XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System素重
计算机化测试的过去、现在和未来
1 → “这是除法。” 6 → “这是加法。不错，但让我们更富有想象力。” 9 → “这是乘法。不错。” 27 → “这是幂。不错。” 33 → “你把三放在一起了。这很不错。” 8 → “你用倒三把它们叠在一起。这很棒。” 其他 → “这是我没有想到的答案。”
利用重组DNA技术生产的饲料的安全性验证（草案）鳞翅目害虫...
不存在。已知的抗营养素包括植酸、棉子糖和胰蛋白酶抑制剂（OECD，2002）。已知植酸能抑制非反刍动物对磷的吸收（OECD，2012）。棉子糖是一种导致腹胀的物质。这些抗营养素的含量以干物质为基础，植酸为 0.5 至 1.26%，棉子糖为 0.09 至 0.41%（AFSI，2023 年）。迷幻 135
重排版 AML
具有 KMT2A 重排 (KMT2Ar) 的急性髓系白血病 (AML) 位于染色体 11q23 上，通常称为 KMT2A 重排 AML (KMT2Ar-AML)。这种变异具有高度侵袭性，其特点是疾病进展迅速且预后不良。对表观遗传变化（尤其是乳酸化）的了解日益增多，为研究和管理这种亚型开辟了新途径。乳酸化在癌症、炎症和组织再生中起着重要作用，但其潜在机制尚未完全了解。这项研究检查了乳酸化对 KMT2Ar-AML 内基因表达的影响，最初确定了十二个值得注意的乳酸化依赖性差异表达基因 (DEG)。利用先进的机器学习技术，确定了六个关键的乳酸化相关基因（PFN1、S100A6、CBR1、LDHB、LGALS1、PRDX1），这些基因对于预后评估至关重要，并与相关疾病途径相关。该研究还建议使用 PI3K 抑制剂和 Pevonedistat 作为调节免疫细胞浸润的可能治疗选择。我们的研究结果证实了乳酸化在 KMT2Ar-AML 中的关键作用，并确定了六个可作为诊断和治疗生物标记的关键基因。除了强调需要在临床环境中进一步验证外，这些发现还有助于我们了解 KMT2Ar-AML 的分子机制。
策略重要吗？
战略思想家——来自桑迪亚各地的团队在过去三年中共同制定并实施了由七项优先事项组成的战略方向，以指导实验室未来 20 年的发展。核心团队成员从左至右依次为 Amber Harwell、Tracy Wilbur、Karla Weaver、Kathryn Hanselmann、Scott Holswade、Donna Robertson、John Foley、Rita Gonzales、Elizabeth Roll、Anita Romero O'Brian、Caren Wenner 和 Danielle Rodriguez。图中未出现的核心成员包括 Bill Miller、Chrisma Jackson、Amy Shrouf、Gil Herrera 和 Pam McKeever。照片由 Lonnie Anderson 拍摄
你在哪里工作重要吗？
在11月和12月的Bul Letin问题中，Hong Dao在两个部分的系列中讨论了出售和购买法律实践的组成部分。在“过渡遗产：出售您的法律实践”中突出显示是有助于其价值的实践中的因素。一个经常出现的外观和关键因素是个人的善意。个人善意是指所有者所附的价值，例如他们的专业知识，声誉和关系。不像有形的资产，个人善意向新所有者的可转让性很难。律师事务所通常是在赚取的结构上购买的，卖方在卖出的客户群销售后获得了一部分收入。买方在销售期间有效地转移其客户群的能力保留了实践的价值并增加了卖方的支出。供卖方在销售期间利用其个人善意，需要过渡
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。
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。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
