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World File Search System意思
GDP 是什么意思？
许多职业通常使用缩写和首字母缩略词。对于工程师、律师和摄影师来说，NASA（美国国家航空航天局）、ADR（替代性争议解决）和 FF（全画幅）等缩写无需解释。然而，对于不熟悉这些领域的人来说，这些首字母缩略词如果不解释是毫无意义的。与其他职业一样，经济学也充满了这样的缩写和首字母缩略词。经济学中常用的缩写词之一是 GDP，代表国内生产总值。这个词被广泛用于媒体、商界和政府出版物，用于衡量经济健康状况。简单来说，GDP 是衡量一个国家在一定时期内生产的所有最终商品和服务的货币净值的指标。它衡量一个国家在特定时期（通常是一个季度或一年）创造的新经济价值。 GDP 的编制通常从三个不同的角度进行：将商品和服务的产出减去中间消耗（生产法）、将收入归因于生产要素（收入法）以及跟踪家庭、政府和为家庭服务的非营利机构的最终支出、投资和净出口（出口-进口）。使用各种方法编制的估计值需要相互比较以确定差异，从而确定估计值的准确性。
人工是什么意思
在当今快节奏的世界中，人工智能已成为一个广泛讨论的话题，它已从科幻小说中的概念转变为影响我们日常生活的现实。人们对人工智能及其将想象力融入日常生活的能力着迷。本文旨在探讨人工智能的概念、发展历程、各种类型的人工智能、训练模型、优势以及其多样化应用的案例。人工智能是指开发能够执行需要人类智能的任务的计算机系统。它通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术等技术，帮助处理大量数据、识别模式并根据收集的信息做出决策。人工智能涵盖学习、推理、感知、解决问题、数据分析和语言理解等能力。人工智能的最终目标是创造出能够模拟人类能力并以更高的效率和精度执行各种任务的机器。人工智能领域有可能彻底改变我们日常生活的各个方面，例如虚拟个人助理、自动驾驶汽车、医疗诊断和治疗、推荐系统和欺诈检测。人工智能已融入众多行业和日常生活，展现出其多样化的应用。Siri、Google Assistant 和 Amazon Alexa 等虚拟个人助理利用人工智能进行自然语言处理和机器学习，从而提供更精准的响应。自动驾驶汽车使用人工智能算法分析传感数据，并进行实时驾驶决策。医疗保健专业人员利用 IBM Watson for Health 和 Google DeepMind 等平台，将人工智能算法应用于医疗诊断和治疗。Netflix、Amazon 和 Spotify 等在线平台利用人工智能根据用户行为和偏好提供个性化推荐。金融机构利用人工智能通过分析数据的算法实时检测欺诈活动。人工智能 (AI) 是一个复杂的决策过程，在某些领域超越了人类的能力。人工智能机器的一个关键特性是重复学习，这使它们能够从现实生活中的事件中学习并与人类互动。这种学习过程被称为机器学习，是人工智能的一个子领域。由于缺乏准确性和热情，人类难以完成重复性任务。相比之下，人工智能系统在其任务中表现出卓越的准确性。人工智能在医疗保健、零售、制造和银行等各个领域都有广泛的应用。人工智能主要分为两类：弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）。弱人工智能是指专为特定任务或特定范围的任务而设计的人工智能系统。这些系统在其指定领域表现出色，但缺乏广泛的认知能力。其特征包括专业化能力、应用范围有限以及缺乏意识。狭义人工智能的例子包括虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。而广义人工智能则旨在全面模拟人类智能，包括推理、解决问题、学习和适应新情况的能力。广义人工智能的特征包括类似人类的认知能力、适应性以及在各种任务和领域中概括知识的能力。目前，狭义人工智能是人工智能最常用的形式，广泛应用于各行各业。狭义人工智能的例子包括Siri和Alexa等虚拟个人助理、推荐系统、图像识别软件、聊天机器人和自动驾驶汽车。随着研究人员不断突破人工智能的界限，他们提出了不同级别的人工智能能力。广义人工智能就是这样一个概念，它被认为具有自我意识、意识和主观体验。然而，达到这一水平仍然是一个理论挑战。