XiaoMi-AI文件搜索系统
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弥合了进化动力学和减数分裂的分子机制之间的差距：基于模型的prDM9基因内红色女王
图1：对称PRDM9结合如何促进染色体配对的模型。在特定靶基序的结合DNA时，PRDM9（橙色椭圆形）将DNA段接近染色体轴。PRDM9绑定的某些站点可能会经历DSB（红色星星）。DSB的切除会生成一个单链端，该端将搜索一个补充序列，以用作修复模板。在对称绑定prDM9的情况下（即在两个同源物上，左侧的情况），假设同源搜索仅限于轴区域，则更直接访问了同源物的两个姐妹染色单体所提供的模板，从而促进同源性搜索并与同源物配对。然后可以将断裂作为CO或NCO事件修复，在这两种情况下，都可以在破裂的位点实现基因转换。在不对称的PRDM9结合（右侧显示的情况）的情况下，同源物不太直接访问，从而阻止了有效的同源物参与。一旦同源物已突触（这要归功于其他DSB，都在同一对染色体上的其他地方的其他位置上出现的其他DSB，稍后将进行损坏的位点。 在与DSB相对应的位置上具有不活动的结合位点的情况下，NCO将有效地实现偏见的基因转换，而有利于无效版本。稍后将进行损坏的位点。在与DSB相对应的位置上具有不活动的结合位点的情况下，NCO将有效地实现偏见的基因转换，而有利于无效版本。
弥合IDS与工业4.0之间的差距
Mondragon 正在开发一种制造即服务系统，用于执行远程生产订单，该系统基于新兴 AAS 功能和 IDS 连接器的实施而构建。使用新 AAS 子模型建模的可用工业资产（压力机和激光切割机）目录通过数据空间连接器与外部各方共享。第三方公司使用相同的数据空间分析资产功能并远程启动制造订单。最后，制造协调器负责通过使用 OPC UA 通信协议在不同资产上执行生产任务来管理传入订单的生产。
弥合鸿沟：女性、科技与商业成功
本报告确定了女性企业家在 2023 年面临的成功和挑战，并提出了针对已确定障碍的可能解决方案。报告显示，女性企业家面临的挑战在中低收入国家 (LMIC) 进一步加剧，这些国家教育和金融服务机会有限，法律保护方面的差距造成了额外的障碍。该报告清楚地提醒我们为什么必须积极消除阻碍女性参与经济的障碍，并提供重要的工具和培训来创造公平的竞争环境。这项研究的一个关键重点领域是技术获取，它可以比以往任何时候都更快、更直观地推动女性企业家的进步。审查过的文献表明，数字革命改变了经济现实，为创业、创新和职业发展创造了新的途径。数字工具和人工智能 (AI) 的出现代表着一种范式转变，充满了加速女性经济赋权和公正进步的巨大潜力。然而，数字性别鸿沟仍然存在，许多网络空间对女性来说仍然不安全，因此许多人错失了机会。
通过供应链弥合旅游和农业...
