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利用质谱来解锁纳米颗粒诱导的炎性体激活的机制
摘要：纳米颗粒（NPS）引起无菌炎症，但潜在的信号通路知之甚少。在这里，我们报告说，人类单核细胞特别容易受到非晶二氧化硅NP的影响，这是通过基于飞行时间（CyTOF）的细胞仪对单细胞基于外周血单核细胞的分析，而NPS的硅烷修饰可减轻其毒性。使用人THP-1细胞作为模型，我们通过纳米级离子质谱法（Nanosims）观察到了二氧化硅NP的细胞内在化，并通过透射电子显微镜证实了这一点。脂质液滴积累也在暴露的细胞中注意到。此外，飞行时间次级离子质谱法（TOF-SIMS）揭示了质膜脂质的特定变化，包括硅胶NP暴露细胞中的磷脂酰胆碱（PC），随后的研究表明，溶血磷脂酰胆碱（LPC）的信号是易溶性的，这表明该信号的流动性是在配体。此外，我们发现硅胶在单核细胞中引起NLRP3炎性体激活，而细胞死亡通过非凋亡，脂质过氧化依赖性机制转化。一起，这些数据进一步了解了我们对无菌炎症机制的理解。关键词：细胞死亡，炎症体，质谱法，单核细胞，二氧化硅纳米颗粒I
人工智能：最终更新 - 皮尔区教育局
• 深化对人工智能系统的好处、风险和局限性的认识并建立能力； • 通过有意义地整合人工智能来支持课堂创新；以及 • 确保在学习环境中使用人工智能工具符合 PDSB 对保护隐私、公平、人权、道德、反压迫和无障碍的承诺。 在 2023 年 4 月 12 日的治理和政策委员会会议上，PDSB 工作人员提交了人工智能和剽窃报告，该报告提供了“皮尔区教育局 (PDSB) 任何有关剽窃的政策中对人工智能 (AI) 系统的认可概述”，重点关注学生政策影响。 针对人工智能和剽窃报告，治理和政策委员会在 2023 年 5 月 17 日的委员会会议上通过了一项动议，要求工作人员“带回一份关于员工使用人工智能 (AI) 政策现状的报告”。随后，《人工智能 (AI) 与剽窃：员工影响》报告于 2023 年 11 月提交。2023 年 11 月的报告提供了针对员工的 AI 政策的最新情况，并提出了针对 PDSB 员工和学生在 PDSB 内使用 AI 的临时指导草案。工作人员还承诺向董事会提供有关 PDSB 内 AI 状况的最新信息。本报告提供了 2023-2024 学年 PDSB 内 AI 状况的最终更新。
blox-net：使用VLM监督，物理模拟和带有重置的机器人的生成式设计 - 机器人组装
摘要 - 生成AI系统在创建文本，代码和图像方面表现出了令人印象深刻的功能。受到组装工业设计研究的丰富历史的启发，我们引入了一个新颖的问题：生成设计 - 机器人组装（GDFRA）。任务是基于自然语言提示（例如“长颈鹿”）生成一个组装，以及可用物理组件的图像，例如3D打印的块。输出是一个组件，这些组件的空间排列，也是机器人构建此组件的指令。输出必须1）类似于请求的对象，2）由6 Dof机器人组可靠地组装，并带有吸入抓手。然后，我们提出了Blox-net，这是一种将一般视觉模型与计算机视觉，模拟，扰动分析，运动计划和物理机器人实验的方法相结合的GDFRA系统，以解决最小的人类监督的GDFRA问题。blox-net在其设计的组件的语义准确性中达到了63.5％的前1个精度。这些设计在自动渗透性重新设计后，由机器人可靠地组装，在10个连续的组装迭代中获得了接近完美的成功，仅在组装前重置期间使用人干预。令人惊讶的是，从文本单词到可靠的物理组装的整个设计过程都是通过零人工干预执行的。
系统评价中的人工智能
摘要背景系统评价对医学科学研究中的现有证据提供了结构化的概述。然而，由于医学科学研究成果的不断增加，进行系统评价是一项耗时的任务。为了加速这一进程，可以在审查过程中使用人工智能（AI）。在本文中，我们建议如何在标题和摘要筛选中使用人工智能工具“ASReview”进行透明可靠的系统评价。方法人工智能工具的使用包括几个步骤。首先，该工具在筛选前需要用几篇预先标记的文章训练其算法。接下来，使用研究人员在环算法，人工智能工具提出了相关概率最高的文章。然后，审稿人决定所提出的每篇文章的相关性。这个过程一直持续到达到停止标准。审稿人标记为相关的所有文章都经过全文筛选。结果 在系统评价中使用人工智能时，确保方法学质量的考虑因素包括：是否使用人工智能、是否需要删除重复数据并检查评审员之间的一致性、如何选择停止标准以及报告质量。在我们的评价中使用该工具节省了大量时间：只有 23% 的文章由评审员评估。结论只要使用得当，人工智能工具就可以确保方法学质量，它是当前系统评价实践的一项有前途的创新。PROSPERO 注册号 CRD42022283952。