广义人工智能的发展仍是一个持续研究的领域。另一个极端是超级人工智能，也称为人工智能超级智能 (ASI)。这种类型的人工智能几乎在各个方面都超越了人类智能，并对社会和人类的未来产生重大影响。超级人工智能的特点包括认知优势、快速学习和适应能力，这些特点可以推动各个领域的快速发展。超级人工智能的发展也引发了人们对其潜在社会影响的担忧，包括与控制相关的风险、与人类价值观的契合度以及对人类生存的威胁。尽管目前还处于理论阶段，但研究人员正在积极探索其发展带来的影响和挑战。相比之下，反应式机器是最基本的人工智能类型，纯粹是反应式的。它们不会形成记忆，也不会利用过去的经验来做出决策。例如，IBM 的“深蓝”国际象棋超级计算机在 1997 年击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。这些机器可以感知世界并采取行动，而无需存储任何记忆。而记忆有限的机器可以回顾过去，并根据观察结果做出决策。一个常见的例子是自动驾驶汽车，它会观察其他车辆的速度和方向，并相应地进行调整。这需要在特定时间内监控车辆的驾驶情况。这些信息不会存储在机器的经验库中。基于心智理论的机器可以理解人类的信念、情绪、期望等，并做出情绪化的反应。索菲亚就是这类人工智能的典型例子，尽管该领域的研究仍在进行中。换句话说，先进的机器正在被开发，它们对世界及其实体（包括人类和动物）有着更深入的理解。这些机器将能够回答简单的“假设”问题，并具备同理心，从而更好地理解他人的观点。更重要的飞跃是创造出具有自我意识的机器，它们能够意识到自身身份并预测他人的感受。这种智能水平将代表人工智能研究的重大突破。人工智能 (AI) 的工作原理是通过算法、计算能力和来自各种来源的数据来利用海量数据。该过程包括收集相关数据，对其进行预处理以确保其清洁度和结构化，根据任务需求选择合适的算法，使用标记或未标记数据训练模型，评估其性能，并将其部署到生产环境中执行实际任务。人工智能功能广泛而多样，涵盖各种随时间推移进行调整和改进的技术。这使得模型能够通过持续学习在动态环境中保持相关性和准确性。在线学习、迁移学习和强化学习等技术有助于从经验和反馈中获取新知识。在推理过程中，经过训练的人工智能模型会运用其学习到的模式和表征，对新数据进行预测或决策。此过程包括将输入数据输入模型，并根据模型的内部工作原理获得输出预测或分类。人工智能系统依靠数据、算法和计算能力从经验中学习、做出决策并自主执行任务。人工智能系统的具体功能取决于其架构、算法以及其设计目标任务的性质。人工智能的应用领域广泛，已被广泛应用于医疗保健、金融、零售、制造、交通运输、教育、市场营销、游戏、安全和自然语言处理等各个行业。这些应用包括诊断、患者预后预测、个性化治疗方案、信用评分、欺诈检测、客户服务、需求预测、供应链优化、智能游戏角色、面部识别、入侵检测、机器翻译、情绪分析等等。人工智能的未来很可能涉及机器学习、自然语言处理和计算机视觉的进一步发展，从而为各种应用和行业带来功能日益强大、集成度更高的系统。人工智能的潜在增长领域包括医疗保健、金融、交通、客户服务、刑事司法决策、招聘、教育以及其他涉及道德考虑的敏感领域。人工智能 (AI) 是一种使计算机和机器能够模拟人类学习、解决问题和决策等能力的技术。AI 应用程序和设备可以识别物体、理解人类语言、从新信息中学习，并向用户和专家提供建议。AI 研究的最新焦点是生成式 AI，它可以创建文本、图像和视频等原创内容。生成式 AI 依赖于机器学习 (ML) 和深度学习技术。深度学习彻底改变了机器学习领域，它使算法能够在无需人工干预的情况下从大量未标记数据集中进行预测。这项技术尤其适用于自然语言处理、计算机视觉以及其他需要在海量数据中识别复杂模式和关系的任务。因此，深度学习为我们日常生活中的大多数 AI 应用提供支持。深度学习还支持多种先进技术，包括半监督学习，它结合了监督学习和非监督学习，可以在标记数据和未标记数据上训练模型。此外，自监督学习从非结构化数据中生成隐式标签，而强化学习则通过反复试验和奖励函数进行学习。迁移学习允许将从一个任务或数据集获得的知识应用于另一个相关任务或不同的数据集。生成式人工智能是指能够根据用户的提示或请求创建复杂原始内容（例如文本、图像、视频或音频）的深度学习模型。