XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软孔
符合尺寸选择性纳米孔
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该预印本版的版权持有人于2024年4月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.04.12.589171 doi：Biorxiv Preprint
用DNA启用的功能纳米孔
细胞导致相关分子丧失，并最终导致细胞裂解或死亡。具有内腔直径在顺式入口的2.9 nm之间，内部腔内为4.1 nm，内部收缩处为1.3 nm，在β-贝尔的反式入口处有2 nm，[27]αHL是第一个使用DNA和RNA Polimers的电流转移的纳米孔[27]αHl是第一个纳米孔和RNA Polimers的电流变化。其他用于感应的蛋白质孔包括smegmatis porin A（MSPA）[29]和细菌外膜通道CSGG [26,30]，后者用于牛津纳米孔技术的商业设备中，用于纳米孔基于基于纳米孔的DNA和RNA序列。Sensing has also been explored with the PA 63 channel of anthrax toxin, [31] the potassium channel KscA, [32] the toxin aerolysin, [7,33] the mechanosensitive channel MscL, [34] the bacterial transporter FhuA, [9,35] the bacterial toxin ClyA, [36] and the bacteriophage phi29 DNA packaging motor.[37]生物纳米孔对商业产物是有利的，因为生物蛋白表达能够以精确且一致的几何形状对纳米孔进行大规模制造。一致的几何形状是必不可少的，当纳米孔被用作单分子传感器，其中读出密切取决于纳米孔的结构。适应许多传感应用的纳米孔需要在天然存在的蛋白质纳米孔中较少丰富的结构特征。蛋白质纳米孔已被广泛突变[38]，以获取特定的感测，例如尺寸选择性或特定的分子相互作用。例如，报告了一个基于MSPA的纳米孔传感平台[39]，其中将理性设计的聚合物链束缚在MSPA孔中。这使得对广泛的分析物，化学反应监测以及对映异构体的歧视启用了单分子检测。[40]可以通过更换，[41]删除，[42,43]或添加氨基酸[44]来引入蛋白质孔的修饰，从而更改表面电荷，[45] functional oft oft off inctional [46]和疏水性[47]和孔的疏水性[47]，如Soskine等人所示。clya孔。[48]这些特异性突变会因pH [49]或盐浓度的变化而改变孔的稳定性。[50]然而，引入了几种化学修饰，使可预测结构的毛孔的制造变得困难。小尺寸的肽孔可以通过简单地包含在L-氨基酸的常规寄存之外的氨基酸残基来更高的设计多功能性。[51,52]肽还促进了非蛋白质生成氨基酸的高度可调设计器毛孔的完整设计。[53,54]受到天然存在的抗生素gr米核酸孔的结构的启发，合成肽孔的
纳米孔测序用于蛋白质
它的快速分析和超长读数，纳米孔测序改变了基因组学，转录和表观基因组学。现在，由于纳米孔设计和蛋白质工程的进步，使用该技术的蛋白质肛门可能正在追赶。“所有碎片都从那里开始进行单分子蛋白质组学，并使用纳米含量来识别蛋白质及其修饰。这不是确切的测序，但可以帮助您确定存在哪些蛋白质。“您可以通过多种不同的方式识别蛋白质，这些蛋白质实际上并不需要所有20种氨基酸的确切识别，”他指的是蛋白质中通常的数字。在纳米孔DNA测序中，单链DNA通过电流通过蛋白质孔驱动。作为DNA残基横穿孔，它破坏了电流以产生可以将其解码为DNA碱基的特征信号。
通过软政策管理新兴技术...
摘要：人工智能 (AI) 被定位为大多数工业领域、社会互动以及许多其他技术优势的基础技术。人工智能正在迅速发展，有望改善我们的业务、保护我们的安全并使我们社会变得更好。与此同时，我们知道会存在一些担忧，其中一些是预料之中的，而许多担忧将随着技术本身的发展而发展。其无处不在的性质和快速的发展速度使传统的治理结构难以实施。但是，有许多“软法”或非法律约束力的工具提供了安全地促进创新所需的灵活性。引用：Gary Marchant、Lucille Tournas 和 Carlos Ignacio Gutierrez，通过软法管理新兴技术：人工智能的经验教训——导论，61 J URIMETRICS J. 1–18 (2020)。
人工智能和软计算的混合方法
I. 引言 现代问题通常涉及复杂、不确定和动态的环境。传统的计算方法依赖于精确的输入和确定性过程，而这些对于现实世界的问题并不总是可行的。人工智能 (AI) 在数据驱动的任务中表现出色，而软计算则提供了处理模糊性和不完整信息的强大工具。本文研究了结合人工智能和软计算优势的混合方法。这些系统在同时需要严格精度和适应性的场景中特别有用。 背景 人工智能专注于通过机器学习、自然语言处理和机器人技术复制人类智能。当提供结构化数据和预定义规则时，它在模式识别和决策等任务中表现出色。软计算涉及模糊逻辑、神经网络和遗传算法等方法，所有这些方法都优先考虑近似推理和学习，而不是严格的基于规则的系统。这些技术对于具有不确定性或模糊性的问题很有价值。
人工智能和软技能（医疗保健领域）
“人工智能”学习活动包括： * 人工智能简介 * 专家系统及其在医疗保健领域的作用 * 机器学习简介 * 医疗保健领域的机器学习 * 机器视觉简介 * 医疗保健领域的图像识别 “软技能”学习活动包括： * 自我认知和主动性 * 适应不同情况的能力 * 沟通能力 * 团队合作 * 工作组织 * 职业道德 “基于现实的挑战”学习活动包括： 工作以国际小组的形式组织。每个小组都被分配一个挑战，以匿名数据库的形式，该数据库基于在实际实践中获得的数据构建。每个小组都必须处理他们的数据以获得一组有临床用途的信息并公开展示他们的所有工作。 所有这些模块旨在激发学习者的创造力和创业精神，让他们以合理的方式对待人工智能并开发高效且合乎道德的工作方法。
软实力与大国竞争 - OAPEN
© 编辑（如适用）和作者 2023。本书是开放获取出版物。开放获取 本书根据知识共享署名-非商业-禁止演绎 4.0 国际许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）的条款获得许可，该许可证允许以任何媒体或格式进行任何非商业性使用、共享、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信用，提供知识共享许可证的链接并指明您是否修改了许可材料。根据此许可证，您无权共享源自本书或其中部分的改编材料。本书中的图像或其他第三方材料包含在本书的知识共享许可证中，除非材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在本书的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法律法规允许或超出了允许的用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。本作品受版权保护。所有商业权利均由作者保留，无论涉及全部或部分材料，特别是翻译、重印、重复使用插图、朗诵、广播、在缩微胶片或任何其他物理方式上复制、传输或信息存储和检索、电子改编、计算机软件或现在已知或今后开发的类似或不同方法的权利。关于这些商业权利，已向出版商授予非独占许可。本出版物中使用一般描述性名称、注册名称、商标、服务标记等。即使没有具体声明，也不意味着这些名称不受相关保护法律和法规的约束，因此可以自由使用。出版商、作者和编辑可以放心地认为，本书中的建议和信息在出版之日是真实准确的。出版商、作者或编辑均不对此处包含的材料或可能出现的任何错误或遗漏提供明示或暗示的保证。出版商对已出版地图和机构隶属关系中的司法管辖权主张保持中立。