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使用tsukuba系统矢量
使用遗传转化方法评估在果树种类中表达的基因的功能是一个漫长的过程，因为这些树木通常是对遗传转化的顽固性，并且在较长的幼年相中不能忍受果实。果实中的瞬时基因表达能够对与果实性状相关的基因进行功能分析，从而加速了果实生理的研究。在这里，通过使用最近开发的“ tsukuba系统”，我们成功地建立了收获的水果组织中有效的瞬态表达系统。“ tsukuba系统”利用了双子病毒复制系统和双终止仪的组合，从而确保了足够的转基因表达水平。我们使用蓝莓水果作为模型来表征该系统在果组织中瞬时表达的适用性。PTKB3- EGFP载体是通过浸润到几种蓝莓品种的水果组织中引入的。我们发现，果实灌注后4-6天，果实中的瞬时GFP荧光。农杆菌悬浮液很容易注入柔软的成熟果实，GFP强烈表达。然而，硬质果实无法通过农业悬浮液渗透，很少检测到GFP。然后，我们测试了开发系统对其他果树的适用性：六个家庭，17种和26种品种。GFP荧光。在蓝莓，鸟莓，甜樱桃，杏子和卫星普通话中，GFP高度表达并以很大一部分的肉体观察到。在Kiwifruit，Hardy Kiwifruits，柿子，桃子，苹果，欧洲梨和葡萄中，GFP荧光仅限于某些部分水果。最后，对蓝莓中的瞬态VCMYBA1过表达进行了测试，作为水果中基因功能分析的模型。瞬态VCMYBA1过表达诱导肉中的红色色素沉着，这表明VCMYBA1表达引起花青素的积累。这项研究为在水果中表达的基因的快速评估提供了技术基础，这对于长期幼年阶段的水果作物的基因功能评估研究非常有用。
ChatGPT 推出后对教育领域人工智能的看法：颠覆还是恐慌？
2022 年以一项行为难以预测的技术创新——一只黑天鹅——在传统媒体和数字媒体中占据了风头。事实上，它就是 ChatGPT。尽管人工智能早已成为新闻，而且经常被各种其他含义所掩盖，但 ChatGPT 现象再次将这门学科及其对我们社会的积极和消极影响推到了风口浪尖。人们对它的推出的反应多种多样，主要受到其易于访问和使用的影响，从创新者和早期采用者的热情到《终结者》电影中近乎世界末日般的恐怖。在该工具的多种应用中，最重要的争论集中在其在教育和学术界的影响上，因为它具有生成文本的巨大能力，这些文本很可能被视为人类的创作。我们正处于一项技术的黎明，这项技术已经从玩具工具变成了竞相成为颠覆性创新的技术。它是否成功将取决于许多因素，但如果它不成功，它就会出现另一个类似的技术。否认或禁止它绝对不会阻止已经开始的海啸效应。出于所有这些原因，我们必须首先了解这些基于大型语言模型的技术，了解它们的优点和缺点，以及它们对特定活动领域（例如教育）的真正意义。在了解了技术和工具之后，人们就可以使用（或不使用）它的潜力，并防止或发现其可能的有害影响，大概是通过改变和调整可能根深蒂固的过程，从而被迫离开舒适区，这始终是抵制变革和极端反应的原因。当技术成为足够多用户日常生活的一部分时，这些反应通常不会阻止技术达到其生产力的稳定状态。这始终是抵制变革和极端反应的原因，当技术成为足够多用户日常生活的一部分时，通常不会阻止技术达到其生产力的稳定状态，尤其是当它还是一个横向工具的问题时，这些工具会将其使用模式传播到不同的应用领域。
蓖麻植物中的 CRISPR/Cas9 介导基因组编辑......