这些模型对其训练数据的简化表示进行编码，然后从该表示中提取数据以生成与原始数据相似但不完全相同的新作品。生成式人工智能的最新进展促成了复杂的深度学习模型类型的发展，包括变分自编码器 (VAE)、扩散模型和变换器。变换器是许多备受瞩目的生成式人工智能工具的核心，例如 ChatGPT 和 GPT-4、Copilot、BERT、Bard 和 Midjourney。生成式人工智能的运作分为三个阶段：训练、调整和生成。该流程始于基础模型，这是一种深度学习模型，可作为多种不同类型生成式人工智能应用的基础。基础模型可以针对特定任务进行定制，例如文本或图像生成，并且通常基于海量数据进行训练。深度学习算法处理海量非结构化数据（TB级或PB级的文本、图像或视频），并使用基础模型根据提示自主生成内容。这一训练过程计算密集、耗时且成本高昂，需要数千个GPU和数周的处理时间，总计数百万美元。像Meta的Llama-2这样的开源基础模型项目使开发人员能够绕过这一步骤及其成本。为了针对特定的内容生成任务对模型进行微调，开发者可以使用诸如标记数据微调或人工反馈强化学习 (RLHF) 等技术。这需要向模型输入特定于应用的问题或提示以及正确答案。开发者定期评估其生成式 AI 应用的输出，进一步调整模型以提高准确性或相关性。另一种方法是检索增强生成 (RAG)，它通过整合训练数据以外的相关来源来扩展基础模型，从而优化参数以提高准确性或相关性。生成式 AI 为各行各业和应用带来了诸多优势，包括重复性任务的自动化、更快地从数据中获取洞察、增强决策能力、减少人为错误、全天候可用以及降低物理风险。AI 可以自动化日常任务，使人类能够专注于创造性工作。它能够做出更快、更准确的预测和可靠的决策，使其成为决策支持或全自动决策的理想选择。AI 通过引导人们完成流程、标记潜在错误以及在无人干预的情况下自动执行任务来减少人为错误，尤其是在医疗保健等精准度至关重要的行业。随着机器学习算法接触更多数据并从经验中学习，其准确性不断提高，错误也随之减少。人工智能始终在线，全天候提供一致的结果。人工智能可以通过使用聊天机器人或虚拟助手来简化客户服务或支持的人员需求。它还可以简化生产流程，保持一致的产出水平，并自动执行那些可能危及人类工人的危险任务。例如，自动驾驶汽车可以降低乘客受伤风险。人工智能的实际应用包括通过聊天机器人改善客户服务、检测欺诈交易、个性化客户体验以及简化招聘流程。此外，人工智能代码生成工具可以加速应用程序开发，而预测性维护模型可以防止设备故障和停机。人工智能的快速应用带来了诸多好处，但也带来了挑战和风险。人工智能系统依赖的数据集可能容易受到篡改、偏见或网络攻击，从而损害其完整性和安全性。为了降低这些风险，组织必须在从开发到部署的整个人工智能生命周期中保护数据完整性。威胁行为者会针对人工智能模型进行盗窃、逆向工程或未经授权的操作，这可能会损害模型的架构、权重或参数。此外，还存在诸如模型漂移、偏差和治理结构崩溃等运营风险。如果不加以解决，这些风险可能会导致系统故障和网络安全漏洞，而威胁行为者可能会利用这些漏洞。为了优先考虑安全和道德，组织必须开发透明、可解释、公平的人工智能系统，包容、稳健、安全且可问责。人工智能伦理是一个多学科领域，旨在优化人工智能的有益影响，同时降低风险。人工智能伦理的原则包括可解释性、公平性和透明性。可解释的人工智能使人类用户能够解读算法产生的结果和输出。公平性和包容性要求在数据收集和模型设计过程中最大限度地减少算法偏差。建立多元化的团队对于创建包容性的人工智能系统至关重要。稳健的人工智能能够处理异常情况而不会造成损害，能够抵御有意和无意的干扰，并防止漏洞。问责制要求对人工智能的开发、部署和结果建立明确的责任和治理结构。与人工智能伦理相关的共同价值观包括可解释性、公平性、包容性、稳健性、安全性、问责制、透明性和责任感。用户必须了解人工智能的开发方式、功能、优势和劣势。提高透明度可以为人工智能模型和服务的创建提供宝贵的见解。确保隐私和合规性至关重要，因为像《通用数据保护条例》（GDPR）这样的监管框架要求组织保护个人信息。这包括保护可能包含敏感数据的人工智能模型，并开发能够适应不断变化的法规的适应性系统。研究人员根据人工智能的复杂程度对其进行了分类：弱人工智能（狭义人工智能）执行特定任务，而强人工智能（通用人工智能，AGI）则具有理解、学习和应用知识处理各种任务的能力，超越人类智能。