JMU AI 任务组春季更新:JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域:作者身份和新知识的产生;人工智能和学生体验;高等教育和社会中的新背景和意义;以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议(2024 年 2 月初步报告),提交给访客委员会(2024 年 4 月幻灯片),并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向,概述如下。第 1 组:作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组,讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论,我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议:焦点小组记录中的关键要点
简介。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3硬化uefi。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。3 Harding Lenovo Xclarity控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Harding Lenovo XClarity管理员。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 Harding Lenovo Xclarity编排。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 Harding底盘管理模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45 Harding系统管理模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53 Harding风扇和电源控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57更改历史。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59作者。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。59作者。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61通知。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>62个Traderams。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63
中心有责任监控 TQUK 徽标和资格在自己的材料以及他们可能使用的任何经销商或第三方材料上的使用和营销情况。TQUK 应了解与经销商或第三方的关系,包括中心除了自己的网站之外还将使用的任何其他网站。如果此信息发生变化,应通知 TQUK。TQUK 需要监控中心的网站和材料,以确保学习者不会被误导。
摘要 - 不像传统网络,软件定义的Net Works(SDN)提供了对网络中所有设备的总体视图和集中控制。SDNS使网络管理员能够使用通用API在SDN控制器的基础上通过程序应用程序来实现网络策略。可以通过维护整个网络的统一控制来部署一个或多个控制器实例来管理数据流。预计控制器将对转发设备的查询迅速响应。假定控制器的快速响应是在执行复杂的机制的同时是不合理的。在本文中,作者提出了一种称为隔离器的独特,自适应,轻巧但有效的技术,以减轻内部攻击的效果以及在启用SDN的云中分布式应用程序的故障。在检测虚拟机的任何可疑活动时,提出的安全应用程序通过将接口删除到其各自的共享网络并通过以高度选择性模式运行的受限制网络来隔离。通过将数据流量进行深度数据包检查,限制网络搜索与已知蠕虫模式的匹配。该应用程序是针对OpenDaylight Controller编程的,结果显示出具有最小的延迟和计算成本的恶意活动方面有了显着改善。
传递胶带(TT)不受支持的粘合剂直接涂在释放衬里上,从而使转移膜成为所有粘结系统中最灵活和最合并的。✔提供最薄的总高度✔医学等级,非相互作用粘合剂✔高键强度对各种底物
