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在不同的民族背景下核，风能和太阳能的历史扩散：对气候缓解途径的影响
抽象的气候变化需要快速扩大低碳电力，但是关于可再生能源和核电等可用技术是否可以足够快地扩展到足够快的扩展。在这里，我们分析了核的扩散（从1960年代），以及风和太阳能（从1980 - 90年代开始）。我们表明，除了主要的能源出口商以外，大多数大型经济体都采用了所有这些技术，但是太阳能和风在国家 /地区的范围比核能更快。最初采用后，核电的最大年增长率为国家电力供应的2.6％（IQR 1.3％–6％），风能-1.1％（0.6％–1.7％），太阳能-0.8％（0.5％–1.3％）。核能的最快增长发生在1980年代的西欧，这是工业化民主国家对1970年代能源供应危机的反应。目前经历了类似的能源供应冲击的欧盟（EU）计划以类似的快速速度扩大风能和太阳能。这说明国家环境至少与成本，粒度和复杂性等技术特征一样影响技术扩散的速度。在政府间缓解途径的政府间小组中，由于其预计成本较低，可再生能源的增长速度要快得多，尽管经验证据并未表明成本是决定扩散速度的唯一因素。我们证明，即使可再生能源的增长速度与最雄心勃勃的欧盟计划一样快，在1.5℃的目标上扩大亚洲低碳电力也需要增长。2◦亚洲C一致的途径与复制中国在整个地区的核电计划兼容，同时在欧盟的近期预测中同时扩展了可再生能源。我们的分析证明了以经验基准的可行性空间对未来技术预测的有用性。
在大环境下从DNA序列中的单细胞基因表达预测
人类遗传变异影响诸如疾病易感性等性状的人类遗传变异经常通过以高细胞类型的特异性方式调节基因表达来起作用。能够直接从DNA序列预测基因表达的计算模型可以帮助解释表达调节变体的解释，而机器学习模型现在在捕获远程人体转录调控所需的较大序列环境中运行。然而，现有的谓词集中在批量转录测量上，其中基因表达异质性可以淹没在广泛定义的细胞类型中。在这里，我们使用转移学习框架，SEQ2细胞，利用预训练的表观基因组模型从单细胞分辨率的大序列上下文中进行基因表达预测。我们表明，SEQ2CELLS捕获了超出伪膨胀数据的分辨率的细胞特异性基因表达。使用SEQ2CELLS进行变异效应预测揭示了带注释的细胞类型中的异质性，并在细胞种群之间启用了变异效应的硅化转移。我们证明了单细胞分辨率下基因表达和变异效应预测的挑战和价值，并为解释基因组变异的解释提供了毫不妥协的分辨率和规模。
在大环境下从DNA序列中的单细胞基因表达预测
人类遗传变异影响诸如疾病易感性等性状的人类遗传变异经常通过以高细胞类型的特异性方式调节基因表达来起作用。能够直接从DNA序列预测基因表达的计算模型可以帮助解释表达调节变体的解释，而机器学习模型现在在捕获远程人体转录调控所需的较大序列环境中运行。然而，现有的谓词集中在批量转录测量上，其中基因表达异质性可以淹没在广泛定义的细胞类型中。在这里，我们使用转移学习框架，SEQ2细胞，利用预训练的表观基因组模型从单细胞分辨率的大序列上下文中进行基因表达预测。我们表明，SEQ2CELLS捕获了超出伪膨胀数据的分辨率的细胞特异性基因表达。使用SEQ2CELLS进行变异效应预测揭示了带注释的细胞类型中的异质性，并在细胞种群之间启用了变异效应的硅化转移。我们证明了单细胞分辨率下基因表达和变异效应预测的挑战和价值，并为解释基因组变异的解释提供了毫不妥协的分辨率和规模。
在教育环境中使用脑电图设备的潜力和局限性
抽象的无线脑电图（EEG）设备允许在实验室外面的上下文中记录记录。但是，必须考虑许多细节以供其使用。在这项研究中，使用与一组三年级小学生的案例研究，我们旨在在教育环境中展示这些设备的研究的一些潜力和局限性。在这些经验的发展中显而易见：研究团队和教育社区的利益和可能性之间；在教室的生活扭曲与学术界与实践之间合作的机会之间；在预算和准备设备的便利性和收集数据的实用性之间。在他们的潜力中，他们的知识是，他们允许访问不同的认知和情感过程，以及由研究人员与教育社区之间的联系所代表的学习机会。教室中的生活被这些类型的经验打断了，但这可能是一种促进更具综合性的未来发展的成本，从而使教学和学习过程受益。
S1 代表皮质小人范围内外的多感官环境和躯体位置
