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World File Search System短文
从简历和短文响应中预测个性
评估求职者的心理特征（包括其职业兴趣或人格特征）数十年来一直是招聘过程的一角。虽然传统的这种评估形式要求候选人通过问卷调查措施自我报告其特征，但最近的研究表明，计算机可以从他们在网上留下的数字足迹中预测人们的心理特征（例如，他们的Facebook Pro-pro-files，Twitter，Twitter帖子或信用卡帖子或信用卡支出）。尽管这种模型通过第三方提供商越来越多地获得，但在招聘过程中使用外部数据会带来相当大的道德和法律挑战。在本文中，我们研究了来自招聘过程中生成的数据的模型的人格特质的可预测性。特别是，我们利用CVS和自由文本答案的信息作为现实世界中的高风险招聘过程的一部分，结合了自然语言处理，以预测申请人的五大人格特质（n = 8,313个申请人）。我们表明，在比较基于机器学习的预测与自我报告的人格特质（平均r = 0.25）时，这些模型具有一致的中等预测精度，优于先前文献中报道的招聘者判断。尽管模型仅捕获自我报告差异的相对较小的部分，但我们的发现表明，在实践中，它们在实践中仍然可能与人格的自动预测相同（有时更好）在预测工作匹配的关键外部标准（即职业兴趣）中与自我报告的评估一样好（有时是更好）。
短文 - 矢千绘望 CV
（Yachie N 是 + 第一和/或 * 通讯作者）基因组编辑：在 CRISPR-Cas9 基因组编辑中，向导 RNA 将 Cas9 募集到与原间隔区相邻基序 (PAM) 序列 5'-NGG-3' 相邻的目标基因组区域，然后 Cas9 产生 DNA 双链断裂 (DSB)。该事件通过诱导不同的 DNA 修复途径促进基因缺失或转基因插入，但 DSB 具有细胞毒性，并且基于 DSB 的编辑结果不可预测。我们与 Keiji Nishida 博士合作开发了一种新的基因组编辑工具 Target-AID，它将胞苷脱氨酶 (AID) 融合到切口酶 Cas9 上，并实现了高度精确的靶向 C→T 替换，而无需 DSB [Science 2016]。我们还与 Osamu Nureki 博士合作，成功将 Cas9 的靶向范围从限制性 NGG 扩展到 NG PAM（Cas9-NG），并开发了 Target-AID-NG [ Science 2018] 。此外，我的团队开发了一种新的碱基编辑器 Target-ACEmax，它能够在目标 DNA 分子上同时诱导 C→T 和 A→G 替换，极大地扩展了碱基编辑在治疗和生物技术开发中的潜力 [ Nature Biotechnology 2020*] 。我们还为由 Atsushi Hoshino 博士和 Osamu Nureki 博士领导的基于 Cas12f 的紧凑型基因组编辑工具的开发做出了贡献 [ Cell 2023] 。此外，为了探索除 CRIPSR-Cas9 和其他已表征的基因组编辑工具之外的新基因组编辑工具，我们开发了一种工具，可以从基因组和宏基因组资源中快速捕获周期性和间隔周期性重复序列 [ Nucleic Acids Research 2019*]。细胞谱系追踪：已提出了几种方法来追踪多细胞生物的发育细胞谱系，其中嵌入染色体的 DNA 条形码通过 Cas9 不断突变并从母细胞遗传到子细胞，可以根据观察时的突变模式重建谱系。然而，这些技术都没有实现高分辨率的谱系追踪。为了在单细胞分辨率下破译哺乳动物（小鼠）全身发育过程的图谱，我的团队概述了该领域的关键问题和观点 [Science 2022*]，并正在开发新的基因回路、小鼠工程和高性能计算技术。上述 Target-AID 和 Target-ACEmax 主要用于高分辨率细胞谱系追踪。我们还开发了一种新的深度分布式计算平台，并成功对模拟器生成的超过 2.35 亿个突变序列进行了精确的谱系重建 [Nature Biotechnology 2022*]。回顾性克隆分离：“化疗抗性克隆是否从一开始就存在于具有独特细胞状态的初始细胞群中？”或“观察到的干细胞分化命运背后是否有任何分子因素？”等问题突出了许多尚未解决的生物学问题。如果可以从初始细胞群中分离出在细胞进展后期表现出特定表型的克隆，则可以解决这些问题。最近出现了“回顾性克隆分离”这一新概念来解决上述问题。首先在这样的系统中繁殖条形码细胞群，然后对其亚群进行给定的测定。在识别出感兴趣的条形码克隆后，以条形码特定的方式从初始或实验期间存储的任何其他亚群中分离出相同的克隆（或其近亲）。然后可以对分离的活克隆进行任何后续实验，包括组学测量和用分离物重建合成细胞群。我们最近建立了一种使用 CRISPR 碱基编辑的高性能回顾性分离技术 CloneSelect [ bioRxiv 2022*]。我们已经证明 CloneSelect 适用于人类癌细胞系、人类多能干细胞、小鼠干细胞、酵母细胞和大肠杆菌细胞。细胞网络：癌症和人类疾病通常由复杂的细胞网络介导。