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硅基光电子学
近半个世纪以来，硅基微电子技术与光纤通信引发了一场影响深远的信息技术革命，将人类社会带入了高速信息时代，对通信容量和速率的需求呈指数级增长，而数据中心和高性能计算则面临着电互连速度、带宽、能耗等瓶颈制约，硅基光电子技术成为突破这些瓶颈的关键技术。硅凭借折射率高、可容纳小型有源元件、与CMOS兼容工艺等优势，可以在微芯片上以低成本、低能耗实现大规模光电集成，成为芯片产业的热门选择。此外，硅基光电子技术还催生了中红外通信、微波光电子学、片上实验室、量子通信、光电计算、芯片级激光雷达等一系列新的研究领域。本期特刊“硅光子学的最新进展”涵盖了该领域器件和应用的最新发展。本期特刊包含五篇评论文章和四篇原创研究文章，重点关注数据中心相干互连、光电计算、集成量子电路和硅基光电混合集成中的关键器件及其应用。
丽贝卡·基廷
《量子计算和法律实用指南》（Law Brief Publishing）合著者《人工智能法》（Sweet & Maxwell，2020 年；第 2 版 2024 年）专业责任章节撰稿人《信息技术法百科全书》（Sweet & Maxwell）人工智能章节撰稿人。《关于 ICO 处理数据保护投诉的自由裁量权的里程碑式判决（Delo v ICO）》Lexis Nexis（2023 年 10 月）《堂岛米和数字资产：新技术，老问题？加密货币交易所的市场操纵》Butterworths 国际银行和金融法杂志（2022 年 12 月）《值得吗？ 《高等法院关于低价值数据保护索赔的指导》Lexis Nexis（2022 年 2 月）《数字争议解决规则：数字争议的未来》Butterworths 国际银行和金融法杂志（2021 年 6 月）《开放创新还是开放风险？开放金融的潜在责任框架》Butterworths 国际银行和金融法杂志（2021 年 1 月）《薛定谔的猫、爱因斯坦的骰子和枝形吊灯：量子计算机新手指南》Comps. & Law（2019 年）
可爱基雷®
γ-谷氨酰转肽酶 (GGT，EC 2.3.2.2) 催化谷胱甘肽及其 S-结合物的水解和转肽作用，通过谷胱甘肽代谢参与多种生理和病理过程，是一个极具潜力的药物靶点。本文报道了一种基于膦酸酯的不可逆抑制剂 2-氨基-4-{[3-(羧甲基)苯氧基](甲酰基)磷酰基}丁酸 (GGsTop) 及其类似物作为人 GGT 的机制抑制剂的评估结果。GGsTop 是一种稳定的化合物，但其对人 GGT 酶的失活速度显著快于其他膦酸酯，并且重要的是，它不抑制谷氨酰胺酰胺转移酶。构效关系、与大肠杆菌GGT的X射线晶体学分析、序列比对和人GGT的定点诱变表明，GGsTop的末端羧酸盐与人GGT活性位点残基Lys562之间存在关键的静电相互作用，从而实现强效抑制。GGsTop在浓度高达1mM时对人成纤维细胞和肝星状细胞无细胞毒性。GGsTop是一种无毒、选择性强效不可逆的GGT抑制剂，可用于各种体内和体外生化研究。
使用深度学习来预测大麦基班克的地理起源对基因组环境协会研究
基因组环境协会（GEA）是一种通过与环境参数结合遗传变异来识别适应位点的方法，从而提供了提高作物弹性的潜力。但是，其在Genebank配件上的应用受到丢失的地理来源数据的限制。为了解决这一限制，我们探索了神经网络来预测大麦加入的地理起源，并将估算的环境数据整合到GEA中。神经网络在交叉验证方面表现出很高的精度，但偶尔会产生可行的预测，因为模型仅被视为地理位置。例如，一些预测的起源位于不可理的区域内，例如地中海。使用大麦开花时间基因作为基准，GEA整合了估算的环境数据（n = 11,032），与常规GEA（n = 1,626）相比，在开花时间基因附近的基因组区域进行了部分一致但互补的检测（n = 1,626）（n = 1,626），从而突出了GEA与估计的GEA的潜在的互补的GEA，并在互补的GEA中突出了。同样，与我们最初的假设相反，可以通过增加样本量来预期GEA性能会有显着改善，我们的模拟产生了意外的见解。我们的研究表明，通过预测丢失的地理数据，GEA方法的敏感性对相当大的样本量的敏感性有潜在的局限性。总体而言，我们的研究通过与GEA进行深入的学习来提供有关利用不完整的地理起源数据的见解。我们的发现表明，需要进一步开发GEA方法来优化估算的环境数据的使用，例如结合区域GEA模式，而不是仅仅关注大型景观跨等位基因频率和环境梯度之间的全球关联。
上升学者会议策略学生研究演示文稿尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院尼基沙阿尔辛
