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RRI 博士课程 2024
6 Arun Roy 教授-I 1 2 1. 软物质的机电特性 2. 液晶中的自组织结构 7 Gautam V. Soni 副教授-II 4 2 1. 生物细胞的机械性质 2. 分子相互作用中的力测量 8 Pramod Pullarkat 教授-I 4 2 1. 轴突的主动和被动机械响应 2. 生物系统的光镊研究
降低降低激励（RRI）提交
RRI是PHA的一种财务激励，它在法规和/或法规要求降低其公用事业率的要求之外采取了特殊而重大的努力。按照24CFR§990.185（b）的规定，如果PHA采取的行动超出了正常公众参与费率制定程序的正常参与，例如购买天然气，行政上诉或法律行动以降低其支付的利率，那么允许PHA允许将PHA撤回一定的每年从这些动作中实现的每年储蓄。RRI有资格保留多达100％的节省（而不是仅使用RRI的节省的50％）。必须有资格获得RRI，PHA必须满足所有RRI资格要求并提供所有支持文档。
开发负责任的研究与创新能力（RRI）
实施负责任的研究与创新方法（RRI）方法要求研究人员和其他利益相关者对RRI本身的概念和实践有了解，对其维度/组件的足够了解以及能够采取成功实施它所需的活动所需的活动。因此，RRI的大量工作已经花费了开发RRI教学和培训活动，目的是开发关键的RRI功能。在本文中，我们将“ RRI功能”一词定义为对技能，知识，专有技术和态度的获取和内部元素，以应用RRI的核心维度和原则，以在计划，开发，管理，管理和日常运作的研究，研究和日常运作的背景下。仍然，关于如何开发特定的RRI功能以及在项目层面上成功实施RRI的需要的许多问题。开放问题还包括确定可能利益相关者所需的RRI能力的相关标准以及所需的能力水平（就技能设定而言），这些利益相关者如何鉴定出来，这些干预措施的影响是什么，实践中是什么以及如何评估/量化。
停止重复造轮子：或者 ELSA 和 RRI 如何协调
摘要 伦理、法律和社会方面 (ELSA) 起源于第四个欧洲研究框架计划 (1994)，而负责任的研究和创新 (RRI) 则源于 2010 年的欧盟研究议程。ELSA 在欧洲资助计划和研究中再次受到关注。这就引发了一个问题：这两种社会责任方法有何关联，是否有可能协调一致。有必要评估 ELSA 和 RRI 之间的关系/重叠，因为如果新的 ELSA 研究不与 RRI 研究中已有的文献相结合，就有可能重新发明轮子。这会带来不必要的额外官僚主义、研究议程的重新制定、额外投资和过多的框架需要实施，而且 ELSA 研究没有利用 RRI 中开发的研究成果。本文评估了 ELSA 和 RRI 之间的分歧、互补和协调。
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种对心智与机器的后人类同理心的关系方法 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子作为跨学科可能性的愿景，指导了以下提议，即在心智与机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。 RRI 提供了一种替代事后应对新技术影响的趋势的方法：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——必须考虑到这一事实
