XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System2020b
研究生产者责任组织的作用
菲律宾是造成塑料泄漏的顶级国家之一，低价值塑料主导了废物流。该国缺乏回收高价值塑料的能力，导致回收率低（Jambeck等，2015； WWF，2020b）。为了解决这个问题，菲律宾自然基金（WWF）已将扩展的生产者责任（EPR）确定为减少塑料消耗和泄漏环境的关键政策工具。EPR使制造商对其产品的终止影响负责，并鼓励业务领域的生态设计。尤其是对于塑料包装，EPR可以是加速从线性到循环业务模型过渡的工具。为了确定EPR的预期结果是否满足，可以将成功的EPR程序的关键要素用作基础。这些包括强制性参与，范围定义，对生产者和进口商的平等对待，废物管理运营商的参与以及政府的支持。
Smith, H. (2020)。算法偏见：学生应该付出代价吗？《人工智能与社会》，(2020 年)。https://doi.org/10.1007/s00146-020-01054-3
整个惨败是由于应用了一种违反英国政府最近起草的指导方针的算法：人工智能办公室（2020 年，第 36 页）关于在公共部门使用人工智能的指导方针规定，必须有一个“监控意外或有偏见的输出的流程”。Ofqual（2020 年）表示，他们根据确定今年成绩的模型“对计算出的成绩进行了平等分析”；他们声称，他们的分析表明“没有证据表明今年的评分过程引入了偏见”。然而，事实并非如此；据发现，降级的分布有利于就读私立/独立学校的学生（Lee，2020 年），而来自弱势背景的学生受到的打击最严重（Adam & McIntyre，2020 年）。最终，用于恢复评分平衡和确定学生最终成绩的算法既不一致又不公平（Coughlan，2020b）。
使用线性时间逻辑，分离行动地标和自然语言指令
1简介AI的使用通常需要一个人类的循环组合，以便用户能够做出明智的决定。这样的决定是识别并为特定用户选择最佳计划。有可能引起用户偏好（Das等人2019; Mantik，Li和Porteous 2022）和/或以计划者可以推荐的语言指定这些偏好，例如PDDL3.0（Gerevini and Long 2005），然后让计划者选择一个最佳计划。但是，该解决方案是不切实际的，尤其是在没有所有偏好和约束的情况下，请先使用所有偏好和约束。为此，要么以Top-K计划的形式生成多个计划问题的工作历史（Riabov，Sohrabi和Udrea 2014； Katz等人。2018），高质量的计划（Katz，Sohrabi和Udrea 2020）或多样化的计划（Srivastava等人。2007; Nguyen等。 2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。 最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。 其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。 2018），对话系统（Chakraborti等人。 2022; Rizk等。 2020; Sreedharan等。 2020b）和Web服务com-（Brachman等人） 2022）。 但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。2007; Nguyen等。2012; Vadlamudi和Kambhampati 2016; Katz和Sohrabi 2020; Katz，Sohrabi和Udrea 2022）。最近，有几个应用程序生成了第一个多个计划，然后在选择过程中使用了用户。其中一些应用在患者监测领域（Sohrabi，Udrea和Riaibov 2014），企业风险管理（Sohrabi等人。2018），对话系统（Chakraborti等人。2022; Rizk等。2020; Sreedharan等。2020b）和Web服务com-（Brachman等人2022）。但是，与此类系统交互的用户相互交互几乎没有得到关注。例如，在（Chakraborti等人。2021），所有计划均显示为可以选择的单独序列 - 当然不会扩展到较大集
新冠肺炎疫情后世界经济发展...
实现可持续发展目标（Okeke，2021 年；Palomares 等人，2021 年；Sueyoshi 等人，2021 年；Zmi-yak 等人，2021 年）。通过成功实施可持续发展目标以稳定未来几年的世界经济，COVID-19 危机将得到解决（Popkova 等人，2020b）。根据备选假设，世界经济将迎来快速数字化增长（Bracci 等人，2021 年；Caldarelli 等人，2021 年；Castaldo 等人，2021 年；Cui 和 Kertész，2021 年；Pollmann 等人，2021 年；Salvatore，2021 年），并将通过高科技创新克服危机（Popkova 等人，2020a 年；Popkova 等人，2021 年）。这些假设说明了世界经济可能如何变化。为了减少不确定性，需要充分解释现有的假设。本文描述了每一种情景，以及世界经济的数字化发展与可持续生活是如何联系在一起的。
工具5 - 法规 - FAO知识存储库
虽然有关法规，立法和标签的信息通常可以在政府网站上找到，但有时这些文本或格式可能不容易理解。这里提供的示例利用一种简单的语言和插图进行有效的交流。法规因一个国家而异，甚至可能与市政当局到市政当局不同。因此，建议示例中的文本目标，并参考不同的本地上下文。有关政府间努力和条约的信息也可以作为示例的一部分。例如，强调世界贸易组织（WTO）（WTO）的卫生和植物检疫（SPS）措施（WTO，2020a）和技术障碍（WTO，WTO）将是一个好主意，旨在促进公平和公平的交易。该工具重点介绍食品安全评估的监管方面，但并未解决环境风险评估，这是工具7的主题。
