Mali 等人 2013 年)，现在该技术已经深入科学界，正在进行大量研究 (Wang 和 Doudna 2023 年)。在植物科学领域，基因组编辑技术不仅用于植物病理生理学研究，还用于实际育种 (Nerkar 等人 2022 年)，一些基因组编辑作物已经商业化并被人类消费 (Waltz 2022 年)。因此，基因组编辑不再是一项仅由研究人员处理的实验性和不常见的技术，而是一项已进入公众实施阶段的技术。相比之下，这种包括自由改写基因组序列的细微差别的基因组编辑技术真正可以毫不费力地做到的是破坏基因。事实上，大多数使用基因组编辑的研究成果（Matres 等人，2021 年）和正在开发的基因组编辑作物（Nagamine 和 Ezura，2022 年，Xu 等人，2020 年）都是基因破坏的结果。由于可以通过专门破坏对品种特征有不利影响的基因来开发有用的品种，因此基因组编辑技术是一项革命性的技术，可以高效、快速地实现这一目标。另一方面，全基因组关联研究（GWAS）表明，决定数量性状或与遗传变异相关的大多数遗传变异都与基因破坏有关。
生成的大语言模型是基于证据的医学的自主实践者
背景循证医学（EBM）是现代临床实践的基础，要求临床医生不断更新其知识并在患者护理中运用最佳临床证据。由于医学研究的迅速发展，EBM的实践面临挑战，从而导致临床医生的信息超负荷。人工智能（AI）的整合，特别是生成的大语言模型（LLMS），为管理这种复杂性提供了有希望的解决方案。方法这项研究涉及在各种专业中进行现实世界中临床病例的策划，将其转换为.json文件进行分析。llms，包括Chatgpt 3.5和4，Gemini Pro等专有模型，以及诸如Llama V2和Mixtral-8x7b之类的开源模型。这些模型配备了从病例文件中检索信息的工具，并做出类似于临床医生在现实世界中必须运作的临床决策。根据最终答案的正确性，明智地使用工具，对准则的合规性以及对幻觉的抵抗，对模型性能进行了评估。结果GPT-4在临床环境中最有能力进行自主操作 - 通常在订购相关研究并符合临床指南方面更有效。根据模型能够处理复杂指南和诊断细微差别的模型能力观察到限制。检索增强生成提出了针对患者和医疗保健系统量身定制的建议。可以得出结论LLM作为循证医学的自治实践者的功能。可以利用其使用工具的能力与现实世界中医疗保健系统的基础结构进行互动，并以指导方式执行患者管理的任务。及时的工程可能有助于进一步提高这种潜力并改变临床医生和患者的医疗保健。
化学工程创新对护肤和化妆行业的更改
snehal kalyani **摘要**由于化学工程的突破，皮肤护理和化妆行业都随着飞跃和界限而发展。本文研究了化学工程如何通过审查这段时间的主要配方，成分和制造过程的进步来帮助这些行业。它考虑了化学工程师在每天创造一些美容产品中的作用，以及他们可以驱动的新创新。** 1。简介** ** ** 1.1背景**完全是化学工程，是更好地表现化妆和护肤的关键之一。通过学术科学和现代技术的整合使高级产品交付使产品效率，安全性以及消费者体验极大地提高。根据Chibaytailor的说法，“化学工程师继续在制定技术和成分开发和制造工艺方面取得了重大的技术改进，这些技术已实质性地改变了（整个）行业的景观。”** 1.2目标**本文的目的是： - 在特殊护肤和化妆中检查化学工程学，了解有关制剂，成分和制造业的突破，谈论某些化学工程师在这些学科中的开拓性增长中的位置。** 2。化学工程师在护肤上的角色** 2.1配方改进 - 乳液：随着化学工程的进步，可以使用乳霜，乳液和精华液的切割乳化技术来创建细微差别的配方。改进乳化剂技术支持产品稳定性和纹理。非离子乳化剂，例如polysorbates; PEG化合物（）提高了乳液中的稳定性和感觉特性（Tadros 2013）。- 交付程序：脂质体，纳米酶和微囊化的进步已转化了浓郁的成分的发展。这些系统反过来会增加维生素C尼龙12二氧化硅等成分的渗透率和功效，请访问我们的办公室Visit e le Center Espace Beaute Medichic Clinic→注册
从农民在澳大利亚放牧制度的土壤碳管理实践的经验中汲取了教训
