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大学如何推文有关研究？大学研究推文的内容，立场和参与策略的纪律变化（urts
结果表明，大学研究推文具有一系列旨在促进有限可用空间研究的组织，符号和语言特征。 div>但是，在使用这些特征时，观察到一些学科差异。 div>例如，CMMM推文更有可能包含传统运动，例如“基金会”或“方法”，并且他们采取了立场来强调作者的权威并强调研究的重要性。 div>csh推文更多地通过“指导”和“行动”运动吸引读者，并诉诸更多资源，以创建接近和寻求关注。 div>我们通过提出一些未来的研究途径来得出结论。 div>
<全国读书推广日>基地领导朗读
2023 年 3 月 7 日 作者：参谋军士Braden Anderson 第 374 空运联队公共事务 在全国阅读推广日之际，第 374 空运联队的指挥官和其他管理人员最近为横田空军基地的儿童保育设施 Yume 儿童发展中心揭幕。孩子们。 这个周年纪念日是由国家教育协会于1998年设立的，是一个向孩子们传达阅读乐趣的日子。之所以选择3月2日，是因为这是图画书作者苏斯博士的生日。 横田图书馆一直参与国防部福利服务管理局的暑期阅读计划，该计划旨在鼓励年轻人在暑假期间养成阅读的习惯。允许日本员工使用图书馆。
安全技术研究促进系统委员会合同行政处理指南
1.国防装备局安全技术研究促进系统委托合同管理程序 3 2.科研经费分类表（大项/中项表） 11 3．格式相关 表 1-1 外包合同（单年合同） 17 格式 1-2 外包合同（多年合同）... 32 表 2-1 商业计划（单年度合同） ) 47 表 2-2 商业计划书（多年合同） )・・・・・・・・・・・・ 58 表 3授权书・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 70第4号银行转让表格（新/更改）请求表・・・・・・・・・ 71表格否. 5 委托合同变更 72 表格 6 书本格式...・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 73 表格 7 委托业务变更批准申请书・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・77 表格 8 号委托业务停止（废除）批准申请书・・・・・・・・・・・・・・・ 78 表格第 9-1 号变更通知书（变更前提交）・・・・・・・・・・・・...79
令和4年度安全保障技术研究推进制度の応募书类作成要领
经费及其他研究费用（分配给个别研究内容的所有当前研究费用，包括海外资助、补贴、联合研究费用、合同研究费用等） 请填写与您申请的相关的必要信息接受以及您当前正在申请的项目。此时，如果由于保密协议等不可避免的情况而难以输入必要的信息，则可以不输入资助机构的名称和预算金额，但可以根据需要进行查询。另外，请描述与本应用程序内容的任何差异。如果不适用，请在第二行“系统名称”栏中输入“无”。在预算金额栏中，输入申请人在整个研究期间用于研究项目的总金额（计划金额）。
2021财年安全技术研究促进系统申请文件准备指南
基本课题有各种类型，例如阐明表现机制、开发新的测量方法、大幅提高测量精度、从根本上解决系统化和实施困难的原因等。无论如何，目前这些都还不清楚。研究的开始，以及它们与最终目标的关系必须得到合理的解释。虽然尚未实施，但没有必要将应用既定的标准方法预期实现的目标描述为“基本任务”。请注意不要将此与下一个项目（行动项目）混淆。
提高国产基因组编辑工具“锌指-ND1”的功能性......
修改目标 DNA 的基因组编辑工具是基因和细胞治疗的有力工具。目前主要的基因组编辑工具是CRISPR-Cas，应用最为广泛；其次是TALEN；最后是ZFN，应用最少。其中CRISPR-Cas和TALEN的基本专利将持续到2030年甚至更晚，因此在医疗领域使用需要高额的授权费用。另一方面，ZFN的基本专利已于2020年到期，它是一种可免许可使用的基因组编辑工具。通过将识别DNA的Zinc Finger与切割DNA的FirmCutND1 Nuclease（由广岛大学自主开发）相结合，可以制作出名为“Zinc Finger-ND1”的纯国产基因组编辑工具。然而，构建功能性ZFN并提高其基因组编辑效率极具挑战性。 [研究成果总结] 传统上，创建ZFN的主流方法是从随机重排的ZF中筛选与目标DNA结合的ZF。然而，创建功能性 ZFN 大约需要两个月的时间，这需要大量的时间和精力。另外，人们设计了一种称为“模块化组装”的方法，用于将 ZF 在基因上连接起来，但在制作三指 ZFN（三个 ZF 连接在一起）时，获得功能性 ZFN 的概率约为 5%，由于生产效率低，该方法无法使用。