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RNase 4（NEB＃M1284）MRNA 5´CAP结构的DNA探针指导分析| neb nebnext UltraExpress FS DNA库准备套件E3340手册 化学品安全技术说明书 使用Nebridge®金门组件进行蛋白质工程的DNA洗牌 君主质粒小型套件T1010手册 新英格兰Biolabs分析证书 胜任的细胞 基因组编辑 Authenticase M0689手册 R＆D和对... 的制造支持 新英格兰Biolabs分析证书 Authenticase M0689手册 裂解靠近DNA片段的末端（线性化矢量） Nebnext Ultra DNA库Prep套件，用于Illumina E7370手册 腺病毒2 Nebnext Ultra II DNA库Prep套件，用于Illumina，用于Illumina（独特的双索引UMI适配器DNA）E7645 E7645 E7103手动 NEBNEXT微生物组DNA富集试剂盒E2612手册 DNA组装与合成生物学 DNA组装与合成生物学 通过双链DNA片段的单链DNA寡桥构建SGRNA-CAS9表达载体 nebnext®快速DNA库预备组件454 Monarch MAG病毒DNA/RNA提取套件T4010手册 新英格兰Biolabs分析证书 T4 DNA连接酶（M0202）CHN 的安全数据表 翠鸟柔性自动隔离病毒DNA/RNA的方案| neb 基因编辑 φx174
已测试至少20 nt。探针可以用3´或5´生物素/Desthiobiotin亲和力组设计，用于链霉亲和素富集（NEB＃S1421）。为了获得最佳结果，受保护的DNA：RNA杂交区应为4或5个核苷酸
DNA指导的哺乳动物RNA聚合酶II
。cc-by 4.0未经同行评审获得的未获得的国际许可证是作者/筹款人，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年6月1日。; https：//doi.org/10.1101/2024.06.01.596947 doi：biorxiv Preprint
新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
poserl-net：由机器人视觉指导的运动训练的人体姿势分析
在协作机器人技术和智能系统中，人类姿势识别的准确性显着影响人机相互作用的自然性和安全性，将其确立为自动化系统的核心技术（Hernández等，2021; Liu and Wang和Wang，2021）。随着深度学习和计算机视觉的快速发展，姿势识别应用已超越机器人控制和监测，包括增强现实，体育分析和智能监视（Fan等，2022； Desmarais等，2021）。此外，人类姿势分析涵盖了外部传感技术，例如基于视觉的系统和内部传感技术，例如基于可穿戴传感器的方法。这两个范式具有互补的优势，并可以实现广泛的应用。
AWS规定指导 - AWS上的网络威胁情报共享
结构化威胁信息表达式（Stix）是一种开源语言和序列化格式，用于交换CTI。指标，例如文件哈希，域，URL，HTTP请求和IP地址，是要共享威胁阻塞的重要输出。但是，有效的行动取决于其他智能，例如确定性评分和入侵集相关性。stix 2.1定义18个stix域对象，包括攻击模式，行动过程，威胁参与者，地理位置位置和恶意软件信息。它还引入了概念，例如置信等级和关系，这些概念可帮助实体在威胁智能平台收集的大量数据中确定噪声中的信号。您可以在AWS环境中检测，分析和分享有关威胁的细节。有关更多信息，请参见本指南中的预防和侦探安全控制。
AWS规定指导 - 为亚马逊销售合作伙伴启用业务报告和生成AI功能
Understand application authorization .............................................................................................. 12 Authorize vendor groups for application access ............................................................................ 13 Connect to the SP-API .............................................................................................................................. 13 Building a data ingestion pipeline ............................................................................................... 14 Implementing analytics capabilities ............................................................................................ 16 Implementing generative AI ......................................................................................................... 18
通过更强的指导增强了语义分割的生成数据增强
摘要：数据增强对于像素的注释任务（如语义分割）至关重要，在语义分段中，标签会重大努力和大量劳动。传统方法，涉及简单的转换，例如旋转和翻转，创建新图像，但通常沿关键语义维度缺乏多样性，并且无法改变高级语义属性。为了解决这个问题，生成模型已成为通过生成合成图像来增强数据的有效解决方案。可控的生成模型通过使用提示和来自原始图像的视觉引用为语义分割任务提供数据增强方法。但是，这些模型在生成合成图像时面临挑战，这些图像由于难以创建有效的提示和视觉参考而准确地反映原始图像的内容和结构。在这项工作中，我们引入了使用可控差异模型进行语义分割的有效数据增强管道。我们提出的方法包括使用类别附加和视觉事先融合的类别添加的有效及时生成，以增强对真实图像中标记的类的关注，从而使管道能够生成精确数量的增强图像，同时保留分割标记的类的结构。此外，我们在合成和原始图像合并时实现了平衡算法的类平衡算法。对Pascal VOC数据集的评估，我们的管道证明了其在生成语义分割的高质量合成图像方面的有效性。我们的代码可在此HTTPS URL上找到。