使用 RTCA DO-178C 作为合规手段... - Genuen
AC 450.141-1A 定义了一种识别对公众造成危害的计算系统安全项目的方法。这是通过分析所有软件功能来实现的，以便符合 § 450.141(a)。计算系统安全项目列表应包括根据 § 450.107(b) 的功能危害分析执行安全相关功能的所有软件功能。AC 450.141-1A 的附录 B 提供了两种使用软件故障模式和影响分析 (SFMEA) 或软件故障树分析 (SFTA) 进行计算机系统危害分析的方法，每种方法都有相应的示例。AC 450.141-1A 提供了五种分配关键性等级的方法，所有这些方法都基于对公众危害的严重程度和计算系统安全项目的控制程度。AC 450.141-1A 引用了其他几份行业文件，用于确定危险类别的控制程度和严重程度（FAA，2020b，第 16-18、42-53 页）。
基于元学习的药物-靶标结合亲和力预测
在药物研发的早期阶段，准确预测靶蛋白与药物的结合行为对于发现具有良好效力和选择性的候选分子至关重要 (Hughes et al., 2011)。药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测是一个回归问题，旨在预测实验测量的结合亲和力值，这有助于对化合物进行排序和优化。尽管它通常比药物-靶标相互作用 (DTI) 预测问题更困难，后者是对活性/非活性化合物的二元分类，但 DTA 预测已根据深度学习的最新进展得到积极解决 (Ragoza 等人，2017 年；Stepniewska-Dziubinska 等人，2018 年；Jim´enez 等人，2018 年；Zhang 等人，2019 年；Jones 等人，2021 年；Abbasi 等人，2020 年；¨ Ozt¨urk 等人，2018 年；Abbasi 等人，2020 年；Nguyen 等人，2020b；2021)。
工作组报告
对Starlink卫星的观察，没有变暗的缓解作用，表明它们在4-5范围内具有典型的明显亮度（Mallama，2020a; Otarola等，2020），并且可以通过望远镜甚至未援助的人眼可见。对OneWeb卫星的观察表现出典型的亮度范围比6-7级，但它们位于更高的轨道高度，约1200 km（Mallama，2020c，2020c； Zamora等，2020）。对Darksat和Visorsat Starlink卫星的观察有限，这表明修改后的设计中实施的亮度还原缓解措施有效，但不能在550 km的轨道高度下实现SATCON1亮度的7th V级亮度建议（请参阅E.G.，Tyson等，Tyson等，2020; Tregloan; Tregloan-2020；在多个光谱带中观察到星链卫星进一步表明，卫星在较长的波长下更加明亮，而近红外的近红外缓解策略实验的功效降低（Tregloan-Reed等人，2021年； D＆QS报告）。
利用 CRISPR/Cas9 破坏大黄鱼 (Larimichthys crocea) 中的 mstn 基因
mstnab +/− 鲤鱼的体长显著增加（Shahi et al.，2022），为经济鱼类的养殖产量提供了有希望的方向。因此，我们选择大黄鱼的mstnb作为靶基因。经检测，我们设计的针对外显子1中编码序列的8个靶标中的两个sgRNA是有效的（图1b）。与野生型鱼中的序列相比，检测到了5个缺失突变，包括同时发生的12 bp、28 bp、36 bp、83 bp和97 bp缺失（图2c）。与单个gRNA微注射（Shahi et al.，2022，Tao et al.，2021，Zhang et al.，2020b）不同，同时注射多个gRNA可能诱导两个靶位点之间更大片段的缺失（图2c）。该方法也被考虑并应用于斑马鱼视网膜疾病模型研究中，采用基于CRISPR/Cas9系统的更快速有效的策略
社论：能源转换和存储中材料设计和表征的新兴技术
化石燃料的消耗量不断增加，导致能源危机和环境问题，严重影响人类的日常生活。迄今为止，人们已经付出了巨大的努力来探索可持续、环保和可再生能源来替代化石燃料。在过去的几十年中，各种能量转换和存储技术，如水分解（Zhang F. et al., 2019; Hu et al., 2021; Wu et al., 2021）、质子交换膜燃料电池（Edwards et al., 2008; Park et al., 2012）、氮还原反应（NRR）（Wan et al., 2019; Zhang W. et al., 2019; Yang et al., 2020b; Li et al., 2021）、CO 2 还原反应（CO 2 RR）（Ozdemir et al., 2019; Liu et al., 2020; Yang et al., 2020a; Ma et al., 2021; Wang et al., 2021）和金属-空气电池（Cheng and Chen, 2012）等，已经取得了长足的进步。纳米材料因其高效、能源安全和环保等特点，已展现出良好的发展前景。在这些领域，制备性能优异的先进材料以及开发先进的预测、表征和检测技术受到了越来越多的关注（Centi，2020）。电催化NRR制NH 3 因其在环境条件下能耗较低而被视为传统Haber-Bosch工艺的一种有吸引力的替代方案（Tang and Qiao，2019；Yang et al.，2020b）。开发性能优异、成本低的先进NRR催化剂是十分必要的。最近，Wang等报道环状V 2 O 3 纳米结构可以在环境条件下有效地将N 2 转化为NH 3 。扫描电子显微镜分析表明，环状结构均匀，外径为350–500nm。透射电子显微镜（TEM）分析证实这种纳米环具有粗糙的表面，显示出更多的活性位点。单个纳米环的高分辨率 TEM 图像显示收缩的晶面间距为 0.211 nm，对应于 (113) 平面。这项工作提出了一种制造用于 NRR 的先进非贵金属催化剂的简便策略。相信未来将开发出更有效、更稳定的电催化剂来促进 NRR。