ISDA 衍生品未来领袖发布生成性人工智能白皮书 东京,2024 年 4 月 18 日——国际掉期和衍生品协会 (ISDA) 今天发布了 ISDA 衍生品未来领袖 (IFLD) 的白皮书,这是其针对衍生品市场新兴领袖的专业发展计划。白皮书《衍生品市场中的 GenAI:未来视角》由第三批 IFLD 参与者制定,他们于 2023 年 10 月开始合作。该小组的 38 名成员代表来自世界各地的买方和卖方机构、律师事务所和服务提供商。在被选中参加 IFLD 计划后,他们被要求与利益相关者接触,发展立场并制作一份关于生成性人工智能 (genAI) 在场外衍生品市场中潜在用途的白皮书。参与者还可以使用 ISDA 的培训材料、资源和员工专业知识,以支持该项目和他们自己的专业发展。白皮书借鉴行业专业知识和学术研究,确定了衍生品市场中 genAI 的一系列潜在用例,包括文档创建、市场洞察和风险分析。它还探讨了主要司法管辖区的监管问题,并解决了使用 genAI 所带来的挑战和风险。本文最后提出了一系列针对利益相关者的建议。这些建议包括投资人才发展、促进与技术提供商的合作和知识共享、优先考虑道德 AI 原则以及与政策制定者合作以促进适当的监管框架。ISDA 首席执行官 Scott O'Malia 表示:“人工智能的快速发展引起了金融市场和整个社会的广泛关注。随着技术的进步,genAI 有很大机会支持衍生品市场更高效、数据驱动的决策,但我们需要谨慎对待,确保正确处理该技术的影响和风险。在考虑未来的机遇和挑战时,需要新的视角,因此我赞扬 IFLD 完成这份文件,它为这个快速发展的话题做出了宝贵贡献。” “今年的 IFLD 小组来自不同的机构和司法管辖区,我们在过去六个月中共同探索 genAI 在全球衍生品市场的发展。很明显,这项技术有可能为多个行业流程增加重大价值。我们希望这份报告能够帮助市场参与者、政策制定者和其他利益相关者利用这项技术并应对相关挑战,”IFLD 参与者、瑞穗交易对手投资组合管理部门总监 Takuya Otani 表示。
如果您在怀孕期间患上流感,您更有可能出现并发症,从而影响您的怀孕和正在发育的婴儿。怀孕期间您的免疫、心脏和肺功能的变化会使您更容易因流感而患上重病。婴儿也更有可能因流感而病得很重,接种流感疫苗有助于保护您的婴儿。
作为技能和人工智能革命的核心,达能推出了创新的全球培训计划“DanSkills”。达能秉承对商业成功和社会进步的双重承诺,将男性和女性置于其增长模式的核心,正准备通过 DanSkills 迎接未来的挑战。这项创新的培训计划有两个主要目标:提高所有 100,000 名达能员工的未来工作技能并吸引新的人才。从现在到 2030 年,达能计划每年重新分配 100 万小时的培训时间,帮助员工学习未来的技能,并在此期间投入 1 亿欧元的预算。这个全球项目包括在达能历史悠久的依云工厂建立一个专门的管理培训中心。数字技术和人工智能的革命,再加上环境和人口结构的变化,促使企业彻底重新思考工作世界并发明可持续的新组织模式。在这些深刻的动荡中,达能创建了 DanSkills 计划,既是为了让员工为即将到来的技能革命做好准备,也是为了填补公司预计到 2027 年将需要的欧洲 2,500 个职位(包括法国的 500 多个职位)。DanSkills 的首次亮相标志着建立新的社会契约的第一步,该契约由达能首席执行官 Antoine de Saint-Affrique 于 2023 年发起,当时他召集了一支由领导者和专家组成的扩大团队,以反思未来几年的人类和社会挑战。DanSkills 植根于公司对商业成功和社会进步的双重承诺,是达能影响力之旅承诺不可或缺的一部分,并将向世界各地的所有达能员工开放,无论他们处于职业生涯的任何阶段。它将让每个人都有机会根据自己的职业抱负寻求职业机会。在此过程中,DanSkills 将增强达能的创新、创造力、共享效率和绩效潜力。具体来说,这项全球技能发展计划:
摘要胰腺癌的肿瘤微环境(TME)是高度免疫抑制的。我们最近开发了一种转化的生长因子(TGF)β的免疫调节疫苗,该疫苗通过靶向TME中的免疫抑制和脱发,在胰腺癌的鼠模型中控制肿瘤的生长。我们发现,用TGFβ疫苗的治疗不仅降低了肿瘤中M2样肿瘤相关的巨噬细胞(TAM)和与癌症相关的成纤维细胞(CAF)的百分比,而且还降低了偏振CAF的偏光CAF,而且远离肌纤维纤维细胞样的表型。然而,TGFβ疫苗在TAM和CAF表型上的免疫调节特性是否是TGFβ特异性T细胞对这些亚群的识别和随后靶向的直接结果,还是TME内诱导的整体调节的间接结果。通过ELISPOT和流式细胞仪评估TGFβ特异性T细胞对M2巨噬细胞和成纤维细胞的识别。通过用肿瘤条件的培养基培养M2巨噬细胞或成纤维细胞,评估了TGFβ疫苗对这些细胞子集的间接和直接影响,或分别用从用TGFβ疫苗或对照疫苗的小鼠脾脏中分离出的T细胞。通过流式细胞仪和生物质量多重系统(Luminex)评估表型的变化。我们发现由TGFβ疫苗诱导的TGFβ特异性T细胞可以识别M2巨噬细胞和成纤维细胞。TAMS倾向于具有促进肿瘤功能,具有免疫抑制表型,并且与胰腺癌具有M2样表型时的总体生存率降低有关。此外,我们证明了M2巨噬细胞和CAF的表型可以由TGFβ特异性T细胞直接调节TGFβ疫苗诱导的TGFβ特异性T细胞,以及由于TME内疫苗的免疫 - 调节作用而间接调节。此外,肌成纤维细胞类似CAF会产生僵硬的细胞外基质,从而限制T细胞浸润,阻碍免疫疗法在去肿瘤肿瘤中的有效性,例如胰腺导管腺癌。通过用TGFβ的TAM和CAF靶向基于TGFβ的免疫调节疫苗,可以减少胰腺肿瘤中的免疫抑制和免疫排除。
1. 德国神经退行性疾病中心 (DZNE),德国哥廷根 2. 伯恩斯坦计算神经科学中心 (BCCN),德国柏林 3. 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所 (MPI CBS),德国莱比锡 4. 莱布尼茨神经生物学研究所 (LIN),德国马格德堡 5. 德国心理健康中心 (DZPG),哈勒-耶拿-马格德堡合作站点 6. 适应性和适应不良脑部干预与研究中心 心理潜在回路