已发布版本的引用 (APA)：Avraamidou, L. (2024)。我们能打破人工智能殖民科学教育的势头吗？《科学教学研究杂志》。提前在线出版。https://doi.org/10.1002/tea.21961
几乎每天都有新闻报道一种新的生成式人工智能工具的广告，宣称它将彻底改变科学研究和教育。生成式人工智能是灵丹妙药。人工智能工具可用于提取数据（通常未经同意）、替代研究参与者、阅读论文、总结论文、撰写论文、设计课程计划、管理学生和评估学生等等。生成式人工智能技术正在创造一个技术乌托邦和新的世界秩序。科学界越来越多地利用人工智能工具来改进研究，即通过尝试克服人类的缺点来最大限度提高生产力（Messeri & Crockett，2023 年）。例如，人工智能工具可以通过快速收集和分析大型数据集来增强科学研究。然而，这并非没有代价，因为它对与人工智能算法单一文化相关的科学研究构成了潜在威胁（即，选择和偏好是同质的，因为我们所有人都喜欢同一种音乐、衣服或电影）在算法策展面前（Kleinberg & Raghavan，2021）。因此，尽管有证据表明多样性和多元声音和知识的价值，我们能否想象回到单一文化的科学研究？同样的问题也适用于教育。尽管人工智能技术有可能创新教学，但它们也带来了与数字单一文化主义以及人工智能的道德、包容和公平使用相关的风险和挑战（联合国教科文组织，2023年）。教育机构正在购买生成性人工智能的承诺和幻觉（Alkaissi & McFarlane，2023年），并疯狂地试图赶上人工智能的大规模生产
2022 年 SPLC 简讯
显圣节后的第二个星期日 显圣节后的星期日继续庆祝上帝荣耀的启示，正如耶稣受洗时向贤士和约旦河岸的人们所揭示的那样——今天使用婚礼的形象。我们的上帝为上帝的子民而欢欣鼓舞，就像已婚的人为彼此欢欣鼓舞一样。通过圣灵的力量，每个人都会得到丰富的礼物。在基督耶稣里，最好的酒被留到最后。尝尝看吧。约翰福音 2:1-11 1 第三天，在加利利的迦拿有婚筵，耶稣的母亲在那里。 2 耶稣和他的门徒也被请去参加婚礼。 3 酒用尽了，耶稣的母亲对他说：“他们没有酒了。” 4 耶稣对她说：“女人，这与你我有什么关系？我的时候还没有到。” 5 他母亲对仆人说：“他告诉你们什么，你们就做什么。” 6 有六口石缸立在那里，是犹太人洁净的礼仪，每口可以盛两、三十桶水。 7 耶稣说：“把缸倒满水。”他们就把缸倒满，直到缸口。 8 耶稣说：“现在舀出来，送给管家。”他们就拿了来。 9 管家尝了那变酒的水，不知道是哪里来的（舀水的用人却知道）。管家就叫新郎来，10 对他说：“人人都是先摆上好酒，等客喝饱了，才摆上次的酒，你倒把好酒留到如今。” 11 这是耶稣行的头一件神迹，是在加利利的迦拿行的，显出他的荣耀来。他的门徒就信了他。
心血管研究的新时代：用菜肴中的3D模型彻底改变心血管研究
摘要：心血管研究在很大程度上依赖于使用患者样品和动物模型的研究。然而，患者研究通常会错过心血管疾病至关重要的早期阶段的数据，因为在此阶段获得原发性疾病是不切实际的。转基因动物模型可以对疾病机制有一些见解，尽管它们通常不会完全概括性疾病的表型及其进展。近年来，利用人类多能干细胞的体外三维（3D）心血管模型的形式出现了一个有希望的突破。这些创新模型在受控环境中重现了人心脏和血管的复杂3D结构。这一进步是关键的，因为它解决了心血管研究中现有的差距，从而使科学家可以研究心血管疾病的不同阶段以及使用人 - 原始模型的特定药物反应。在这篇评论中，我们首先概述了用于生成这些模型的各种方法。然后，我们通过提供对与心血管条件相关的分子和细胞变化的见解，全面地讨论他们在研究肺血管疾病中的应用。此外，我们强调了这些3D模型的潜力，该模型是评估药物效率和安全性的药物测试平台。尽管具有巨大的潜力，但Challenges仍然存在，特别是在保持3D心脏和血管模型的复杂结构上，并确保其功能与真实器官相媲美。但是，这些挑战可能会彻底改变心脏研究。它有可能获得全面的
