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CRISPR/CAS OFF靶向乳化的新型数据库平台...
随着CRISPR / CAS核酸酶系统的持续发展，在体内治疗基因编辑区域中的应用无关紧要。 但是，不可忽略的非目标效应仍然是临床应用的主要关注点。 即使已经发布了众多的非目标分解数据集，但尚未建立全面，透明的概述工具。 在这里，我们提出了CRISPRSQL（http://www.crisprsql.com），这是一种互动性和生物素的crispr/cas9 crast/cas9的收集，旨在丰富剪辑效果的范围，以培养剪辑效果，以基因编辑安全模拟模拟模拟和转录模型。 CRISPRSQL的当前版本包含来自144个指南RNA的裂解数据，该指南与人类和啮齿动物细胞系的25,632个指南对 - 键盘对，并具有相互作用的特定于表观遗传标记和基因名称的参考。 该标准的第一个构成数据库，它有望实现安全量化研究，为实验设计和燃料开发计算非目标预测算法的开发。随着CRISPR / CAS核酸酶系统的持续发展，在体内治疗基因编辑区域中的应用无关紧要。但是，不可忽略的非目标效应仍然是临床应用的主要关注点。即使已经发布了众多的非目标分解数据集，但尚未建立全面，透明的概述工具。在这里，我们提出了CRISPRSQL（http://www.crisprsql.com），这是一种互动性和生物素的crispr/cas9 crast/cas9的收集，旨在丰富剪辑效果的范围，以培养剪辑效果，以基因编辑安全模拟模拟模拟和转录模型。CRISPRSQL的当前版本包含来自144个指南RNA的裂解数据，该指南与人类和啮齿动物细胞系的25,632个指南对 - 键盘对，并具有相互作用的特定于表观遗传标记和基因名称的参考。该标准的第一个构成数据库，它有望实现安全量化研究，为实验设计和燃料开发计算非目标预测算法的开发。
Athena — 一位具有社会意识的自适应人工智能导师，助力您未来的 STEM 自我
Athena 是一种自适应且具有社会意识的人工智能导师，代表着 STEM 教育的未来，它能够提供个性化服务，并为长期有意义且强大的教育体验提供支持。学生作为受指导者，与 Athena 合作，根据预测的“未来 STEM 自我”评估并选择课程要素、支持服务和职业机会，而“未来 STEM 自我”是成功的长期职业参与的动态个人体现。Athena 的指导基于应用于包含相关信息的不同系统的大数据集成的预测算法。在幕后，这些算法会根据新数据不断对元素进行聚类、优先排序和排序。每位受指导者的“我未来的 STEM 自我”档案将在整个本科经历中自适应和自我发展，而 Athena 将无缝且持续地策划一套自适应的、具有社会意识的课程。
对英国和英国频道群岛实用潮汐水源资源的审查
外部更改。因为“我们可能处于我们中有多少人生活以及如何生产和分发商品的重大转变的边缘。”[3]。概念方法可以实现实验发展，从而从当前的风险评估状态到通过分析方法来衡量风险。这些实验研究的发展集中在以下方面：（1）需要将COVID-19的风险数据塞入训练预测算法的主要和次要数据集中； （2）需要将AI包括在医疗网络中，以与各种孤立的生产和供应链领域相交。本文的主要动机是时机 - 诸如Covid -19之类的全球大流程是非常罕见的事件。尽管有几种流通病毒（例如寨卡，艾滋病），但自上次全球大流行（西班牙流感）以来已经过去了一个世纪。因此，我们可以说研究Covid-19是终生事件，并且发现在处理疾病X方面将是最重要的。
评估脱靶和靶评分算法并整合到向导 RNA 选择工具 CRISPOR 中。
结果：我们首次对 CRISPR/Cas9 预测进行了独立评估。为此，我们收集了八项 SpCas9 脱靶研究的数据，并将它们与流行算法预测的位点进行了比较。我们在一项实施中发现了问题，但发现基于序列的脱靶预测非常可靠，可以识别出大多数突变率高于 0.1% 的脱靶，而通过切断脱靶分数可以大大减少假阳性的数量。我们还根据可用数据集评估了靶向效率预测算法。预测与向导活性之间的相关性差异很大，尤其是对于斑马鱼。结合我们实验室的新数据，我们发现最佳靶向效率预测模型在很大程度上取决于向导 RNA 是从 U6 启动子表达还是体外转录。我们进一步证明，最佳预测可以显著减少向导筛选所花费的时间。