上升学者会议策略学生研究演讲尼基沙·阿尔辛多市纽约大学：巴鲁克学院nikishaalcindor@gmail.com nikisha alcindor是博士学位。纽约市巴鲁克学院Zicklin商学院的学生。她专门从事战略管理，她的研究通过将人工智能和机器学习应用于决策和风险分析来研究合并和收购的成功率（M＆A）。Nikisha担任埃默里大学（Emory University）的化学学士学位和哥伦比亚商学院的MBA，担任莱昂·库珀曼学者（Leon Coperman Scholar）。摘要：战略管理中的学者长期以来一直表现出对首席执行官（CEO）特征（例如人格）的兴趣，例如合并和收购等战略决策（M＆A）（Chatterjee＆Hambrick，2011; Herrmann＆Nadkarni，2014年）。Upper echelons theory posits that CEOs and Top Management Teams (TMT) directly influence organizational decision-making based on their demographics, values, and personalities (Hambrick, 2007), with recent research focusing on how specific components of personality influence M&A in terms of completion (Aktas, de Bodt, Bollaert, & Roll, 2016; Malmendier & Tate, 2008) as well as post-acquisition performance （Renneboog＆Vansteenkiste，2019年）。但是，尚未全面概述人格的所有不同组成部分如何影响首席执行官的决策，尤其是在并购期间。那么，问题是，追求并购的首席执行官人格影响决策的条件是什么，以及哪些首席执行官人格特质将投资者的反馈纳入决策。本文通过调查CEO人格特质如何影响战略决策以及这些人格特质如何结合投资者的反馈来扩展上层梯队的研究。这项研究借鉴了人格文献，并探讨了个性五因素模型（McCrae＆Costa，1985）如何影响战略决策和并购成果。FFM性格特征是同意，尽职尽责，外向性，开放性和情感稳定性（神经质）。此外，我认为某些人格特征将导致不同的决定，并探讨某些人格对投资者对交易公告的反馈有何反应。随着2019年全球宣布的并购交易总额为3.37万亿美元，2007年宣布了4.9万亿美元的高价（合并，收购和联盟研究所，2020年），了解CEO的决策如何影响M＆A的结果是如何影响M＆A的重要性。使用SDC白金作为数据资源，本研究的样本集包括收购完成并购的美国上市公司的公司首席执行官。按照与Betton，Eckbo和Thorburn（2008）类似的抽样策略，样本集将包括具有多数利息，持续利息或部分利益的收购方。收购方必须在交易前拥有少于50％，并且在交易后处于50％或更多的控制位置。此外，交易规模将大于500万美元，以排除几乎没有影响的小额交易。在此分析中可以接受成绩单的问答部分，因为CEO使用日常语言回答这些问题。开放语言首席执行官人格工具（OLCPT）将使用机器学习和人工智能以7分的规模来衡量CEO人格特质（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2019年）。在问答答案（问答）中，收购方首席执行官的回答将在多年内进行分析，因为中年个性不会随着时间的流逝而变化（Harrison，Thurgood，Boivie和Pfarrer，2020年； Roberts，Walton，＆Viechtbauer，＆Viechtbauer，2006年）。该呼叫的这一部分中引起的应力更容易揭示外向性，从而可以很好地测量外向性（Dewaele＆Furnham，1999; Malhotra，Reus，＆Reus，Zhu，＆Roelofsen，2018）。初步结果表明，某些首席执行官人格特质会影响并购结果，并确定投资者反馈的纳入。
基于ISO/IEC 42001的人工智能——管理体系构建方法
我将谈谈医疗器械开发所需的各种法规。其中一项标准就是目前流行的ISO/IEC 42001（信息技术 — 人工智能 — 管理系统），我们将讲解其内容，包括其与ISO 14971的相关性。此外，我们还将讨论《药品和医疗器械法》下的人工智能视角以及医疗器械设计和开发阶段需要注意的事项。