在金纳米颗粒上的电容性免疫传感，用一步激光纳米结构制造的还原石墨烯氧化石墨烯电极
纳米结构的电化学生物传感器已经迎来了诊断精度的新时代，从而增强了临床生物标志物检测的敏感性和特异性。中，电容性生物传感可实现多个分子靶标的超灵敏标签检测。但是，与纳米结构平台的常规制造方法相关的复杂性和成本阻碍了这些设备的广泛采用。这项研究引入了一个电容式生物传感器，该生物传感器利用激光磨碎的还原氧化石墨烯（RGO）ELEC TRODE，该Elec Trodes装饰有金纳米颗粒（Aunps）。制造涉及激光标记的GO-AU 3 +膜，产生RGO-AUNP电极，通过按压戳面方法无缝传输到PET基板上。这些电极与特定生物受体功能化后，对生物分子识别具有显着的亲和力。例如，使用人IgG抗体的初步研究证实了使用电化学电容光谱学的生物传感器的检测能力。此外，生物传感器可以量化临床癌症生物标志物Ca-19-9糖蛋白。生物传感器的动态范围在0到300 u ml -1，检测极限为8.9 u ml -1。对人体液体预处理的CA-19-9抗原的已知浓度进行严格测试证实了它们在检测糖蛋白方面的准确性和可靠性。这项研究表示临床生物标志物的电容式生物传感方面的显着进展，可能导致更容易获得和成本效益的护理解决方案。
比佛利山庄消防局消防喷淋计划审查......
a. 场地位置 b. 附近地图 c. 占用人/公司名称 d. 所有者名称 e. 承包商名称 f. 加盖 C-16 许可证号码 2. 下列设计标准应纳入审批计划中： a. 占用分类 b. 危险分类 c. 喷水灭火系统设计密度和喷水灭火系统工作区域 d. 每个喷水灭火系统喷头的允许覆盖区域和与墙壁的最大距离。 e. 安装时使用的任何特殊规则。（小房间规则等） f. 房间和区域标识/用途 g. 在建/改建区域的平方英尺数。 h. 工作范围 i. 现行规范参考 j. 任何天花板口袋或天窗都应在计划上用侧立面图和测量值/尺寸标明。 k. 提供正在进行工作的立管或地板底部的静压读数。 l. 如果新安装的喷水灭火系统喷头安装在与现有喷水灭火系统相同的隔间中，则提供现有喷水灭火系统和新喷水灭火系统喷头的切片，以验证喷水灭火系统喷头和设计特性的兼容性。 m在平面图上提供天花板高度信息。n. 拱腹、悬垂部分和/或障碍物应在平面图上标明尺寸，并应符合 NFPA 13 的要求。o. 标明受阻和/或未受阻的施工区域，以表明根据 NFPA 13 采取了适当的保护措施。
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用：混合智能的愿景
摘要 本文从多维度阐述了人工智能在教育中的作用，强调了人工智能、分析和人类学习过程之间错综复杂的相互作用。在此，我对普遍存在的将人工智能作为教育工具的狭隘概念提出质疑，例如将人工智能作为生成性人工智能工具，并主张人工智能的替代概念对于实现人机混合智能的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异，以及人机混合系统对扩展人类认知的重要性，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育研究中的人工智能（AIED）将人工智能视为人类智能的类比，但两者的观点已经出现分歧，这促使人们需要重新建立这种联系。本文介绍了人工智能的三种独特概念：人类认知的外化、人工智能模型影响人类心智模型的内化以及通过紧密耦合的人机混合智能系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了教育领域这三种概念的实例，强调了每种概念对人类能力发展的潜在价值和局限性，以及过分强调用人工智能工具取代人类学习机会的方法的危险。本文最后提倡采用一种更广泛的 AIED 方法，超越设计方面的考虑