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CRISPR基础编辑应用程序识别癌症 - ...
简介RNA引导的可编程群集的出现，定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）相关（CAS）核酸酶已彻底改变了基因组编辑应用[1-4]。CRISPR - CAS9轻松且精确地在基因组中引入所需编辑的能力加速了遗传研究的速度。但是，引入精确的点突变在技术上仍然具有挑战性。作为包括许多癌症在内的大量疾病，是由单个核苷酸变体（SNV）引起的，即为疾病建模和药物发现安装疾病驾驶点突变的能力，或者将这些点突变逆转为治疗应用的重要性。因此，CRISPR基础编辑器的发展代表了安装点突变和纠正变化变化突变的能力的潜在解决方案[5]。CRISPR基础编辑器避免了核酸酶产生的DNA双链断裂，因此染色体改变。此外，基础编辑技术规定了对同源指导修复的需求，这依赖于添加DNA模板，并且在非分散细胞中不具备[6]。由于它有潜力引入点突变，因此基础编辑非常受欢迎，自从描述了第一个基本编辑以来，这是由发展速度所反映的。这些进步和优化对于促进包括癌症在内的许多疾病的治疗应用至关重要[7]。这篇综述讨论了在小鼠和人类细胞中的基础编辑，但基础编辑已成功地应用于植物[8，9] - 包括棉花[10]，大米[11]，大豆[12] - 斑马鱼[13，14]，Pigs [15，16]，Rats [17]，Rats [17]，Rats [17]，Rabbits [18-20]，Sheep [21，22，23]，23岁，23岁，[23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23] [23]在这篇综述中，我们将使用不同的基础编辑试剂，用于疾病建模，治疗性应用和功能性遗传筛选的基础编辑试剂，在哺乳动物细胞中应用CRISPR基础编辑方面取得的一些进步。原理可以转化为其他研究和疾病背景，但本综述着重于DNA基础编辑应用，以引入癌症特定的基因变体。
高级地面讲师（AGI）样本问题
高级地面讲师（AGI）的以下样本问题是所有地面讲师评级测试的合适研究材料。尽管这些问题是基于飞机的，但它们代表了在所有飞行讲师测试中都可以找到的相同类型的问题。申请人必须意识到这些问题应用作学习指南，不一定是实际的测试问题。完整的AGI测试包含100个问题。应用程序识别，信息验证和授权要求矩阵列出了所有FAA考试。可在
SRX1500防火墙数据表
SRX1500充分补充了下一代防火墙功能，这些功能通过集成解决方案来帮助您的网络确保您的网络，该解决方案将最佳的应用程序，内容和威胁分类与SD-WAN，本地交换和简单的策略管理相结合。高级应用程序识别和分类可以使网络上的更大可见性，执行，控制和保护与用户无关，而无论位置或设备如何。它提供了对应用程序量和使用情况以及细粒度应用程序控制策略的详细分析，以允许或拒绝基于动态应用程序名称或组名称的流量，以及基于应用程序信息和上下文的流量优先级，以降低传统，云和混合IT网络的复杂性。
Hillstone CloudEdge：
Hillstone虚拟下一代防火墙，嵌入Hillstone Networks Stoneos操作系统的CloudEdge被部署为虚拟机，并在任何虚拟化环境中为应用程序和用户提供高级安全服务。它提供了全面的安全功能，包括颗粒状应用程序识别和控制，VPN，入侵预防，防病毒，攻击防御和云式盒子，以使业务确保业务安全和运营。作为ZTNA解决方案的一部分，它还支持粒状控制，以消除隐式信任和持续验证。Hillstone CloudEdge为公共和私人云客户提供价格效果解决方案，并且可以迅速提供和大规模部署。
Gigamon如何支持国防部零信任152活动
gigamon扩展了超越简单的数据包经纪功能，并具有深度数据包检查，以带来深度可观察性，从而为第7层提供了更大的上下文。重点是查看飞行中的标准应用程序和协议。这可以在网络中提供广泛的横向可见性。网络中的这个广泛的侧面足迹可以扩展到混合云部署。您看不到您不坐着的地方，并且无法逃避网络点击。由于Gigamon不参与第3层流量流，因此从第2层到第7层具有丰富的可见性功能。第2层MAC地址，DHCP选项，第3层协议标识以及重传/错误，第4层加密和流数据，第7层应用程序识别以及最后的性能仪器。当一个信息在OSI堆栈上下旅行时，大部分信息被丢弃。gigamon深度可观察性可以首次广泛回答“网络上有什么？”