我们假设，手指数量少导致可识别的碱基数量减少，从而导致产生功能性 ZFN 的效率降低。因此，在本研究中，我们采用模块化组装的方式构建了一个6指ZF-ND1（图1），以增加其识别的碱基数量。结果，我们构建的10个ZF-ND1中，有两个被证实具有基因组DNA切割活性，这意味着我们以20%的概率成功获得了功能性ZFN。为了进一步完善ZF-ND1的功能，我们使用结构建模技术（AlphaFold、Rossetta和Coot的分子建模）来模拟ZF和DNA之间的相互作用（图2）。通过与 Zif268（一种与 DNA 结合的天然 3 指 ZF）的 DNA 相互作用模型进行比较，确定了五种候选突变。此外，通过比较与 Zif268 的 DNA 糖磷酸骨架结合的氨基酸，确定了四个突变候选者。当将这九个候选突变逐一引入功能性 ZF-ND1 时，发现其中三个突变（图 3）可提高基因组 DNA 切割活性。 V109K突变使裂解活性提高了5%，并且我们成功在结构建模的基础上增强了ZF-ND1的功能。
标记识别和基于人工智能的激进推特数据分类
摘要 目的——社交网络 (SN) 最近从一种连接人们的手段演变为一种社会工程、激进化、传播宣传和招募恐怖分子的工具。众所周知，伊拉克和叙利亚伊斯兰国 (ISIS) 的大多数成员都是阿拉伯语使用者，甚至非阿拉伯人也采用阿拉伯昵称。然而，研究该主题的大多数文献都涉及非阿拉伯语。此外，识别激进伊斯兰内容所涉及的特征很肤浅，搜索或分类术语在该地区人们的日常聊天中很常见。作者旨在将受宗教在日常生活中的作用影响的正常对话与恐怖主义相关内容区分开来。设计/方法/方法——本文介绍了作者的经验以及收集、分析和分类 ISIS 附属成员以及同情者的 Twitter 数据的结果。作者使用人工智能 (AI) 和机器学习分类算法将推文分类为与恐怖主义相关、一般宗教和无关。发现 – 作者报告了 K 近邻 (KNN)、伯努利朴素贝叶斯 (BNN) 和支持向量机 (SVM) [一对多 (OAA) 和全对全 (AAA)] 算法的分类准确率。作者获得了 83% 的高分类 F1 分数。本文的工作有望帮助更准确地分类激进内容。原创性/价值 – 在本文中，作者收集并分析了数千条提倡和宣传 ISIS 的推文。作者确定了许多 ISIS 言论的常见标记和关键词。此外，作者还应用了文本处理和 AI 机器学习技术将推文分为三类：与恐怖主义相关的、与恐怖主义无关的政治闲聊以及新闻和不相关的数据污染推文。关键词 ISIS、分类、推特、激进化、阿拉伯语 论文类型 研究论文
COVID-19 疫情期间推特上的疫苗讨论
自 COVID-19 疫情爆发以来，疫苗一直是公众讨论的重要话题。围绕疫苗的讨论呈现出两极分化，一些人认为疫苗是结束疫情的重要措施，而另一些人则犹豫不决或认为疫苗有害。这些讨论中有相当一部分是在社交媒体平台上公开进行的。这使我们能够密切监测不同群体的意见及其随时间的变化。本研究调查了 Twitter 上与 COVID-19 疫苗相关的帖子，重点关注那些对疫苗持负面态度的帖子。我们研究了负面推文百分比随时间的变化。我们还研究了这些推文中讨论的不同主题，以了解那些对疫苗持负面态度的人的担忧和讨论要点。我们收集了 2020 年 3 月 1 日至 2021 年 7 月 31 日期间与 COVID-19 疫苗相关的 16,713,238 条英文推文数据集。我们使用 Scikit-learn Python 库应用支持向量机 (SVM) 分类器来识别对 COVID-19 疫苗持负面态度的推文。总共使用 5,163 条推文来训练分类器，其中 2,484 条推文子集由我们手动注释并公开发布。我们使用 BERTtopic 模型来提取和调查负面推文中讨论的主题以及它们随时间的变化。我们表明，随着疫苗的推出，对 COVID-19 疫苗的负面态度随着时间的推移而下降。我们确定了 37 个讨论主题并展示了它们随时间推移的重要性。我们发现，热门话题包括阴谋论，例如 5G 塔和微芯片，但也包含对疫苗安全性和副作用以及政策的合理担忧。在对疫苗犹豫不决的推文中，最普遍的话题与 mRNA 的使用以及对我们的 DNA 可能产生的负面影响的担忧有关。在 COVID-19 之前，人们对疫苗的犹豫就已存在。然而，考虑到 COVID-19 大流行的规模和环境，人们对 COVID-19 疫苗产生了一些新的犹豫和消极情绪，例如，是否有足够的时间对它们进行适当的测试。与之相关的阴谋论数量也空前之多。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，当与 COVID-19 疫苗等广受欢迎的讨论话题结合在一起时，也会变得广泛传播。了解人们关注的问题和讨论的话题以及它们随时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好、及时的信息和政策至关重要，以便在未来类似的危机中为民众接种疫苗。