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建立女权主义气候正义的人权框架
5联合国消除歧视妇女的委员会，一般建议号 根据《消除所有形式歧视妇女歧视的公约》第2条的核心义务，2010年12月16日，Cedaw/C/GC/28。 6 IPCC，2014年气候变化：合成报告（RK Pachauri和La Meyer（eds）； IPCC，1.5ºC的全球变暖：特别报告。 另请参见Ohchr，“关于气候变化与每个人的人类权利之间关系享受最高可实现的身心健康标准之间关系的分析研究” 2016年5月6日，A/HRC/32/23（请参阅与性别和跨性别性有关的部分）。 7NoémiGonda，“重新将性别和气候变化的辩论重新政治化：女权主义政治生态学在尼加拉瓜的适应政策和项目中与权力互动的潜力”（2019年）106 Geoforum87。5联合国消除歧视妇女的委员会，一般建议号根据《消除所有形式歧视妇女歧视的公约》第2条的核心义务，2010年12月16日，Cedaw/C/GC/28。6 IPCC，2014年气候变化：合成报告（RK Pachauri和La Meyer（eds）； IPCC，1.5ºC的全球变暖：特别报告。另请参见Ohchr，“关于气候变化与每个人的人类权利之间关系享受最高可实现的身心健康标准之间关系的分析研究” 2016年5月6日，A/HRC/32/23（请参阅与性别和跨性别性有关的部分）。7NoémiGonda，“重新将性别和气候变化的辩论重新政治化：女权主义政治生态学在尼加拉瓜的适应政策和项目中与权力互动的潜力”（2019年）106 Geoforum87。8 Shreya Atrey，“气候变化的不平等及其所带来的差异”（eds eds），《气候正义中的女权主义边境：性别平等，气候变化和权利》（Edward Elgar 2023）22。
AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
从人类反馈中学习的强化
- 培训语言模型以人为反馈的指示 - 直接偏好优化：您的语言模型是秘密的奖励模型 - 精细的人类反馈为语言模型培训提供了更好的奖励 - 开放问题和从人类反馈>的强化基本限制
Similac® 母乳强化剂深度水解...
中链甘油三酯）、改性玉米淀粉、大豆油、椰子油、M. Alpina 油*、Schizochytrium Sp.油†、L-酪氨酸、L-亮氨酸、单甘油酯、M-肌醇、L-色氨酸、结冷胶、L-肉碱、叶黄素、矿物质（磷酸三钙、氯化镁、柠檬酸钾、氢氧化钾、柠檬酸钠、氯化钾、硫酸锌、硫酸亚铁、硫酸铜、硫酸锰）、维生素（抗坏血酸、氯化胆碱、烟酰胺、D-α-生育酚乙酸酯、D-泛酸钙、维生素 A 棕榈酸酯、盐酸硫胺素、盐酸吡哆醇、核黄素、维生素 D3、叶酸、D-生物素、叶绿醌、亚硒酸钠、β-胡萝卜素、氰钴胺素）和需要：磷酸二氢钾。 * ARA 的来源。
奥里萨邦国家气候变化和人类的行动计划...
奥里萨邦的状态以其易受环境危害等环境危害（例如旋风和洪水）而闻名。近年来，奥里萨邦的气候变化影响很明显，主要是在增加旋风，热浪，干咒和洪水方面。气候变化的健康影响在该州已经很明显，因为它正在增加城市化以及非传染病的发生率的增加。奥里萨邦还目睹了许多传染病的出现和重新出现，包括近年来媒介传播和人畜共患病。在奥里萨邦（Odisha）中，人口的健康对天气模式和气候变化的其他方面的转变敏感，这是由于城市化，对农业的依赖，森林覆盖量的耗尽，能源消耗的耗尽，粮食生产的变化，媒介 - - 媒介疾病的变化，地理上难以到达地区和大型部落人群。鉴于上述要求，奥里萨邦政府一直在为应对气候变化和健康而制定一项行动策略。
genh2r：通过可扩展的模拟演示和模仿
本文介绍了GenH2R，这是一个学习基于远见的人类到机器人（H2R）han-dover技能的框架。目标是为机器人配备能够以各种复杂轨迹的人类传递的几何形状可靠接收对象。我们通过通过全面的解决方案进行大规模学习H2R移交，包括程序模拟资产创建，自动演示式概述和有效的模仿学习。我们利用大型3D模型存储库，敏感的GRASP生成方法和基于曲线的3D动画来创建名为GenH2R-SIM的H2R交换模拟环境，并通过三个尺度级传递了现有模拟器中现有模拟器中的场景数量。我们进一步引入了一种蒸馏友好的演示生成方法，该方法自动产生了一百万个适合学习的高质量演示。最后，我们提出了一种4D模仿的学习方法，该方法通过将来的预测目标增强，以将示范示例提炼为视觉运动切换政策。在所有情况下，模拟器和现实世界中的实验评估都表现出比基线的显着提高（至少 +10％的成功率）。
人类多能干细胞衍生的内耳类器官在体外重现耳部发育