2023 IFRS年度报告
公司概述Qiagen是全球领先的样本提供商，介绍了洞察解决方案，使客户能够从任何生物样本中获得有价值的分子见解。我们的样品技术分离并加工脱氧核糖核酸（DNA），核糖核酸（RNA）和蛋白质（蛋白质） - 生命的基础 - 与血液，组织和其他材料相比。测定技术使这些生物分子可见，并准备使用一系列技术进行分析。生物信息学软件和知识库用于解释复杂的基因组数据集，以提供相关，可操作的见解。仪器和自动化解决方案用于将这些产品结合在一起，分成无缝且具有成本效益的工作流程。我们为全球500,000多名分子诊断（人类医疗保健）和生命科学（学术研究，制药和生物技术公司以及应用程序识别 /法医和食品安全等应用）提供解决方案。截至2023年12月31日，我们在全球35个地点雇用了大约6,000名员工。
生成式人工智能和版权 - 新加坡
2 在新加坡，如果侵权使用属于计算数据分析例外 2 或合理使用条款，版权法可以为侵权使用提供辩护。3 根据与将受版权保护的作品用于机器学习最相关的计算数据分析例外，必须满足五个严格条件，包括“合法访问”受版权保护的内容，并且复制不能用于除识别、提取或分析信息/数据并使用它来改进与该类型信息/数据相关的程序功能之外的任何其他目的。4 在实施版权审查报告第 8 号提案时，2021 年版权法第 5 条第 243 款引入了为计算数据分析目的而制作的作品复制的具体例外，前提是满足第 244 款中的许多条件。计算数据分析的定义并不详尽，即“使用计算机程序识别、提取和分析作品中的信息或数据” 6 – 这与文本和数据挖掘（“TDM”）同义。英国已经实施了 TDM 例外 – 尽管范围比新加坡版本要窄 – 即“合法访问作品的人可以对作品中记录的任何内容进行计算分析，但仅限于非商业目的的研究”。7 但是，TDM 例外往往范围狭窄，不太可能涵盖
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
利用人工智能学习传统建筑
摘要 ：印度尼西亚是一个以文化、艺术、传统工艺甚至传统民居而闻名的国家。这种多样性体现在每个地区，以独特的文化作为该地区的标志。因此，需要保护艺术和文化的多样性，以便将其用作科学发展的教育和学习材料。本研究旨在通过应用程序识别印度尼西亚传统建筑的类型来创建文化保护模型。本研究的重点是传统爪哇房屋的保护，因为它们有很多类型，在拓扑和装饰方面都独一无二。每个建筑模型在视觉上看起来相似，但实际上却不同，因为每个装饰和拓扑形式都有特殊的特点。这是让学生和公众了解建筑历史的教育。识别建筑类型的概念使用了深度学习的概念，这是人工智能 (AI) 领域之一。研究从获取建筑对象数据、图像分析、开发应用程序作为学生或社区的教育工具开始，最后是评估。这些数据是使用相机、智能手机和无人机直接拍摄印度尼西亚传统爪哇建筑的照片而获得的。总共拍摄了 1330 张图像，包括传统的爪哇房屋装饰 Joglo 和 Kalang。根据对建筑物物体进行识别的测试，该系统成功识别了建筑物物体，准确率达到 99.5%。在识别建筑设计和文化的教育方面，该应用程序在学生身上进行了测试，它可以将学生对建筑历史的了解提高 97%。
新闻稿 不明爆炸事件 逮捕
加利福尼亚州帕萨迪纳市——近两年来，艾伦大道和华盛顿大道地区发生了 150 多起不明爆炸事件。大多数爆炸事件都没有向警方报告，而是通过 ShotSpotter 技术和社区应用程序识别出来的。在过去的两周里，同一走廊周围发生了 14 起爆炸事件。帕萨迪纳火灾纵火调查员在帕萨迪纳警察局抢劫/凶杀组 (RHU) 的协助下，合作识别了两辆涉案车辆，它们的注册车主是同一个人。借助技术，嫌疑人被确定为帕萨迪纳居民 Art Leon Berian，63 岁男性。2024 年 5 月 16 日上午 11:30，RHU 侦探收集了与此调查相关的爆炸视频。当侦探们离开该地区时，他们听到了一声巨响，并看到前面有一团白云。侦探们搜查了该地区，发现贝里安的 2013 款宝马停在爆炸地点附近。贝里安在现场被拘留，警方从他的车上收集了与爆炸有关的证据。贝里安被捕并被关押在帕萨迪纳市监狱。奇迹般地，这些爆炸没有造成人员伤亡。2024 年 5 月 20 日，洛杉矶县地方检察官办公室对贝里安提起了三项 PC18740（故意伤害或恐吓爆炸）重罪指控，保释金定为 1,500,000 美元。