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化学物质的碳：生物量如何促进化学品的解义？
现代社会中的任何产品都含有碳：药品，塑料，纺织品，食品添加剂以及化妆品和清洁产品的各种成分都是由有机的，基于碳的化学物质制成的。不幸的是，这些基于碳的化学物质中的大多数都是由化石原料制成的，这意味着，像化石燃料的能源一样，它们有助于全球温室气体（GHG）排放和气候变化。在世界各地已经感受到了气候变化的影响，并且在所有部门和国家都需要紧急行动以减少温室气体排放。使用化石燃料用于能源的气候影响很明显，由于巨大的努力和国际合作，随着世界上几十年的过渡到可续签能源的过渡，对化石燃料的需求预计将下降。相反，预计在未来几十年中，石化行业将显着增长，并且我们如何解决与化学物质中与碳相关的排放的问题相对较少。
甲烷非热血浆热解的动力学研究
非热血浆辅助甲烷热解已成为轻度条件下氢生产的一种有希望的方法，同时产生了有价值的碳材料。在此，我们开发了一个等离子化学动力学模型，以阐明与氢气解析涉及氢和固体碳（GA）反应器内的甲烷热解的潜在反应机制。开发了一个零维（0D）化学动力学模型，以模拟基于GA的甲烷热解过程中的血浆化学，并结合了涉及电子，激发物种，离子和重物的反应。该模型准确地预测了与实验数据一致的甲烷转化和产品选择性。观察到氢与甲烷转化率之间存在很强的相关性，主要是由反应CH 4 + H→CH 3 + H 2驱动，对氢的形成贡献44.2％，而甲烷耗竭的37.7％。电子与碳氢化合物的影响碰撞起着次要作用，占H 2形成的31.1％。这项工作提供了对GA辅助甲烷热解中固体碳形成机制的详细研究。大多数固体碳源于通过反应E + C 2 H 2→E + C 2 + H 2 /2H的电子撞击C 2 H 2的分离以及随后的C 2缩合。c 2自由基被突出显示为固体碳形成的主要因素，占总碳产量的95.0％，这可能是由于C 2 H 2中相对较低的C - H解离能。这项动力学研究提供了对H 2背后的机制和在GA辅助甲烷热解过程中的固体形成机制的全面理解。
D (2)“让我们用AI（人工智能）图像识别技术解决社会问题”
（2）解决问题 接下来，学生们分组考虑应该创建什么样的程序，在活动图中写下必要的功能，并对程序进行可视化和设计。我们也在此基础上编写了程序，一边修改活动图，一边努力解决问题。 例如左侧活动图中的接收方，当收到消息时，会发出声音并改变字符颜色，使用多种媒体使接收方更容易理解消息已收到。 他们还正在考虑开发一个程序，如果发送关键词“轮椅”，就会自动回复“你可能想去……”这是为了通过自动回复无障碍场所的常见问题来快速提供信息，并且参与者通过根据提示卡改进和修改示例程序来创建程序，以解决他们自己的问题。
阐明SLFN11蛋白的功能，癌症治疗的新关键
癌症化疗是癌症治疗的支柱，是延长许多癌症患者生命的重要手段。然而，化疗对每个患者的作用不同，并且副作用通常很严重，并会严重损害患者的生活质量。因此，能够准确地识别哪些患者能从治疗中受益最多、哪些患者不能，将有助于提供更加个性化的护理，并选择合适的治疗方法并将副作用降至最低。 “生物标志物”（生物指标）在预测治疗效果方面发挥着重要作用。例如，在乳腺癌治疗中，需要检查癌细胞中的激素受体的数量，以确定是否使用激素药物。因此，有些治疗药物可以利用生物标志物；然而，目前还没有建立生物标志物来预测大多数化疗药物的疗效。
图纸搜索 AI - 解决无法注意到过去缺陷信息的问题
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复杂...
该计划已知GPCR介导的信号传导是通过激活许多信号因子（包括异三聚体G蛋白（注3），GPCR激酶（GRK）（注4）和β-arrestin（注5）（图1）来进行的（图1）。该研究小组创建了大量使用CRISPR-CAS9方法（注6）（一种基因组编辑技术）在GPCR信号传导因子上不足的细胞（图2）。使用这些细胞的研究表明，通过GPCR信号中的β-arrestin，GPCA蛋白的选择性激活以及通过GRK调节GPCR活性的信号传导。这篇审查论文（包括尖端的研究报告）解释了遗传缺陷培养的细胞揭示的信号转导因子的新功能，以及有关多种类型的基因缺陷培养的细胞的详细信息。此外，我们提出了一种使用遗传缺陷培养细胞（图3）和新药理工具的开发来对疾病涉及的信号转导因子的功能分析方法。未来的发展本综述希望，随着使用基因缺陷型细胞的分析，将来将进一步加速GPCR研究。此外，通过创建缺乏更多信号转导因子并在具有不同特性的培养细胞系中建立基因缺陷细胞的细胞，预计它将导致涉及GPCR信号转导因子的疾病机制，并涉及科学进步。
使用 RNP 在永生化细胞系中进行阵列式 CRISPR 多向导文库核转染
功能测定通常使用阵列式 CRISPR 筛选进行，以关联每种基因扰动对细胞功能、形态或生理学方面的影响。优化所选测定至关重要，以确保其能够可靠地识别感兴趣的表型。这可以使用测定特异性阳性和阴性对照来完成（参见第 5 页的建议对照表）。此外，优化 CRISPR 编辑和测定之间的时间也很重要，以确保可以测量清晰的表型信号。测定特异性阳性对照可用于此目的。
Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。