消费者保护和竞争规则对于纠正商业和企业内部关系引起的市场失败至关重要。AI的发展产生了前所未有的问题和新颖的问题,这些问题挑战了当前的消费者保护和竞争规则的假设。因此,这些规则的演变是不可谈判的 - 房间里的大象是“如何?”。
亚里士多德 [ 公元前 350 年 ] 列出了人类常见推理错误,其中一条比较微妙的谬误是“合成谬误”,推理者认为,如果一个命题对整体的每个元素都成立,那么它对整体也一定成立。卢卡斯模型提供了一个反例。从任何个体(原子)行为者的角度来看,决定多储蓄一单位确实会带来更多的未来资源,数量为 R t +1 。但从整个社会的角度来看,如果每个人都决定做同样的事情(多储蓄一单位),那么在 t + 1 时期对总资源就不会产生任何影响。换句话说,对任何个体行为者来说,“资本边际产量”似乎都是 R t +1 ,但对整个社会来说,资本边际产量为零。认为整个社会的回报必须与个人可获得的回报相同这一命题是错误的,因为它隐含地假设普遍的储蓄意愿不会产生一般均衡效应(或者更广泛地说,一个人做出的决定与另一个人的决定之间没有相互作用)。卢卡斯模型提供了一个反例,如果每个人的偏好都发生变化(例如,每个人的 ϑ 都下降),未来资产的价格就会受到影响——事实上,它受到的影响足以抵消对未来股息所有权增加的渴望(因为资产的供应量是固定的,需求必须与预先存在的供应量相协调)。亚里士多德是个聪明人!
微软最近写道:“如果能在赞助商的页面上看到维护者的财务目标以及其他类型的可持续性‘要求’,那就太好了。”(来源)
Yb 3+ /Er 3+ 共掺杂上转换材料广泛用于发光强度比 (LIR) 测温,其中 Er 3+ 掺杂离子的绿色发光跃迁 ( 2 H 11/2 → 4 I 15/2 和 4 S 3/2 → 4 I 15/2 ) 的相对强度比随温度而变化。在本文中,我们报告了从 2 H 9/2 能级到中间 4 I 13/2 能级的额外跃迁的影响,该跃迁与通常用于 LIR 测温的绿色发光重叠。2 H 9/2 → 4 I 13/2 发射与 4 S 3/2 → 4 I 15/2 发射大量重叠,并且对泵浦功率更敏感。为了获得准确的温度读数,需要仔细选择用于积分 2 H 11/2 → 4 I 15/2 和 4 S 3/2 → 4 I 15/2 发光的波长间隔。
拉伯克县应与现有的联邦合格医疗中心 (FQHC) 合作,探索扩大其服务能力的机会。卫生资源和服务管理局 (HRSA) 计划在 25 财年向 77 名申请人提供 5000 万美元,现有的 FQHC 可以利用这笔资金来扩大其服务。私营非营利实体或公共机构可以申请这笔资金,以加强现有站点医疗服务不足人群的初级卫生服务。6
阿拉巴马州亨茨维尔 美国宇航局宣布,预计在 2025 年将人类送往小行星,在 2030 年代送往火星,这就需要在太空中准备供人类居住的栖息地。由于将建筑材料运送到太空的成本很高,因此需要利用现场材料来开发混凝土混合物。在本研究中,将尝试使用普通波特兰水泥和灰泥作为水泥基质。此外,由于火星和月球风化层可用性高,因此将用作骨料。对利用的骨料进行筛选并分成不同的尺寸,以找到混凝土性能的最佳骨料尺寸。研究结果证明,由于填料顺序得到改善,较小的风化层颗粒往往会产生强度更高的混凝土混合物。这项研究的结果表明,利用当地空间材料开发太空栖息地,生产经济型混凝土混合物向前迈出了一步。 关键词:纳米颗粒、波特兰水泥、火山灰掺合料、月球风化层、火星风化层
需要开发适应不断变化的生产情景的植物品种,特别是在气候变化的情况下,这要求作物满足日益复杂和多样化的需求,这对育种者来说是一个巨大的挑战。在此背景下,追求赋予所需作物特性和适应性的性状组合比以往任何时候都更加重要,因此有必要加强多标准或多性状育种(Moeinizade 等人,2020 年)。利用分布在基因组中的完整核苷酸多样性来预测数量性状的育种值(基因组预测,GP,Meuwissen 等人,2001 年)已证明其在育种计划中的有效性。事实证明,这种方法有助于提高遗传增益率并降低成本(Hickey 等人,2017 年)。然而,为了应对气候变化和更明确的环境目标种群(Chapman 等人,2000 年),对多环境(ME)育种的需求日益增长,这需要采用基因组预测方法来解释基因型和环境(GxE)之间相互作用的出现(Rincent 等人,2017 年)。先前的研究试图在基因组选择(GS)中解决 GxE。例如,Burgueño 等人(2012) 开发了多环境统计模型。然而,这些模型仅考虑线性和非因果环境效应,从而降低了预测准确性的可能增益,尤其是对于复杂的综合性状或与校准集有显着差异的环境(Rogers and Holland,2022)。Heslot 等人。另一方面,(2014 年)使用作物生长模型 (CGM) 来推导环境协变量。与标准 GS 模型相比,在 GS 框架内加入环境协变量可提高预测准确性并降低未观察环境中的预测变异性。整合作物模型以解决 GxE,如 Heslot 等人的研究所示。(2014) ,强调了这种方法在所述育种环境中的实用性。尽管如此,考虑大量协变量会显著增加问题的复杂性,使得建模变得极具挑战性(Larkin 等人,2019 年)。