通过土壤碳管理（SCM）提高土壤碳固执的摘要先前的研究尚未将社会组成部分整合到生态系统中。了解经验丰富的农民如何结合土壤管理实践的社会和生态组成部分，我们使用了社会生态系统（SES）框架。这项研究研究了农民的SCM实践的分布和模式，并根据澳大利亚亚热带温带蔓延土地的旋转放牧制度进行了基于固有土壤肥力的两种农业人群的比较。二十五名放牧农民的土地（n = 13）和中等（n = 12）的生育土壤接受了有关SCM的访谈，以及尽管使用SES框架有气候限制，但他们如何维持放牧的政权。两个农业人群（低育种农场和中等生产农场）都表现出了继续其放牧制度的决心，因为好处是多种多样的，并影响了全农场的可持续性。农场低的农民强调了许多SCM结果，但对实现它们的信心较小。农民以整体方式专注于SCM实践的农业环境益处，而不是增加土壤碳的单一目标。接受采访的农民报告说，即使没有衡量其中一些益处，也可以从其放牧制度中获得许多好处，包括改善生产，土壤水分保留和土壤健康。在更“压力”的环境中，农民的土壤生育能力低，也强调了心理健康和景观美感是SCM的结果。农民的SCM的这些特征提供了不容易量化的重要好处，但也有助于鼓励其他农民管理土壤。旋转放牧的长期从业者，例如本研究中的农民，可以为更有针对性，定制和细微差别的政府政策提供有用的见解，该政策侧重于全农场可持续性，这也可以改善澳大利亚类似地区的土壤碳库存。
供应链弹性与数字供应链与对可持续性的影响之间的关系：主持人供应链动态
摘要：本研究旨在探索供应链弹性（SCR），数字供应链（DSC）和可持续性之间的复杂相互作用，重点是供应链动态的调节影响。目标是了解这些要素如何在当代供应链管理的框架内相互作用，以及它们如何共同为增强可持续性成果做出贡献。样本量为300名CEO和经理。研究方法整合了定量研究方法。结构方程模型（SEM）用于定量分析SCR和DSC对可持续性的直接和间接影响。我们在供应链生态系统利益相关者之间进行的众多调查提供了丰富的实际含义和上下文细微差别的图片。总而言之，我们的早期发现通常支持SCR与可持续性之间的积极关系，宣布需要更有弹性的供应网络以实现可持续性。我们进一步发现数字技术通过增强环境控制和控制供应链的效率来促进可持续性的有益影响。我们还提供了证据表明，供应链动态使SCR和DSC和可持续性之间的积极逻辑加剧了。作为最后一句话，必须指出的是，我们的作品通过研究SCR和DSC的直接和偶然性不仅对绩效，而且对可持续性的直接和偶然效应来讲述供应链动态作为主持人的新兴文献。通过确认供应链动态的作用，管理人员可以量身定制策略，以有效地管理中断并利用数字创新。通过阐明动态的调节作用，该研究为供应链管理和可持续性实践的多方面性质提供了新的见解。该研究的发现通过阐明在动态供应链环境中SCR，DSC和可持续性的协同作用来增强理论理解。该研究通过将弹性，数字化和可持续性的概念整合到一个全面的模型中来扩大现有的理论框架。实用和经济性，该研究为旨在通过弹性和数字高级供应链改善可持续性绩效的组织提供了可行的指导。从经济上讲，采用可持续实践可以节省成本和竞争优势。这项研究强调了将供应链战略与可持续性目标保持一致的重要性，以推动长期价值和社会影响。
感觉处理敏感性的神经生理学特征
EOE 和 LST 与消极情绪、焦虑和抑郁有关，而 AES 与积极情绪、开放性经验、尽责性、积极情感和自尊有关 (Liss et al., 2008; Ahadi and Basharpoor, 2010; Sobocko and Zelenski, 2015 )。最初，Aron 和 Aron 将 SPS 概念化为一种分类特征，将 SPS 得分高的人定义为高度敏感人群 (HSP; Aron and Aron, 1997 )。据估计，大约 20–30% 的普通人群具有高度感官敏感性 (Aron et al., 2012; Lionetti et al., 2018; Pluess et al., 2018 )。Lionetti 等人进行的潜在类别分析表明，SPS 得分越高，敏感度越高 (HSPs)。基于两个样本（n = 451 和 n = 540）的 HSPS 结果确定了低、中和高敏感组，分布分别为 29%、40% 和 31%（Lionetti 等人，2018 年）。另外，研究人员提出 SPS 是一种气质特征，其特征是信息处理深度增加、对环境细微差别的意识增强以及易受过度刺激（Aron 等人，2012 年；Homberg 等人，2016 年；Greven 等人，2019 年）。