内生菌是生活在植物组织中的微生物。由于他们与宿主的亲密关联,他们可以对植物生理产生强大的影响(Hardoim等,2008; Johnston-Monje和Raizada,2011; Hardoim等,Hardoim等,2012; Hardoim等,2015; Truyens等,2015)。内生菌可以通过提供养分,增加营养摄取,调节和分泌植物素的养分来促进植物生长,并防御植物的病原体(Hu等,2003; Johnston-Monje和Raizada,2011; Mousa et al。,2016; Shehata等,2017,2017年)。植物似乎选择了特定的内生菌,尤其是在幼苗出现期间,这些内生植物可能由种子跨几代人培养,以保护幼苗免受环境压力的影响(Truyens等,2015; Pitzschke,2016; 2016; Shahzad et al。例如,少年玉米植物中内生菌种的显着部分是种子来源的,并从其含种子的父母继承(Johnston-Monje等,2014; Johnston-Monje等,2016)。与植物相关的微生物群可以源自环境和父母,尽管每个人的相对贡献并不总是很清楚(Aleklett和Hart,2013年)。一些微生物内生菌似乎在被子植物,与土壤环境无关,甚至在无菌底物上生长时都广泛保守。这表明至少某些植物相关的微生物是种子衍生的(Johnston-Monje等,2014,Johnston-Monje等,2021)。此外,发现杆菌的特异性细菌被发现是所有研究的所有大麻基因型的内生细菌。此外,有些植物似乎具有“核心”微生物群,这些植物对物种的大多数人来说都是共有的(Sánchez-lóPez等,2018)(Johnston-Monje等,2014; Truyens等,2015; Walitang et al。,2018)。最近第一次证明了大麻中种子传播微生物遗传的这种现象(Dumigan和Deyholos,2022年)。这项研究表明,在加拿大西部的多个位置生长的大麻和药物大麻品种载体生物活性和抗真菌性内生细菌,再到下一代幼苗。然而,这项先前的研究仅限于可培养的微生物,并且是在轴原条件下进行的,因此未测试土壤对内生微生物组的影响。用于加拿大医疗和娱乐市场的药物大麻植物通常在Soilless培养基中生长。这为种植者提供了对可以从土壤转移的病原体的更多控制。然而,它还限制了可能是土壤的潜在有益的微生物,并可能无意中改变了大麻植物的微生物组。一个重要的问题来自这个很大程度上未研究的主题:土壤和种子衍生因素对大麻幼苗内生菌社区组成的相对影响是什么?在当前的研究中,我们假设土壤将对大麻幼苗endosphere的微生物组产生显着影响,而大麻幼苗的胚芽细菌的组成部分将来自种子 - 生物元素细菌,与土壤条件无关。我们使用基于16S的扩增子宏基因组学测试了这一假设,以比较两种土壤类型的作用,无论是否有或没有灭菌,对三种不同的大麻基因型中的endosphere微生物组组成。
不同基因组片段的差异性积累是具有节段基因组的病毒的共同特征。宿主内基因组片段积累的可重复和特定模式被称为“基因组公式”。有人推测和一些实验支持基因组公式通过拷贝数变异调节基因表达发挥功能性作用。然而,基因组公式调控机制尚未确定。在本研究中,我们调查了八分体纳米病毒蚕豆坏死矮化病毒 (FBNSV) 的基因组公式是否由作用于单个片段而不是病毒种群水平的过程调控。我们使用叶片渗透系统来表明 FBNSV 的两个积累最多的基因组片段在蚕豆组织中比其他片段具有更大的内在积累能力。然而,作用于单个片段水平的过程不足以产生基因组公式,这表明涉及作用于超片段水平的其他机制。事实上,在系统性感染过程中,具有重要功能的片段的缺失会极大地改变其他片段的相对频率,这表明基因组公式是片段组的一个属性。总之,这些结果表明,FBNSV 基因组公式是由一个复杂的过程形成的,该过程在单个片段和片段组水平上起作用。
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用,但如果没有可持续的设计和使用,这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下,研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变,在进行自己的计算研究时优化能源使用,并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化:受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合,我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用,帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是,人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加,各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响,从而推动人们努力使计算更具可持续性,包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要,要取得进展,需要用户熟练编写高效的代码,以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件(例如,https://greensoftware.foundation/ ),同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此,方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素,而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说,几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行,会议以一场关于