摘要 动机：CRISPR/Cas9 技术已被开发为最有效和最广泛使用的基因组编辑工具，用于修改众多植物的基因组，其中双链 DNA 中的 cas9 切割由单个向导 RNA（sgRNA）中包含的 20 个核苷酸序列驱动。然而，使用 CRISPR/Cas9 同时编辑多个目标仍然是该领域的技术挑战（Ma 等人，2014 年）。方法：在本研究中，使用 Golden Gate Assembly 克隆策略生成多个 CRISPR/cas9 编辑结构以用于蓖麻植物。模块化克隆系统使用 IIS 型酶在其识别位点外切割，从而允许有效组装具有兼容突出端的 DNA 片段，从而同时促进多个序列的正确取向（Engler 等人，2014 年）。我们的主要目标是获得一种遗传构建体，允许在同一个质粒载体中表达两个 sgRNA 和 cas9 核酸酶，以便通过农杆菌感染转化蓖麻。选择了两个针对 FAH12 蓖麻羟化酶的 CRISPR 靶标以避免可能的脱靶。这些靶标包含在 sgRNA 中并克隆到 0 级质粒中，每个质粒两侧都有 BsaI 酶的限制位点。Golden Gate 1 级反应包括几个 BsaI 消化和连接循环，将 U6 启动子与两个 sgRNA 分别组装到 1 级质粒中，两侧都有 BpiI 限制位点。同时，cas9 酶在双强 35S 启动子的控制下克隆，随后是来自 0 级质粒的胭脂碱合酶 (nosT) 终止子，包括这些元素，克隆到另一个 1 级质粒中，两侧也有 BpiI 限制位点。然后，用 BpiI 消化所有 1 级元件（U6-sgRNA1、U6-sgRNA2、2x35S-cas9-nosT）时，会出现兼容的突出端，这些突出端可以以正确的顺序和方向组装成 2 级结构。最终结果是 2 级质粒，其中包括 FAH12 羟化酶的 CRISPR/cas9 多重基因组编辑所需的所有元件。该构建体将转移到农杆菌中，以便以后进行蓖麻胚转化。
人工智能（AI）在...中的应用
在过去的几十年里，科技一直在传播。科技进步发展如此之快，侵入了我们的日常生活。人工智能 (AI) 是其中最杰出的创新之一。当人们听到 AI 这个词时，他们首先想到的可能是《星球大战》或《终结者》电影中的场景：未来的机器人，比人类更聪明，可以随心所欲地摧毁一切。幸运的是，对我们来说，这纯粹是科幻小说。相反，AI 是我们 iPhone 中的 Siri、自动驾驶汽车、我们在社交媒体上找到的内容、地图、视频游戏等。AI 已经为我们的生活（包括工作生活）带来了便利。与许多其他行业一样，招聘行业也受到了 AI 发展的影响。早在 2008 年，Bretones 和 Rodríguez 就谈到了报纸广告对吸引候选人的巨大好处。如今，仅仅几年之后，在线发布和招聘已成为主流，专业人士开始研究新技术在招聘过程中的影响和好处。在本文中，我将回顾人工智能在招聘中的应用现状，以便更好地了解其结果以及对未来招聘的影响。尽管人工智能在过去几年中已成为一个热门话题，但大多数论文都声称人工智能评估工具在招聘中具有优势，而没有提供如何获得这些优势以及负责任地应用人工智能需要考虑哪些因素的信息。在本文中，我提出了招聘组织在决定实施人工智能时应牢记的全球指导方针。此外，招聘人员担心未来机器可能会取代他们。审查表明，这种情况可能会部分发生，但不会像他们预期的那样发生。由于我们无法阻止人工智能的发展和不断演变，因此学习如何适应这一事实很重要，以便知道如何正确面对未来。因此，本论文的目的是提供对人工智能优缺点的平衡看法，并作为一般指导方针，为那些有兴趣应用人工智能的人提供信息。
军事系统自主化的斗争 - IFRI
首先，围绕“自主性”一词的语义争论显然对集成该功能的武器系统（平台和弹药）的开发、分类和监管构成了障碍。事实上，让人类“参与决策”或“在环”决策的武器系统是他律的。只有人类完全“脱离圈子”的那些才可以被描述为自主的，但与人们对“终结者”到来战场的普遍和反乌托邦的恐惧相反，它们的发展迄今为止既不受欢迎也不可能。更准确地说，法国学说根据武器系统各种功能（导航、观察、态势分析、武器指向、射击决策支持、射击决策等）的自动化程度对武器系统进行分类。因此，必须在一个连续体中考虑武器系统的自动化和授权，其中人类拥有自己的全部地位。因此，自动化和自主性之间的区别更多地是由于计算机编程功能的性质造成的：能够单独从一个点移动到另一个点的系统是自动化的，但只有在遇到以下情况时才会被称为自主性：途中遇到障碍，他会知道如何避开它并找到回去的路，甚至决定采取新路线。
英特尔® 可信执行技术（英特尔® TXT）
表 1 扩展 PCR17 的摘要值 ...................................................................................................... 17 表 2 扩展 PCR18 的摘要值 ...................................................................................................... 18 表 3. MLE 标头结构 ............................................................................................................. 22 表 4. MLE/SINIT 功能字段位定义 ...................................................................................... 24 表 5. SINIT/MLE 功能的真值表 ............................................................................................. 25 表 6. SGX 索引内容 ............................................................................................................. 79 表 7. IA32_SE_SVN_STATUS MSR (0x500) ............................................................................. 