我们已经证明，涉及破坏蛋白质相互作用的基因组突变在癌症和其他人类疾病中高度富集 [ Cell 2015]。此外，通过利用蛋白质编码基因的 DNA 分子标记和大规模并行 DNA 测序，我们开发了一种新的高通量蛋白质相互作用技术 BFG-Y2H（条形码融合遗传学-酵母双杂交）。该技术使单个研究人员能够在 2-3 周内筛选至少 250 万个蛋白质对的蛋白质相互作用 [ Molecular Systems Biology 2016+,*]。使用我们已经证明 CloneSelect 适用于人类癌细胞系、人类多能干细胞、小鼠干细胞、酵母细胞和大肠杆菌细胞。细胞网络：癌症和人类疾病通常由复杂的细胞网络介导。我们已经证明，与破坏蛋白质相互作用有关的基因组突变在癌症和其他人类疾病中高度富集 [ Cell 2015] 。此外，通过利用蛋白质编码基因的 DNA 分子标记和大规模并行 DNA 测序，我们开发了一种新的高通量蛋白质相互作用技术 BFG-Y2H（条形码融合遗传学-酵母双杂交）。该技术使单个研究人员能够在 2-3 周内筛选至少 250 万个蛋白质对的蛋白质相互作用 [ Molecular Systems Biology 2016+,*] 。使用我们已经证明 CloneSelect 适用于人类癌细胞系、人类多能干细胞、小鼠干细胞、酵母细胞和大肠杆菌细胞。细胞网络：癌症和人类疾病通常由复杂的细胞网络介导。我们已经证明，与破坏蛋白质相互作用有关的基因组突变在癌症和其他人类疾病中高度富集 [ Cell 2015] 。此外，通过利用蛋白质编码基因的 DNA 分子标记和大规模并行 DNA 测序，我们开发了一种新的高通量蛋白质相互作用技术 BFG-Y2H（条形码融合遗传学-酵母双杂交）。该技术使单个研究人员能够在 2-3 周内筛选至少 250 万个蛋白质对的蛋白质相互作用 [ Molecular Systems Biology 2016+,*] 。使用
Pookode Lake的简短文件
3.2 Notaable Animal Special Special Spacient in Wetland: Fish : Channah Marulius (Vathavar), Charupeltes (Charmen), Etroplussuuratensis (Karime), Lates Calcarifer (Kalanchi), Tor Khudree (Decan Mahser), Pethiopokodensis, Barburthon , Arius SP, Gobiussp, Ophicephalussp etc.引入的静脉曲张包括catlacatla
CMA故事短文件（03242021）
A specific brain data visualization and analysis program, Cardviews (Cardinal Views), developed in the CMA by James Meyer , has been the basis for landmark studies , inter alia , of patterns of normal brain development and sexual dimorphism in the brain, the earliest studies establishing morphometric features of autistic brains and developmental language disorders, and the morphometric profiles of early onset bipolar disorder and schizophrenia.这些计划中的主要研究人员是玛莎·赫伯特（Martha Herbert）博士，他是儿科神经病学培训计划的毕业生，儿童精神病医生让·弗雷泽（Jean Frazier）博士和博士。哈佛大学精神病学系的拉里·塞德曼（Larry Seidman）和吉尔·戈德斯坦（Jill Goldstein）。
如何引用：Obari, H.、Lambacher, S. 和 Kikuchi, H. (2020)。将人工智能和虚拟现实与混合学习结合对英语作为外语教学的影响。在 K.-M. Frederiksen、S. Larsen、L. Bradley 和 S. Thouësny (Eds) 中，呼吁扩大参与：EUROCALL 2020 的短文 (第 253-258 页)。Research-publishing.net。https://doi.org/10.14705/ rpnet.2020.48.1197