引入生物材料的表面特性非常重要,因为它们可以控制生物相容性和功能性能。[1]目前正在为生物医学应用探索不同的高级再生工程策略,例如微流体操纵设备和生物活性微/纳米型。[2 - 5]需要仔细调整这些晚期生物材料设备的表面特性,以增强有利的适当或生物反应。3D打印的聚合物支架是另一类重要的生物材料,广泛用于组织工程应用,例如骨组织工程。[6]然而,疏水性和低细胞附着使量身定制3D打印的SCAF-FOLD的表面特性很重要。低温血浆处理(LTPT)被认为是修改生物材料表面特性的绿色方法。[7] LTPT可以用反应性涂层和纳米颗粒修改/沉积生物材料的表面。[8 - 10]这些修饰可以显着影响生物材料的生物相容性和功能性能。最近,已经探索了LTPT来修改3D打印脚手架的表面以赋予多种特性,包括但不限于改善水平和抗菌功能。[10]这使得3D打印生物材料的LTPT在医学上很重要。
尽管甲状腺癌 (TC) 的总体预后良好,但低分化癌 (PDTC) 和间变性癌 (ATC,最致命的人类恶性肿瘤之一) 代表着重大的临床挑战。我们已经证明,活性 T172 磷酸化 CDK4 的存在预示着对 CDK4/6 抑制药物 (CDK4/6i) 包括 palbociclib 的敏感性。这里,在所有分化良好的 TC (n=29)、19/20 PDTC、16/23 ATC 和 18/21 TC 细胞系(包括 11 个 ATC 衍生的细胞系)中检测到了 CDK4 磷酸化。缺乏 CDK4 磷酸化的细胞系对 CDK4/6i 不敏感。RNA 测序和免疫组织化学显示,没有磷酸化 CDK4 的肿瘤和细胞系呈现出非常高的 p16 CDKN2A 水平,这与增殖活性有关。在这 7 个肿瘤中,有 5 个未发现 RB1 突变。p16/KI67 免疫组织化学和先前开发的 11 基因特征识别出可能不敏感的肿瘤,这些肿瘤缺乏 CDK4 磷酸化。在细胞系中,哌柏西利与达拉非尼/曲美替尼协同作用,完全且不可逆地抑制了增殖。联合用药可预防哌柏西利诱导的耐药机制,最显著的是 Cyclin E1-CDK2 激活和磷酸化 CDK4 复合物的矛盾稳定。我们的研究支持评估 CDK4/6i 用于 ATC/PDTC 治疗,包括与 MEK/BRAF 抑制剂联合使用。
摘要:在大数据时代,基于文本的医疗数据(如电子健康记录 (EHR) 和电子病历 (EMR))正在迅速增长。EHR 和 EMR 是从患者那里收集的,用于记录他们的基本信息、实验室检查、生命体征、临床笔记和报告。EHR 和 EMR 包含有用的信息,可帮助肿瘤学家进行计算机辅助诊断和决策。然而,医生从 EHR 和 EMR 数据中提取他们需要的有价值信息并分析这些信息非常耗时。最近,越来越多的研究工作将自然语言处理 (NLP) 技术(即基于规则、基于机器学习和基于深度学习的技术)应用于 EHR 和 EMR 数据,用于肿瘤学的计算机辅助诊断。本综述的目的是叙述性地回顾肿瘤学计算机辅助诊断的 NLP 应用领域的最新进展。此外,我们打算缩小人工智能 (AI) 专家和临床专家之间的研究差距,以设计更好的 NLP 应用程序。我们最初从 PubMed、Google Scholar 和 ACL Anthology 三个电子数据库中确定了 295 篇文章;然后,我们删除了重复的论文,并根据摘要内容手动筛选了不相关的论文;最后,经过文献综述的筛选过程,我们总共纳入了 23 篇文章。此外,我们进行了深入分析,并将这些研究分为七种癌症类型:乳腺癌、肺癌、肝癌、前列腺癌、胰腺癌、结直肠癌和脑肿瘤。此外,我们在本文中确定了 NLP 应用在支持临床实践方面的当前局限性,并提出了一些有希望的未来研究方向。
儿科急救护理应用研究网络 (PECARN) 规则通常用于预测轻度头部创伤儿童是否需要进行计算机断层扫描 (CT) 扫描。本研究的目的是验证 PECARN 规则对因头部创伤而到儿科急诊科 (PED) 就诊的韩国儿童的有效性。本研究是一项多中心、回顾性、观察性队列研究,于 2015 年 8 月至 2016 年 8 月期间在韩国两家教学 PED 中进行。在这项观察性研究中,448 名到 PED 就诊的患者被纳入最终分析。根据 PECARN 规则,使用临床决策支持软件进行风险分层,然后做出是否进行 CT 扫描的决定。患者在出院后 7 天至 90 天内通过电话进行随访。分析了敏感性和特异性。所有年龄组的敏感性均为 100%,极低风险组未发现任何临床上重要的创伤性脑损伤 (ciTBI) 病例。本研究中 14.7% 的患者接受了 CT 扫描,原始 PECARN 研究中 33.8% 的患者接受了 CT 扫描。PECARN 规则成功识别了低风险患者,尽管接受 CT 扫描的患者比例减少,但并未漏诊任何 ciTBI 病例。
摘要 微生物组科学的一个关键挑战是规模不匹配问题,当对微生物群落进行采样、研究和平均的规模与这些群落中单个微生物相互之间以及与环境相互作用的规模不同时,就会出现这一问题。对一茶匙土壤、一勺粪便或一片植物叶片表面的微生物群落进行分析代表着多个数量级的规模不匹配,这可能会限制我们解释或预测此类样本中物种相互作用和群落组装的能力。在本篇观点中,我们探讨了历史上和现在被划分为微观经济学和宏观经济学的经济学家如何处理规模不匹配问题,以及如何从(微观)经济学家那里获取线索可以使微生物组学领域受益。