抽象的太平洋牡蛎(Crassostrea gigas)是世界上种植最广泛的贝类物种之一。由于其经济价值和复杂的生命周期,涉及从自由宽松的幼虫到无柄少年的急剧变化,因此C.Gigas被用作发展,环境和水产养殖研究的模型。但是,由于缺乏功能分析的遗传工具,与生物或经济特征相关的基因功能无法轻易确定。在这里,我们报告了CRISPR/CAS9技术在C.Gigas中成功应用肌球蛋白基本光链基因(CGMELC)。C.注入SGRNA/CAS9的GIGAS胚胎在目标部位包含广泛的indel突变。突变幼虫显示出缺陷的肌肉和运动降低。此外,CGMELC的敲除破坏了幼虫中肌球蛋白重链阳性肌纤维的表达和图案。一起,这些数据表明CGMELC参与牡蛎幼虫中的幼虫肌肉收缩和肌发生。
摘要分析CS/HB 201于2024年2月15日通过了房屋,随后于2024年3月5日通过了参议院。美国有3800万人被诊断出患有糖尿病,其中包括佛罗里达州超过200万人。糖尿病发生时,由于个人无法有效产生或加工胰岛素,血糖(也称为血糖)太高了。随着时间的流逝,高血糖会导致以下问题:心脏病,中风,肾脏疾病,眼睛问题,牙齿疾病,神经损伤,脚部问题,抑郁症,睡眠呼吸暂停以及性和膀胱问题。糖尿病患者必须服用胰岛素以降低血糖水平。不同类型的胰岛素开始以不同的速度工作,并且每个胰岛素的效果持续了不同的时间。如果药剂师收到胰岛素处方补充的请求,但无法轻易从处方者那里获得补充授权,现行法律允许药剂师将一瓶胰岛素的一次性紧急补充送出。但是,现行法律不授权药剂师作为紧急处方补充的一部分分配胰岛素相关的用品或设备,而一只小瓶可能不足以满足某些患者的紧急需求。CS/HB 201通过消除单胎限制和一次性限制来扩大权力,以分配紧急胰岛素的紧急补充。该法案允许药剂师分配足够的胰岛素,直到患者可以从其初级保健医师那里获得当前的处方订单为止。该法案对州或地方政府没有财政影响。该法案允许药剂师每人每年的每年日历年度最多三次不连续的胰岛素的紧急补充。,如果药剂师无法轻易从处方者那里获得补充授权,则该法案还授权药剂师分配紧急补充胰岛素相关用品或设备。该法案允许药剂师分配紧急补充与胰岛素相关的用品或设备,每个患者最多三次非连续次。该法案于2024年4月11日由州长批准。2024-79,L.O.F.,并将在2024年7月1日生效。
许多机器学习模型对人类来说是不透明的,它们做出的决策过于复杂,人类无法轻易理解。为了应对这种情况,人们创建了可解释的人工智能 (XAI) 工具来分析模型的内部工作原理。尽管这些工具在翻译模型行为方面实力雄厚,但批评人士担心 XAI 工具可能会成为一种“洗白”工具,误导用户相信有偏见或不正确的模型。在本文中,我们创建了一个框架,用于评估可解释的人工智能工具,评估内容包括它们检测和解决偏见和公平问题的能力,以及它们将这些结果清楚地传达给用户的能力。我们发现,尽管许多著名的 XAI 工具能够简化和解释模型行为,但它们缺乏在检测偏见方面可能至关重要的功能。开发人员可以使用我们的框架来建议对他们的工具包进行必要的修改,以减少诸如“洗白”之类的问题。
议员 Sharon Halford 利用上周立法会会议的机会,对在不确保纳税人能够进入农场休闲区的情况下,从主要道路修建高规格连接道路的决定提出质疑。在回答议员就此问题提出的口头答复问题时,行政长官确认行政会议已批准交通咨询委员会的建议,即公共工程部道路建设团队应留在 North Camp 地区修建通往农场的连接道路,而不是按照原计划搬迁到 Goose Green 继续在 Lafonia 进行道路建设计划。Gurr 先生承认,通行问题尚未得到解决,而且不太可能轻易解决。有些人认为连接道路只是非常昂贵的私人车道,而另一方则从土地所有权和非法侵入法的角度来思考。答案
非晶态二氧化铪 (a-HfO 2 ) 广泛用于电子设备,例如超大规模场效应晶体管和电阻存储单元。a-HfO 2 中氧空位 (OV) 缺陷的密度对非晶态材料的电导率有很大影响。最终,OV 缺陷是造成导电细丝路径形成和断裂的原因,而导电细丝路径可用于新型电阻开关设备。在这项工作中,我们使用从头算方法研究了 a-HfO 2 中的中性 OV。我们研究了 OV 的形成能、双 OV 的结合能、不受干扰和在氢原子附近存在时的 OV 迁移以及氢原子向 OV 的迁移。与结晶 HfO 2 中的势垒 (2.4 eV) 相比,a-HfO 2 中存在浅而短程的 OV 迁移势垒 (0.6 eV)。附近的氢对 OV 迁移的影响有限;然而,氢可以通过在OV之间跳跃而轻易扩散。
