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World File Search System新颖性
分支特异性基因和新颖性的进化起源
摘要 分支特异性（又称谱系特异性）基因非常常见，存在于所有分类学水平和所有被研究的分支中。它们可以通过复制先前存在的基因而产生，这可能涉及部分截断或与其他蛋白质结构域或调控序列的组合。它们也可以从非编码序列重新进化，从而产生潜在的真正新颖的蛋白质结构域。最后，由于分支特异性基因通常被定义为与其他蛋白质缺乏序列同源性，因此它们也可以通过足够快的序列进化而产生，以至于先前的序列同源性不再被检测到。在这种情况下，快速进化之后是限制，我们认为它们在本体论上是非新颖的，但在功能层面上可能是新颖的。一般来说，分支特异性基因较少受到生物学家的关注，但它们在重要性状中的作用的有趣例子越来越多。在这里，我们回顾了一些最近选定的例子，并认为对分支特异性基因的关注是对进化发育动物领域习惯的保守发育调控工具包的关注的重要纠正。最后，我们讨论了有关分支特异性基因进化的问题，以及未来研究如何解决这些问题。我们强调了这样的假设：与其他基因相比，分支特异性基因更有可能参与它们出现的主干群中出现的共衍生征。
新颖性作为改善学习的策略
一项有趣且精心设计的研究研究了对小学生的叙事（言语）和图形（视觉）学习的新经验的影响[5]。研究人员在教育背景下进行学习后提出了一种新颖的经历：学生意外地将学生带到了另一个地方（在学校内部，但通常不是由学生进行的），在那里他们从未经历过以前从未经历过的活动（科学实验或音乐课），由另一位老师指导。他们必须参加活动（持续20分钟），并刺激参加和互动。研究证实了新颖的经验改善了文学或图形活动的记忆。简而言之，为了评估文学记忆，老师向班上的学生读了一个短篇小说（对于某些学生来说，故事与新颖性有关，而其他人则没有）；使用与第二天阅读的故事有关的10个问题的列表评估记忆。为了评估Rey-Stosterrieth的复杂数字测试 - 该测试涉及向学生介绍复杂的几何图形，其中有2分钟的学生可以复制图片 - 老师在第二天收集了图纸，学生应该再次绘制图纸（对于某些学生来说，第一天的图表和副本与新颖的新颖性有关，而其他人则与其他人有关）。
大脑中的新颖性和模仿性：组合问题的达尔文神经动力学方法
在广阔的组合空间（例如可能的动作序列、语言结构或因果解释）中进行有效搜索是智能的重要组成部分。是否有任何计算领域足够灵活，可以为如此多样化的问题提供解决方案，并且可以在神经基质上稳健地实现？根据以前的论述，我们提出达尔文过程是一个有希望的候选者，该过程在连续的不完美复制和神经信息模式选择周期中运行。在这里，我们通过一个储存器计算单元教另一个储存器计算单元来实现不完美的信息复制。根据对读出信号的评估，动态分配教师和学习者角色。我们证明，新兴的达尔文读出活动模式群体能够在崎岖的组合奖励景观上维持并不断改进现有解决方案。我们还证明了存在一个尖锐的错误阈值，即神经噪声水平，超过该水平，进化过程积累的信息就无法维持。我们介绍了一种新的分析方法，即神经系统发育，它展示了神经进化过程的展开。
新颖性陈述这是预先发布的版本。
以下出版物Yuan，B.，Zhao，D.，Lyu，W.，Yin，Z.，Kshatriya，D.，Simon，J。E.（2021）。具有高通量增强的矩阵去除的微级方法的开发和验证，然后用UHPLC-QQQ-MS/MS进行了用于分析脂肪组织中与覆盆子酮相关的酚类化合物的分析。talanta，235，122716可在https://doi.org/10.1016/j.talanta.2021.122716获得。
预期利润与创新的科学新颖性
创新政策涉及短期内垄断产出和定价的权衡，以换取企业未来开发新产品的激励。虽然现有研究表明预期利润推动了研发投资，但人们对这些投资资助的项目的新颖性知之甚少。依靠描述大量实验药物项目使用的科学方法的数据，我们通过研究 Medicare Part D 计划制定后制药研发投资的科学新颖性来扩展这些文献。我们发现几乎没有证据表明该计划所暗示的积极需求冲击促使企业开展科学上新颖的研发活动，以特定科学方法是否曾经被使用过来衡量。然而，我们发现一些证据表明企业投资于涉及新颖科学方法组合的产品。这些估计可以为经济学家和政策制定者提供信息，以评估与新开发药品商业回报边际变化相关的权衡。
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
一种新颖性检测分类方法
新颖性检测技术是一种概念学习方法，其通过识别概念的正实例而不是区分其正实例和负实例来进行。因此，新颖性检测方法需要很少的负训练实例（如果有的话）。本文介绍了一种特殊的新颖性检测分类方法，该方法使用基于 [Gluck & Myers，1993] 海马模型的冗余压缩和非冗余区分技术，海马是大脑中与学习和记忆密切相关的部分。具体而言，这种方法包括训练自动编码器在输出层重建正输入实例，然后使用该自动编码器识别新颖的实例。训练后可以进行分类，因为预计正实例将被准确重建，而负实例则不能。本文的目的是将实现该技术的系统 HIPPO 与 C4.5 和前馈神经网络分类在几个应用上进行比较。