具有自我意识的人工智能系统的概念仍是一个有争议的话题。人工智能发展的关键里程碑包括：- 1950 年：艾伦·图灵出版了《计算机器与智能》，提出了“机器能思考吗？”的问题，并提出了图灵测试。- 1956 年：约翰·麦卡锡在达特茅斯学院的第一次人工智能会议上提出了“人工智能”一词。- 1967 年：弗兰克·罗森布拉特制造了 Mark 1 感知器，这是一台基于通过反复试验进行学习的神经网络的计算机。- 1980 年：使用反向传播算法的神经网络在人工智能开发中得到广泛应用。 1995年，斯图尔特·罗素和彼得·诺维格出版了《人工智能：一种现代方法》，这是一本关于人工智能的权威教科书，探讨了人工智能的四个潜在目标或定义。大约在同一时期，IBM的“深蓝”国际象棋系统在一场对决中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。大数据和云计算时代到来，使企业能够管理用于训练人工智能模型的大型数据资产。21世纪初，人工智能取得了重大进展，包括约翰·麦卡锡在其2004年的论文《什么是人工智能？》中对人工智能的定义。数据科学开始成为一门热门学科，IBM Watson击败了《危险边缘！》冠军肯·詹宁斯和布拉德·鲁特。2015年，百度的 Minwa 超级计算机使用卷积神经网络识别图像的准确率高于人类。同年，在 DeepMind 的 AlphaGo 程序击败世界围棋冠军李索孛后，谷歌以 4 亿美元收购了 DeepMind。2020 年代，大型语言模型 (LLM) 兴起，例如 OpenAI 的 ChatGPT，它们显著提高了人工智能性能和推动企业价值的潜力。生成式人工智能实践使深度学习模型能够在大型数据集上进行预训练。截至 2024 年，人工智能趋势表明它将持续复兴，多模态模型通过结合计算机视觉和 NLP 功能提供更丰富的体验。IBM 强大的人工智能战略：推进值得信赖的人工智能以获得竞争优势一种利用人工智能力量的全面方法，包括创造竞争优势、在整个业务中扩展人工智能以及推进值得信赖的人工智能。
“缓解”和“改编”是什么意思
•缓解 - “减少某事的严重性，严重性或痛苦的作用。” •适应 - “有机体或物种更适合其环境的变化过程。” 3。将缓解气候变化和适应工作表分发给每个学生。指导学生在纸张侧面写下自己的“缓解”和“改编”的定义。如果您感觉最好，则可以将这些定义的写作留在活动结束之前。4。在班级中分配12个策略图片表中的每一个（因此，每对或三个组将有一张或组，具体取决于您的学生人数）。对于定义的时间集（至少两分钟），学生们弄清楚在维恩图上的策略可以放置在哪里。是一种缓解策略吗？适应策略？还是可以同时工作？
生物学中的蓝图是什么意思
DNA 是生命的基本蓝图，由一种长链分子组成，其中包含构建和维持所有生物体的指令。它存在于几乎所有细胞中，能够产生蛋白质并在代际之间传递遗传信息。这个来自鲑鱼精子的 DNA 样本属于德国图宾根大学。了解 DNA 的结构和功能彻底改变了疾病研究、遗传易感性评估、诊断和药物配方。它对每个个体都是独一无二的，这使它成为法医科学、识别犯罪、失踪人员和亲生父母的重要工具。在农业中，DNA 有助于改良牲畜和植物。DNA 的发现可以追溯到 1869 年，当时弗里德里希·米歇尔从白细胞中分离出核蛋白。他观察到它在各种组织中的存在并发现了它的遗传作用。阿尔布雷希特·科塞尔后来将其重新命名为脱氧核糖核酸 (DNA) 并分析了它的化学成分。DNA 的转变始于 20 世纪 30 年代初，当时奥斯瓦尔德·艾弗里在纽约洛克菲勒研究所进行了研究。他发现一种细菌与同种菌株的死细胞混合后会转变成有毒形态。弗雷德·格里菲斯于 1928 年首次观察到这一现象。艾弗里的工作以及柯林·麦克劳德和麦克林·麦卡锡的工作表明，这种转变与 DNA 有关。尽管当时并未得到普遍接受，但艾弗里的发现激发了人们对 DNA 的兴趣。几年后，阿尔弗雷德·赫尔希和玛莎·赫尔希于 1952 年进行的实验证实了 DNA 携带遗传信息。到了 20 世纪 50 年代，研究人员开始研究 DNA 的结构以了解其功能。罗莎琳德·富兰克林和莫里斯·威尔金斯与弗朗西斯·克里克和詹姆斯·沃森于 1953 年揭示了双螺旋模型。该结构由两条相互缠绕的链组成，具有四种互补的核苷酸：腺嘌呤、胞嘧啶、鸟嘌呤和胸腺嘧啶。