在学生信息系统中实施学习规定时,教师的直觉想法通常与后来的 IT 映射不同。本文追求对此类过程的合理化(经济和心理)。最终目标是基于人工智能的辅助系统,为学习规定的生成、验证、认证和使用提供支持。先进的人工智能工具可以支持高等教育参考模型 (HERM) 中确定的课程设计中的广泛业务能力。这种方法的进一步目标是提高个人学习计划与学习规定的一致性并支持学习指导。我们的符号方法应用了自然语言和抽象逻辑的通用语义,充当了法律规范和课程设置之间的桥梁。本文解释了一般概念,介绍了开发的技术架构,并介绍了单个工具及其与校园现有 IT 基础设施的集成。演示和讨论了课程设计用例,包括提取和解释编码知识、协作编辑学习规定以及在创建过程中对学习规定进行细粒度版本控制。最后,讨论了由此产生的好处、剩余的挑战和未来的方向。关键词:微服务架构、语义建模、高等教育、人工智能、课程生命周期、学生信息系统
腺病毒5 WA蛋白复合物是从病毒体中分离出来的,作为双链wra分子,由每条链的5'末端共同连接到Imknawn功能的Virion蛋白上。可以用大肠杆菌异核酸酶III消化WA-蛋白质复合物,以产生类似于WA复制中间体的NOLECULES,因为它们包含长长的单个绞线区域,以5'tenmini结合到最高的蛋白质。非核酸酶III消化大大降低了原酶消化腺病毒5 WNA的感染性。hawever,当至少2400个核苷酸被重重载时,KA蛋白复合物的感染性不会显着改变。这表明末端蛋白可以通过细胞外切核酸酶保护5'终止的单链fran消化。DNA-蛋白质复型从宿主范围突变体制备,其左4%的突变映射与外切核酸外切酶III消化,与野生型限制性片段杂交,将左8%的GENANE片段与HELA细胞旋转。具有野生型表型的病毒以高频回收。
covid-19揭示了在不同患者组中没有体液反应的情况下细胞免疫的作用。常见的可变免疫效率(CVID)的特征是体液免疫受损,但也具有潜在的T细胞失调。T细胞失调对CVID中细胞免疫的影响尚不清楚,该评论总结了CVID中细胞免疫的可用文献,特别关注Covid-19。COVID-19在CVID中的总体死亡率很难评估,但似乎并没有显着升高,并且包括淋巴细胞减少在内的普通人群的严重疾病反射剂的危险因素。大多数CVID患者对Covid-19疾病的T细胞反应显着,可能对地方性冠状病毒的交叉反应。几项研究发现,对基底covid-19 mRNA疫苗接种的细胞反应显着但受损,该反应与抗体反应无关。在一项研究中,感染感染的CVID患者对疫苗的反应更好,但与T细胞失调没有明显的关联。细胞反应随着时间的流逝而减弱,但对第三次增强剂量的疫苗有反应。机会性感染是CVID中细胞免疫受损的迹象,但与该疾病的定义有关。CVID患者对插入疫苗的细胞反应,在大多数研究中与健康对照相媲美,并且建议针对季节性流体的每年疫苗接种。需要进行更多的研究来阐明疫苗在CVID中的影响,最直接的问题是何时增强Covid-19疫苗。
与实验研究的许多其他领域一样,射电天文学与现代技术同时发展,有时会从中借来,有时会推到新的杠杆。这种伙伴关系可以清楚地看到接收者,低温和最先进的电子产品。在过去的20 - 30年中,电子组件价格价格的自由轨道轨迹,尤其是低噪声放大器(LNA),使得建立非常敏感的接收器,以允许在Karl Jansky在1930年代收集到Galaxy的一流数据时,可以对物理可观察到的物理可观察结果进行测量。另一方面,多光束接收器和大面积设施已经在改变当前数据采集率和预期灵敏度的范式,不仅对天体物理学的影响(更多的数据,更多的数据,更多的来源,更深入的红移,在较少观察的时间内),而且在操作的效率上也有效。SKA,Lofar,Alma,Evla和Hauca等是面对新世纪开创性科学挑战的最先进技术。
化学性侵犯转移性结直肠癌(MCRC)的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1(PD-1)/程序性细胞死亡配体1(PD-L1)抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高(MSI-H)/不匹配修复维修剂(DMMR)的生存。不幸的是,对于MCRC而言,微卫星稳定(MSS)/优先不匹配修复(PMMR)无效,占MCRC的95%。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制,这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者,该患者在第一线化学疗法,姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病(PD)。然后,患者接受了PD-1抑制剂的疗法,结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子(GM-CSF)。根据实体瘤版本1.1(recist1.1)的反应评估标准,该患者在三年后与无进展生存期(PFS)的三重疗法后显示了完全反应(CR),迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳(1级)外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
