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World File Search System聚元
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
ASV与Otus聚类：微生物组元编码研究中对α，beta和伽马多样性的影响
在微生物群落测序中，涉及细菌核糖体16S rDNA或真菌ITS，靶向基因是分类学分配的基础。传统的生物信息程序已有数十年的历史使用了一个聚类协议，该协议通过该协议将序列汇总到共享百分比身份的包装中，通常为97％，以产生运营技术单位（OTU）。数据处理方法中的进展导致了最小化技术测序符错误的可能性，这是OTU选择的主要原因，而是分析确切的Amplicon序列变体（ASV），这是一种选择，这会产生较少的聚集读数。我们已经在相同16S的元编码细菌扩增子数据集上测试了这两个程序，这些数据集包含来自17个相邻栖息地的一系列样品，这些样品跨越了700米长的不同生态条件的700米长的样本，这些样本在从农田，通过山地，森林，森林过渡到同一海岸的梯度，从农田跨度跨越了梯度。这种设计允许扫描高生物多样性盆地，并测量该地区的α，β和伽玛多样性，以验证生物信息学对十个不同生态索引和其他参数的值的效果。将两个级别的进行性OTU聚类（99％和97％）与ASV数据进行了比较。结果表明，OTU群集成比例地导致了物种多样性的生态指标值的明显低估，以及有关直接使用ASV数据的主导性和均匀性指数的扭曲行为。多元定序分析在树拓扑和连贯性方面也引起了敏感。总体而言，数据支持这样的观点：基于参考的OTU聚类带来了几种误导性的劣势，包括缺少新颖的分类单元的风险，这些偏见尚未在数据库中引用。由于其替代品作为从头聚类的替代方案，另一方面，由于计算需求较重和结果可比性，尤其是对于包含几种但未表征的物种的环境研究，至少对于原核生物而言，与OTU Clus-Clus-Clus-tering titer titer catiftitions catiftitions cotoff cotoff cotoff cotoff conforp的含义，至少是基于ASV的直接分析。
人工智能的元伦理
伦理更多的是发明而不是发现，这种观点并不新鲜。它与某些反现实主义观点有关，而这些观点本身就没有伦理事实。但我的论点并不基于这些观点——我很乐意承认现实主义的图景，其中有伦理事实有待发现。不过，我认为这些事实并不能解决人工智能伦理问题，因为有太多这样的事实，我们该遵循哪些事实取决于我们自己。这一论点部分基于对人工智能的特定考虑，部分基于一般的元伦理考虑。关于第一个问题，我认为人工智能与我们之前遇到的任何事物都不同，我们必须问自己在处理它们时应该使用哪些伦理概念，是我们已经接受的概念，还是更适合我们美丽新世界的新概念。关于第二个问题，我认为这个问题没有正确或错误的答案。所有伦理概念都是一样的；我们只需选择遵循哪一个即可。1. 人工智能
元人权报告
我们的 Facebook 社区标准和 Instagram 社区准则旨在保护言论自由以及对生命自由、自由和人身安全的主要风险，并包括针对暴力和煽动、危险个人和组织、协调伤害和促进犯罪、欺凌和骚扰、人类剥削、仇恨言论、暴力和露骨内容以及虚假信息的规则。我们通过产品内功能管理产品滥用人口贩运和剥削的风险，以提高人们对贩运的认识，阻止违法行为，并为受害者提供支持。我们正在努力提高识别实施这些活动的非法行为者、网络、组织和企业的能力，并相应地阻止它们。我们通过行为准则、负责任的供应链计划以及我们在负责任商业联盟和负责任劳工倡议的成员资格来管理供应链中的人口贩运和剥削风险（参见反奴隶制和人口贩运声明）。
元对抗企业战略：
“Metaversing the Corporate Strategy: The Opportunities and Challenges of Digital Transformation”是选定的研究团队（Andreja Cirman、Barbara Čater、Tomaž Čater、Polona Domadenik Muren、Eva Erjavec、Daša Farčnik、Tanja Istenič、Matjaž Koman、Hana Končan、Mitja Kovač、Mateja）一整年工作的成果Kos Koklič、Denis Marinšek、Marko Pahor、Tamara Pavasović Trošt、Tjaša Redek 和 Nada Zupan）以及卢布尔雅那大学经济与商业学院国际商业与组织项目（IMB）第二十九代学生。他们的贡献是无价的。我们特别要感谢来自 104 家斯洛文尼亚公司和机构的 200 多名高管，他们于 2022 年 8 月和 9 月参与了这项研究，并与我们分享了有关转型过程中面临的战略和运营挑战和障碍的重要见解。
元互动：调查
摘要 - 人类计算机的互动（HCI）随着计算机的诞生而出现，并且已经升级了数十年的开发。Metaverse对其沉浸式体验引起了很多兴趣，HCI是人民元的入口。可以预见的是，HCI将确定荟萃分析的浸入。但是，元中HCI的技术还不够成熟。我们应该在Metaverse中解决HCI的许多问题。为此，本文的目的是提供有关HCI在Metaverse中的关键技术和应用的系统文献综述。本文是对Metaverse的HCI的全面调查，重点是当前技术，未来的方向和挑战。首先，我们在Metaverse及其相互排斥的关系中简要概述了HCI。然后，我们总结了HCI及其未来特征在元视体中的演变。接下来，我们设想并介绍了元视频中HCI所涉及的关键技术。我们还回顾了Metaverse中HCI的最新案例研究。最后，我们重点介绍了这个有前途的领域中的几个挑战和未来问题。索引项 - 通用，互动，用户互动，challenges
元替代决策与人工智能
1 这似乎是威尔金森（6）的观点：“与其他成年人缺乏能力的情况一样，我们可能能够充分了解代孕母亲的观点和价值观，以适用于这种情况。重要的是要询问那些非常了解她的人，他的愿望是什么。她的伴侣或亲近她的人可以表明她是否有任何相关的宗教或其他价值观，或者她是否曾表达过在儿童可能患有严重长期残疾的环境中继续接受重症监护的观点。”另见（11）。
工业元versevers
在Capgemini之前，Jacques在DassaultSystèmes（DS）的职业生涯很长。毕业于计算机科学，专门从事AI，他从研发中的DS开始，开发了他们的基础架构，并为其发明了他发明了Catia的功能。担任首席建筑师和副总裁R＆D，为全球许多领先的工程 /制造公司为大型PLM项目实施做出了贡献。随后，他负责DassaultSystèmes的EMEA航空航天与国防服务和咨询组织，以及空中客车A350飞机计划的PLM Architecture的主要影响者。他是Keonys脱离的首席执行官，使用新技术制造了制造技术，制定了创新解决方案的策略。