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拒绝接种 COVID-19 疫苗：这有什么错？
摘要 拒绝接种 COVID-19 疫苗似乎是非理性的典型案例。疫苗本应是让我们摆脱 COVID-19 大流行的最佳方式。然而，许多人尽管对现状不满意，但仍认为不应该接种疫苗。在本文中，我们利用当代责任和理性哲学理论工具分析拒绝接种 COVID-19 疫苗的行为。该分析的主要结果是，许多拒绝接种疫苗的人对自己不应该接种疫苗的信念负有责任，并且在认识论上是理性的。这是一个重要的结果，因为它提供了对某些公共卫生政策合法性的洞察。特别是，这一结果表明，一项放弃用理由说服某些拒绝接种疫苗者的计划的公共卫生政策（例如，仅仅通过强制接种疫苗）表面上是不合法的。
错过了提高单克隆效率的机会...
肿瘤抗原必须具有足够的免疫原性来诱导抗体产生，并且免疫原性是由主要的组织相容性复合物（MHC）编码的组织相容性抗原的表现强度确定的。并非每种肽都具有与每个MHC抗原相对于每个MHC抗原的强度强大，因此抗原表现和随后的免疫反应取决于宿主动物中存在的组织相容性抗原。通过增加有效表现的可能性和产生的免疫反应，组织相容性抗原的杂合性增强了最初在动物模型（1）和人类中所示的感染性疾病和癌症的保护机会（2）。在这里，我们希望强调这些事实，这是为了通过动物的免疫接种，随后是杂交瘤技术，他们希望提高其单克隆抗体开发计划的效率。对实验动物的免疫，通常是小鼠，具有已知或未知的免疫原子（如癌症抗原）是最常见的单克隆抗体来源，用于诊断或治疗目的（3，4）。一旦动物产生了单克隆抗体，杂交瘤技术最常见的生产（5）。这不是一种故障方法，已经描述了许多修改，导致不同的免疫方案旨在刺激动物的免疫反应（6）。重点是增加抗原的免疫原性（7）和成功（8）。
哲学硕士学位（微电子学）课程及理学...
修读“项目报告”的学生须修读以下七门选修学科单元／科目，以获得21 学分；修读“实习及报告”的学生须修读以下八门选修学科单元／科目，以获得24 学分︰ 集成电路研究方法和应用选修45 3 数字集成电路选修45 3 数据转换器集成电路设计选修45 3 柔性交流输电系统选修45 3 电源管理集成电路设计选修45 3 生物医学工程专题选修45 3
利用 3d 纳米尺度应变映射技术对卤化物钙钛矿中光诱导位错迁移进行成像
近年来，卤化物钙钛矿材料已用于制造高性能太阳能电池和发光装置。然而，材料缺陷仍然限制了器件的性能和稳定性。在这里，基于同步加速器的布拉格相干衍射成像用于可视化卤化物钙钛矿微晶体中的纳米级应变场，例如缺陷局部的应变场。尽管 MAPbBr 3 (MA = CH 3 NH 3 + ) 晶体具有很高的光电质量，但其内部存在明显的应变异质性，并且通过分析其局部应变场可以识别出〈100〉和〈110〉刃位错。通过在连续照明下对这些缺陷和应变场进行原位成像，发现了数百纳米范围内剧烈的光诱导位错迁移。此外，通过选择性研究被 X 射线束损坏的晶体，较大的位错密度和增加的纳米级应变与材料降解和使用光致发光显微镜测量评估的显著改变的光电特性相关。这些结果证明了卤化物钙钛矿中扩展缺陷和应变的动态性质，这将对设备性能和操作稳定性产生重要影响。
这是谁的错？国际空间法中的人工智能与责任
Michael Chatzipanagiotis* 摘要 人工智能 (AI) 越来越多地用于太空活动。人工智能采用机器学习技术，使系统能够通过接触大量数据自动提高其性能。这种技术发展意味着太空活动将以更高的系统自主性进行。然而，这使得它的行为在很大程度上变得不可预测，因此，人们开始质疑人工智能如何影响国际空间法下的现行责任制度。本文认为，鉴于定义“过错”和建立过错与损害之间的因果关系的挑战，需要发射国“过错”的案件将变得（甚至）更难处理。过错可能表现为不遵守既定的国际规则或行为准则、对其他国家在《太空条约》第 IX 条下的利益考虑不足或行为不合理。这些参数与人工智能以及其他特定于人工智能的因素（例如训练数据）一起进行检查。如果使用人工智能通过建议来支持人类决策，那么还应考虑人为因素，例如适当的警告和用户友好的系统设计。此外，人工智能决策的可解释性非常可取，但由于人工智能系统的复杂性，也很难实现。无论如何，不应排除将人工智能行为与人类行为进行比较，但需要极其谨慎。本文的结论是，有必要制定有关太空活动的国际法规，即使是非约束性形式，以及基于绩效的国际安全标准。受害者保护方面的任何空白都必须通过国家立法和保险来填补。
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
序列 MSWDDAIEGV DRDTPGGRMP RAWNVAARLR AANDDISHAH VADGVPTYAE LHCLSDFSFL RGASSAEQLF ARAQHCGYSA LAITDECSLA GIVRGLEASR VTGVRLIVGS EFTLIDGTRF VLLVENAHGY PQVCGLVTTA RRAASKGAYR LGRADVEAQF RDVAPGVFAL WLPGVQPQAE QGAWLQQVFG ERAFLAVELH REQDDGARLQ VLQALAQQLG MTAVASGDVH MAQRRERIVQ DTLTAIRHTL PLAECGAHLF RNGERHLRTR RALGNIYPDA LLQAAVALAQ RCTFDISKIS YTYPRELVPE GHTPTSYLRQ LTEAGIRKRW PGGITAKVRE DIEKELALIA LKKYEAFFLT过程RVRERMQGKG YASTFIDQIF EQIKGFGSYG FPQSHAASFA KLVYASCWLK RHEPAAFACG LLNAQPMGFY SASQIVQDAR RGSPERERVE VLPVDVVHSD WDNTLVGGRP WRSAADPGEQ PAIRLGMRQV AGLSDVVAQR IVAARTQRAF ADIGDLCLRA ALDEKACLAL AEAGALQGMV GNRNAARWAM AGVEARRPLL PGSPEERPVA FEAPHAGEEI LADYRSVGLS LRQHPMALLR PQMRQRRILG LRDLQGRPHG SGVHVAGLVT QRQRPATAKG TIFVTLEDEH GMINVIVWSH LALRRRRALL ESRLLAVRGR WERVDGVEHL IAGDLHDLSD LLGDMQLPSR DFH
重组易错DNA聚合酶（dnaE2），部分
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疫情过后丹麦劳动力市场的（错）匹配
要计算行业维度的不匹配指数，我们需要每个行业的职位空缺数量和失业求职者数量。我们使用 Jobindex.dk 的职位空缺数据和 BFL 与 DREAM 组合中按行业划分的失业人数。Jobindex.dk 使用结合了行业和职业的分类：我们建立了此分类与 BFL-DREAM 组合的映射。这不是唯一的映射：必须在两侧汇总多个行业组。对于某些行业，没有对应项，但我们设法将大多数行业组相互映射。2% 的工人和 10% 的职位空缺在此过程中丢失，未被指数覆盖。最值得注意的是，分类为“设计”、“管理”、“安全”和“学生”的职位空缺无法与 BFL 数据中的行业匹配。