双螺旋结构允许重建遗传信息，从而实现遗传性状的传递。 DNA 分析对于理解生命的生物机制和由基因突变引起的疾病至关重要。DNA 测序和 PCR 等技术使分析分子和识别基因突变成为可能。科学家还可以操纵和构建新形式的 DNA，称为重组 DNA 或基因克隆，这对于大规模药物生产和基因治疗至关重要。随着时间的推移，对核酸、蛋白质和非蛋白质成分的发现和理解也在不断发展。出生于加拿大哈利法克斯的 Oswald T Avery 发现了有丝分裂细胞分裂和染色体的过程。理查德·阿尔特曼将核蛋白改名为核酸，而约翰·弗里德里希·米歇尔去世。莱纳斯·鲍林引入了遗传学的概念，塞韦罗·奥乔亚诞生。亚历山大·托德创造了“基因”一词，保罗·扎梅克尼克描述了 DNA 的构成要素。所罗门·施皮格尔曼绘制了一条染色体图谱，弗朗西斯·克里克、莫里斯·威尔金斯、亚瑟·科恩伯格、弗雷德里克·桑格、罗莎琳·富兰克林、伊芙琳·威特金、西摩·本泽尔、哈尔·戈宾德·科拉纳、约翰·史密斯、约书亚·莱德伯格、TB·约翰逊和 RD·科格希尔也为该领域做出了重大贡献。其他值得注意的事件包括 PB·约翰逊和 RD·科格希尔检测到甲基化胞嘧啶衍生物是硫酸水解结核酸的副产物，但其他科学家很难复制他们的结果。保罗·伯格、马歇尔·W·尼伦伯格、詹姆斯·D·沃森、吴雷、丹尼尔·内森斯、沃纳·阿伯、富兰克林·斯塔尔、贝弗利·格里芬、芭芭拉·麦克林托克、汉密尔顿·O·史密斯、沃尔特·吉尔伯特、斯坦利·诺曼·科恩、赫伯特·博耶、大卫·巴尔的摩、约翰·E·苏尔斯顿、埃尔温·薛定谔、理查德·J·罗伯茨、克雷格·文特尔诞生。四种碱基比例的一致性是人们不断发现的。镰状细胞病被发现是基因突变的结果。埃丝特·莱德伯格对λ噬菌体有了突破性的发现。纯化的DNA和细胞DNA显示出螺旋结构，标志着首次观察到细菌对病毒的改造。DNA在保存遗传密码方面比蛋白质更重要这一点变得清晰起来。DNA的双螺旋结构通过三篇《自然》杂志发表的文章得到证实。莱纳斯·鲍林因其在氨基酸方面的工作获得了诺贝尔奖。弗雷德里克·桑格完成了胰岛素氨基酸的完整序列，而病毒被重构，RNA被发现。信使RNA首次被发现，DNA聚合酶被分离纯化，用于复制DNA。维克多·英格拉姆利用桑格测序技术破解了镰状细胞性贫血背后的遗传密码。弗朗西斯·克里克提出了遗传物质控制蛋白质合成的主要功能。首次实现了体外DNA合成。桑格获得了他的第一个诺贝尔化学奖，为理解基因调控和蛋白质合成步骤铺平了道路。美国国家生物医学研究基金会的成立标志着核酸测序新时代的开始。芭芭拉·麦克林托克发现了“跳跃基因”，同时破解了编码机制。桑格的研究导致了限制酶的发现，紫外线诱变可以通过暗曝光逆转。转移RNA成为第一个被测序的核酸分子，全面的蛋白质序列发表在《蛋白质序列和结构图集》上。遗传密码首次被总结，沃纳·阿伯尔预测了限制酶作为实验室工具的使用。发现了连接酶（一种促进 DNA 链连接的酶），并开发了自动蛋白质测序仪。从杂交细胞中分离出染色体，并组装了功能性噬菌体基因组。发表了 PCR 原理，并从黄石温泉中分离出一种新细菌。产生了生成重组 DNA 分子的概念。在分子生物学的早期，取得了一些重要的里程碑，为现代基因工程铺平了道路。关键事件包括： - 分离和鉴定人类或其他哺乳动物染色体的第一个限制性酶。 - 发现和分离逆转录酶。 - 发表了一种称为修复复制的过程，用于通过聚合酶合成短 DNA 双链和单链 DNA。 - 构建第一个质粒细菌克隆载体。 - 报道噬菌体 lambda DNA 的完整序列。 - 由于安全问题，Janet Mertz 在细菌中克隆重组 DNA 的实验被叫停。 - 首次发表了使用限制性酶切割 DNA 的实验。 - 关于重组 DNA 技术的生物危害的讨论公开化。 - 生成了第一个重组 DNA。 - Janet Mertz 和 Ronald Davis 发表了一种易于使用的重组 DNA 构建技术，该技术表明，当用限制性酶 EcoRI 切割 DNA 时，DNA 会产生粘性末端。 - 报道了 24 个碱基对的测序，以及细菌中 DNA 修复机制的发现 - SOS 反应。 - 开发了 Ames 测试来识别破坏 DNA 的化学物质。 - 首次举办人类基因图谱国际研讨会。 - DNA 首次成功地从一种生命形式转移到另一种生命形式。 - 重组基因研究开始受到监管。 - 重组 DNA 在大肠杆菌中成功复制，随后呼吁暂时停止基因工程，直到采取措施处理潜在的生物危害。 - Mertz 完成了她的博士学位，Sanger 和 Coulson 发表了他们的 DNA 测序加减法。 - DNA 甲基化被认为是胚胎中 X 染色体沉默的机制，并被认为是控制高等生物基因表达的重要机制。 - 阿西洛马会议呼吁自愿暂停基因工程研究。 - 酵母基因首次在大肠杆菌中表达。 - 原癌基因被认为是正常细胞遗传机制的一部分，在发育细胞中发挥着重要作用。 - NIH 发布了重组 DNA 实验指南。 - 人类生长激素经基因工程改造。 - 确定噬菌体 phi X174 DNA 的完整序列。 - 编写了第一个帮助汇编和分析 DNA 序列数据的计算机程序。 - 发表了两种不同的 DNA 测序方法，可以快速对长片段 DNA 进行测序。 - 在大肠杆菌中产生人类胰岛素。 - 诺贝尔奖表彰限制性酶的发现及其在分子遗传学问题中的应用。 - Biogen 为克隆乙型肝炎 DNA 和抗原的技术提交了初步的英国专利。- 爱丁堡大学科学家克隆出第一条 Epstein Barr 病毒 DNA 片段。 - 巴斯德研究所科学家报告成功分离并克隆大肠杆菌中的乙肝病毒 DNA 片段。 - 加州大学旧金山分校科学家宣布成功在大肠杆菌中克隆并表达 HBsAg。 - Biogen 申请欧洲专利，以克隆显示乙肝抗原特异性的 DNA 片段。 这一年，基因工程和 DNA 测序取得了重大进展。第一个基因克隆专利获得批准，为进一步的研究铺平了道路。塞萨尔·米尔斯坦提出使用重组 DNA 来改进单克隆抗体，而桑格获得了他的第二个诺贝尔化学奖。欧洲分子生物学实验室召开了计算和 DNA 序列会议，标志着该领域的一个里程碑。多瘤病毒 DNA 被测序，加州大学旧金山分校的科学家发表了一种在癌细胞中培养 HBsAg 抗原的方法。科学家报告首次成功开发转基因小鼠，同时世界上最大的核酸序列数据库通过电话网络免费开放。第一批转基因植物和小鼠被报道出来，展示了基因工程的威力。研究表明，Upjohn 开发的细胞毒性药物阿扎胞苷可抑制 DNA 甲基化。NIH 同意在 5 年内提供 320 万美元来建立和维护核酸序列数据库。第一种重组 DNA 药物获得批准，在肿瘤样本的胞嘧啶-鸟嘌呤 (CpG) 岛上发现 DNA 甲基化普遍缺失。聚合酶链反应 (PCR) 技术开始被开发作为扩增 DNA 的手段。PCR 实验的结果开始被报道，同时开发了针对乙型肝炎的转基因疫苗，并揭示了第一个基因指纹。嵌合单克隆抗体被开发出来，为更安全、更有效的单克隆抗体疗法奠定了基础。卡罗尔·格雷德 (Carol Greider) 和伊丽莎白·布莱克本 (Elizabeth Blackburn) 宣布发现端粒酶，这是一种在染色体末端添加额外 DNA 碱基的酶。DNA 甲基化被发现发生在称为 CpG 岛的特定 DNA 片段上，而 Mullis 和 Cetus 公司则为 PCR 技术申请了专利。DNA 指纹识别原理被提出，第一起使用 DNA 指纹识别解决的法律案件被解决。聚合酶链式反应 (PCR) 技术被发表，同时还有人类基因组测序计划。开发了一种用于自动进行 DNA 测序的机器，并创建了第一个人源化单克隆抗体。一种针对乙肝的基因工程疫苗获得批准，而干扰素被批准用于治疗毛细胞白血病。美国建立了监管框架来规范生物技术产品的开发和引进。比利时和美国批准了 Engerix-B 等基因工程乙肝疫苗。小规模临床试验的结果公布，包括一项针对输血后慢性乙型肝炎的重组干扰素-α疗法的试验。mRNA被封装到由阳离子脂质制成的脂质体中，并注射到小鼠细胞中，产生蛋白质。Campath-1H被制造出来——这是第一个临床上有用的人源化单克隆抗体。美国国会资助基因组测序，同时开发了一种快速搜索计算机程序来识别新序列中的基因。第一个催化甲基转移到DNA的哺乳动物酶（DNA甲基转移酶，DNMT）被克隆。比利时和美国批准了基因工程乙型肝炎疫苗，标志着基因工程和DNA测序的重大进步。法国和美国的基因突破导致癌症研究、基因测序和DNA分析方面的重大发现。乙型肝炎和囊性纤维化等疾病的疫苗和治疗方法的批准标志着医学科学的重大进步。DNA甲基化研究揭示了其与癌症发展和进展的联系。