使用生物技术在番茄中创建或转移新颖性状
番茄（Lycopersicon esculentum）通常被认为是植物育种成功的典型，并且通过使用生物技术而有可能进一步证明。对番茄作为基因工程模型系统的兴趣部分是由于过去50年来对Lycopersicon属所做的大量工作。这项工作包括收集乳杆菌及其野生亲戚的种质，创建染色体的添加和易位库存，发现或创建> 1200个单基因突变体（Stevens and Rick。1986）。 从野生种类的抗性基因转移。 为突变体或抗性基因的数量创建了近乎异构的线，以及clas -sical遗传图的发展（Tanksley等，1990）。 具有> 300个标记物，包括突变体，同工酶和抗性基因。 番茄作为研究系统的吸引力也是由于该物种将其用于基因工作的特征。 L. esculentum及其野生亲属是二倍体物种，2n = 24，并且适合局部逻辑研究。 L. esculentum易于自我授粉或交叉，以相对较高的种子组融合。 L. esculentum具有相对较小的基因组（0.7 pg）。 几乎没有重复的基因座（Rick，1971； Tanksley等，1987）。 关于L. esculentum及其野生亲戚的种植，遗传学和生物学的绝佳中心资源是“ The Tomato Crop”（Astherton and Rudich，1986）。 可以在番茄遗传合作社的年度出版报告中找到Lycopersicon可用的植物材料清单。1986）。从野生种类的抗性基因转移。为突变体或抗性基因的数量创建了近乎异构的线，以及clas -sical遗传图的发展（Tanksley等，1990）。具有> 300个标记物，包括突变体，同工酶和抗性基因。番茄作为研究系统的吸引力也是由于该物种将其用于基因工作的特征。L. esculentum及其野生亲属是二倍体物种，2n = 24，并且适合局部逻辑研究。L. esculentum易于自我授粉或交叉，以相对较高的种子组融合。L. esculentum具有相对较小的基因组（0.7 pg）。几乎没有重复的基因座（Rick，1971； Tanksley等，1987）。关于L. esculentum及其野生亲戚的种植，遗传学和生物学的绝佳中心资源是“ The Tomato Crop”（Astherton and Rudich，1986）。可以在番茄遗传合作社的年度出版报告中找到Lycopersicon可用的植物材料清单。在最近的一篇文章中。Hille等。 （1989）总结了在番茄改善中最广泛的术语意义上的生物技术。 而不是在这篇出色的文章中重复材料。 本讨论的重点是概述新兴技术用于番茄改进的能力和潜在价值。 使用分子开发在两种分子技术上使用分子发展中的进展。 使用TI介导的基因转移的RFLP图创建/使用RFLP图以及将外源DNA引入植物基因组。 如果人们还考虑了“生物技术”的标题培养，则也可以考虑原生质体融合和再生的植物改善的可能性。 当前的番茄RFLP图可能是较高的植物基因组中最合理的图（Tanksley等，1990）。 一旦创建。 RFLP地图有几种用于植物改进的用途。 该地图可用于定位和识别感兴趣基因的分子制造商（年轻和坦克。Hille等。（1989）总结了在番茄改善中最广泛的术语意义上的生物技术。而不是在这篇出色的文章中重复材料。本讨论的重点是概述新兴技术用于番茄改进的能力和潜在价值。使用分子开发在两种分子技术上使用分子发展中的进展。使用TI介导的基因转移的RFLP图创建/使用RFLP图以及将外源DNA引入植物基因组。如果人们还考虑了“生物技术”的标题培养，则也可以考虑原生质体融合和再生的植物改善的可能性。当前的番茄RFLP图可能是较高的植物基因组中最合理的图（Tanksley等，1990）。一旦创建。RFLP地图有几种用于植物改进的用途。该地图可用于定位和识别感兴趣基因的分子制造商（年轻和坦克。1989）。 曾经已经确定了紧密连接的分子标记。 标记可用于间接筛选感兴趣的基因。 ，因此促进了所需的主要基因的快速转移，同时最大程度地减少了连锁阻力（Tanksley等。1989; Tanksley，1989）。 RFLP映射可以进一步用于识别与重要定量性状相关的基因组区域。1989）。曾经已经确定了紧密连接的分子标记。标记可用于间接筛选感兴趣的基因。，因此促进了所需的主要基因的快速转移，同时最大程度地减少了连锁阻力（Tanksley等。1989; Tanksley，1989）。RFLP映射可以进一步用于识别与重要定量性状相关的基因组区域。一旦确定了这些区域，就可以使用该信息来促进影响定量特征的基因的转移（Paterson等，1988; Tanksley等人.. 1989）。