1 瑞士苏黎世大学医院 (USZ) 耳鼻咽喉头颈外科系内耳干细胞实验室 2 瑞士苏黎世大学 (UZH) 3 瑞士苏黎世功能基因组学中心（苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学） 4 瑞士伯尔尼大学生物医学研究系再生神经科学项目 5 美国马萨诸塞州波士顿马萨诸塞眼耳医院 6 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 7 美国马萨诸塞州剑桥哈佛干细胞研究所 8 荷兰莱顿大学医学中心耳鼻咽喉和头颈外科系莱顿耳生物学 9 荷兰莱顿大学医学中心诺和诺德基金会干细胞医学中心 (reNEW) 10 美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院耳鼻咽喉科 11 波士顿儿童医院 FM 柯比神经生物学中心美国马萨诸塞州波士顿 12 波士顿儿童医院整形与口腔外科部；美国马萨诸塞州波士顿
人类生殖系基因组编辑形式之间的个人影响/身份影响区别在实践伦理中毫无用处
直接对人类胚胎进行基因改造是否会影响未来人的福祉？斯帕罗回答这个问题的方法违背了生物伦理学的一个核心目标：产生能够在研究、临床环境或公共政策中产生实际影响的观点。斯帕罗没有参与提供以经验为基础的人类身份描述的研究，而是不加批判地采用了帕菲特众所周知的两种基因干预类型的区分：“影响个人”和“影响身份”。这种区别对斯帕罗 (2022) 来说至关重要。鉴于对未来人的预期福利的合理关注，它允许他决定干预者是否对结果负有道德责任。影响个人的干预就是这种情况，因为只有在这种情况下，未来的人才会从干预中受益或遭受伤害。相比之下，目前通过 CRISPR 实现的体细胞或生殖细胞编辑通常涉及某种形式的选择——通过体外受精、体外胚胎核移植或植入前遗传学诊断——在植入妊娠母亲子宫之前选择“最佳孩子”。选择会影响身份，因为它会改变受孕时间，从而
lami：多模式人类机器人互动的大型语言模型
无缝的人类机器人相互作用（HRI）需要机器人对人类的多模式输入的熟练处理，包括语音，凝视和面部表情，以准确评估人类的影响并相应地提供帮助。同时，机器人必须通过多模态输出渠道清楚地将自己的意图清楚地传达给人类，包括语音，手势和凝视。传统上，在机器人系统中实现此功能通常需要复杂的设计。在意图估计的领域中，以前的研究通常合并意图识别模块，以基于多模式输入[3，17]对人类意图进行分类。一些系统还具有用于检测人类情感状态的专用模块，对于建立社会细微差别的互动至关重要[10，16，18]。但是，这些方法的缺点在于它们耗时且昂贵的培训过程。在输出方面，许多先前的系统集成了情绪状态[8，11]模块，以控制人形输出提示，例如音调，凝视或面部表情，增强了向人类反馈的透明度和生动性。关于运动产生，提出了多种方法，包括预先建立的运动集的混合和图表[19，25]，以及使用运动捕获数据[5，9，15]。值得注意的是，这涉及与特定状态相关的每种输出模式的动作手动设计。通过利用文本理解，推理和计划的能力，在短时间内提出了许多机器人应用[7，12，14，20，21，28]。例如，Zhang等人。大型语言模型（LLM）的最新进展，诸如聊天机器人，数据过程和代码生成之类的域中的表现令人印象深刻的功能正在揭示其在机器人技术领域的潜在应用。其中一个通常的例子是“ Saycan”机器人[1]，它能够解释人的自然语言命令，分析环境并生成具体的可执行操作序列，以通过使用LLMS来满足人类的要求。但是，机器人和人之间的互动提示仅限于语音命令，即使没有语音输出。最近，一些研究人员还试图将这种技术应用于HRI领域。利用LLM来估计人类有多少信任机器人[30]； Yoshida等人，使用LLMS生成低级控制命令来推动人形机器人运动以进行社会表达[29]，而不是用于实践援助。Baermann等人，部署了LLM不仅遵循人类的言语命令，而且还通过人类的自然语言反馈来纠正其错误[2]。然而，通信主要依赖语音相互作用，而较少关注多模式感应和表达能力。ye等。[27]驱动了一个LLM驱动的机器人系统，该系统能够与人类在VR环境中的组装任务中合作。，但是该系统仅限于处理人类语言输入并控制虚拟空间中的单臂。通常，与快速
RB705小鼠抗人TCRCβ2
描述SAM.2.RMAB是一种重组单克隆抗体，识别由大部分CD4+和CD8+ T细胞表达的TCRCβ2。胸腺细胞和成熟的外周T细胞主要表达由由二硫键型跨膜α和β链亚基组成的抗原的异二聚体T细胞受体（TCRαβ）。TCRα亚基的常数区域由TRAC编码，而TCRβ亚基由TCRCβ2的TCRCβ1或TCRB2的两个高度同源恒定区域基因中的任何一个，TCRB1中的任何一个，TCRB1。JOVI.1抗体替代地识别由其他TCRαβ+ T细胞表达的TCRCβ1。这些抗体在多色染色和流式细胞仪分析中有效使用，以识别和表征异构细胞种群中TCRCβ1+或TCRCβ2+ T细胞的本质。