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n2 固定微生物的全球生物地理学：nifH 扩增子……
摘要。海洋氮 (N 2 ) 固定是一种具有全球意义的生物地球化学过程，由一群特殊的原核生物 (固氮菌) 进行，但我们对其生态学的理解在不断发展。尽管海洋 N 2 固定通常归因于蓝藻固氮菌，但间接证据表明非蓝藻固氮菌 (NCD) 也可能很重要。一种广泛用于了解固氮菌多样性和生物地理学的方法是对 nifH 基因的一部分进行聚合酶链式反应 (PCR) 扩增，该基因编码 N 2 固定酶复合物固氮酶的结构成分。存在一系列生物信息学工具来处理 nifH 扩增子数据；然而，缺乏标准化实践阻碍了交叉研究比较。这导致错失了更彻底评估固氮菌多样性和生物地理学以及它们对海洋氮循环的潜在贡献的机会。为了解决这些知识空白，我们设计了一个生物信息学工作流程，以标准化高通量测序 (HTS) 产生的 nifH 扩增子数据集的处理。使用专门的 DADA2 流程高效一致地处理多个数据集，以识别扩增子序列变体 (ASV)。然后，一系列可定制的后流程阶段检测并丢弃虚假的 nifH 序列，并使用多个参考数据库和分类方法注释后续质量过滤的 nifH ASV。这个新开发的工作流程用于重新处理几乎所有来自海洋研究的公开可用的 nifH 扩增子 HTS 数据集，并生成一个全面的 nifH ASV 数据库，其中包含从 21 项研究中汇总的 9383 个 ASV，这些研究代表了全球海洋中的固氮菌种群。对于每个样本，数据库都包含从 Simons 合作海洋图集项目 (CMAP) 获得的物理和化学元数据。在这里，我们展示了该数据库在揭示主要固氮菌群的全球生物地理模式方面的实用性，并强调了海面温度的影响。工作流程和 nifH ASV 数据库为研究 nifH 扩增子 HTS 捕获的海洋 N 2 固定和固氮菌多样性提供了一个强大的框架。可以轻松添加针对研究不足的海洋区域的未来数据集，用户可以根据其特定重点调整所包含的参数和研究。工作流程和数据库分别在 GitHub（https://github.com/jdmagasin/nifH-ASV-workflow，最后访问时间：2025 年 1 月 21 日；Morando 等人，2024c）和 Figshare（https://doi.org/10.6084/m9.gshare.23795943.v2；Morando 等人，2024b）上可用。
荷兰零售业的过渡挑战
零售业是荷兰最大的私人雇主，拥有80万名员工，是经济增长的重要驱动力。在未来几年中，对更可持续的经济和改变消费者行为的需求将挑战零售业的现有业务模式。研究（例如麦肯锡，2022年； EC，2024b; EuroCommerce，2024年）表明，因此需要大量额外的投资，这提出了零售业是否能够自行实现这些投资的问题1。投资需要三重转型，零售业的营业额为2021年的营业额为1440亿欧元，2022年为1,590亿欧元。尽管该行业在过去的二十年中发展了，但其余的荷兰经济以更快的速度扩大，从而降低了零售业在国民经济中的份额。假设三重转型（可持续性，数字化和人才发展）的额外投资要求占营业额的1.2％，则零售业每年将需要投资约19亿欧元，直到2030年。从2025 - 2030年期间，这将导致超过110亿欧元的额外投资，而该行业每年已经投资的3.6％（麦肯锡，2022年）。的情况和挑战在零售业无法实现这些额外投资的场景中，较小的企业特别经历了来自强烈的国际面向市场的压力，在该市场中，规模经济经济是常态。此外，由于美国和亚洲的不公平竞争，存在着不平衡的竞争环境的威胁。通过忽视可持续性或数字化，零售商从长远来看会错过提高效率并降低必要成本的机会。在这种情况下，零售企业家无法促进更高的价值链的可持续性。在转换进行投资的情况下，无论是在不带支持的情况下，这还需要调整现有（线性）业务模型。在短期内，这可能导致摩擦失业和裁员。但是，从长远来看，这可能会导致工作和经济增长的保存。尽管有现有的中小企业措施，但零售商将无法意识到这些投资，而无需更容易获得的融资，国际级别的竞争环境以及荷兰和整个欧洲的集中，协调的法规。在可持续性，数字化，技能和人才发展的三个转变上，额外的1.2％投资分配；三重变换。可持续性使零售业更可持续发展对于遵守国际气候协议和消费者期望至关重要。但是，有很大的投资需要使过渡到更可持续的实践。要使零售业更具可持续性，必须每年投资额外的0.6％的营业额（范围为0.3％至0.9％），以帮助该行业朝着零排放量发展。这相当于
建议：ICLR 2025人类协同进化研讨会
