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A.I. Shirshov 的未发表结果
给出了一个不能嵌入结合代数的交换代数上的李代数的例子。这项工作很快在国外引起了反响。1958年，Pierre Cartier (巴黎)的工作出现了，并被引用，这是A.I.工作的进一步延续。Shirshov（附另一个例子）。1963年，Paul Cohn (伦敦)提出了更多这样的李代数的例子。Shirshov和Cartier的例子是在域GF (2)上的交换代数，Cohn的例子是在所有域GF (p)上的。到目前为止，还没有特征为零的交换代数上的例子。
细菌遗传学根部微生物组植物受体和...
背景：植物-微生物相互作用是不同生态系统中进化和生存的关键。健康的植物被各种微生物所寄生，这些微生物被称为植物微生物群，对植物的生长和适应性有着深远的影响。植物通过各种膜定位受体感知微生物。质膜水平的识别会引发植物宿主的特定反应，从而影响相关微生物群落的结构和功能。识别和理解这些相互作用背后的机制将使我们能够以可持续的方式改善植物健康和作物产量，同时减少由于基于耗能和气候昂贵的化学品的密集作物生长系统而产生的碳足迹。
增强阿尔茨海默氏病的认知训练效应
鉴于可用药物的有限好处，在非药理学干预措施中对阿尔茨海默氏病（AD）的治疗是一个问题。认知训练（CT）代表AD中通常推荐的策略。最近，鉴于其增强神经可塑性的能力，重复的经颅磁刺激（RTMS）作为一种有希望的治疗AD的治疗工具已越来越多。在目前的随机，双盲，假对照的研究中，我们旨在研究在左侧背外侧前额叶皮层（DLPFC）上应用的高频RTMS协议的附加效应，并结合了AD病理学连续的face-name Associative Memory CT。从很早就到中等痴呆阶段的五十名患者被随机分配给两组之一：CT加上实际RTMS或CT Plus安慰剂RTM。结果表明，用RTMS诱导的训练的联想记忆的改善优于单独使用CT获得的培训。有趣的是，额外改善的程度受疾病严重程度和教育水平的影响，受损和受过教育程度较高的患者表现出更大的好处。当测试对非训练认知功能的概括时，结果表明，与CT-SHAM组的患者相比，CT-REAL组的患者在视觉空间推理方面也显示出更大的改善。有趣的是，这种改善在治疗开始后的12周内持续存在。本研究提供了有关RTM在AD中有希望的治疗使用的重要提示。©2020作者。由Elsevier Inc.出版这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
Hopfield网络符合大数据：一个针对语义数据链接
近年来数据的指数增长导致了从多个来源产生的庞大，异质的数据集。大数据应用程序越来越依赖这些数据集来提取知识，以进行预测分析和决策。但是，数据的质量和语义完整性仍然是关键的挑战。在本文中，我们提出了一个受脑启发的分布式认知框架，该框架将深度学习与Hopfield Network集成，以识别和链接多个数据集的语义相关属性。我们的方法对人脑的双半球功能进行了建模，右半球在其中处理并吸收了新信息，而左半球则检索学习的表示形式以建立有意义的关联。认知体系结构在MapReduce框架上运行，并链接存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的数据集。通过将深层田网络作为一种关联内存机制纳入，我们的框架可以增强经常同时发生属性的回忆，并根据不断发展的数据使用模式动态调整关系。实验结果表明，随着时间的流逝，霍普菲尔德记忆中具有强大关联烙印的属性会得到加强，而相关性降低的属性逐渐削弱 - 这种现象类似于人类记忆的回忆和遗忘。这种自优化的机制可确保链接的数据集具有上下文有意义，从而提高数据歧义和整体集成精度。我们的发现表明，将深层网络与分布式认知处理范式相结合，为在大规模环境中管理复杂的数据关系提供了可扩展且具有生物学启发的方法。
亚太经合组织经济体的规模农业
在此背景下，亚太经合组织（APEC）秘书处和秘鲁农业发展和灌溉部（MIDAGRI）开展了一项研究并举办了一次研讨会，主题是“以联合性作为提高亚太经合组织经济体小规模农业（WSSA）妇女竞争力的战略”。该项目包括一项案头研究、一项调查和一次研讨会，旨在展示政策和计划通过联合模式对 WSSA 的生产性包容性的重要性，以提高其在市场的包容性，并影响创新和巩固竞争优势。以此为主要方向，案头研究、调查和研讨会探讨了政府法律、政策、计划和干预措施，以加强联合性，从而提高 WSSA 2 的竞争力。案头研究、调查和研讨会的主要结论如下：
XI-计算机研究
■和法律：x.0 = 0，x.1 = x，x.x = x，x.x'= 0（其中x'不是x）。■或法律：x+0 = x，x+1 = 1，x+x = x，x+x'= 1。■不是法律：（x'）'= x，0'= 1，1'= 0。■交换定律：x.y = y.x，x+y = y+x。■关联定律：（x.y）.z = x。（y.z），（x+y）+z = x+（y+z）。■分配法律：x。（y+Z）= X.Y+X.Z，X+（y.z）=（x+y）。（x+z）。■吸收定律：x+（x.y）= x，x。（x+y）= x。■de Morgan的定理：（x.y）'= x' + y'，（x + y）'= x'.y.y'。○真相表：布尔表达的表达式。它列出了所有可能的
分子记忆代码和突触可塑性
关于大脑记忆，最广为接受的观点认为，突触是记忆的存储点，记忆是通过突触的联想修改形成的。这一观点在概念和经验上受到了质疑。另一种观点认为，细胞体内的分子是记忆的存储点，记忆是通过对这些分子进行生化操作形成的。本文基于记忆的计算模型，综合了这两种观点。突触被认为是潜在原因的近似后验概率分布参数的存储点。细胞内分子被认为是生成模型参数的存储点。该模型规定了这两个组件如何作为学习和推理集成算法的一部分协同工作。
人类基因组学和生物医学中的人工智能
摘要 • 大量复杂数据的日益普及使得人类基因组学及其在（生物）医学中的应用成为人工智能（AI）以高级机器学习（ML）方法形式出现的一个有吸引力的领域。这些方法不仅与改善诊断和药物开发的希望有关。相反，它们还可能推动生物医学中的关键问题，例如了解人类基因组中的个体差异如何导致特定的特征或疾病。我们分析了人工智能和基因组学日益融合、相应创新系统的出现，以及这些关联人工智能方法与生物医学研发（R&D）和医疗实践中对因果知识的需求之间的关系。最后，我们研究了临床实践的机遇和挑战以及这种融合对治理问题的影响。