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期刊四大核心序列新上映_a类期刊目录一览表(2024年12月抢先看)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

期刊四大核心序列

爱荷华大学AI全奖博士招生攻略未来的AI博士们，你们好！今天给大家带来一个好消息——爱荷华大学的人工智能方向全奖博士机会！ 𐟎‰ 爱荷华大学招收统计与精算科学方向博士爱荷华大学的统计与精算科学系目前有18位教授，其中包括4位美国统计学会会士和3位国际数理统计学会会士。这个系的研究方向非常广泛，涵盖了机器学习、深度学习、高维统计、因果推断、时间序列、贝叶斯统计、空间环境统计、统计计算和统计优化等多个前沿领域。他们在统计学“四大”期刊和计算机会议上的论文产出非常稳定。 ➡️ 项目介绍：这个项目非常注重理论和实际的结合，特别强调学生编程能力的培养。PhD学生可以选择数据科学、概率数理统计、生物统计以及精算科学和金融数学四个方向。学校为科研提供强大的计算支持，包括高性能的CPU和GPU集群，以及Linux计算环境，为学生在数据分析和机器学习等领域的研究提供坚实保障。 PhD项目通常在五年内完成，并提供全额奖学金支持。第一年需要通过硕士水平的考试，主要考察基础课程的掌握情况。如果学生具备相关基础，可以申请免修基础课程。系里非常鼓励学生尽早参与科研工作。PhD资格考试并非传统的笔试形式，而是基于学生前两年的科研进展和潜力进行评估。 𐟓— 招收学生背景： PhD项目招生条件比较宽松，需要统计、数学、计算机或相关专业的本科或硕士生。TOEFL成绩最低81分，雅思7分（小分不低于6），或者多邻国120分。GRE成绩不要求，但提供会有帮助。感兴趣的同学可以直接发简历和成绩单。 𐟔𖠦‹›收时间： 2025年秋季入学，1月15日截止 ✅ 奖学金：全额奖学金未来的AI博士们，加油吧！𐟚€

戏剧治疗DvT发展性转化详解（一）周末时光，学习戏剧治疗，真是乐在其中！𐟎튊𐟓š今天，我们来聊聊DvT（发展性转化）在戏剧治疗中的应用。DvT的创始人David Read Johnson博士在1982年的《心理治疗的艺术》期刊上发表了一篇论文，详细阐述了这一方法。由于内容较多，我们会分两期来分享。 𐟌ŸDvT的核心在于其社群文化。这是一个全球性的社群，成员包括心艺社X美国发展性转化学院DvT戏剧治疗认证培训的毕业生和训练生们。我们倡导积极的社群交流和互动，这也是DvT茶的核心文化。今天，你看到的这篇文献翻译，正是来自我们的社群伙伴们。 𐟎�剧治疗与其他创造性艺术治疗一样，融合了多种理论框架。它们并非源自创造性艺术本身，而是涵盖了精神分析理论、格式塔疗法、发展心理学、存在主义思想和荣格分析。每种视角都为深入理解戏剧与行动在治疗中的功能提供了宝贵的贡献。 𐟌𑥏‘展性范式是理解自我最有力的途径之一。它强调个体在时间序列中的变化和发展，而不是将个体固定在对立的极端。DvT关注个体在发展中的堵塞点，并以历程和序列为治疗重点，而非固定技术。治疗师作为引导者，帮助个体识别停滞阶段并促进发展进步。 𐟓–文章讨论了五个与戏剧治疗相关的发展过程： 1️⃣ 结构（Structure） 2️⃣ 媒介（Representation） 3️⃣ 复杂性（Complexity） 4️⃣ 情感表达（Affect） 5️⃣ 人际需求（Interpersonal Demand） 𐟌ˆ总体来说，DvT戏剧治疗可以作为一种工具，帮助个体在面对不断变化的世界时，发展出灵活回应的能力，并通过发展性方法促进个体的整体发展。