79 表 8. 经过身份验证的代码模块格式 ............................................................................................. 83 表 9. AC 模块标志说明 ............................................................................................................. 86 表 10. 芯片组 AC 模块信息表 ................................................................................................ 88 表 11. 芯片组 ID 列表 ............................................................................................................. 90 表 12. TXT_ACM_CHIPSET_ID 格式 ...................................................................................... 90 表 13. 处理器 ID 列表 .......................................................................................................... 91 表 14. TXT_ACM_PROCESSOR_ID 格式 ...................................................................................... 91 表 15. TPM 信息列表 ............................................................................................................. 91 表 16. TPM 功能字段 ............................................................................................................. 92 表 17 ACM 版本信息列表 ............................................................................................................. 93 表 18 芯片组 ID 列表 ............................................................................................................. 94 表 19 芯片组 2 ID 列表 ............................................................................................................. 95 表 20 TXT_ACM_CHIPSET_ID_2 格式 ............................................................................................. 95 表 21 处理器 ID 列表 ............................................................................................................. 96 表 22 TPM 信息列表 ............................................................................................................. 97 表 24. 处理器启动的 Intel ® TXT 关闭的类型字段编码 ................................101 表 25. TPM 局部地址映射 ...................................................................................................... 112 表 26. Intel ® 可信执行技术堆 ................................................................................................ 113 表 27. BIOS 数据表 ................................................................................................................ 116 表 28. MLE 标志字段位定义 ................................................................................................ 117 表 29. OS 到 SINIT 数据表 ................................................................................................ 119 表 30. SINIT 到 MLE 数据表 ................................................................................................ 