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从多种不同角度看待治疗性人类基因组编辑的伦理问题：范围审查
人们越来越多地探索人类基因组编辑，以确定它是否可用于根除镰状细胞病等遗传疾病，但它也面临着各种各样的道德困境。本综述的目的是从哲学、神学、公众观点和研究伦理的角度对治疗性人类基因组编辑的伦理进行范围审查。对 PubMed、Embase、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统搜索。初步搜索结果为 4,445 篇文章，在删除 1,750 篇重复文章并筛选剩余的 2,695 篇文章后，最终选择了 27 篇文章进行最终分析。从哲学和神学的角度来看，治疗性人类基因组编辑在伦理上通常是可以接受的。除了大洋洲地区，世界各地的公众观点也一致，该地区主要因为可能对后代产生影响而持不同意见。最后，人类研究伦理表明，女性并不总是被纳入知情同意，儿童自主权需要得到保护。需要进一步研究来确定对母亲、胎儿和后代的不利影响。
多功能灯笼金属聚合物：用于不同应用的自我修复和照片刺激性双发光
表现出照片刺激性响应特性的光致发光金属聚合物正在成为有前途的材料，并具有多功能的应用，可在照片可扎的图案，可穿戴的紫外线传感器和光学加密反击中。但是，将这些材料集成到需要快速响应时间，轻质质量，疲劳抵抗力和多种加密功能的实用应用中，会带来挑战。在这项研究中，具有快速自我修复特性的发光光致变色型金属聚合物是通过通过LN-TPY共同构成键和聚合物链之间的LN-TPY共构键和螺旋杆菌（SP）的交联型tpy（TPY）（TPY）和螺旋杆（SP）的。所得的产品具有一系列有趣的特征：i）使用螺旋桨单体没有其他掺杂剂； ii）由于LN-TPY和开放环螺旋形部分，在UV-Light下的双重发射性能； iii）来自聚合物链的令人满意的机械性能和自我修复能力； iv）通过光刺激或进料比调整，用于发光颜色的多个控制开关。利用这些属性，开发的材料为轻巧应用，高级信息加密，紫外线感应可穿戴设备以及对未来设计多功能智能材料的洞察力引入了新的机会。
在不同情况下如何、何时以及是否使用非致命武器
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这得益于我们的核心价值观：质量和客观性，以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺。为确保我们的研究和分析严谨、客观、不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策，避免出现和实际出现财务和其他利益冲突；并通过承诺公开发表我们的研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/principles。
化学和生物分子工程年度评论通过可扩展设计加速多种细胞疗法
增强具有新型遗传编码功能的细胞将支持超越自然免疫监视和组织再生能力的疗法。然而，使用转基因载体大规模改造细胞仍然是实现细胞疗法潜力的挑战。在这篇综述中，我们介绍了用于细胞疗法的原代细胞和干细胞工程的一系列应用。我们重点介绍了将哺乳动物细胞工程从生物生产推向治疗相关细胞精确编辑的工具和进展。此外，我们还研究了如何定制转基因方法和遗传载体设计以提高性能。总之，我们提出了一个愿景，即通过利用多种细胞类型、整合不断扩大的合成生物学工具以及通过先进的基因组编写技术构建细胞工具来加速创新细胞疗法的转化。
投资组合中的新兴和多元化管理者
资料来源：《Knight 资产管理公司多样性研究系列：行业》，Bella Research Group，2021 年 12 月；《多元化投资——资产管理行业所有权多样性研究》/ Knight Foundation，2017 年 5 月；《在私人投资领域，多元化基金管理团队打开了大门》，波士顿咨询集团和 Cambridge Associates，2024 年 3 月；《资产管理行业的多样性——Willis Towers Watson 报告》，2020 年 10 月
使用多种文献来增加课堂上的同理心和文化理解
Home Page.............................................................................................................62 About and First Steps.............................................................................................62 Empathy.................................................................................................................62 Inclusive Literature................................................................................................63 LGBTQIA+ Recommendations.............................................................................64 Author Spotlight.................................................................................................... 64 Contact Page.......................................................................................................... 65 Implications and Limitations....................................................................................... 65 Next Steps....................................................................................................................66 Future Research & Communication of Findings......................................................... 67 Summary......................................................................................................................68 REFERENCES...........................................................................................................70