如何系统地学习金融学？书籍和资源推荐学习金融学其实并没有想象中那么难，关键在于搭建一个坚实的金融框架。以下是一些实用的建议和资源推荐，帮助你在金融领域深入学习。 𐟓š 证券从业资格证书：这是证券从业机构中从事证券业务的专业人员必须取得的证书。 𐟓ˆ CFA（特许金融分析师）：虽然CFA证书的含金量有所下降，但CFA知识体系的含金量却一直在上升。CFA一级主要讲解基本概念，二级的核心是估值，三级则是资产配置。这个证书几乎涵盖了金融学的所有知识，是提升知识储备的好选择。 𐟓Š FRM（金融风险管理师）：如果已经符合CFA报名条件，建议同时备考FRM。两个证书的知识体系有许多交叉点，从不同角度阐释同一知识点，会有更深入的理解。如果不满足CFA条件，可以先备考FRM，然后在备考过程中穿插CFA。 𐟌 各类金融网站：金融经济学网站：提供金融和经济学方面的资料，包括论文、期刊、数据等。神奇经济数据库：世界各国的宏观经济时间序列数据，主要供计量经济学家使用。国民经济研究局：著名的研究机构，提供讨论稿、数据，中国研究人员可免费使用。经济政策研究中心：著名的研究机构，提供许多讨论稿，部分免费。普林斯顿大学经济学和金融图书馆：经济学、金融方面的论文、数据和网站等。经济链接：经济学家和学生常用。 Elsevier Science/North-Holland的经济数据：包含大量论文，17000多条摘要，6500篇文章，涉及大部分学科。 𐟒𜠥𙠦œ𚤼š：大学内有很多实习机会，各大投行、券商和咨询公司都有暑期实习，这些实习经历可以为以后找工作加分，甚至可能直接被实习公司内招转正。 𐟑堥œ覠᧻历：多与同学打交道，他们以后可能成为你的客户或合伙人。希望这些建议能帮助你在金融学的道路上越走越远，加油！

AI大模型开启基因组学新纪元探索基因组的奥秘一直是生物科学的终极挑战。如何利用人工智能（AI）来解读DNA的复杂信息，并以此设计和操控生命的“程序代码”？斯坦福大学的Brian L. Hie团队在权威科学期刊《Science》上发表了一项开创性研究，介绍了一个名为Evo的大规模基因组基础模型。 Evo模型通过深度学习算法，不仅能够识别基因组中细微的模式，还能生成完整的基因序列，为基因编辑和新药开发提供了前所未有的支持。这个模型基于3000亿DNA token进行训练，能够在长序列的单碱基分辨率下进行预测和生成，尤其在跨物种的基因预测上表现优异。 Evo模型专注于捕捉生物学中的两个核心方面：中心法则的多模态性和进化的多尺度特性。中心法则揭示了DNA、RNA和蛋白质的统一信息流，而进化则跨越了分子、途径、细胞到生物体的各个层级。研究发现，Evo生成的多基因系统成功率接近50%，生成的CRISPR-Cas9蛋白也经实验验证具有功能活性。此外，在全基因组生成方面，Evo生成的序列在基因组组织、编码密度和天然基因组方面显示出高度的相似性。 Evo不仅能预测基因突变的效应，还具备生成完整基因组序列的能力，在基因组设计、药物开发和生物工程领域具有广阔的潜力。

投核心期刊，修回竟要所有数据！为了完成科室的核心KPI，真是拼了老命。之前只听说科室有发SCI的要求，没想到还有发核心期刊的任务。于是，我忍痛投了一篇封面是绿色的中华牌期刊，结果三周就修回来了。修回意见真是让人崩溃：基本上需要所有的原始数据。具体包括：患者腹主动脉瘤体管壁组织及正常组织的图片；人原代主动脉平滑肌细胞的图片；小鼠体重的补充；小鼠AAA模型成瘤实体图片；人体和动物相关实验数据（含均数和标准差）；凋亡小体的图片；中英文摘要中补充动物实验相关内容；讨论部分不够充分，建议增加我刊参考文献，并将本次研究所得与既往参考文献中提出的研究难点及重点充分讨论。师兄说，这个杂志即使要了所有figure和原始数据，也不会刊出来，只会显示个引物序列，其他图片都不显示。真是这样吗？可以背着老板偷偷撤掉嘛？投个SCI不是更香吗？这个工作量至少5分啊！𐟘�˜�˜퀀

