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太空：国防创新局通知 U-Space 为太空司令部进行低地球轨道行动演示
MBDA是一家独特的欧洲跨国集团，在复杂武器系统领域处于全球领先地位，在国家保护方面发挥着关键作用。欧洲导弹集团 (MBDA) 本着国际合作的精神而创建，其及其 15,000 多名员工共同努力支持法国、德国、意大利、西班牙和英国以及世界各地盟国的国家主权。作为创新加速器，MBDA 是唯一一家能够设计和制造复杂武器以满足三军（陆、海、空）所有当前和未来作战要求的欧洲集团。 MBDA 由空中客车公司（37.5%）、英国航宇系统公司（37.5%）和莱昂纳多公司（25%）所有。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
从大规模泛素化中发现合成致死相互作用
癌症疗法的发展受到合适药物靶点的限制。可以根据合成致死率 (SL) 的概念来识别潜在的候选药物靶点，SL 指的是基因对，对于这些基因对来说，单独一个基因的畸变不会致命，但畸变同时发生则会对细胞造成致命影响。在这里，我们介绍了 SLIdR（R 中的合成致死率识别），这是一个用于从大规模扰动筛选中识别 SL 对的统计框架。即使样本量很小，SLIdR 也能成功预测 SL 对，同时最大限度地减少假阳性靶点的数量。我们将 SLIdR 应用于 Project DRIVE 数据，并找到已建立和潜在的泛癌症和癌症类型特异性 SL 对，这与文献和药物反应筛选数据的结果一致。我们通过实验验证了肝细胞癌中预测的两种 SL 相互作用（ARID1A-TEAD1 和 AXIN1-URI1），从而证实了 SLIdR 识别潜在药物靶点的能力。
人工智能立场：跨越人机交互的未知领域？
摘要。尽管即使是非常先进的人工系统也无法满足人类成为社会互动适当参与者所需的苛刻条件，但我们认为并非所有人机交互 (HMI) 都可以适当地简化为单纯的工具使用。通过批评标准意向性主体解释的过于苛刻的条件，我们建议采用一种最小方法，将最小主体归因于某些人工系统，从而提出将采取最小联合行动作为社会 HMI 的案例。在分析此类 HMI 时，我们利用了丹尼特的立场认识论，并认为出于多种原因，采取意向性立场或设计立场可能会产生误导，因此我们建议引入一种能够捕捉社会 HMI 的新立场——人工智能立场。
使用机器学习来识别疾病的遗传环境相互作用
多发性硬化症（MS）是中枢神经系统（CNS）的一种慢性炎症性疾病，被认为是遗传学与生活方式和环境因素的相互作用引起的复杂疾病。这项研究旨在确定通过使用机器学习模型有助于MS发展的遗传和环境风险因素之间的相互作用。这包括用于MS预测和随机森林，Rosetta和Logistic回归模型的逻辑回归模型，用于查找SNP与风险因素之间的相互作用。研究人群由1118个个体，5,615个，有MS和5,566个健康对照组成，并提供有关环境和生活方式暴露的遗传信息和问卷数据。遗传信息包括基因型数据，而问卷数据包括性别，20岁时BMI，吸烟习惯，暴露于阳光，单核细胞增多症状态和年龄。这项研究确定了可能与MS发展有关的潜在基因环境相互作用。这些相互作用的含义将需要在未来的研究中得到进一步验证。使用基于网络的方法确定了MS疾病模块，可用于进一步分析以鉴定涉及MS的中心基因。这项研究的结果可能会更好地了解疾病发育和发病机理，并有助于采取个性化干预措施，以最大程度地减少疾病发展的风险。
AIS 人机交互事务 - NSF-PAR
并行和分布式处理的可用性、合理的成本以及数据源的多样性促进了人工智能（AI）的先进发展。人工智能计算环境的发展并不随着社会、法律和政治环境的变化而变化。在考虑部署人工智能时，部署背景以及针对该特定环境的人类智能增强的最终目标已经成为专业、组织和社会的重要因素。在本研究评论中，我们重点介绍了人工智能系统近期发展的一些重要社会技术方面。我们详细阐述了构成增强智能基础的人机交互的复杂性。我们还强调了与这些互动有关的伦理考虑，并解释了增强智能如何在塑造人类工作的未来方面发挥关键作用。
对糖和氨基酸信号在植物-微生物相互作用中的调节作用的新见解
由于人口不断增长，粮食安全问题变得十分重要。作为固着生物，植物已经进化出复杂的机制来应对病原体。植物的生长发育需要营养物质的获取和运输，这些营养物质介导植物细胞信号传导并激活促生长和/或抗病原体基因的表达。营养物质，包括糖和氨基酸，是高产作物生产所必需的，但也与植物-微生物相互作用密切相关。微生物利用多种策略来适应植物，包括增强根细胞表面以吸收营养、竞争环境营养、劫持植物营养以及改变细胞营养运输和信号传导。这些有益或有害的影响会导致植物微生物群的转变。因此，分析营养物质在植物防御中的作用对于提高施肥效率至关重要。镰刀菌穗枯病 (FHB) 严重威胁小麦的质量和产量。赵等人。对抗性基因型苏麦3号和感病基因型山农20接种禾谷镰刀菌后代谢产物进行了分析，结果表明，不同品种间部分氨基酸含量发生了明显变化，外源施用脯氨酸(Pro)和丙氨酸(Ala)可增强小麦对禾谷镰刀菌的抗性，而外源施用半胱氨酸(Cys)则加重小麦的感病性，说明小麦的氨基酸代谢与抗性密切相关。尖镰孢菌是引起烟草根腐病的主要病原菌，严重影响烟草的生长。200F 的毒力测定 . oxysporum 菌株的鉴定以及表达模式的鉴定表明基因与毒力水平呈正相关，并表明 ATP 合成酶基因通过抑制烟草中糖最终输出转运蛋白 (SWEETs) 的表达水平对 F. oxysporum 的毒力很重要 [Gai et al.]。根结线虫 Meloidogyne incognita 感染显著改变了拟南芥中 SWEETs 的表达水平。组织学和遗传分析表明，M. incognita 感染诱导 AtSWEET1 在瘿中特异性表达，突变
利用简单的交互进行复杂的学习
细胞自动机 (CA) 是数学的一个分支，它探索控制自主单元（称为细胞）行为的简单规则如何导致复杂的突发模式。计算领域的先驱约翰·冯·诺依曼在 CA 的发展中发挥了重要作用。尽管冯·诺依曼以现代计算机的基础架构（“冯·诺依曼架构”）而闻名，但他晚年对 CA 着迷不已。他死后出版的著作《计算机与大脑》深入探讨了他对简单、分散的规则如何产生类似于生物过程的智能行为的思考。