这一概念源自 Gray (1981) 的行为抑制系统 (BIS)，该系统涉及暂停以评估对环境条件的反应行为（Gray，1981 年）。因此，HSP 更倾向于在做出决策和采取行动之前仔细分析新情况（Smolewska 等人，2006 年；Sobocko 和 Zelenski，2015 年）。个体的 BIS 越敏感，他们对新刺激就越敏感（Aron 和 Aron，1997 年）。较高水平的 SPS 与焦虑、抑郁和躯体形式障碍等精神疾病有关（Liss 等人，2005 年、2008 年；Bakker 和 Moulding，2012 年；Jonsson 等人，2014 年；Greven 等人，2019 年）。一项检查 SPS 遗传性的双胞胎研究发现，47% 的差异可以用遗传因素来解释（Assary 等人，2021 年）。此外，Aron 等人。 (2005) 发现 HSP 在恶劣环境条件下会表现出负面情感和害羞，这是发展精神疾病的危险因素 ( Aron et al., 2005 )。此外，研究表明，HSP 通常会报告更多的压力体验，因为他们对刺激的感知增强，处理更深。有研究表明，负责过滤掉不相关信息的丘脑过滤器在 HSP 中将更多刺激识别为相关刺激，这可能导致压力增加 ( Benham, 2006; Evans and Rothbart, 2008; Jagiellowicz et al., 2011; Gerstenberg, 2012 )。
使用机器学习的天气预报...
印度哥印拜陀。抽象的天气预测在包括农业，运输和灾难管理在内的各个领域中起着至关重要的作用。本文提供了一种基于Python的设备，以了解旨在通过使用来自印度天气存储库的信息来预测气候情况的企业。我们通过细致的事实进行预处理，并关注亚洲/加尔各答时区域内的最终3天，以揭示对气候模式的大量见解。采用探索性数据评估（EDA）可视化，例如温度和降雨热图，风路表示和空间分布，我们对基本特征有了全面的了解。预测建模段集成了许多算法，其中包括线性回归，k-nearest邻居（KNN）回归和K-均值聚类。这些模型提供了细微的观点，预测温度完全基于湿度，利用相邻的信息因素进行预测，并将气候站分类为奇妙的气候群体。可视化会放大地理空间元素，在地图上显示温度密度图和聚集的散点图。此方法可确保对天气动态的整体理解，从而使利益相关者能够根据准确的预测做出明智的选择。本文以发现结果，对天气预测的影响以及对命运研究的能力途径的结论，强调了这项事业在推进气象学理解和预测能力方面的重要性。关键字：天气预测，机器学习，探索性数据分析（EDA），线性回归，地理空间可视化1。简介：在我们的日常生活中，由于天气的反复无常，很少有因素是深刻的影响。从指导我们的服装替代方案来指导农业实践的替代方案，以精确预测气候情况的能力具有很大的重要性。本文通过机器学习的电力进行了引导，并借助Python的能力来促进了气候预测领域的变革之旅。在其中间，这项事业不再只是预测温度或预期降雨，而是解决了大气元素的复杂舞蹈，这取决于来自印度天气存储库的记录。在全球范围内统治着良好的全球范围内，我们进入该领域的企业始于计划且细致的努力，以策划一个数据集，以反映现实世界中气候模式的复杂性。亚洲/加尔各答时区的结束3天即将成为我们的临时画布，捕捉了附近气候现象的剧烈性，因为其多样化和动态的天气。下一个旅程不再仅仅是对信息点的分析，而是对它们的相互联系的完整探索，揭示了温度波动，风指令和湿度微妙的细微差别的深刻故事。
lami：多模式人类机器人互动的大型语言模型