最近的文献表明，触觉事件在初级体感皮层 (S1) 中的表现超出了其长期确定的拓扑结构；此外，S1 受视觉调节的程度仍不清楚。为了更好地描述 S1，在触摸前臂或手指时记录了人类电生理数据。条件包括视觉观察到的物理触摸、没有视觉的物理触摸和没有物理接触的视觉触摸。从这个数据集中得出两个主要发现。首先，视觉强烈调节 S1 区域 1，但前提是触摸有物理元素，这表明被动触摸观察不足以引起神经反应。其次，尽管在假定的 S1 手臂区域记录，但神经活动在物理触摸期间代表手臂和手指刺激。手臂触摸的编码更强烈和具体，支持 S1 主要通过其拓扑组织编码触觉事件的想法，但也更普遍地涵盖身体的其他区域。
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。
人工智能将如何、为谁、在什么情况下应用于病理学？一项现实主义访谈研究
目的：人们越来越有兴趣在病理学中使用人工智能 (AI) 来提高准确性和效率。对临床医生对 AI 的看法的研究发现，其接受度仅为中等，这表明需要进一步研究将其融入临床实践的情况。本研究旨在探索利益相关者关于 AI 如何以及在何种情况下可能融入病理学的理论。材料和方法：文献综述提供了暂定理论，并通过对 20 名病理学家和 5 名病理学实习生的现实主义访谈研究对这些理论进行了修订。问题旨在了解暂定理论是否以及在何种方式符合受访者的看法和经验。分析的重点是确定可能支持或限制 AI 在病理学中应用的背景因素。结果：访谈强调了对 AI 的信任的重要性，受访者强调评估和病理学家熟悉 AI 的机会是建立信任的手段。受访者表示希望参与 AI 工具的设计和实施，以确保此类工具能够满足迫切的需求，但不同专科的需求各不相同。需要工作流程集成，但 AI 工具是否应该自动工作将根据任务和环境而有所不同。结论：不能假设在某一专科中提供益处的 AI 工具也会在其他专科中提供益处。病理学家应参与引入 AI 的决策，并有机会评估其优缺点。需要进一步研究有关让病理学家对 AI 的好处感到满意所需的证据。
妇女的政治权力何时重要？妇女的代表和法律性别平等的经济机会跨环境
摘要本文探讨了妇女的描述性表述如何影响经济权利的法律性别平等。基于关于妇女描述性和实质性代表的现有研究的基础，我们认为，随着女性立法者和部长的比例增加，经济机会的法律性别平等也会得到改善。此外，我们期望一个国家的机构背景会大大塑造妇女在权力不同的地位对法律性别平等的影响。立法机关的立法权越高，女性立法者对法律性别平等的影响越大；在相同的情况下，与女内阁部长相比，其相对的影响也更大。同样，我们假设民主水平越高，与女部长相比，女性立法者越有效。为了测试这些论点，我们借鉴了在经济机会中对妇女进行法律歧视的跨国信息的数据库，并为我们的论点提供支持证据。
研究文章 在资源受限的环境下共同设计用于检测饮用水中腹泻病原体的人工智能解决方案
1 美国佐治亚州迪凯特市埃默里大学人类健康研究中心社会学与全球健康系，2 美国佐治亚州迪凯特市埃默里大学人类健康研究中心，3 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学计算机科学系，4 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学生物化学系，5 危地马拉危地马拉城危地马拉山谷大学生物技术研究中心，6 美国亚利桑那州菲尼克斯市梅奥诊所医学与成像 (MI-2) 机器智能实验室，7 美国亚利桑那州菲尼克斯市梅奥诊所放射科，8 美国亚利桑那州坦佩市亚利桑那州立大学计算与增强智能学院
表征有利于 Cas9 诱导的双链断裂处替代末端连接的序列背景
替代末端连接 (alt-EJ) 机制，例如聚合酶θ介导的末端连接，越来越多地被认为是导致双链断裂修复不准确的重要因素。我们之前提出了一个 alt-EJ 模型，其中双链断裂附近的短 DNA 重复退火形成二级结构，从而引发有限的 DNA 合成。然后，新生的 DNA 与另一个断裂端的微同源序列配对。这种合成依赖性微同源介导的末端连接 (SD-MMEJ) 解释了果蝇 I-SceI 核酸酶切割后恢复的许多 alt-EJ 修复产物。然而，影响 SD-MMEJ 修复的序列特异性因素仍有待充分表征。在这里，我们通过对 1100 种不同序列环境中 Cas9 诱导的双链断裂处的修复产物进行计算分析，扩展了 SD-MMEJ 模型的实用性。我们在单核苷酸分辨率下发现了成功修复 SD-MMEJ 的序列特征的证据。这些特征包括最佳引物重复长度、重复与断裂的距离、引物重复之间的 DNA 序列灵活性以及微同源模板相对于首选引物重复的定位。此外，我们还表明 DNA 聚合酶 theta 是 Cas9 断裂处大多数 SD-MMEJ 修复所必需的。本文描述的分析包括一个计算流程，可用于表征任何序列环境中 alt-EJ 修复的首选机制。