课程丰富而多样，以国际专家为特色，他们将分享其物流，旅游，农业和管理知识。我们将通过专业的研讨会来深入研究绿色和数字过渡，从而塑造我们的世界，从而对当今的专业人员制作可转让的技能。，但这并不是全部工作；我们的暑期学校被设计为整体体验。参与我们的动态社会计划，进行两次全日专业游览，并参加中途场外练习。我们暑期学校的亮点是协作案例研究工作，跨学科的团队将在农业和旅游供应链的交汇处应对现实世界的后勤挑战，从而设计了与绿色和数字未来的原理相吻合的解决方案。
生成的AI，教师知识和教育研究：弥合短期和长期观点
摘要本文反映了生成AI（Genai）教学和教师教育工具的变革性质，既反映了当前的创新，又考虑了未来的潜力和挑战。从这个意义上讲，我们的目标是将教育领域的态度定位为Genai等新技术对教育和教育研究的影响。我们认为需要采用双镜头方法。首先，实践和研究应集中于现在和现在，即如何为服务前和服务教师设计强大的学习经验，以使他们具有生产力，创造性，批判性和道德用户。，但还需要更深入，更长的观点 - 基于社会学和历史趋势和作品，这将影响社会教育矩阵，从而长期以来教育起作用。我们首先简要介绍了Genai Technologies。这是对Genai工具的基本性质的深入讨论，即对先前技术的相似性和差异，以及对教师教育和研究的影响。
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
呼吁采取行动弥合数字访问、设计和使用方面的鸿沟
作者感谢为本指南接受采访的专家：Paolo DeMaria，全国州教育委员会协会（NASBE）总裁兼首席执行官；Dean Folkers，州首席学校官员委员会（CCSSO）教育、数据和技术总监；Cindy Marten，美国教育部副部长；Stacey McAdoo，Teach Plus（阿肯色州）创始人兼执行董事；Frederick Brown，Learning Forward 总裁兼首席执行官；Shawn Rubin，Highlander Institute 执行董事；L. Earl Franks，全国小学校长协会（NAESP）执行董事；Julia Fallon，SETDA 执行董事；Alesha Daughtrey，Mira Education 总裁；Keith Krueger，学校网络联盟（CoSN）首席执行官；Shaun Kellogg，Friday 教育创新研究所临时执行董事；国际教育技术协会 (ISTE) 和课程监督与发展协会 (ASCD) 首席执行官 Richard Culatta；美国国家教育与经济中心 (NCEE) 首席执行官 Vicki Phillips；Robinhood 学习与技术基金董事总经理 Amber Oliver；克莱顿·克里斯滕森研究所高级研究员 Tom Arnett；Hiller Spires，
肢体损失后的皮质重组：弥合基础科学与临床恢复之间的差距
尽管全球截肢的发病率和流行率越来越高，但肢体损失的个体仍在功能恢复和慢性疼痛方面继续挣扎。对外周和中枢神经系统的运动和感觉重塑的更全面了解可能有助于改进临床干预措施，以改善获得肢体损失的人的生活质量。本文的目的是首先提供有关肢体损失的个体的背景临床背景，然后对动物模型和人类临床试验的已知运动和感觉神经适应进行全面审查。最后，这篇文章弥合了基础科学研究人员与临床医生之间的差距，这些研究人员通过解释当前的临床治疗方法如何恢复功能并使用上述潜在的神经适应性来调节幻影肢体疼痛，从而对待肢体损失的个体。本综述应鼓励以已知的神经系统靶标的新型治疗进一步发展，以改善个人后注册后的恢复。
用物理学弥合量子设备中的现实差距...
理论和实验之间的差异遍及整个科学，是人类发现的驱动力之一。模拟通常比实际实验所需的资源少，但很少捕获系统的全部复杂性，从而限制了它们的实际应用。缩小模型和现实世界之间的差距是使用机器学习控制复杂系统的关键，尤其是当机器学习模型在模拟上训练之前，然后将其应用于真实系统之前[1,2]。当存在无法直接观察到的数量时，现实差距将进一步扩大。可以通过对系统的其他特征的影响来估算这种不可观察的数量，例如，间接观察黑洞[3]，观察到希格斯玻色子衰变的特征[4]或从后面墙壁后面的人类姿势估计的机器学习估计[5]。名义上相同设计的固态量子设备通常会显示出不同的特征。这种可变性阻碍了原本有希望的量子实现的可伸缩性，例如在电子的自旋状态
弥合学术和行业锂离子电池研究之间的差距
锂（Li） - 离子电池的领域已进入一个阶段，该阶段主要是在很大程度上专注于优化当前的细胞化学，以提高商业细胞的有效能量密度，而学术界主要是由用于下一代细胞化学的新型材料开发的驱动。除了其不同的研究目标外，行业还生产具有越来越多样化的大小和形状的商业细胞，而大多数学术研究报告报告了有限的小型细胞格式。研究环境中的这种差异导致工业和学术观点之间的脱节。更具体地，由于从未转化为具有更复杂设计的细胞的较小的细胞获得的学术研究结果，就会出现断开连接。在本文中，我们讨论了行业和学术界之间存在的脱节位置，并通过采用多方面的方法来证明如何在学术界研究行业相关问题，并进一步在实践层面提供宝贵的见解。