为了展示其技术并挑战合成媒体因其近期滥用历史而获得的负面声誉,Alethea AI 制作了以下有关气候紧急情况的视频。这段讽刺性的合成视频是为 Apologia 项目制作的,该项目是由非营利组织 STEP 发起的气候变化宣传项目,令人不安地描述了 2032 年的世界状况。选择这一年份是因为科学家预测地球温度将达到相应的 +1.5°C 上限,这被广泛认为是不可挽回的。未来几周,人们将民主投票选出下一位应该为忽视气候紧急情况道歉的领导人。使用 Alethea AI 技术生成的所有合成视频都将带有显眼的免责声明,并加注水印以表明视频已被数字修改。
简短的背景:气候变化和生物多样性损失威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济水平上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响,这使得其组合管理对于拥有可居住的气候,自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响,但它们通常在自己的研究学科中单独解决,因此互联界和反馈通常无法完全解决。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会,对世代代内和几代人的公平产生了影响。
“该委员会的报告为“合成燃料的政策 - 合成燃料:未来运输燃料”是一项全面的探索和分析,旨在评估运输/流动性领域合成燃料的前景和政策框架。该报告汇编了来自相应领域的各种成员和专家的见解,讨论了合成燃料在实现可持续运输目标中的潜在作用。本文提出的发现,讨论和政策建议是广泛的文献调查,研究,专家讨论以及委员会成员的集体专业知识的产物,目的是为与合成燃料有关的政策做出贡献。重要的是要注意,该报告的内容反映了2024年3月出版日期的数据和见解。本报告中表达的建议和观点旨在用于政策指导和战略方向。他们不构成任何监管机构或政府机构的有约束力的承诺或正式政策立场。由于合成燃料的领域正在迅速发展,讨论的一些技术和过程可能会发生重大变化。因此,建议将该报告用作参考文档,而不是最新技术或法规信息的确定来源。委员会及其成员对报告中的任何错误或遗漏不承担任何责任,并且对根据报告的信息采取的任何行动概不负责。利益相关者在做出本报告内容影响的决定时咨询其他来源和专家。”
由于执法的重要性,识别潜在指纹是一个吸引更多关注的公开主题。可以通过潜在的指纹确定犯罪现场(TKP)的存在。潜在的指纹可以提供警察的信息,以帮助他们捕获罪犯。到目前为止,许多不同的指纹粉末配方已被广泛使用,每个配方都由树脂物质和对比染料组成。过去最广泛使用的潜在指纹的方法是硝酸银染色,烟雾碘,忍者染色和粉尘粉。这种古老的方法在各种表面上都很好。科学家一直在努力开发更准确的技术来可视化潜在印刷,因为用于检测潜在打印输出的常规方法并不总是成功的。一些用于制作有毒指纹粉末的物质,可能对人类健康有害。这项研究提供了一种与生产过程结合使用ZnO的方法,并用Betadin Leaf提取物进行了修饰,以产生安全且非毒性的指纹粉末。这项研究的结果表明,在FTIR测试中,在Betadin叶提取物中发现了Zn-O键,OH组,C = O和N-O菌株。因此,这里提出的发现可能是对研究进行更复杂研究的起点。
摘要:利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一,因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿,构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中,我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外,我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包,包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问,这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合,极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强,但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词:标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
草案文件的这一部分明确指出了“基于风险和以人为本的方法”的重要性。它提到了与合成内容相关的具体危害和风险,并承认不同的参数(包括受众、用例和背景)有助于区分良性和有害性。如果本节有一个小节,其中引用了现有研究、1 个研究领域和实践社区,并使用社会技术分析方法来确定“危害和风险”,那么它将大大增强其说服力。公共利益技术是一个新兴研究领域的一个例子,从业者开发了社会技术分析方法,用于为新兴威胁的缓解技术提供信息。
尽管神经辐射场 (NeRF) 在图像新视图合成 (NVS) 方面取得了成功,但 LiDAR NVS 仍然基本上未被探索。以前的 LiDAR NVS 方法采用了与图像 NVS 方法的简单转变,同时忽略了 LiDAR 点云的动态特性和大规模重建问题。鉴于此,我们提出了 LiDAR4D,这是一个可微分的 LiDAR 专用框架,用于新颖的时空 LiDAR 视图合成。考虑到稀疏性和大规模特性,我们设计了一种结合多平面和网格特征的 4D 混合表示,以由粗到细的方式实现有效重建。此外,我们引入了从点云衍生的几何约束来提高时间一致性。对于 LiDAR 点云的真实合成,我们结合了光线丢弃概率的全局优化来保留跨区域模式。在 KITTI-360 和 NuScenes 数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面具有优越性。代码可在 https://github.com/ispc-lab/LiDAR4D 获得。
该项目的目标是在农作物中建立合成遗传单元。具有完全合成基因组的植物可以可持续地提供丰富的产品和服务,从食品到材料、药物等等。迈向合成植物基因组的关键第一步是开发构建模块:在植物细胞中建立合成遗传单元,特别是合成染色体和合成叶绿体。该项目旨在设计、构建、交付和维护可在活体植物中存活的合成染色体和合成叶绿体。一个成功的项目不仅将展示完全合成植物基因组道路上的关键一步,而且本身将使我们的主要作物更具生产力、更具弹性和更可持续。该项目将联合合成生物学和植物生物学方面的专业知识,催化下一代植物合成生物学,释放植物的新功能以满足人类未来的需求。
基因选择性转录因子通过与其靶基因调节区域内的特定DNA元件结合(1)。但是,并非完全定义此DNA结合的序列要求。几个参数,例如蛋白质 - 蛋白质相互作用与相邻结合的因素,DNA结构的影响(弯曲等)。),重要的是,结合位点与认知因子的比率确定给定转录因子是否可以有效地与相应的结合位点相互作用。体外和大概也在体内也是如此,对于确定转录因子是否会与其最佳识别序列的变体结合,因此,它的基因调节。在这些考虑因素中提示,我们询问是否存在一种蜂窝机制,该机制是否存在在转录因子活动和可用目标位点的繁琐之间保持平衡。对AP-1家族成员的特征良好转录因子C-Jun进行了实验(2-4)。包含AP-1结合位点的启动子是C-Jun调节的目标。C-Jun的活性受到多种机制的紧密控制,并且对蛋白质的异常调节会导致恶性转化和致癌作用(5)。在这项研究中,我们描述了一种机制,该机制通过改变其磷酸化态的DNA结合活性,取决于细胞中存在的C-Jun结合位点的浓度。这种机制可以用来设置和微调C-Jun与其结合位点的比率。有趣的是,与这种现象有关的磷酸化位点与以前据报道经历信号依赖性去磷酸化相同。
管理层应确保所有员工都能传达和理解该公司政策,并向感兴趣的各方使用。本政策是一个参考框架,允许管理层定期审查获得的结果并建立与本公司政策中规定的原则和承诺一致的改进目标。