122 表 31. SINIT 内存描述符记录 ................................................................................................ 123 表 32 扩展堆元素注册表 ........................................................................................................ 125 表 33. AUX 数据结构 ................................................................................................................ 140 表 34. SINIT 退出并返回 MLE 时的平台状态 ........................................................................ 142 表 35. 事件类型........................................................................................................... 146 表 36. 通用 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 .......................................................................... 153 表 37. CPU 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 153 表 38. ACM 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ............................................................. 154 表 39. TPM 系列 2.0 NV 存储矩阵 ......................................................................................... 156................................................. 142 表 35. 事件类型 .......................................................................................................... 146 表 36. 通用 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................................ 153 表 37. CPU 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 153 表 38. ACM 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 154 表 39. TPM 系列 2.0 NV 存储矩阵 ............................................................................................. 156................................................. 142 表 35. 事件类型 .......................................................................................................... 146 表 36. 通用 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................................ 153 表 37. CPU 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 153 表 38. ACM 发起的 TXT 关闭的 TXT.ERRORCODE 寄存器格式 ................................................ 154 表 39. TPM 系列 2.0 NV 存储矩阵 ............................................................................................. 156
人工智能正在塑造战争的未来
几年前，在许多人谈论人工智能 (AI) 及其在战场上的实际应用之前，我和美国海军陆战队退役将军约翰·艾伦 (John Allen) 开始了一段旅程，不仅要研究人工智能的可能性，还要确定其对战争性质和行为的可能影响。我们写了关于人工智能的发展如何导致我们所说的“超级战争”的文章——一种自动化程度极高的冲突和竞争，它将瓦解决策行动循环，最终最大限度地减少人类对大多数决策的控制。从那时起，我的目标就是鼓励组织转型，采用更安全、更可解释的人工智能系统来保持我们的竞争优势，现在技术转型已经迫在眉睫。通过与国防专业人士、政策制定者、国家领导人和国防工业高管的数百次互动，艾伦将军和我向我们的国防界传达了这一信息——一场大变革即将到来，我们可能会失去领先地位。在这些交流过程中，一个事实变得越来越清晰：人工智能及其可能释放的影响一直被严重误解。一方面，有些过于简单的漫画形象过于夸张；终结者横行无忌，人工智能被实例化为一个具有个性和自我指定目标的单一计算机系统，就像虚构的天网一样。或者一个如此强大和熟练的智能机器人，它会让我们人类变得毫无用处。另一方面，有些人工智能被简化为一个功能；那些看不到今天以外的人以实用性的名义将其简单化，将人工智能的整体潜力误解为他们使用过或很可能只是见过的一两种产品的特定功能。我从一些人那里听说，完全自主系统应该（更有趣的是，可以）被禁止，这将以某种方式解决“问题”。其他人认为人工智能的支持者夸大了事实，在战争中永远不会有比人类更优越的合成智能。但人工智能不像核武器；一个可以轻易检测、监控或禁止的巨大有形的东西。它是一门科学，很像物理学或数学。它的应用不仅会导致武器系统能力的逐步增强，而且需要从根本上重新计算