该研讨会旨在建立一个围绕新兴人类协同进化领域（HAIC）建立一个多学科研究界，以了解从连续和长期的人类互动中出现的反馈回路。随着AI系统已经变得越来越普遍，并且在较长时期内已经存在于社会中，来自不同领域和方法论的学者开始着重于海克及其对系统建筑，人类反馈，调节和其他领域的重要性（例如Damiano＆Dumouchel，2018; j arvel e等。，2023; Matsubara等。，2023; Donati，2021年； Zhao等。，2024）。通过这个研讨会，我们希望为该研究议程奠定合作基础。为了实现这一目标，我们将组织来自学术界和行业的专家谈判，动态小组讨论，主动的突破性会议和网络机会，借鉴我们多样化的经验，组织了在ML，NLP，HCI和相关领域的领先会议上组织相关研讨会。跨越包括算法，推荐系统和大型语言模型（LLMS）在内的各种领域，该研讨会挑战了AI的传统观点，仅作为通过人类提供的信号改善的工具（Anthis等人，2024; Chang等。，2024; Kulkarni＆Rodd，2020年； Mehrabi等。，2021; Chang等。，2023; Meimandi等。，2023）;取而代之的是，它还将调查人类如何改变其行为，决策过程和认知框架，以应对与AI的长期互动以及如何响应人为随着时间的变化而开发AI系统（Gabriel等人（Gabriel等）（Gabriel等人），2024）。，2024; Subramonyam等。，2024; Wu等。，2023; Zhao等。对HAIC的研究需要超越AI基准的典型性能指标，从而探索了多个分析。从低水平的角度来看，海克可以随着双向学习过程的重塑行为而随着时间的流逝而随着时间的流逝而发生的HAIC（Liu等人，2024a; Maples等。，2024; Mozannar等。，2023; Reuel等。，2024b）。此共同进化也出现在建模层面：随着“金”网刻度训练数据集被已经生成的输出，新的行为和风险污染了（Gerstgrasser等人。，2024; Shumailov等。，2024）。从高级的角度来看，它可能涉及许多人的长期互动（Ge等人，2024;刘等。，2024c）和AI代理（Park等人，2023; Wu等。，2023年）及其对社会机构的影响，例如医疗保健（Bica等人，2021; Grote＆Keeling，2022年； Vaidyam等。，2019年），教育（Roll＆Wylie，2016; Yang等人，2013，2015），运输（Keeling等人，2019年； Keeling，2020；刘等。，2022，2023）和刑事司法（Jacobs＆Wallach，2021; Marx等人，2020）。这种多学科的多层次方法反映在研究问题，主题和专家小组成员和演讲者的选择中。开放问题我们将讨论和辩论包括：
AI和VR融合：在新兴的元评估罗伯特·戈德温·琼斯（Robert Godwin-Jones），弗吉尼亚州英联邦大学摘要
Metaverse的想法对语言学习具有巨大的希望。在3D沉浸式环境中访问的综合数字和现实世界的现象，通过非正式的聊天，模拟和游戏为偶然的语言学习提供了强大的机会，以及通过个性化的，适应性的，适应性的，适应性的语言获取。为了实现该愿景，将需要多模式AI，超越了纯文本语言模型，在任何媒体组合中发出输入和输出。将多模式AI整合到虚拟现实（VR）将允许身临其境的体验是广泛的和免费的形式，取代了提供有限的学习者代理的脚本互动。同时，AI系统内置的内存功能将使根据学习者的目标/兴趣和能力水平来创建用于个性化互动的学习者资料。同伴学习者的共同点，以及AI系统模仿人类交流实践的增长能力，将使Metaverse的版本与人类和人工智能代理人共同成为社会学习的协作空间。尽管这样的系统将提供一个吸引人的学习空间，但需要解决隐私和道德的关注。对于学习者而言，将基于AI的虚拟相互作用与真实的人类到人类通信进行补充，例如通过参与虚拟交流，这将非常重要。引言元代码的概念起源于尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）的雪崩溃（1992年），自从Facebook于2021年将自己重新命名为“ meta”以来，它吸引了人们流行的兴趣。同时，我们需要成为要了解人类与人工智能之间复杂的，相互交织的相互作用，使用诸如社会材料和复杂性理论等框架，以及从非威胁性的洞察力，从整体的，生态的角度来看，超越工具功能并考虑AI（和VR）。主要是通过虚拟现实（VR）可访问的合并真实和虚拟世界的概念似乎在人类活动的许多领域都有希望，包括语言学习。虚拟现实有望通过生成AI的新兴集成来转移到新的，更高的功能。对于语言学习，有望将VR应用程序从脚本上移动到自由形式的互动，并拥有高度个性化的自适应语言学习的希望。AI有望成为启用类似于Metaverse的事物的重要合作伙伴，尤其是随着其多模式功能的增强。在此过程中，人类可能以多种方式更严重地依赖AI，尤其是将其成为创作和学习伙伴（Godwin-Jones，2024b）。要了解AI浓度的程度，我们将需要将AI视为一种技术工具，并考虑其在社会中的转变效果。在此过程中，查看生态框架 - 社会材料和复杂性理论等生态框架将是有帮助的，这些作品分析了人类，非人类（包括AI）和使用背景之间的交织在一起的动态。通过将AI集成到混合现实的舞会中，可以重新定义计算机辅助语言学习（Call）的领域。此外，与土著文化相关的包容性和关系本体也提供了一种拒绝二元论和还原主义，邀请人们接受不确定性和歧义的观点，有助于应对破坏AI代表人类社会。AI增强VR可能会为语言学习带来深刻的变化，为学习者和领导教师提供了兴奋的机会，以重新思考传统的语言学习和评估方法，并可能质疑指导语言学习的基本使命和目标。
IFULTON--婴儿床
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