基因选择性转录因子通过与其靶基因调节区域内的特定DNA元件结合(1)。但是,并非完全定义此DNA结合的序列要求。几个参数,例如蛋白质 - 蛋白质相互作用与相邻结合的因素,DNA结构的影响(弯曲等)。),重要的是,结合位点与认知因子的比率确定给定转录因子是否可以有效地与相应的结合位点相互作用。体外和大概也在体内也是如此,对于确定转录因子是否会与其最佳识别序列的变体结合,因此,它的基因调节。在这些考虑因素中提示,我们询问是否存在一种蜂窝机制,该机制是否存在在转录因子活动和可用目标位点的繁琐之间保持平衡。对AP-1家族成员的特征良好转录因子C-Jun进行了实验(2-4)。包含AP-1结合位点的启动子是C-Jun调节的目标。C-Jun的活性受到多种机制的紧密控制,并且对蛋白质的异常调节会导致恶性转化和致癌作用(5)。在这项研究中,我们描述了一种机制,该机制通过改变其磷酸化态的DNA结合活性,取决于细胞中存在的C-Jun结合位点的浓度。这种机制可以用来设置和微调C-Jun与其结合位点的比率。有趣的是,与这种现象有关的磷酸化位点与以前据报道经历信号依赖性去磷酸化相同。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能瑞士苏黎世公司:Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司,由前谷歌和 SpaceX 工程师创立,他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术,为飞机开发最高级别的自主性(5 级),特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习,您将有机会与经验丰富的工程师一起工作,他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是,我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间加入我们飞行员的机会。项目:不同团队提供机会。我们想更多地了解您,以及如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们你一直在做什么,以及你想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗?状态估计?运动规划?计算机视觉?或者别的什么?向我们展示你的热情所在。如果我们可以在你想从事的领域提供指导和有趣的机会,我们将一起敲定细节。资格: 强大的动手 C++ 证明解决问题的能力 如何申请: 将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。请告诉我们一些关于您自己的信息,为什么您认为自己适合我们以及为什么我们适合您。
菌丝体结合复合材料是一类新型可持续且价格实惠的生物复合材料,最近被引入包装、时尚和建筑领域,作为传统合成材料的替代品。近年来,人们进行了广泛的调查和研究,以探索菌丝体结合复合材料的生产和加工方法以及寻找其潜在应用。然而,这种新型生物复合材料在建筑行业的应用仅限于小规模原型和展览装置。机械性能低、吸水率高以及缺乏标准生产和测试方法等问题仍然是菌丝体结合复合材料用作非结构或半结构元素时需要解决的主要挑战。这篇简短的评论旨在展示菌丝体结合复合材料在建筑领域的应用潜力,包括隔热和隔音以及替代干式墙和瓷砖。本综述总结了有关建筑领域使用的菌丝体结合复合材料的特性的主要可用信息,同时提出了未来研究和开发这些生物复合材料在建筑行业应用的方向。
Shi,Shaoshuai等。“运动变压器具有全球意图定位和本地运动的重新构成”。2022。Shi,Shaoshuai等。“ MTR ++:具有对称场景建模和指导意图查询的多代理运动预测。”2023。
已经表明,单甲基化的帽结构在核事件中起着重要作用。盖结构与增强前mRNA剪接有关。最近,还建议这种结构促进RNA从细胞核到细胞质的转运。我们先前已经从HELA细胞核提取物中鉴定出并纯化了8OKD核盖结合蛋白(NCBP),这可能会介导这些核活性。在本报告中,我们描述了编码NCBP的互补DNA(cDNA)的克隆。确定了NCBP的部分蛋白质序列,并从HELA cDNA文库中分离出NCBP的全长cDNA。该cDNA编码了790个氨基酸的开放阅读框,其计算的分子质量为91,734 daltons,其中包含大多数确定的蛋白质序列。但是,蛋白质序列与任何已知蛋白质都没有显着同源性。转染实验表明,在HELA细胞中瞬时表达的表位标记的NCBP仅在核质中定位。使用截短的NCBP cDNA进行的类似实验表明,这种核定位活性由N末端70氨基酸区域赋予。