案例研究 2 的参与者分别于 2019 年 4 月和 2020 年 1 月参加了 TOEIC 和计算机口语能力面试 (OPIC) 测试。在十个月的时间里，AI 扬声器融入了他们的日常生活。在与 AI 扬声器互动的同时，在家中设置了一个计时器，以练习英语听力、口语和词汇技能以及其他各种软件程序。一半的参与者使用 Google Home Mini 提高英语听力和口语技能，使用应用程序 Best Teacher、Travel English、Let's play around with English 和 BBC/CNN news。另一半还使用 Home Mini 提高他们的听力和词汇技能，以及 Kikutan、English Quiz by Arc、Liberty English 和 Kindle 程序。
短文——开发用于中风患者康复的机械手矫形器
摘要 — 本研究开发了一种机器人矫形器，能够检测佩戴者移动手指的意图，然后增强其肌肉力量。目的是生产一种可用于中风后手部康复的装置。矫形器的设计基于现有设计，使用 BLENDER 2.78 版进行了修改，并用 ABS 塑料打印。执行器安装在矫形器的后端，以提供驱动，使手指进行全范围的屈伸运动。力传感器嵌入在矫形器的指尖，以检测微小的手指运动。对于中风幸存者无法进行小指运动的严重病例，该研究采用脑机接口来检测移动意图。机器人矫形器在检测松开和握紧活动以及响应驱动矫形器手指方面的准确率分别达到 64.1% 和 62%。结果表明，这里提出的设计有助于提供有效的手部康复。研究得出结论，结合 BCI 系统的设计能够在临床环境中进行手部康复，因为它在检测患者移动意图和做出响应方面具有一定程度的准确性。这种设计成本低，因此将减轻资源匮乏国家的中风幸存者的经济负担。
（短文）时间数字转换器的信号注入攻击及其在物理不可克隆函数中的应用
使用密码学进行安全通信如今已成为社会不可或缺的基础设施。安全密钥管理对于密码学至关重要，但在合法所有者使用故障注入攻击等技术以物理访问方式攻击设备的恶劣环境下，密钥管理尤其具有挑战性。业界已将密码学所需的一切都封装在独立的密码模块中来解决这一问题，即使是合法用户也无法篡改。然而，设计安全的密码模块是一项具有挑战性的任务，研究人员已经研究了二十多年的新攻击和对策。物理不可克隆函数 (PUF) 是一种相对较新的密码模块原语，它利用半导体芯片中的工艺变化来生成设备唯一标识符 [6]。通过将 PUF 与安全纠错技术相结合，我们可以实现仅在芯片开启后出现的安全密钥存储 [2]，这为抵御逆向工程攻击提供了额外的安全保障 [12]。另一项与故障注入攻击密切相关的研究是信号注入攻击，它利用以下方式破坏模拟域中的数据完整性：
短文图形研究回顾...
理解和词汇超文本注释，尤其是文内注释，在提高阅读理解和获得目标语言词汇量方面发挥着至关重要的作用（Chen，2016）。许多研究调查了图形组织器的使用及其在多种情况下对学习者表现的影响。大多数研究结果表明，除了记住课程内容外，图形组织器主要在阅读和写作中发挥积极作用。例如，Robinson 等人（2006）研究了图形组织器如何影响学习者在教育心理学课程中的表现。研究参与者包括课程两个部分的 114 名学生。在三个准实验中，他们被要求自己完成图形组织器或学习之前根据课程内容创建或完成的图形组织器。研究结果表明，部分任务使学生在考试中取得更高的分数，并且在所有实验条件下，参与者的笔记记录都有所增加。 Casteleyn、Mottart 和 Valcke (2013) 进行的另一项研究旨在确定使用概念图作为图形组织者如何影响学习成果和几个变量，其中包括认知负荷和对讲师准备的电子材料的欣赏以及多媒体学习的认知理论。一组学生听录音讲座，而实验组学生听基于图形组织者的讲座。研究结果表明，尽管参与者更喜欢基于图形组织者的讲座，但这两组在认知负荷、知识获得和自我效能方面并没有差异。同样，Khoii 和 Sharififar (2013) 调查了死记硬背和图形组织者作为语义映射是否会影响 L2 词汇习得。他们的研究包括 38 名中级 EFL 学习者，他们被分成两个实验组，每个组练习不同的认知技巧。基于包含多项词汇选择题的后测，研究结果表明两个实验组都提高了词汇知识；然而，记忆法和图形组织器组之间没有显著差异。在一项针对两名课堂教师的跨案例分析研究中，Mercuri (2010) 研究了课堂中的教学活动，这些活动侧重于学生在科学教学期间的学术语言发展。研究结果揭示了印刷图形组织器的积极作用，帮助学生总结和展示从文本中得出的想法之间的关系。Servati (2012) 试图调查基于图形组织器（如网页）以及开头、中间和结尾图表的写作前活动如何影响学生写作的整体质量。研究参与者包括 2 名来自 Sunnydale 辅导计划的学生和 10 名教师。为了收集数据，研究采用了问卷、学生词汇样本、与参与者进行的访谈和实地笔记。研究结果表明，使用基于图形组织器的适当写前策略并给予学生足够的时间可以提高写作质量。另一方面，Ponce、Mayer 和 Lopez (2013) 研究了基于计算机的空间学习策略在阅读和写作课中的使用情况。来自 12 所学校的 2,468 名学生参加了这项研究。这些参与者利用特定的策略，在阅读课上将一页纸上的内容和想法形象化，同时在写作课上完成图形组织器。根据研究中获得的测试结果，计算机教学组的参与者