科技日报北京10月23日电（记者张梦然）据《自然》杂志23日发表的论文，美国杰克逊实验室、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所以及耶鲁大学的团队利用人工智能（AI）技术设计出数千个新的DNA开关。这些新设计的元件能够精准控制基因在不同类型细胞中的表达，为人类健康与医学研究提供了前所未有的可能性。尽管近年来，基因编辑和其他基因治疗手段已让科学家能够在活细胞中修改基因，但要在不干扰整个生物体的情况下，只对某一类型的细胞进行基因干预，依然存在挑战。这主要是因为对于控制基因开启和关闭的DNA开关——顺式调节元件（CRE）的理解还不够深入。此次创新的核心在于，新方法可以针对特定的细胞类型来提高或降低基因表达，却不会影响到身体其他部分。团队采用了深度学习算法，基于数十万个人类基因组中的DNA序列训练了一个模型。通过这个模型，他们可在实验室环境中测量3种细胞（血液、肝脏和大脑）中CRE的活性。该AI模型可预测任意序列的活性，从而揭示了DNA中新的模式以及CRE序列的语法是如何影响RNA生成量的。基于上述发现，团队构建了名为CODA（计算优化DNA活性）的平台。通过结合实验数据和计算建模的迭代过程，该平台不断改进其预测CRE生物学效应的能力，成功设计出了自然界中未曾出现过的CRE。经过测试，新设计的合成CRE表现出了比天然存在的CRE更优异的细胞类型特异性。它们不仅包含了促进目标细胞类型中基因表达的序列，还含有抑制非目标细胞类型中基因表达的元素。目前，团队已在斑马鱼和小鼠身上验证了几种合成CRE序列的有效性。这一突破性进展意味着，未来可能实现更加精确和个性化的基因疗法，为预防和治疗疾病开辟了新途径。在生物体内，并不是所有基因都会在合适的细胞和合适的时间点发挥作用。CRE的功能，就在于确保适当的基因在正确的时间、正确的地点被激活。譬如，避免皮肤细胞使用了大脑所需的基因，或是防止成人体内激活仅在早期发育阶段需要的基因。此次团队不仅合成了全新的CRE，还展示了如何使用这些CRE选择性地激活大脑、肝脏或血液细胞中的基因，同时确保这些基因在其他类型的细胞中保持沉默。这在生物医学和技术上具有双重重要意义。

美吉生物推出真菌ITS多样性绝对定量技术传统的微生物扩增子测序方法主要通过测定细菌16S rRNA、真菌ITS或真核生物18S序列来分析微生物群落的组成和相对丰度。然而，这种方法无法提供微生物的绝对丰度信息，也无法反映微生物总负荷的变化，这可能导致误导性的结论，阻碍对微生态研究的全面理解。𐟌€ 在Nature、Science和Microbiome等顶级期刊上，已有多篇论文强调了绝对丰度在微生物群落动态变化研究中的重要性。𐟓š 为了克服传统扩增子测序的局限性，美吉生物在16S微生物多样性绝对定量技术之后，推出了真菌ITS微生物多样性绝对定量技术。 𐟔 该技术利用内标法绝对定量测序技术，能够一次性获得样品中微生物的总绝对拷贝数和单个物种的绝对拷贝数，从而反映微生物群落的动态变化。美吉生物的真菌ITS多样性绝对定量方法针对ITS1区，通过向样品DNA中添加已知拷贝数的不同浓度梯度混合的Spike-in DNA序列（Spike-in DNA是人工设计合成的DNA，其设计的可变区与公共数据库中的核苷酸序列缺乏一致性，作为内标序列用于定量），共同进行PCR扩增、文库构建和测序。然后，根据Spike-in DNA在扩增子测序中获得的序列数和其理论绝对拷贝数绘制标准曲线，实现对样本中的各微生物的绝对定量。 𐟌🠨復Š€术的应用领域广泛，包括环境、临床和农业等领域。通过提供更清晰、更全面的数据信息，有助于更好地理解微生物群落的动态变化。 𐟓栩€样建议：可选引物：ITS1F-ITS2R（真菌ITS1区）环境样品送样量要求详见微生物多样性取样指南，请提供样本分组信息和理化（临床）指标信息 DNA样品送样要求：Qubit检测DNA浓度≥10ng/，体积≥50ul，OD260/280=1.8~2.0并确保DNA无降解、无污染（需提供抽提DNA的样本用量（如土壤/g），抽提后获得的DNA总量（ng））通过这些技术，美吉生物为微生态研究提供了更全面、更准确的数据支持。𐟌𑀀