基于脑电信号预测飞行员反应时间
本研究的主要假设是，可以根据事件发生前记录的大脑活动预测对意外事件的反应延迟时间。这种心理活动可以用脑电图数据来表示。为了验证这一假设，我们进行了一项新实验，涉及 19 名参与者，他们参加了长达 2 小时的模拟飞机飞行。提出了一种 EEG 信号处理流程，包括信号预处理、提取带通特征和使用回归预测反应时间。本研究中使用的预测算法是最小绝对收缩算子及其最小角度回归修改，以及核岭和径向基支持向量机回归。在 19 名受试者中获得的平均绝对误差为 114 毫秒。本研究首次证明可以根据 EEG 数据预测反应时间。所提出的解决方案可以作为未来可以提高空中交通安全性的系统的基础。
![arxiv：2502.16847v1 [cs.ro] 2025年2月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\63f14dad2a096fe9821c6cdfc01d8e9feaf787f8.webp)
arxiv：2502.16847v1 [cs.ro] 2025年2月24日
摘要 - 与结构化环境相比，在非结构化环境中，行人和车辆的轨迹行为可能是不同的。在自动驾驶汽车的轨迹预测算法中，这些运动行为上的这些差异很有价值。但是，通常用作轨迹前词的基准的行人和车辆轨迹的可用数据集尚未根据其环境的性质进行分类。另一方面，为非结构化和结构化环境提供的定义相当合理，很难用来证明给定环境的类型。在本文中，我们根据几个提取的轨迹特征（例如平均速度和轨迹可变性）比较了不同的现有数据集。通过k-表示聚类和广义线性模型，我们提出了更定量的措施来区分两种不同类型的环境。我们的结果表明，轨迹可变性，停止分数和行人密度等特征在两种环境类型之间有所不同，可用于对现有数据集进行分类。
改善通过多项式表示自主驾驶的轨迹预测的分布外概括
摘要 - 针对分布（OOD）样本的鲁棒性是轨迹预测模型的关键性能指标。但是，最先进（SOTA）模型的开发和排名是由其在单个竞争数据集上的分布（ID）性能驱动的。我们提出了一个OOD测试协议，该协议在两个大规模运动数据集中均质化数据集和预测任务。，我们基于模型的输入和输出侧的代理轨迹和道路几何形状的多项式表示引入了一种新颖的预测算法。随着模型大小，训练工作和推理时间的较小，我们到达Sota Performence进行ID测试，并显着提高OOD测试中的鲁棒性。在我们的OOD测试方案中，我们进一步研究了SOTA模型的两种增强策略及其对模型概括的影响。强调ID和OOD性能之间的对比度，建议将OOD测试添加到轨迹预测模型的评估标准中。
预测正义：利用人工智能实现正义
预测性司法领域的进步为司法行政的有效运作带来了诸多好处。部署预测算法模型可以推动法官将自己的判决与过去的判决保持一致，从而提供法律确定性。除了标准化法律规则的应用之外，它还可以让利益相关者在审理案件之前做出明智的决定，鼓励快速处理案件、量刑参考、庭外和解，并优先处理可能违法的案件。挑战在于建立一种尊重公平程序并照顾到受此自动化司法系统影响的人的担忧的机制。这需要以强有力的政策形式制定行动框架，该政策界定法院预测性司法的范围并制定必要的保障措施。中央政府通过司法部和司法机构共同努力进行司法改革，应制定渐进的政策措施来实现预测性司法。
负责任的人工智能和儿童
撰写本政策简报面临的一个关键挑战是，人工智能、以数据为中心的技术、社交媒体和数字技术等术语在各个学科内和跨学科的使用方式不一致。例如，人工智能一词经常用于描述以数据为中心或由预测算法驱动的应用程序，但不是“智能的”（McEwen，2023 年）。有时，人工智能是指预期的未来迭代。我们不会将此视为障碍，而是将其视为在相互关联的技术形式之间建立重要联系的机会，从长期建立的在线社交网络到新推出的生成式人工智能 (GenAI) 工具。在本简报中，我们使用“以数据为中心的技术”一词来描述现在主导我们信息社会的越来越多的应用程序、系统和设备，它们收集、发布、处理、分析和调动用户数据。这包括人工智能的多次迭代，也包括相关和先行的技术、系统和流程。