人类基因组计划正式启动，旨在对整个人类基因组进行测序，并在对包括细菌、病毒和哺乳动物在内的各种生物的基因组进行测序方面取得了重大里程碑。创新的 DNA 测序技术彻底改变了我们对基因进化、疾病诊断和个性化治疗的理解。研究人员已成功应用该技术研究肺炎链球菌对疫苗应用的快速适应。MinION 手持式 DNA 测序仪还被用于识别新生儿重症监护室中 MRSA 爆发的源头。除了在医学上的应用外，DNA 测序在了解神经系统疾病状况和识别防止生物衰老的罕见基因突变方面发挥了至关重要的作用。该技术还被用于预测哪些女性可以从化疗中受益，以及扫描婴儿和儿童的罕见疾病。此外，蛋白质结构的研究对于开发各种疾病的有效治疗方法至关重要。蛋白质由长链氨基酸组成，这些氨基酸扭曲并弯曲成独特的 3D 形状，使它们能够与其他分子相互作用并引发生物反应。蛋白质的形状可能因一个氨基酸的变化而改变，从而导致危及生命的疾病。了解蛋白质结构已导致医学领域取得重大突破，包括发现 HIV 蛋白酶结构，这有助于科学家设计有效的艾滋病治疗方法。此外，这些知识使研究人员能够识别致病病毒和细菌的致命弱点，为更有针对性和更有效的治疗铺平了道路。发现 HIV 蛋白酶的形状对于了解它如何感染细胞至关重要，最终导致开发出蛋白酶抑制剂等有效药物。这些突破将艾滋病毒治疗从死刑变成了可控的疾病，使人们能够长期与病毒共存。然而，艾滋病毒以进化和适应而闻名，随着时间的推移，一些治疗方法的效果会降低。研究人员目前正在研究新一代艾滋病毒蛋白酶抑制剂，以对抗这些耐药病毒株。在相关进展中，科学家们已经确定了艾滋病毒表面的一个不变区域，人类抗体可以靶向该区域，这有望阻止全球近 90% 的艾滋病毒株。这一发现为改进疫苗设计和可能改变一系列疾病生活的治疗方法铺平了道路。基于这些发现，研究人员正在探索对抗流感病毒的新方法，并在临床前试验中取得了令人鼓舞的结果。这项研究的更广泛影响可能导致更有效、更方便、副作用更少的各种医疗状况的治疗方法。
我们所说的经济产出是什么意思
“直接”一词的含义是什么？ 直接影响是指那些仅归因于研究中定义的行业的工作、工资或经济产出，在本例中为健康和健身中心的工作。我们喜欢说它们是可以计算的工作。如果我去仓库或混合设施并计算在那里工作的人数，那就是直接就业（尽管工作人数可能比工作岗位多得多，因为许多人只是兼职工作）。 JDA 使用定义为行业一部分的设施、办公室、商店和站点的直接就业来计算研究中提出的所有其他影响。 “间接”一词的含义是什么？ 间接是经济影响研究中使用的术语，用于定义由定义（或直接）行业的公司从其他行业购买商品和服务所产生的影响。 JDA 在其模型中将这些定义为供应商影响。例如，当健身中心向房东支付仓库租金时，或者当他们雇用卡车运输公司运送设备和商品时，他们正在对经济的房地产部门或卡车运输部门产生间接影响。对于零售商、批发商、卡车司机和其他通过供应链处理产品的人而言，通过仓库或商店运输的商品价值不计入间接影响；只包括用于提供批发、运输或零售服务的商品和服务。术语“诱导”是什么意思？诱导效应是经济通过重新支出向员工和企业主支付的收入而产生的反应，以经济的直接和供应商部分来衡量。当人们在健身中心或为行业提供商品和服务的公司工作时，他们会收到工资和其他报酬。这些钱通过他们的家庭支出重新流通，从而进一步促进当地经济活动。经济学家将这些诱导影响称为活动或行业的乘数效应。诱导效应的例子包括健身房街对面的咖啡馆创造的就业机会，人们在那里购买三明治作为午餐，或在加油站购买上下班的燃料，甚至在社区里，工人在那里购买房屋、去餐馆或去电影院。当您说“工作”时，您具体是指什么？工作是衡量每个行业每月工作年平均值的指标，该指标由美国劳工统计局发布的《季度就业和工资普查》定义。我们模型中的工作是独立得出的，与政府机构报告的工作不符，因为我们通常对行业的定义不同，而且我们纳入的公司和设施比政府调查的要多。工作以全职当量单位衡量。经济产出或经济影响是什么意思？JDA 在其模型中使用产出作为经济影响的一般衡量标准，因为我们认为这是最广泛和最具可比性的衡量标准。一般而言，产出代表以生产者价格计算的模型年行业生产价值。产出因所衡量的行业而异。就健康和健身中心行业而言，产出类似于总销售额。但是，对于零售和分销行业，产出类似于毛利率。
零碳排放量是什么意思？
