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叶绿体中的工程rubisco凝结以操纵植物光合作用
太阳陈1,2,3，玛塔·霍卡4，菲利普·戴维5，Yaqi Sun 2，Fei Zhou 3，Tracy Lawson 5，Peter J. Nixon 4，Yongjun Lin 3，lu-niw Liu 2,6 * 1 Guangdong guangdong guangdong guangdong省级利用和药物保存和北部北部的省级北部。 512000，中国2分子与综合生物学研究所，利物浦大学，利物浦大学，利物浦L69 7ZB，英国3号国家遗传改善的国家主要实验室和国家植物基因研究中心，瓦兹胡农农业大学，武汉，瓦汉430070，430070，430070 2AZ，英国5日生命科学学院，埃塞克斯大学，科尔切斯特CO4 4SQ，英国6海洋生命科学学院和中国海洋深海洋多球和地球系统的边境科学中心，中国海洋大学266003，中国 *通讯 *通信：luning.luning.luiu@luning@liverpool.ac.ac.ac.uk（l.-n.-n.l.-n.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l.l>摘要尽管Rubisco是全球最丰富的酶，但由于其营业率低和区分CO 2和O 2的能力有限，碳固定效率低下，尤其是在高O 2条件下。为了解决这些局限性，包括蓝细菌和藻类在内的浮游植物已经进化了CO 2浓缩机制（CCM），这些机制涉及在特定结构内将Rubisco划分的rubisco，例如在藻类或藻类中的cyanobacteria或Pyrenacoids中的羧基助理。工程植物的叶绿体建立了类似的结构来分隔Rubisco，这引起了人们对改善作物植物中光合作用和碳同化的兴趣。在这里，我们提出了一种方法，可以通过遗传融合的超纤维纤维构成超级纤维绿色荧光蛋白（SFGFP）在烟草中有效地诱导内源性rubisco的凝结（Nicotiana tabacum）叶绿体。通过利用SFGFP的固有寡聚特征，我们成功地创建了类似pyrenoid的Rubisco冷凝物，这些冷凝物在叶绿体中显示动态的，类似液体的特性，而不会影响Rubisco组装和催化功能。转基因烟草植物与野生型植物相比表现出可比的自养生长速率和环境空气中的完整生命周期。我们的研究提供了一种有希望的策略，可以通过相分离调节植物叶绿体中的内源性Rubisco组装和空间组织，这为生成合成细胞器样结构的基础为碳固定的碳固定结构（例如羧化合物和吡啶样），以优化光合效率。关键字：Rubisco;碳固定；光合作用；叶绿体工程；相位分离；蛋白质冷凝；植物生物技术
建立针对人类肠道细菌的新型菌株的遗传操纵
摘要近年来已经看到了高临界性和高通量遗传操纵技术的发展，这些技术极大地改善了我们对遗传典型微生物的理解。然而，在建立新生物体的遗传操纵技术方面仍然存在挑战，这主要是由于外源性DNA防御机制，缺乏可选标记，缺乏有效的方法来引入外源性DNA以及无法在其新宿主中复制遗传媒介。在这篇综述中，我们描述了一些用于新型微生物的基因操纵的技术。尽管存在许多关注遗传操作的最后一步的评论，但对受体DNA的编辑进行了编辑，但我们特别关注此过程的第一步，将外源性DNA转移到了感兴趣的菌株中。提供了这些技术使用的示例，用于选择人类肠道细菌，其中已经建立了遗传性障碍性，例如双歧杆菌，细菌和罗斯伯里亚。最终，本综述旨在为有兴趣开发新型细菌菌株（尤其是人类肠道菌群的遗传操纵技术）的研究人员提供信息来源。
操纵层间激子产生近红外量子光
洛斯阿拉莫斯国家实验室是一家采取平权行动/提供平等机会的雇主，由 Triad National Security, LLC 为美国能源部国家核安全局运营，合同编号为 89233218CNA000001。通过批准本文，出版商承认美国政府保留非独占的、免版税的许可，可以为了美国政府的目的出版或复制本文的已发表形式，或允许他人这样做。洛斯阿拉莫斯国家实验室要求出版商将本文注明为在美国能源部的支持下完成的工作。洛斯阿拉莫斯国家实验室坚决支持学术自由和研究人员的发表权利；但是，作为一个机构，实验室并不认可出版物的观点，也不保证其技术上的正确性。
AI进行欺骗，操纵和胁迫-Peter Asaro的www
这次演讲将概述我最近的AI和人造代理商欺骗，操纵和胁迫的工作。我从对胁迫分析哲学的文献及其相关的操纵和欺骗概念开始。我还考虑了大众媒体的宣传，广告和说服力的理论，以及“ nuding”的HRI和HCI理论，以及它们与影响人类代理人行为的人工代理人伦理的关系。i然后考虑如何通过新兴的AI和机器人技术来挑战这些概念，包括针对性的营销，大型语言模型，伴侣聊天机器人和社交机器人。我旨在为这些概念变得越来越复杂和有能力而建立一个理论框架，以便这些概念如何适用于AI和人造代理。该框架的目的是为这些系统的政策和监管提供信息，以评估并避免这些系统进一步融入社会时最大的有害风险。
BI-KVIL：基于关键点的双人操纵任务的视觉模仿