文学中的人工智能和机器人理论。
科幻文学中对机器人的描绘，例如菲利普·迪克的《仿生人会梦见电子羊吗？》或威廉·吉布森的《神经漫游者》。文学中对机器人的文化和社会影响，例如唐娜·哈拉维的《机器人宣言》等文本中对身份、性别和权力关系的探索。使用机器人作为人类增强的隐喻以及围绕此类增强的伦理考虑，如马克·塞拉西尼的《生化尖兵》等小说中所见。大众媒体中对机器人的描述及其对公众对技术和人体的看法的影响，如《终结者》系列电影中所见。机器人在反乌托邦文学中的角色及其与控制、监视和抵抗主题的关系，如奥尔德斯·赫胥黎的《美丽新世界》等作品中所见。机器人挑战传统人性和人类状况观念的潜力，如士郎正宗的《攻壳机动队》等作品中所探讨的。机器人文学与残疾研究的交集，例如假肢和其他辅助技术在文学中的表现以及这些表现的文化含义。机器人如何被用来批判资本主义和消费主义文化，如爱德华·诺伊迈尔的《机械战警》等作品中所见。机器人与人工智能之间的关系，如亚历克斯·加兰的《机械姬》等文本中所探讨的。机器人对人类心理的影响，以及机器人模糊现实与虚拟界限的可能性，如尼尔·斯蒂芬森的《雪崩》等作品所示。文学作品中机器人的文化和社会影响，如唐娜·哈拉维的《机器人宣言》等文本中对身份、性别和权力关系的探索。给我一个摘要 唐娜·哈拉维的《机器人宣言》是一部开创性的女权主义理论著作，探讨了机器人在文学及其他领域的文化和社会影响。哈拉维认为，机器人可以看作是一种颠覆性的力量，挑战传统的身份、性别和权力关系观念。她认为，机器人代表着人类与机器的融合，是自然与文化的融合，模糊了两者之间的界限。通过这样做，他们挑战了固定、基本身份的概念，反而为混合性和多样性开辟了新的可能性。哈拉维还探讨了机器人如何被用作统治工具，特别是在殖民主义和帝国主义的背景下。她认为，了解机器人的文化和社会影响对于创建一个更加公正和公平的社会至关重要，这个社会承认身份的流动性和复杂性，并抵制压迫和统治的力量。总体而言，《机器人宣言》是一部发人深省、影响深远的作品，它继续塑造我们对技术、文化和社会之间关系的理解。请添加主题介绍
Mar.2024 / vol.185 < / div>
在2022年，日本铁路系统成立150周年，我有机会聆听许多专家的技术观点，并表达我的观点。我发现的是与可靠的公共交通，对数字社会响应以及如何改善信息社会中的运输技术的普遍意识。这是关于流动性应如何在老龄化和迅速缩小的人群中为可持续社会做出贡献的讨论的基础。在成立150周年之后计划的有关运输技术的特刊也是一系列文章，这些文章专门描述了Mitsubishi Electric Corporation在运输系统上的技术研究，以应对重要的开发问题，例如可持续管理，节能技术，这些技术考虑了碳中性，自动化，自动化，自动化和维护，维护和维护，无线技术和自动培训的运营以及Post-Cornoation Corna erarona的应用。这些是当前技术的最新摘要。在150周年的一系列讨论中，我介绍了“ SF原型”的想法，并提出了一个相当奇怪的建议，即值得关注未来30年中如何在科幻小说中描绘出在未来30年中消灭铁路系统的技术，以讨论铁路的可持续发展问题。当时不太明显，但是由于大流行的影响，生成的AI目前正在吸引更多的关注。如何改变未来是作为实际问题，而不是科幻小说。在反乌托邦科幻电影中看到的如《终结者》和《前机械师》，西方社会似乎非常关注和警惕AI以及我们生活空间中机器人的扩散。实际上，人工智能社区的代表，例如OpenAI的首席执行官Sam Altman，Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis以及其他科学家Demis Hassabis博士对公众对他们促进的高级AI的使用表示了强烈的关注，并且令人惊讶地暗示了某些限制对发展的速度。相比之下，日本很少工程师似乎在上面表达出严重的关注，因为他们着重于使用该技术来提高生产力和满足个人客户需求的积极方面，并看到毫不犹豫地推动其进步的重要性。电台上的一位评论员说，这可能是因为我们的先进技术形象是基于Astro Boy和Doraemon，这是最著名的日本动画片，它描绘了技术社会的光明未来。尽管这不是基于可靠证据的论点，但我认为这是一种直观正确的观点。
当我们将人工智能引入军事时会发生什么......
执行总结大数据，人工智能和机器学习代表了当今一些最尖端的技术，并且可能是未来几十年及以后的主要技术。通常以人工智能或仅仅是AI的品牌品牌，大多数专家都认为，自1879年发明电力以来，人工智能的进步将比我们的生活更能改变我们的生活。可悲的是，在组合AI和无人系统（或“使用“机器人”）使用较旧的白话”的主题上的热量要多得多，这大部分是受欢迎的媒体的助长。公众喂养有关“坏”机器人（例如，世界战争，终结者），甚至关于“好”机器人的稳定饮食，例如“好”机器人流氓（例如，2001年：一个太空漫游和前机器），通常会担心今天的机器人 - 启用了我们的生活，我们只能在我们的生活中启用，而我们只能在我们的生活中启用，我们会在我们的生活中dim dim dime/dim dime在AI的军事应用方面，这些担忧陷入了过度驱动。许多人表示担心美国军方可能失去对其无人系统，尤其是其武装，无人系统的控制。这些恐惧在许多方面都表现出来，最著名的是在Google中停止在美国国防部的算法战争跨职能团队（也称为Maven Project Maven）上的工作。这尤其令人担忧，因为Maven项目与武装的无人系统无关。在许多国家中，有关军事用途的对话已经变得刺耳，并阻碍了AI有效地插入美国军事武器系统。的确，作为亚历山大博士当AI，自主权，无人驾驶和武装的情况使用时，这些问题就会放大。同时，美国同伴竞争对手，中国和俄罗斯认识到AI在控制自己的社会以及其他社会中的价值，并且正在向AI投资数千亿美元，其中大部分为他们的军队提供了比美国军方的不对称优势。此外，也许更重要的是，由于今天的战争速度通常超出了人脑做出正确决定的能力，美国军方需要大数据，人工智能和机器学习才能使其战士在战斗中具有优势，尤其是在决策领域。美国军方以及其他国家的军队都在许多情况下，决策者在正确的时间没有正确的信息来支持时间关键时期的运营决策和悲剧。重要的是要注意，做出这些次优的决定的军人正在用手头工具做出最好的工作。发生的是战争速度经常超过人脑做出正确决定的能力。