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情报提供
MMCT方法主要使用小鼠衍生的A9细胞和中国仓鼠衍生的CHO细胞作为染色体供体细胞，并将MB尺度的人类染色体（片段）引入人/小鼠干细胞中，并通过创建疾病模型和动物的创造来为生物学研究工具的开发。使用质粒载体和BAC载体的常规基因转移方法用于约5-200 kb的基因转移，使MB的尺度上的基因转移非常困难。另一方面，人类染色体引入方法通过使用人类单个染色体A9/CHO细胞库成功引入MB单元，该单元分别将染色体从1到22和X携带为染色体供体细胞。然而，保留在现有人类单染色体染色体A9/CHO细胞库中的人类染色体没有具有高染色体稳定性作为A9/CHO细胞的特征，从而导致部分染色体缺乏症和重排，从而使所需的人类染色体的长度很难以稳定的方式提供。此外，可以提供的染色体来自特定的人成纤维细胞系，导致缺乏遗传多样性。臀部细胞是一种极具吸引力的生物学资源，因为来自各种遗传背景（包括疾病患者）的人类衍生的细胞系显示了无限的增殖潜力，并且能够长期保持正常的染色体核型。该研究小组报告了一种新型高效的MMCT方法，其中使用紫杉醇（PTX）和反versin（Rev）生产微核细胞，将臀部细胞用作染色体供体细胞，并与CHO细胞融合。因此，在这项研究中，我们研究了是否可以通过使用PTX和Rev与不同的人IPS细胞产生的人IPS细胞衍生的微核细胞融合来引入染色体。
第19 期国防情势特刊
民主国家促进繁荣与和平（纽约和伦敦：劳特利奇，2005 年）；马修·克罗尼格，大国竞争的回归：从古代世界到美国和中国的民主与专制（纽约：牛津大学出版社，2020 年），第 11-35 页和第 196-209 页。
文章/书籍信息 - T2R2
我们提出了一种方案，通过量子计算机上的统计抽样来构建相互作用电子系统的单粒子格林函数 (GF)。尽管电子自旋轨道的产生和湮灭算符的非幺正性使我们无法有选择地准备特定状态，但已证明量子比特可以进行概率状态准备。我们提供配备最多两个辅助量子比特的量子电路，以获得 GF 的所有组件。我们基于幺正耦合簇 (UCC) 方法对 LiH 和 H 2 O 分子的 GF 构建进行了模拟，通过比较 UCC 方法中的准粒子和卫星光谱以及全配置相互作用计算的光谱来证明我们方案的有效性。我们还通过利用 Galitskii-Migdal 公式来检查采样方法的准确性，该公式仅从 GF 中给出总能量。
情感化设计：概述 - 密歇根大学图书馆
情绪的概念与情感密切相关，情感是一个包罗万象的术语，包括情绪、感觉、心情和评价（Simon、Clark 和 Fiske，1982 年）。最重要的概念可能是情绪。然而，在心理学中，关于情绪的理论认为它是一个“非常混乱和令人困惑的研究领域”（Ortony、Clore 和 Collins，1988 年），因此对定义没有共识。各种因素都与情绪有关，包括主观因素、环境因素以及神经和激素过程。在本章中，我们利用了 Kleinginna 和 Kleinginna（1981 年）提供的情绪总结，其中包含了心理学定义的关键要素，如下所示：（1）情绪引起情感体验，例如快乐或不快。(2) 情绪刺激我们产生认知解释——例如将原因归咎于我们自己或环境。(3) 情绪会触发自主神经系统的各种内部调整，例如心率加快和皮肤电导反应降低。(4) 情绪引发的行为通常（但并非总是）具有表现力（笑或哭）、目标导向（接近或回避）和适应性（消除潜在威胁）。感觉可用于通过体验或感知来描述身体触觉，是情绪的主观表现，可以被有意识地感受到（Davidson、Sherer 和 Goldsmith，2009 年）。因此，它们经常在文献中用作情绪的自我报告测量方法（例如，Zhou、Qu、Helander 和 Jiao，2011）。情绪与持续时间较长的情感状态相关（Picard，1997）。它们可以持续数小时、数天甚至更长时间，而无需归因对象。情绪通常是短暂的，但当情绪、思想或行为反复激活时，就会产生情绪（Russell，2003）。例如，消极情绪可能是由反复的消极情绪、思想、行为产生的，也可能是由药物或药物引起的（Picard，1997）。主观评价通常被定义为一种有价情感反应，可以用积极或消极的意见、观点或反应来评估一个对象或一种情况（Simon 等，1982）。Russell（2003）使用核心情感来描述所有情绪化的事件，包括情绪、心情和评价。它有两个重要维度，即价（愉悦-不愉悦）和唤醒（困倦-激活）。与离散情绪模型（例如保罗·埃克曼（1992）提出的基本情绪）相比，他认为有六种基本情绪（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶），并且可以通过不同文化的面部表情来识别，罗素（1989）提出
2024.06.07 招标信息公告第18号《垫脚石》
4天前 —— （3）防卫省向某都道府县警察部队下达有关有组织犯罪的承包订单…… （7）依据防卫省长官房长官、防卫政策局长及防卫装备技术局长规定的规格、内部标准及业务惯例。 3.
文章/书籍信息 - T2R2
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如皮层电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。这项研究招募了 16 名颅内植入电极的癫痫患者，在 8 个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每句句子由 3 个标记组成。具体来说，我们应用 Transformer 神经网络模型来从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务训练以解码隐性语音时的性能。在隐性语音上训练的 Transformer 模型在解码隐性语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0.05 ; d = 0.07)。因此，收集隐性语音训练数据的挑战可以通过使用显性语音来解决。通过使用几种显性语音可以提高隐性语音的性能。
边境的情感化AI：iBorderCtrl案例
Sánchez-Monedero, J., & Dencik, L. (2020)。欺骗性边界的政治：“欺骗的生物标志物”和 iBorderCtrl 案例。信息、通信与社会，0(0)，1-18。https://doi.org/10.1080/1369118X.2020.1792530