人工智能和机器人领域的负责任研究与创新 (RRI)：一种关系方法，用于实现思想和机器的后人类共情 20 世纪 80 年代末开始的对人类基因组计划的伦理、法律和社会影响 (ELSI) 的研究，到 2010 年左右成为美国联邦预算的一项。ELSI 研究成为美国和欧盟政府科技机构自我反思的一部分；负责任的研究与创新 (RRI) 的道德理想已成为一种专业规范。1 这个历史性的例子是跨学科可能性的愿景，它指导了以下提议，即在思想和机器计划中系统地整合技术和道德，并作为纽约大学对这些问题的持续承诺的一部分。2 人工智能和机器人研究与人类基因组计划非常相似，并且肯定会从类似的处理中受益。RRI 提供了一种事后应对新技术影响的趋势的替代方案：它关注社会影响“上游”的设计问题和实施前的初始条件。RRI 在实施阶段的“中游”中也非常有效。在信息科学和技术的情况下，上游和下游之间的距离相对较短，中游干预的价值变得更加明显。3 对初始条件的敏感性是所有复杂自适应系统的一个特征——在任何希望整合人类和非人类系统的系统研究中都必须考虑到这一事实。中游发展阶段的亚稳态中介和过渡结构往往呼应了对初始条件的系统敏感性：它们易受干扰，因此容易受到一定程度的调节和管理。中游调节增强了道德干预的有效性 中游 RRI 在跨学科计划（如“心智与机器”）的情况下也具有强大的潜在影响。中游调节的实验室民族志研究表明，将社会科学家和人文研究人员嵌入科学和工程实验室可以增强反思方法实践和协调，从而使上述学科领域受益。4 一个非常适合当代人工智能和机器人研究跨学科性质的哲学框架是本体结构现实主义 (OSR) 5 。过程哲学与复杂自适应系统的一致性为设计和自然系统的稳健跨标量集成提供了进一步的本体论基础。以新康德哲学及其与过程形而上学的亲缘关系为基础的 OSR 具有根本的关系基础，它提供了适应性的概念能力，以应对技术的快速发展及其社会影响。科学和工程中的仿生 6 范式在这个方向上取得了有趣的进展。在伦理信息理论、神经科学、社会网络理论、生态学、系统理论和气候模型的交叉点上，生态模拟范式即将出现；这可能成为“环境人工智能”和机器人技术新方法的沃土。半个世纪前，克拉克和库布里克在《2001：太空漫游》中设想了环境人工智能，即 HAL， 7 并在斯皮尔伯格的《少数派报告》中重新构想为一个完全沉浸式的安全和商业环境。在现实生活中，IBM 和其他公司继续开发人机协作系统，这可以被视为生态模拟范式的初稿。虽然仍处于推测阶段，但由本地化和分布式机器人组成的自主自学型人工智能可以在日托环境中像婴儿一样被抚养长大。人工智能代理和人类之间精心策划的互动可以共同创造一个自组织生物的世界，其生态相互依存构成了后人类同情的有机基础。总结：基于认知责任 8 和社群伦理的自我限制是后人类同情的先决条件，这种同情可以为人类、非人类和人工智能代理之间的未来互动奠定基础。在精心策划的环境中，对负责任的创新模型进行自我学习、自我限制系统的训练，为新形式的共同生成的知识生产打开了大门，这些知识生产能够认识并响应人类和非人类价值观的处境。
实施负责任的研究和创新
摘要 本文通过美国生物技术监督的案例研究探讨了两个研究问题：为什么负责任的研究与创新 (RRI) 的愿景难以在新兴技术治理体系中实施，以及如何让政策和计划克服阻碍 RRI 实施的国家政策议程障碍。首先回顾最近关于 RRI 障碍的研究，对障碍类型进行分类。主要障碍集中在中观和宏观层面的制度和社会力量，这些力量阻碍了创新体系中的 RRI，以及微观层面的态度和能力障碍。这些障碍表明可能需要进行政策变化以在治理体系中实施 RRI，特别是来自国家资助组织对 RRI 的激励。然而，考虑到宏观社会经济和政治力量，将 RRI 纳入生物技术政策议程可能很困难。因此，本文利用政策过程理论的见解来确定将 RRI 纳入国家政策议程的可能方法。它确定了在国家政策制定中促进 RRI 的几种方法，例如改变 RRI 的政策形象、改变政策场所以鼓励 RRI、扩大 RRI 作为政策问题的范围，以及催化焦点活动以提高国家对 RRI 的认识。
文化信仰和利益相关者的隶属关系影响态度...
