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人工智能战略 2022（草案）
1 以AI（人工智能）为例，欧盟高级别专家组报告将其定义为“根据环境和输入，表现出智能行为（可能具有一定自主性）的系统”，但“智能行为”的实质，在某种程度上依赖于解释。 此外，2016年美国发布的AI100报告中，曾引用尼尔斯·尼尔森对人工智能这一学科领域的定义：“人工智能是一门创造智能机器的研究，其中智能是指在其所处的环境中适当地发挥功能并具有一定的洞察力的能力。”但这一定义也存在很大程度的模糊性。事实上，报告指出，人工智能的模糊定义本身也有积极的一面，即加速人工智能的研究。基于此，尽管对于什么是“人工智能”或“人工智能技术”目前已达成一定共识，但过于严格地按照所采用的技术进行定义意义不大。同时需要注意的是，此类系统嵌入在高度复杂的系统中。此外，如果没有收集、存储和访问大量数据的基础设施、超高速通信网络、传感器组、机器人等，人工智能系统的实施将充满不确定性。如果不能开发并实施网络安全和人工智能伦理等确保此类系统安全性和稳健性的技术，人工智能将很难被广泛接受。人工智能涵盖了实现智能功能的广泛系统，预计将部署到未来社会、产业、日常生活以及科学研究和技术开发等所有领域。因此，这一战略的目标也必须在这些领域进行综合构思。
内源性大麻素系统在运动防治阿尔 ...
[1] Scheltens P，De Strooper B，Kivipelto M等。阿尔茨海默氏病。Lancet，2021，397：1577-90 [2] Talarico G，Trebbastoni A，Bruno G等。大麻素系统的调节：治疗阿尔茨海默氏病的新观点。Curr Neuropharmacol，2019，17：176-83 [3] Huang LK，Chao SP，Hu CJ。阿尔茨海默氏病新药的临床试验。J Biomed Sci，2020，27：18 [4] Zhou S，Chen S，Liu X等。体育活动改善了成年人患有阿尔茨海默氏病的成人日常生活的认知和活动：对随机对照试验的系统评价和元分析。Int J Environ Res Public Health，2022，19：1216 [5] Estrada JA，ContrerasI。中枢神经系统中的内源性大麻素受体：预防和治疗神经系统和精神疾病的潜在药物靶标。Curr Neuropharmacol，2020，18：769-87 [6] Tantimonaco M，Ceci R，Sabatini S等。体育锻炼和内源性大麻素系统：概述。细胞摩尔生命科学，2014，71：2681-98 [7] Charytoniuk T，Zywno H，Berk K等。内源性大麻素系统和体育活动 - 在针对代谢性疾病的新型治疗方法中强大的二人组合。Int J Mol Sci，2022，23：3083 [8] Forteza F，Giorgini G，Raymond F.有氧运动通过内源性大麻素诱导的神经生物学过程。细胞，2021，10：938 [9]王海军，牛亚凯，陈巍。内源性大麻素系统在运动促进脑健康中的研究进展。生命科学，2021，33：1096-103 [10] Matei D，Trofin D，Iordan DA等。内源性大麻素系统和体育锻炼。Neuron，2001，29：729-38 [15] Wilson RI，Nicoll RA。Int J Mol Sci，2023，24：1989 [11] Cristino L，Bisogno T，Di Marzo V.神经系统疾病中的大麻素和扩展的内源性大麻素系统。nat Rev Neurol，2020，16：9-29 [12] Chevaleyre V，Takahashi KA，Castillo PE。内源性大麻素 - 中枢神经系统中介导的突触可塑性。Annu Rev Neurosci，2006，29：37-76 [13] Llano I，Leresche N，MartyA。钙进入会增加小脑Purkinje细胞对应用GABA的敏感性并降低抑制性突触。Neuron，1991，6：565-74 [14] Ohno-Shosaku T，Maejima T，Kano M.内源性大麻素介导从去极化的突触后神经元到突触前末端的逆行信号。内源性大麻素在海马突触下介导逆行信号。自然，2001，410：588-92 [16] Ohno-Shosaku T，Tsubokawa H，Mizushima I等。突触前大麻素敏感性是海马突触中去极化诱导的逆行抑制的主要决定因素。J Neurosci，2002，22：3864-72 [17] Cassano T，Calcagnini S，Pace L等。大麻素
使用数据挖掘进行生物暗物质探索......
作者：J Rivera-Chávez · 2022 · 被引用 5 次 — 由于在产生 rimosa-mide 的菌株中未发现杀稻瘟素 S，这些化合物可能有助于它们防御其他链霉菌。
![[氢/超导复合物]](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d721527447241a666e5c6564df2d7a0bb0f9a7fd.webp)
水稻抗稻瘟病基因的分子分析及对水稻叶瘟和穗瘟病反应的评估
摘要。在本次调查中，在印度卡纳塔克邦的 Ponnampet 和 Mandya 地区进行了稻瘟病反应的表型评估，结果表明，IR64、Jaya、KMP153、IR30864、Mandya Sona-1、Mandya Sona-2、KCP- 1、Dodda Byra 和 Malgudi Sanna 等水稻品种易受叶瘟和颈瘟的影响。此外，抗叶瘟的水稻品种如 KMP200、DHMAS70Q164-1b、Karibatta、Coimbatore Sanna 等仅对颈瘟表现出易感反应。相比之下，抗颈瘟的品种如 JyothixBR2655、Punkutt Kodi、Sirsi、222 和 Gangadale 也易受叶瘟的影响。只有一个品种 BR2655 对叶瘟和颈瘟病均表现出抗性。使用简单序列重复标记进行的基因型研究表明，通过分析所选水稻品种和来自不同生态区域的传统水稻品种的抗性基因分布和基因分型，使用等位基因特异性标记鉴定出 20 个主要的稻瘟病抗性基因。20 个主要稻瘟病抗性基因的单个基因频率从 10.34 到 100% 不等。Pi9 和 Pizt 基因中抗性基因分布频率分别较低和较高。本研究结果将有助于通过遗传学研究和植物-病原体相互作用制定提高稻瘟病抗性的策略。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。