保持我们的排放量降低净零碳排放，主要涉及将温室气体（GHG）排放降至最低。第一步是减少范围1排放，与建筑物和车辆燃料消耗相关的直接温室气体排放。第二个是减少与购买网络和建筑物购买电力相关的间接温室气体排放量的范围。Orange已经启动了计划，以增加我们从可再生能源（包括风能，太阳能和水力发电）产生的电力供应。解决范围3的排放量也很重要，即使它们超出了公司的直接控制，并且所涉及的方法尚未完全成熟。此范围涵盖了与供应商，员工通勤和商务旅行以及与客户使用相关的下游排放相关的所有上游排放。范围3可以通过优化购买原材料，产品和服务，限制商务旅行和员工通勤，将生态设计原则应用于产品和服务，并更有效地管理废物，从而减少3排放。
去增长是什么意思？几点澄清
人类文明目前正在超越许多关键的地球边界，面临着生态崩溃的多维危机，包括危险的气候变化、海洋酸化、森林砍伐和生物多样性崩溃（Lenton 等人，2020 年；Rockström 等人，2009 年；Ste ffien 等人，2015 年；Ste ffien 等人，2018 年）。与关于人类世的一般叙述相反，这场危机不是由人类本身引起的，而是由特定的经济体系引起的：这个体系以永久扩张为前提，不成比例地使少数富人受益（Moore，2015 年）。经济增长与生态崩溃之间的关系现在在实证记录中得到了很好的证明。主流经济学中，主流观点认为我们必须继续追求永久增长（见 Hickel，2018a），因此必须寻求将 GDP 与生态影响脱钩，实现“绿色”增长。不幸的是，绿色增长的希望没有什么根据。没有历史证据表明 GDP 与资源使用（以物质足迹衡量）长期绝对脱钩，所有现存模型都预测即使在乐观条件下也无法实现这一目标（Hickel & Kallis，2020 年；Vadén、Lähde、Majava、Järvensivu、Toivanen & Eronen，2020 年；Vadén 等人，2020b）。只需用可再生能源取代化石燃料，即可实现 GDP 与排放的绝对脱钩；但如果经济继续以正常速度增长，这一目标的实现速度无法足够快，无法实现 1.5°C 和 2°C 的碳预算。更快的增长意味着更多的能源需求，而更多的能源需求使得在我们剩下的短暂时间内用可再生能源来满足它变得更加困难（Hickel & Kallis，2020年；Raftery 等人，2017 年；Schroder & Storm，2020 年）。
“大脑健康”是什么意思，您为什么要关心它？
在全球范围内，近5700万人在2021年患有阿尔茨海默氏病和其他痴呆症，自2010年以来增长了45％，在过去30年中增长了160％（1990 - 2021年）。进行比较，在过去的十年中，心血管疾病的患病率增加了33％，在过去的30年中，心血管疾病的患病率增加了111％，而阿尔茨海默氏病和其他痴呆症的全球死亡人数增加的增长使心血管疾病疾病的疾病越来越多 - 止血死亡人数的增长越来越多，自1990年以来，与57％的死亡相比，在Cardiobascascasipascascasipassibal中增加了近195％。估计美国痴呆症的医疗保健支出从1996年的386亿美元翻了一番，达到2016年的792亿美元。在痴呆症上的支出是2016年美国十大医疗保健费用之一。
您的孩子患有智力残疾是什么意思？
1。日常活动的困难（占相同年龄的98％以下）。这可能是沟通，日常生活技能，自我保健，社交或管理金钱。心理学家经常使用父母/照顾者（有时甚至是老师）完成的问卷进行评估。这询问有关某人需要多少帮助满足日常生活需求的问题。然后可以将此评估的分数与同龄的其他人进行比较。有很多原因导致某人在日常活动中可能会有更多困难。这些可能包括缺乏机会或身体残疾。需要证明这些差异是由于学习和思维技能的困难。
mies & COVID “非正规经济”是什么意思？
城市非正规就业人员占国内汇款的很大一部分。由于城市非正规部门因疫情而遭受严重破坏，预计农村地区汇款收入将减少。国内汇款往往是收款人的生命线，尤其是农村地区的收款人，也是这些家庭非劳动收入的主要来源。这些影响将尤其在印度等拥有大量国内季节性和非季节性移民的国家感受到。印度 5 亿工人中近 90% 属于非正规经济，而在孟加拉国，这一数字超过 85%。预计 2019 年全球非正规就业人员的收入在危机爆发的第一个月将下降 60%，在非洲和拉丁美洲等大洲，这一数字可能高达 81%。