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World File Search System评论
实现整个葡萄酒链可持续发展目标的策略：评论
二氮氧化物（DZX）仍然是治疗长期和持续形式高胰岛素低血糖（HH）的第一线药物。在近40％ - 50％的HH病例中，遗传机制是未知的。几乎一半的具有永久性或遗传原因的婴儿对DZX敏感，但是对DZX的超敏反应极为罕见，并且该机制知之甚少。在这里，我们第一次报告了与HH的新生儿中DZX超敏反应的案例，HH继承了母亲的新型HNF1A变体。一个术语，是糖尿病母亲的男性大胎龄婴儿，出现了严重的，复发性低血糖的早期发作。降血糖确认HH时临界血液样本。二氮氧化物以5 mg/kg/day的常规剂量开始，导致高血糖（血糖，16.6 mmol/l）在48小时内。葡萄糖输注迅速断奶。dzx被扣留并最终停止。单独使用3天的牛奶饲料，并具有正常的葡萄糖效果，怀疑HH的分辨率，他接受了6小时的禁食研究并通过了。在医院的葡萄糖监测时，他再次出现降血糖发作，关键血液样本确认了HH。dzx以3 mg/kg/day的较低剂量重新启动，这需要在获得稳定的尤利西亚之前进一步下降至0.7 mg/kg/day。不再发生低血糖或高血糖发作，他在出院前通过了一项安全禁食研究。分子基因检测确定了母亲 - 儿童二元的新型HNF1A突变，而父亲则测试了阴性。我们得出的结论是，由于这种新型HNF1A突变引起的HH表型可能是突变的，并且需要非常低剂量的DZX。临床医生应在启动DZX治疗的同时，应仔细观察糖尿病性酮症酸中毒和高血糖高质量状态的风险。
人工智能和机器学习教育游戏：评论
乔治奥斯·扬纳卡基斯 马耳他大学数字游戏研究所，马耳他姆西达 摘要 数字游戏作为教育的新范式已具有重要意义。数字游戏人人都可以访问且价格合理，并为大规模教学和学习提供了机会。近年来，人们对数字游戏的兴趣日益浓厚，以支持大学预科（K-12）学校的计算思维和编程。人工智能（AI）和机器学习（ML）是一个快速发展的领域，在过去几年中吸引了越来越多的学习者。虽然数字游戏和AI/ML的融合对于教学和学习研究人员来说是一个重要且具有挑战性的领域，但该领域尚未进行过文献综述。这项工作的目的是回顾最近对支持AI和ML教育的游戏的研究。经过彻底的搜索，我们选择了相关的论文和游戏并将其纳入我们的定性内容分析。在此综述的基础上，我们概述了相关的研究论文和游戏，并展示了不同的游戏如何提供独特的机会来教授人工智能和机器学习中的许多不同概念和主题。 关键词：教育游戏、人工智能教育、机器学习教育、文献综述 1.简介 在过去的几年里，数字游戏在计算机科学（CS）和信息技术（IT）教育中越来越受欢迎（Harteveld 等人，2014 年；Kordaki 和 Gousiou，2016 年）。数字游戏一直是加强 CS 教育的几种流行方法。在 K-12 学校，有一些课程让学生参与玩游戏，其中包括必须解决的任务和问题才能进步（Vahldick 等人，2014 年），或鼓励学生使用可视化和基于块的编程环境开发游戏
![双元素Keto Gummies评论（客户达到变革结果）副作用，成分[0ST1F]](/simg/f/f597ad3cefd3b55ff21e53ac292ef482d06bb301.webp)
PCLOB FISA 702 评论
1 Anunay Kulshrestha 和 Jonathan Mayer，《估计外国情报监视中的偶然收集：与并集和的大规模多方私有集合交集》，Usenix Security（2022 年）。
年度评论2024
在今年的亮点中，有90名员工参加了（面对面）的部门外日，每个员工团体的代表都找到了进入IOE咖啡厅风格的布局的方式。促进的会议包括由洛里·科莱蒂·坎贝尔（Lori Coletti Campbell）领导的“打破障碍”。我们被指导找出我们的共同点，事实证明，我们的部门充满了游泳迷！我主持了有关改善参考文献的行动的讨论。关于研究策略的对话不仅关注中央基础设施投资，而且还针对我们时间和专注的投资。路易丝·达什（Louise Dash）关于如何在我们的物理课程中嵌入技能的有趣讨论。闭幕了一天，露西继续领导关于EDI价值观和社区的对话，结果包括60多个鼓舞人心的部门座右铭的想法。我们的目标是采用最受欢迎的部门品牌的一部分。
美国版权局 - 生成 AI 政策 - 公众评论
生成式人工智能工具，尤其是人工智能图像生成器，通常会被提示输出“具有”特定艺术家风格的作品，从而产生旨在与该艺术家的作品直接竞争的作品。25 在这里，第四个因素可以成为第一个因素的宝贵平衡。具体而言，“即使法院发现人工智能生成的图像出于‘变革性’目的使用了艺术家的原创作品，也可以得出结论，总的来说，对艺术家许可市场的负面影响与合理使用相抵触。” 26 生成式人工智能的出现可能会导致人们对未来涉及该技术及其产出的合理使用案件中的市场竞争和市场影响重新产生兴趣，并可能将焦点转移到人工智能生成的内容是否替代和与原始作品竞争。27
对雪水等效预测中机器学习的评论
摘要3 1简介3 1.1 SWE的定义3 1.2 SWE估算的意义和动机4 1.3当前的操作SWE监视5 1.3.1地面测量6 1.3.2模型产品7 1.4 ML 9 1.5当前挑战9 2。SWE估计方法的历史发展10 2.1经验方法10 2.2基于物理的方法11 2.3数据驱动方法13 3.当前基于机器学习的SWE估计研究15 3.1早期努力（2000-2014）15 3.2最新技术（现状）（现状）（2014年至今）18 4。ml福利和瓶颈20 5。讨论和未来方向26 5.1 SWE的广义AI 26 5.2 SWE的自学习剂26 5.3将SWE AI纳入较大的地球AI模型27 6.结论28作者贡献28致谢28资金28参考28
文章标题：评论：真菌细胞中的CRISPR/CAS12介导的基因组编辑：植物 - 真菌病Patholo
文章标题：评论：真菌细胞中的CRISPR/CAS12介导的基因组编辑：植物 - 真菌病理学中的进步，机制和未来方向作者：Chiti Agarwal [1]，Vishnutej Ellur [1]附属机构[1]附属机构：华盛顿州立大学[1] ORCID IDS：0000-000-000-0003-41125-25-25-8880 [1] chiti.agarwal@gmail.com许可证信息：这项工作已在Creative Commons Attribution许可证下发布开放访问http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，只要适当引用任何原始工作，该工作就允许在任何媒介中进行无限制的使用，分发，分发和复制。可以在https://www.scienceopen.com/上找到条件，使用条款和发布政策。预印度语句：本文是预印本，未经同行评审，正在考虑，并提交给ScienceOpen的预印本进行开放的同行评审。doi：10.14293/pr2199.000129.v1预印本在线发布：2023年5月14日关键字：CRISPR，CRISPR/CAS12，真菌病原体，植物病原体