我们可以信任大型语言模型生成的代码吗？跨不同LLMS
大型语言模型（LLM），例如Chatgpt和Github Copilot，已彻底改变了软件工程中的自动代码。但是，由于这些模型被越来越多地用于软件开发，因此对生成代码的安全性和质量引起了人们的关注。这些问题源于LLMS主要是对公开可用的代码存储库和基于Internet的文本数据进行培训的，这可能包含不安全的代码。这给生成的代码中带来了永久性漏洞的重大风险，从而创造了潜在的攻击媒介，以造成恶意参与者的剥削。我们的研究旨在通过在代码生成过程中通过内置学习（ICL）模式引入安全行为学习的框架来解决这些问题，然后进行严格的安全评估。为了实现这一目标，我们选择了四个不同的LLM进行实验。我们已经在三种编程语言中评估了这些编码LLM，并确定了安全漏洞和代码气味。该代码是通过ICL生成的，具有策划的问题集，并经过严格的安全测试，以评估生成的代码的整体质量和可信度。我们的研究表明，ICL驱动的单发和少的学习模式可以增强代码安全性，从而减少各种编程场景中的漏洞。开发人员和研究人员应该知道，LLM对安全原则的理解有限。当生成的代码部署在生产系统中时，这可能会导致安全漏洞。在使用LLM进行代码生成时，请考虑这一点。我们的研究重点介绍了LLM是软件供应链的新漏洞的潜在来源。本研究文章提供了有关改善LLM安全性的见解，并鼓励主动将LLMS用于代码生成以确保软件系统安全。
评估不同生态系统中的碳动态
摘要。这项研究深入评估了各种生态系统的碳动力学，突出了碳多边形在这项工作中的关键作用。碳多边形用作必不可少的监测位点，以评估各种环境条件下土壤中碳的通量。通过利用来自碳多边形的数据，该研究旨在提供有关土壤有机碳的空间变异性及其在不同生态系统中的动力学的见解。这些发现有助于更好地理解碳封存过程以及影响土壤中碳库存的因素。总体而言，这项研究强调了碳多边形在阐明碳动态方面的重要性，并为各种生态环境中有效土壤碳管理的策略提供了信息。
不同患者对人工智能（AI）的态度不同 不同患者对人工智能（AI）的态度不同
人工智能 (AI) 有潜力提高诊断准确性。然而，人们往往不愿意信任自动化系统，一些患者群体可能特别不信任。我们试图确定不同的患者群体对使用 AI 诊断工具的看法，以及框架和告知选择是否会影响接受度。为了构建和预测试我们的材料，我们对一组不同的实际患者进行了结构化访谈。然后，我们进行了一项预先注册 (osf.io/9y26x)、随机、盲法的析因设计调查实验。一家调查公司提供了 n = 2675 份回复，对少数群体进行了过度抽样。临床案例被随机分为八个变量，每个变量有两个水平：疾病严重程度（白血病与睡眠呼吸暂停）、AI 是否被证明比人类专家更准确、AI 诊所是否通过倾听和/或量身定制来为患者提供个性化服务、AI 诊所是否避免种族和/或经济偏见、初级保健医生 (PCP) 是否承诺解释和采纳建议，以及 PCP 是否引导患者选择 AI 作为既定的、推荐的和简单的选择。我们的主要结果测量是选择 AI 诊所还是人类医师专科诊所（二元，“AI 采用率”）。我们发现，根据美国人口的权重代表性，受访者几乎平分秋色（52.9% 选择人类医生，47.1% 选择 AI 诊所）。在符合预先登记的参与标准的受访者的未加权实验对比中，PCP 解释 AI 已证明具有卓越的准确性，这增加了接受度 (OR = 1.48，CI 1.24–1.77，p < .001)，PCP 推动 AI 作为既定选择 (OR = 1.25，CI：1.05–1.50，p = .013)，以及保证 AI 诊所有经过培训的咨询师倾听患者的独特观点 (OR = 1.27，CI：1.07–1.52，p = .008)。疾病严重程度 (白血病与睡眠呼吸暂停) 和其他操纵对 AI 的接受度没有显著影响。与白人受访者相比，黑人受访者选择 AI 的频率较低（OR = .73，CI：.55-.96，p = .023），而美洲原住民选择 AI 的频率较高（OR：1.37，CI：1.01-1.87，p = .041）。年长的受访者选择 AI 的可能性较小（OR：.99，CI：.987-.999，p = .03），自认为政治保守的人（OR：.65，CI：.52-.81，p < .001）或认为宗教很重要的人（OR：.64，CI：.52-.77，p < .001）也是如此。教育水平每提高一个单位，选择 AI 提供商的几率就会增加 1.10（OR：1.10，CI：1.03-1.18，p = .004）。虽然许多患者似乎不愿意使用人工智能，但准确的信息、提醒和倾听的患者体验
迈向包容性正义：应用多样化的声音设计方法来改善华盛顿州的司法技术原则
仅通过包容性司法实践来实现法院系统。朝着为更具包容性的正义创造条件（特别是与经验专家互动并促进体验专家），我们采用了多样化的语音方法来改善美国华盛顿州华盛顿州法院管理的司法技术原则（ATJ-tprinc）。我们将自己的工作介绍在包容性正义，公共利益技术，在法院，价值敏感设计和体验专家中。然后，我们介绍了我们的研究环境，华盛顿州ATJ-tprinc和我们的方法，多样的声音。我们提供了有关我们方法的详细信息，包括我们的项目起源和各种声音过程的实施。我们与四个利益相关者群体进行了体验专家小组：目前/以前被监禁的人，移民社区和农村社区的法律专业人员。然后，我们报告了小组期间浮出水面的主要问题和见解，以及华盛顿州最高法院对修订的原则的审查过程和采用。我们记录了专家小组成员反馈所告知的ATJ原则的更改，其中包括两个新的原则 - P11 Human Touch和P12语言访问。讨论的重点是成功的证据，熟练地实施多种声音方法，对互补监管的需求以及对包容性司法工作和公共利益技术项目的收益。我们的贡献需要：（1）一个案例研究，证明了使用多种声音方法来改善华盛顿州法院系统的技术政策文件； （2）对于公共利益技术，这是一种围绕技术政策参与的公共参与模型，该模型展现了体验专家的参与，以及确保提出的担忧所必需的条件既可以听到并采取行动； （3）促进技术和技能，使各种利益相关者群体能够围绕负责任的计算系统表达他们的担忧； （4）修订并扩大了对司法技术原则的访问，以支持更具包容性的正义。