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制定自治武器系统的国际法规定
该报告根据已在全球和区域论坛和其他举措中进行的讨论以及通过的讨论以及通过的文件来描述法律发展的状况。工作是法医。作为该报告的目的是描述法律发展的发展，一种方法是基于国际法形成的新国际法律程序。该理论形成强调了正确的工作，使用和形成正确的方式。与法律gogmatics相比，所选方法比分析更具描述性，并且更专注于制定国际法的流程，而不是法院的实际内容。5此外，还建立了法医实证主义方法，即该报告在当前的国际法《 lege懒惰》之间分开，以及所研究的参与者如何打算将来国际法应在未来发展。6给定目的放在后者上。在工作中，在CCW的工作组中进行了观察，在日内瓦2023年的致命自治武器系统（GGE法律）会议的政府专家小组。
吉森尤斯图斯·李比希大学的学习课程
BFS 塞尔特斯贝格生物医学研究中心 GCSC/GGK 国际文化研究中心/吉森人文研究生院 GGL 国际吉森生命科学研究生院 GGN 吉森自然科学和心理学研究生中心 GGS 吉森社会科学、商业、经济和法律研究生中心 ECCPS 心肺系统卓越集群 IFZ 生物系统、土地利用和营养研究中心 GiZo 吉森东欧研究中心 ZEU 国际发展和环境研究中心 ZMI 媒体与互动中心 ZfL 教师培训中心 ZOK 能力发展中心 ZfM/LaMa 材料研究中心
SFS 2025：131
在第28章支持下从样品中获得的DNA曲线。试验梁可以一次与消除数据库中的DNA曲线进行比较。如果DNA轮廓是指嫌疑人，则必须在将档案输入犯罪嫌疑人的生物识别或被定罪的人的生物识别物中进行比较，这些被定罪者的生物识别能在《刑事数据法》领域中保留的个人数据。
人类多形性胶质母细胞瘤的神经节苷脂
摘要：多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 是一种恶性、高度侵袭性的 IV 级脑肿瘤，可迅速渗入附近组织，由于其预后不良和治疗方法有限而引起了广泛关注。在 GBM 中，几乎所有肿瘤细胞都表现出异常的细胞表面糖基化模式，这是由于其生物合成或合成后修饰过程的改变。由于神经节苷脂 (GG) 被认为是肿瘤相关抗原，我们在此对从 GBM 样本中提取和纯化的天然神经节苷脂混合物进行了全面分析。为此，我们对高效离子淌度分离质谱 (IMS MS) 进行了彻底优化，以发现 GBM 特异性结构并评估其作为肿瘤标志物或可能的相关抗原的作用。根据电荷状态、碳水化合物链长度、唾液酸化程度和神经酰胺组成，通过 IMS 分离 GG，鉴定出不少于 160 种不同成分，是之前鉴定结构数量的 3 倍。检测到的 GG 和脱唾液酸 GG 的特点是神经酰胺和聚糖组成具有高度异质性，包含多达五个 Neu5Ac 残基。发现肿瘤以相等且高比例的 GD3 和 GT1 形式为主，神经酰胺中 C24:1 脂肪酸的含量较高。通过仅出现一个迁移率特征和诊断性碎片离子，使用碰撞诱导解离 (CID) 进行的 IMS 串联质谱首次揭示了新提出的 GT1c(d18:1/24:1) 的存在，作为一种潜在的 GBM 标记物。关键词：人类多形性胶质母细胞瘤、神经节苷脂、生物标志物、离子迁移分离/质谱法 (IMS MS)、碰撞诱导解离
BNT162b2 mRNA 疫苗接种六个月后抗 SARS-CoV-2 免疫反应概述
1 病毒学组，医学生物技术系，锡耶纳大学，公司，Ospedaliera Universitaria Senese，V. le Bracci, 16, 53100 Siena，意大利；claudia.gandolfo@unisi.it（CG）；gabriele.anichini@student.unisi.it（GA）；chiara.terrosi@unisi.it（CT）；gianni.gori@unisi.it（GGS）2 信息工程和数学科学系，锡耶纳大学，53100 Siena，意大利；marco.mugnaini@unisi.it 3 血液学组，医学科学、外科和神经科学系，公司，Ospedaliera Universitaria Senese，V. le Bracci, 16, 53100 Siena，意大利；monica.bocchia@unisi.it（MB）； sicuranza4@unisi.it (AS); gozzetti@unisi.it (AG)4 麻醉与重症监护室，医学、外科和神经科学系，锡耶纳大学，53100 锡耶纳，意大利；federico.franchi@unisi.it * 通信地址：mariagrazia.cusi@unisi.it；电话：+39-0577-233871 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
使用人工智能的法律问题
目前对于人工智能的概念尚无公认的定义。例如，欧洲议会定义：人工智能的定义如下：“人工智能，简而言之，是机器表现出类似人类的特征的能力，例如推理、学习、计划和创造力。人工智能使技术系统能够感知其环境、处理其感知的内容并解决问题，以实现特定的目标。计算机接收信息（已准备好或通过其自身的传感器收集，例如通过摄像头），处理信息并做出响应。人工智能系统能够通过分析先前行为的影响来在一定程度上调整其行为，并能够独立工作。” 5 在欧盟内部目前正在谈判的人工智能法规中，见下文第3.1节，第3.1条提出了对人工智能系统的定义，更加强调所使用的技术和方法。有关不同定义的进一步描述，请参见例如eSam 关于应用 AI 领域合作的报告。
2050年的植物育种可能（也可能不会）是什么样的？
也是在本世纪初，编辑们要求许多作者宣布他们对下一个植物育种的愿景。随着1990年代遗传学的许多突破，1998年我们一个人（Ortiz，1998）宣布，在下一世纪，植物育种将高度依赖于分子标记，GM和整个基因组测序。当时，双单倍体技术的激增以及计算能力不可否认的增加引起了该作者的注意。这当然并不是唯一对遗传学和基因组学最终将导致粮食安全世界的突破的评论（Borem＆Kothe Milach，1998年）。Bosemark（1995）和Lee（1998）建议，分子标记物的使用可能会导致选择强度的提高和探索更广泛的可变性的可能性。Cooper等。（1999）通过暗示如何使用分子标记来对特征和环境之间的复杂定量遗传相互作用进行统计学模型，并最终能够使用计算模型来采取更有效的繁殖决策，从而采取了略有不同的立场。与此相符，Hill等。（1998）在其定量遗传学书中定义了通过环境相互作用（G×E）采用最新生物识别方法来实现较高遗传增长的重要性（GGS，Safi＆Price，1998）。但是，遗传学并不是吸引作者的唯一方面。混合农作物的伟大成功也激发了几位作者在世纪之交，呼吁另一种尝试将更多的自授粉作物转化为混合系统（Ratnalikar＆Singh，1998）。植物生理学的一些创新还引发了对育种者可以部署的表型方法的新构想（Jackson等，1996），包括使用一些新型实验室设备来预测情节水平的工业适用性，例如近膜反射率光谱（NIRS）用于更换湿化学（Batten，1998年）。也是农艺师开始广泛促进零耕种和保护农业的时间（Avery，1997; Plucknett＆Winkelmann，1995）。