摘要 非技术损失 (NTL) 是许多公用事业公司试图解决的问题,通常使用黑盒监督分类算法。一般来说,这种方法取得了良好的效果。然而,在实践中,NTL 检测面临着技术、经济和透明度方面的挑战,这些挑战无法轻易解决,并且会损害预测的质量和公平性。在这项工作中,我们将这些问题置于为一家国际公用事业公司建立的 NTL 检测系统中。我们解释了如何通过从分类转向回归系统并引入解释技术来提高其准确性和理解力,从而缓解这些问题。正如我们在本研究中所展示的,回归方法可以成为缓解这些技术问题的一个很好的选择,并且可以进行调整以捕捉最引人注目的 NTL 案例。此外,可解释的人工智能(通过 Shapley 值)使我们能够在基准测试之外验证回归方法在这种背景下的正确性,并大大提高我们系统的透明度。
原子能机构 2020-2021 年计划和预算 (GC(63)/2) 于 2019 年大会上获得批准,其中描述了两年期内需要开展的所有核准活动。其中还包含将分配给每项活动的核准预算。该计划的几项任务仍未获得资金。对于该部门而言,这部分未获得资金的资金在 2020-2021 两年期内为 6560 万欧元,高于上一两年期的 4570 万欧元。除了这些未获得资金的资源(人力或物力)外,还有大量其他资源无法轻易统计,但对于有效执行核查任务仍然至关重要。这些资源包括成员国开展的研发活动产生的新设备和软件、可用于测试或培训目的的核设施以及外部专家的贡献。有关主要计划 4:核核查和其他主要计划的更多信息,请访问 https://www.iaea.org/sites/default/files/gc/gc63-2.pdf。
生物修复是一种治疗过程,它使用自然存在的微生物(酵母,真菌或细菌)分解或降解危险物质成毒性较小或无毒物质。微生物将有机污染物分解成无害的二氧化碳和水。这是一个适用于许多常见有机废物的经济有效的自然过程。许多生物修复技术可以在现场进行。因此,语句1是正确的。使用微生物的生物修复无法轻易治疗所有污染物。例如,诸如镉和铅之类的重金属不容易被微生物吸收或捕获。因此,语句2不正确。基因工程可用于创建用于生物修复特定目的的微生物。例如,已改装了细菌放射性环胞细菌(已知的辐射耐药性生物),以消耗高度放射性核废料的消耗和消化甲苯和离子汞。因此,语句3是正确的。因此,选项C是正确的答案。
当前的药物发现模式在很大程度上侧重于高通量筛选 (HTS),这种方法是针对目标筛选大量化合物库以确定合适的开发起点。1,2 典型 HTS 的命中率相对较低,在大多数测定中通常低于 1%,3 需要大型化合物库才能产生足够数量的命中,以使药物开发计划得以推进。这些库的大小导致筛选成本高昂,并且活动的准备时间较长。筛选活动的成本达到数十万美元并不罕见。随着筛选中出现更多与疾病相关但也更复杂的表型读数, 4 每种筛选化合物的成本往往会增加。根据我们的经验,每孔超过 1.50 美元的成本并不罕见。显然,需要一些方法来提高这些屏幕的回报率。此外,现在比以往任何时候都有更多的化学空间可以轻易购买,并且人们希望查询越来越多的化学物质。
1. 人工智能生成的文本的复杂程度可能与特定课程或特定学习水平的学生通常期望的复杂程度不匹配。与学生通常撰写的文本相比,这种文本可能显得过于复杂,甚至过于基础。2. 人工智能生成的文本可能包括超出课程大纲范围或学生通常不使用的技术或专业词汇或概念的示例。同样,人工智能生成的内容可能无法引用课程中涵盖的特定主题材料,或者在其参考书目中包含虚假或虚构的参考资料。3. 人工智能生成的文本可能缺乏连贯性,无法以有意义的方式回答所提出的问题,或者可能包含可以轻易识别的事实错误或不一致之处。4. 人工智能生成的文本可能包含用于填充答案的重复短语或句子,或者可能包含人类写作中不常见的句法错误或复杂的句子。