无缝的人类机器人相互作用（HRI）需要机器人对人类的多模式输入的熟练处理，包括语音，凝视和面部表情，以准确评估人类的影响并相应地提供帮助。同时，机器人必须通过多模态输出渠道清楚地将自己的意图清楚地传达给人类，包括语音，手势和凝视。传统上，在机器人系统中实现此功能通常需要复杂的设计。在意图估计的领域中，以前的研究通常合并意图识别模块，以基于多模式输入[3，17]对人类意图进行分类。一些系统还具有用于检测人类情感状态的专用模块，对于建立社会细微差别的互动至关重要[10，16，18]。但是，这些方法的缺点在于它们耗时且昂贵的培训过程。在输出方面，许多先前的系统集成了情绪状态[8，11]模块，以控制人形输出提示，例如音调，凝视或面部表情，增强了向人类反馈的透明度和生动性。关于运动产生，提出了多种方法，包括预先建立的运动集的混合和图表[19，25]，以及使用运动捕获数据[5，9，15]。值得注意的是，这涉及与特定状态相关的每种输出模式的动作手动设计。通过利用文本理解，推理和计划的能力，在短时间内提出了许多机器人应用[7，12，14，20，21，28]。例如，Zhang等人。大型语言模型（LLM）的最新进展，诸如聊天机器人，数据过程和代码生成之类的域中的表现令人印象深刻的功能正在揭示其在机器人技术领域的潜在应用。其中一个通常的例子是“ Saycan”机器人[1]，它能够解释人的自然语言命令，分析环境并生成具体的可执行操作序列，以通过使用LLMS来满足人类的要求。但是，机器人和人之间的互动提示仅限于语音命令，即使没有语音输出。最近，一些研究人员还试图将这种技术应用于HRI领域。利用LLM来估计人类有多少信任机器人[30]； Yoshida等人，使用LLMS生成低级控制命令来推动人形机器人运动以进行社会表达[29]，而不是用于实践援助。Baermann等人，部署了LLM不仅遵循人类的言语命令，而且还通过人类的自然语言反馈来纠正其错误[2]。然而，通信主要依赖语音相互作用，而较少关注多模式感应和表达能力。ye等。[27]驱动了一个LLM驱动的机器人系统，该系统能够与人类在VR环境中的组装任务中合作。，但是该系统仅限于处理人类语言输入并控制虚拟空间中的单臂。通常，与快速
人工智能民主化：2024 年将打破阻碍人工智能发展的瓶颈......
大型语言 AI 模型（如 ChatGPT）的知名度和受欢迎程度呈爆炸式增长。到目前为止，短缺和瓶颈限制了这项变革性技术，只有资金最雄厚的公司（如 OpenAI、微软、谷歌和 Anthropic）才有资源开发和部署它。然而，2024 年将是 AI 开始普及的一年，它将超越科技巨头。新平台将引发 AI 创新浪潮，创造就业机会，从初创公司到中小型企业，以及整个行业。小公司被挤出市场？许多专家警告说，由于 Bard、Claude 和 ChatGPT 等系统对计算能力的大量要求，小公司已经被挤出 AI 市场。GPU 短缺限制了许多公司开发新的 LLM。成本也高得离谱，公司需要数百万美元才能起步。Wired 最近报道了这些瓶颈对初创公司和其他创新者的影响。即使是巨头也在努力获取所需的所有资源。新平台让人工智能民主化 然而，前景光明的新平台旨在通过提供更易于访问的人工智能工具，在 2024 年改变这一现状。 像 Fujitsu Kozuchi（代号）-Fujitsu AI 平台这样的服务允许快速测试和部署人工智能创新，而无需专业技能或昂贵的基础设施。 还有 Cohere，其平台让初创公司可以访问大型语言模型。 这种方法可以提供基于云的访问，访问针对聊天机器人、文本摘要和内容创建等领域量身定制的生成式人工智能模型。 用户可以在几天内而不是几个月内启动并运行自定义人工智能应用程序。 释放创新 这些平台提供的更广泛的访问权限，例如在培训员工了解新流程方面，有望推动许多行业的人工智能创新。 物流公司可以使用生成式人工智能来优化交付，医疗保健提供商可以加速研究，创作者可以生成引人入胜的内容。 在动漫世界中，我们帮助娱乐集团 Remow 创建了一种人工智能，它可以理解作家的意图和世界观，并生成与目标调色板匹配并提供所有所需细微差别的图像。似乎没有什么限制。我们与瑞穗金融集团合作开发了一种生成式人工智能，它可以检查营销文件，以确保它们都符合品牌指南。随着初创公司和地区性公司开始涉足人工智能，我们将看到独特的用例释放商业价值。新工作批评者认为，人工智能和自动化向更广泛的经济领域的传播将摧毁就业机会，尤其是在创意领域。但其他人则指出了将会出现的新机遇。在线新闻平台 Semafor 最近撰文介绍了这些短缺和瓶颈如何刺激新一波商业创业、投资和就业，旨在解决当今和未来的人工智能挑战。麦肯锡预测，仅 63 个用例，生成式人工智能每年就能为世界经济贡献高达 4.4 万亿美元。这比英国的整个 GDP 高出 40% 以上。该报告的作者认为，如果生成式人工智能嵌入到这些用例以外的软件中，他们的估计可能会翻倍。