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石墙后面：核脂质的热烈活动
生物分子的四种主要类型是核酸，蛋白质，碳水化合物和脂质。对他们各自互动的知识与对每个人的个人理解一样重要。然而，例如，对蛋白质与其他三组的相互作用进行了广泛的研究，但相比之下，核酸和脂质的相互作用探索了非常差。DNA和脂质之间的物理（且可能功能性）接近的标志性范式是真核生物中基因组DNA的情况：两个同心脂质双层构成核内的基因组DNA，这种相互作用的含义，这种相互作用的丰富，例如这种相互作用，例如，基因组稳定性，仍然是无关的。已经观察到了50年的核脂质相关表，但在大多数情况下，仅作为轶事描述。在这篇综述中，我们将汇总将脂质与核包膜和核质连接起来的证据，并将对这些描述进行批判性分析。我们的探索建立了一种场景，在这种情况下，脂质在核稳态中发挥了无可辩驳的作用。©2024作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
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金奈，IIITDM- Kancheepuram、格鲁吉亚大学、马来西亚普特拉大学、俄罗斯乌拉尔联邦大学、大学。 ❖ Salizhan Sharipov先生（俄罗斯宇航员）
_______________________________________________________________________________________________ 入读面向在职专业人士的兼职 M.Tech。（人工智能）计划 IIT Jodhpur 邀请申请入读面向在职专业人士的兼职 M.Tech。（人工智能）计划，从 2021 年 2 月开始。人工智能已成为一项核心技术，对生产力产生了重大影响。为了满足对新兴人工智能技术培训人才的迫切需求，IIT Jodhpur 去年为专业人士启动了兼职 M.Tech。（AI）计划。该计划在全国范围内引起了热烈的反响。它旨在让专业人士以校外学生的身份以兼职模式攻读 M.Tech。并定期访问学院体验 IIT 环境。该计划由 IIT Jodhpur 的教职员工以及行业专家实施，并由 IIT Jodhpur 的技术创新和创业中心 (TISC) 管理。资格标准和录取流程
______________________________________________________________________________________________________________ 入读兼职 M.Tech。（人工智能）在职专业人士计划 IIT Jodhpur 邀请申请入读兼职 M.Tech。（人工智能）在职专业人士计划，从 2021 年 2 月开始的学期。人工智能已成为一项核心技术，对生产力产生了重大影响。为了满足对新兴人工智能技术培训人才的迫切需求，IIT Jodhpur 去年启动了兼职 M.Tech。专业人士的（AI）计划。该计划在全国范围内引起了热烈的反响。它旨在让专业人士以校外学生的身份以兼职模式攻读 M.Tech。并定期访问学院体验 IIT 环境。该项目由印度理工学院焦特布尔分校的教职员工以及行业专家开展，并由印度理工学院焦特布尔分校的技术创新和创业中心 (TISC) 管理。资格标准和录取流程
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