生物技术开发人员担心基因编辑的未来，经历了第一代GM食品的有争议的历史。他们还表示希望在公众参与基因编辑创新方面做得更好。负责任的研究与创新（RRI）的框架可能会为他们对更大的公共合法性的愿望采取行动。然而，在美国， - 也不愿将RRI纳入诸如粮食和农业中的基因编辑之类的生物技术创新系统中。在本文中，我们研究了个人和群体级别的因素，包括人口，社会学和文化因素，这些因素影响了美国利益相关者对生物技术的影响。使用倡导联盟框架的信念（ACF）作为理论指南，对生物技术利益相关者（n 110）进行了调查（n 110），以了解其文化（深核）信念，然后涉及他们对原则（策略核心信念）的态度（策略核心信念）和RRI Applicied interified to Biotechnology to Biotechnolochnology inovation inovation inov。通过对结果的统计分析，我们发现了更牢固的平等文化信仰与对RRI原理和实践的积极态度之间的显着关系。我们还发现，具有较高经验的参与者对RRI原则具有更积极的态度。相比，我们发现专业屈服与行业或贸易组织之间的重大关系以及对RRI实践的态度。通过这些结果，我们提出了一种影响RRI态度的因素模型。结束时，我们在ACF的背景下解释了结果，以研究建立跨部门联盟以在美国基因编辑创新系统中实践RRI的潜力。
操作方法指南：下一代生物库/ ... div>
长期以来，已经有充分的确定是，具有充分文献的表型数据的广泛，系统收集的人类样品（无论是患病还是健康）是开发和增强精度和预防医学的重要要求。高级科学和量身定制的医学需要基于转化生物库的全球集成数据。随着时间的流逝，生物库全球数据（生物学，奥理学，分析，跨家族和代际数据）意味着参与和参与，并定义了科学公民的新领域。“ OMICS，人工智能（AI）驱动的过程自动化，数据分析，机器人技术，Internet和其他新兴技术进步正在推动生物循环科学的革命，既可以为人类疾病的遗传组成部分以及为医疗保健提供更个性化的方法提供新的见解。” 1将现实世界数据和数字化的数据和生物库与数据相关和改进的数据，AI/机器学习技术在科学和社会上产生了变化，创造了一场革命。及其数字化的翻译生物群/医学可以是我们的培训基础，以确定这种转变对道德，法律和社会习俗的影响，并相对于道德同意/同意，并在负责任的研究和企业中（RRI）促进统一的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的范围（RRI）的行为，以相应地重新考虑风险评估（RRI），并在伦理上进行了同意/同意（RRI）的行为。 创新。这是一个广泛影响和关注每个人的挑战。难怪剑桥分析的自然社论牢固地指出：“许多领域的学者都知道技术如何超过其监管所有研究人员都有责任在法律的严格限制或当今法规的严格限制之外考虑其工作的道德规范。如果他们不这样做，他们将面临严重的公众信任。” 2“下一代”生物群模型可以推翻我们从纽伦堡法规到今天所确定的保证和参与式实践：它不仅是精确医学的动力，而且是预测医学的推动力，也引入了对新权利的需求
bppart：在没有熵的情况下RNA-RNA相互作用分区函数
已经研究了几类在细胞功能中具有复杂作用的RNA-RNA相互作用（RRI），例如miRNA-target和lncRNA。因此，在过去十年中提出的RRI生物信息学工具是针对这些特定类别的。有趣的是，在文献中具有一些潜在的生物学作用的文献中有些未引起的mRNA-mRNA相互作用。因此，需要在更全面的设置中使用高通量通用RRI生物信息学工具。在这项工作中，我们重新访问了两个RRI分区函数算法，PIRNA和RIP。这些是对RRI实施最全面和计算中最密集的热力学模型的等效方法。我们提出了更简单的模型，这些模型被证明保留了更复杂模型捕获的绝大多数热力学信息。具体来说，我们通过忽略系统的熵并显示其与基本对计数模型的等效性来简化能量模型。我们允许碱基对的不同权重以最大化与完整热力学模型的相关性。我们新开发的算法Bppart比Pirna快225×，并且由于其简单性和数量级减少了动态编程表的数量，因此更易于表达和易于分析。仍然，基于我们对真实和随机生成的数据的分析，其分数与37°C处的PIRNA的相关性为0.855。最后，我们说明了这样简单模型的一个用例，以生成有关特定RNA在各种疾病中的作用的假设。我们已公开使用工具，并相信这种更快，更具表现力的模型将使物理指导的信息在复杂的RRI分析和预测模型中更容易访问。