SPSSAU大作业：灰色关联分析实战指南 𐟎‰ 掌握新技能！首次独立使用SPSSAU完成大作业，尝试了灰色关联分析✨ 𐟌Ÿ 详细分析步骤𐟌Ÿ 1️⃣ 数据准备，蓄势待发：首先，精心准备数据！灰色关联分析对数据没有特别的正负向要求，因此无需进行同趋势化处理，直接进入主题。 2️⃣ 数据归一化，消除量纲差异：为了公平比较，数据需要站在同一起跑线上。在SPSSAU的“数据处理”模块下，选择了‘均值化’进行归一化处理，确保每个指标在同一尺度上展现自己的风采。 3️⃣ 灰色关联分析，揭秘数据间的亲密关系：处理好的数据，是时候展现它们之间的关联度了！在SPSSAU的“综合评价”或“关联分析”模块中，找到了灰色关联分析的工具，设置好参考序列和比较序列，一键启动分析。 4️⃣ 结果揭晓，一目了然：等待的时间总是短暂的，SPSSAU迅速给出了灰色关联度的结果。通过关联度排序，清晰地看到了各因素与目标之间的紧密程度，为后续的决策提供了有力支持。 𐟒ᠤ𝓩ꌦ„Ÿ想：SPSSAU真的是数据分析小白的福音！从数据准备到结果输出，每一步都有详细的帮助手册指引，让我这个新手也能轻松上手。速度之快，操作之简便，让我对之后的论文期刊分析充满了信心！𐟓š𐟒𜊊𐟏𗯸 #数据分析达人 #论文写作秘籍 #SPSSAU神器 #灰色关联分析 #科研小助手

【藏羚首个染色体水平的高质量基因组公布】记者从青海省科技厅了解到，11月12日，中国科学院西北高原生物研究所研究员张同作联合青海大学副教授魏青等团队，成功组装了藏羚染色体级别的基因组，首次获得藏羚染色体水平的高质量基因组和注释信息，相关研究结果在《自然》旗下综合性科学期刊《科学数据》上发表。研究团队基于PacBio HiFi三代基因组测序、Hi-C测序和DNBSEQ-T7二代基因组survey测序三种测序技术，成功组装了藏羚染色体级别的基因组。基于EDTA和RepeatModeler从头预测的藏羚基因组中重复序列注释结果表明，藏羚基因组重复序列主要由SINEs、LINEs、LTRs和DNA transposons四种类型组成，序列总长度为1.65Gb，占基因组的52.47%；基于蛋白同源预测、蛋白从头预测和深度学习等多种策略，在藏羚基因组上共注释到28330个功能基因。研究团队首次获得藏羚染色体水平的高质量基因组和注释信息，为藏羚的适应进化遗传机制、保护遗传学研究及进一步探索物种迁徙行为的遗传机制提供了重要的基因组资源。

27岁张林峰，交大新宠！最近，学术界和科技界都被一位年轻的学者震惊了——张林峰，这位1997年出生的年轻人在今年6月从清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，竟然直接跳槽到上海交通大学人工智能学院，担任助理教授和博士生导师！高效AI研究者 𐟌 张林峰的研究方向是高效的人工智能（Efficient AI），主要涉及大模型、图像视频生成模型以及人工智能数据集的压缩与加速。他的研究成果在学术界和工业界都引起了广泛关注。学术成就 𐟌Ÿ 张林峰在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表了二十余篇第一作者和通讯作者论文，被引用超过2000次。他还担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。张林峰曾获得北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。自蒸馏算法的提出者 𐟒እ€𜥾—一提的是，张林峰在2019年提出了自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示：“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势，有更好的泛化性和更高的效率。”麻省理工学院的韩松副教授也在他的课程中专设一小节介绍自蒸馏算法。实际应用的潜力 𐟏튥𜠦ž—峰的研究成果不仅在学术上有重要价值，在实际应用中也展现出了广阔的前景。他将知识蒸馏与模型压缩推广到了二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种应用任务中，并在实际业务中进行了部署应用，使得人工智能可以真正服务于人们的生活。上海交通大学人工智能学院 𐟏늤𘊦𕷤𚤩€š大学人工智能学院是学校顺应发展趋势、对接国家战略、服务城市先导产业而成立的实体学院，是举全校之力组建的特区学院。该学院创新人才引进培育机制，吸引汇聚了人工智能及交叉领域的国内外顶尖师资，包括两院院士2名，外籍院士1名，IEEE Fellow 14名，国家杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划等高层次人才66人次，“四青”人才110人次。全校有700余位从事人工智能及相关领域研究的博士导师（含医学院），覆盖多个专业方向。张林峰的加入无疑为上海交通大学人工智能学院注入了新的活力，期待他在未来的科研与教育工作中取得更多突破性的成就！