合成生物学和人工智能 (AI) 的进步为现代生物技术提供了新的机遇。高性能细胞工厂是工业生物技术的支柱,最终决定了生物基产品在与石油基产品的激烈竞争中是成功还是失败。迄今为止,合成生物学面临的最大挑战之一是以一致和高效的方式创建高性能细胞工厂。作为所谓的白盒模型,已经开发了许多代谢网络模型并将其用于计算菌株设计。此外,近年来,人工智能驱动的菌株工程取得了巨大进展。这两种方法都有优点和缺点。因此,人工智能与代谢模型的深度整合对于构建具有更高滴度、产量和生产率的优质细胞工厂至关重要。本综述总结了最新的先进代谢模型和人工智能在计算菌株设计中的详细应用。此外,还讨论了人工智能和代谢模型深度整合的方法。预计由人工智能驱动的先进机械代谢模型将为未来几年高效构建强大的工业底盘菌株铺平道路。
雷特综合征 (RTT;OMIM ID 312750) 是一种严重的神经发育障碍,几乎只发生在女性身上,主要发生在 6 个月大的婴儿身上 ( 1 )。每 15,000 名新生儿中就有 1 名患有此病 ( 2 )。它是继唐氏综合征之后导致女孩智力障碍的第二大遗传病因 ( 3 )。在 90 – 95% 的病例中,甲基-CpG 结合蛋白 2 基因突变是导致大多数典型 RTT 和较小比例非典型 RTT 的原因。另一方面,具有 Rett 表型的患者会同时患有由细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶样 5 基因 ( CDKL5 ) 突变引起的早发性癫痫 ( 4 )。另一种称为 FOXG1 的基因与非典型 RTT 或 RTT 样表型有关,并且可能表现出保留的功能和特定的临床特征 ( 5 )。 1999 年,首次描述了甲基-CpG 结合蛋白 2 ( MeCP2 ) 基因突变。MeCP2 基因编码甲基-CpG 结合蛋白 2 ( MeCP2 ),该蛋白与基因的长期沉默有关,并在所有组织中表达 ( 6 )。MeCP2 基因突变主要导致功能丧失,是 RTT(一种影响 X 染色体的疾病)的主要原因 ( 7 )。由于大约 95% 的突变是新生的,因此产前检测和/或 Rett 综合征的遗传咨询通常无济于事。MeCP2 在大脑功能和神经元发育中起着关键作用,无论是在神经元分化开始时还是之后 ( 8 )。RTT 患者一开始看起来都很“健康”。然而,从 6 到 18 个月大的时候,这些儿童会经历早期发育里程碑的退化,运动技能、眼神交流、言语和运动控制能力下降,头部生长减速,并出现明显的重复性、无目的的手部运动 (9)。随着时间的推移,通常会出现一系列神经系统问题,包括焦虑、呼吸问题(呼吸节律失常)和癫痫发作 (10)。RTT 的临床表型高度多变,可分为两大类:典型 (经典) RTT 和非典型 (变异) RTT。典型 RTT 的诊断标准需要一段时间的退化,然后恢复或稳定,并满足所有主要标准(失去有目的的手部技能、失去口语、步态异常和刻板的手部动作)(3)。进一步的表现可以包括自闭症特征、间歇性呼吸异常、自主神经系统功能障碍、心脏异常和睡眠障碍。除了典型或经典的 RTT 外,一些患者可能表现出许多(但不是全部) RTT 临床特征,因此存在“变异型”或“非典型型” RTT(11)。这些包括三种主要变异型:保留言语、早发性癫痫和先天性变异(12)。曲奈肽是目前 FDA 自 2023 年以来批准的唯一一种 RTT 疾病改良疗法,是一种潜在的有效且安全的治疗机会(13)。不同的药物,包括醋酸格拉替雷和右美沙芬,已在小规模临床试验中进行了研究,但效果不显著 ( 14 )。基因疗法目前正处于药物开发阶段,可能带来新的治愈机会 ( 15 )。最初,RTT 被认为是一种纯粹的神经系统病理,但近年来,它已成为一种复杂且
引言月球的诱惑很强 - 人类再次应对挑战。一个有前途的近期场景是将一对流浪者降落在月球上,并参与多年1000公里的历史景点,包括阿波罗11号,测量师5,游侠8,阿波罗17和Lunokhod 2 [6]。在这种情况下,流浪者将以自主或保护的监督控制模式进行操作,并将其周围环境的连续实时视频传输到地球上的操作员。虽然这种任务的硬件方面令人生畏 - 电源,热,通信,机械和电气可靠性等。- 软件控制方面同样具有挑战性。特别是,流动站需要能够在各种地形上行驶并维护其操作的能力。以前的行星机器人(尤其是Lunokhod 2和Viking的手臂)的经验说明了远程操作员的费力和不可预测的时间延迟的漫画。更好的操作模式是监督远程运行,甚至是自动操作,其中流动站本身负责做出许多维持进度和安全所需的决定。我们已经开始了一项计划,以开发和演示技术,以在月球般的环境中启用远程,保护的远程操作和自动驾驶。特别是,我们正在研究立体声的技术