摘要 - 由于计算机视觉的最新进展，视觉模仿学习在学习一小部分视觉观察中学习的单人操纵任务方面取得了令人印象深刻的进步。然而，从双人视觉演示中学习双人协调策略和复杂的对象关系，并将其推广到新颖的混乱场景中的分类对象仍然是尚未解决的挑战。在本文中，我们将以前的有关基于关键的视觉模仿学习（K-VIL）[1]的工作扩展到了双人操作任务。拟议的BI-KVIL共同提取对象和手，双人协调策略以及子符号任务代表的所谓混合主奴隶关系（HMSR）。我们的双人任务表示形式是以对象为中心的，无独立的和视点为主的，因此可以很好地归因于新颖场景中的分类对象。我们在各种现实世界中评估了我们的方法，展示了其从少数人类演示视频中学习细粒度的双人操作任务的能力。视频和源代码可从https://sites.google.com/view/bi-kvil获得。
VLA模型专家协作，用于双向操纵学习
摘要 - 视觉语言动作（VLA）模型的出现已经引起了机器人的基础模型。尽管这些模型取得了显着改进，但它们在多任务操作中的概括仍然有限。本研究提出了一个VLA模型专家集合框架，该框架利用有限的专家行动来增强VLA模型性能。这种方法相对于手动操作减少了专家工作量，同时提高了VLA模型的可靠性和概括。此外，在协作期间收集的操纵数据可以进一步完善VLA模型，而人类参与者同时提高了他们的技能。这个双向学习循环增强了协作系统的整体性能。各种VLA模型的实验结果证明了所提出的系统在协作操作和学习中的有效性，这是通过跨任务的成功率提高的。此外，使用大脑计算机界面（BCI）验证表明，协作系统通过在操纵过程中涉及VLA模型来提高低速动作系统的效率。这些有希望的结果为在机器人技术基础模型时代推进人类机器人的互动铺平了道路。（项目网站：https：//aoqunjin.github.io/expert-vla/）索引术语 - 人类 - 罗伯特协作；人为因素和人类因素；从演示中学习
最佳基于Cosserat的变形控制线性对象的机器人操纵
摘要 - 可构造的对象操纵是一个充满挑战的研究主题，它引起了对机器人领域的日益兴趣，因为已经出现了解决此问题的新方法。到目前为止，文献中的大多数提出的方法都集中在形状控制上。被忽略了应用于物体的应变，因此排除了操纵脆弱产品的大部分工业应用，例如橡胶和塑料物体的脱胚层或食物的处理。这些应用需要在准确性和仔细操纵之间进行权衡，以保留操纵对象。在本文中，我们提出了一种方法来最佳控制线性和平面变形对象的变形，同时还最大程度地减少对象的变形能。首先，我们修改了最初为线性软机器人控制开发的框架，以使其适应可变形的物体机器人操作。为此，我们将问题重新制定为一个优化问题，其中考虑对象的整体形状，而不是仅专注于对象的位置和方向的尖端。然后，我们在成本函数中包含一个能量项，以找到在达到所需形状的同时最小化操纵物体中潜在的弹性能量的解决方案。对于高非线性问题的解决方案众所周知，很难找到对局部最小值的敏感性。我们定义了连接对象的已知初始和最终配置并顺序解决问题的中间最佳步骤，从而增强了算法的鲁棒性并确保解决方案的最佳性。然后使用中间最佳配置来定义机器人的终端效果轨迹，以使对象从初始配置变形为所需的配置。索引术语 - 可通知的对象操纵，机器人技术，形状控制，优化，轨迹生成
可解释人工智能中的操纵风险：分歧问题的影响
摘要。人工智能 (AI) 系统越来越多地应用于我们生活中的高风险领域，这增加了对这些决策进行解释并确保它们与我们希望做出的决策方式相一致的必要性。可解释人工智能 (XAI) 领域应运而生。然而，它面临着一个重大挑战，即分歧问题，即对于同一个人工智能决策或预测可能有多种解释。虽然分歧问题的存在已被承认，但与此问题相关的潜在影响尚未得到广泛研究。首先，我们概述了解释提供者可以部署的不同策略，以使返回的解释适应他们的利益。我们区分了攻击机器学习模型或底层数据以影响解释的策略，以及直接利用解释阶段的策略。接下来，我们分析了提供者可能参与这种行为的几个目标和具体场景，以及这种操纵行为可能对社会造成的潜在危险后果。我们强调，在这些方法被广泛实施之前，研究这个问题至关重要，并提出一些缓解策略。
Redalyc.用于训练的滑翔机飞行和操纵质量研究
本文的目的是研究用于训练目的的滑翔机的飞行和操纵质量。为了进行开发，提出了小扰动下的动态模型，以计算亚音速飞行条件下的纵向平衡状态。利用纵向平衡数据，显示线性化运动方程，以查找沿纵向和横向轴的稳定性和空气动力控制导数的有量纲和无量纲数值。接下来，找到最佳滑翔比速度下的扰动和加速度的特征传递函数，以计算飞机在气动控制中的响应。最后是es的回答-
MetaFly：通过空中波前操纵进行无线回程拦截
摘要 — 无线回程链路已经无处不在，并且随着 5G 及以后的发展而进一步扩展，用于许多关键功能，例如华尔街的金融交易。在这项工作中，我们首次证明此类链路极易受到新一类空中超表面攻击。具体来说，我们展示了对手 Eve 如何设计和使用 MetaFly 来秘密操纵信号的电磁波前并远程窃听高度定向的回程链路。在探索攻击的基础时，我们展示了 Eve 通过在空中超表面界面诱导预定义的相位分布来生成窃听衍射光束的策略。我们还展示了 Eve 的飞行导航方法如何通过波前定制的飞行细化原理根据无人机机动性动态塑造辐射模式。我们制作了 MetaFly 原型，并展示了 Eve 的轻量级、低成本、透射式和无电源空中超表面。我们实施了攻击，并在大型大都市地区的大型室内中庭和室外屋顶进行了一系列无线实验。结果表明，借助 MetaFly，Eve 可以拦截回程传输，误码率几乎为零，同时对合法通信的影响最小。