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谁页面？ Tiktok创作者的算法依赖项
本文研究了Tiktok如何通过调查平台的交互和算法设计来影响创造力。通过一对一的访谈，自身术，演练和观察，这项研究揭示了Tiktok的设计如何影响平台上共享的创作过程，形式，美学以及视频的主题。结果证明了算法和交互设计如何调解视频元素，例如声音，时机，样式，语言，趋势，长度等。tiktok的“二重奏”功能被视为案例研究，表明参与者正在参与某些创意形式和过程以提高算法可见性，这是由平台设计所启示的。结果表明，创作者有目的地最大程度地减少自己的创造力，以便能够感知算法的口味并随后增强其可见性。随着Tiktok越来越多地介导了文化规范和信息粘性，必须考虑该平台设计对创建和共享的内容的巨大影响以及如何。
欧盟战略依赖和能力：第二阶段......
2021 年工业战略更新 1 强调了更好地了解欧盟战略依赖性的重要性，了解它们未来可能如何发展以及它们在多大程度上导致欧盟的脆弱性。随着战略更新，委员会对欧盟的战略依赖性和能力进行了全面评估 2，包括对六个战略领域（原材料、活性药物成分、锂离子电池、清洁氢、半导体以及云计算和边缘计算）进行第一轮深入审查。战略更新还宣布，委员会将启动第二阶段对关键领域潜在依赖性的深入审查，包括对双重转型至关重要的产品、服务或技术（如可再生能源、能源存储和网络安全）。
能源安全、新的依赖关系和关键原材料……
关于作者：Álvaro Rangel 在西班牙卡斯特利翁的 Jaume I 大学 (UJI) 学习法律。他在加泰罗尼亚开放大学 (UOC) 主修国际关系，并在瓦伦西亚地区政府的奖学金下在布鲁日欧洲学院获得欧洲政治和治理研究文学硕士学位。他拥有律师头衔，自 2020 年起在欧盟委员会工作。本文基于作者在欧洲学院在 Wolfgang Wessels 教授指导下完成的硕士论文。联系方式：alvaro.rangel@coleurope.eu 编辑团队 Michele Chang、Andrea Delestrade、Eva Gerland、Oriane Gilloz、Lorenzo Giulietti、Aurelien Mornon-Afonso、Pauline Thinus、Raquel Ugarte Diez、Thijs Vandenbussche、Pablo Villatoro 和 Olivier Costa Dijver 11, B-8000 Bruges, Belgium 电话：+32 (0) 50 477 281 传真：+32 (0) 50 477 280 电子邮件：michele.chang@coleurope.eu 网站：www.coleurope.eu/pol 《布鲁日政治研究论文》中表达的观点仅代表作者本人，并不一定反映该系列编辑或欧洲学院的立场。如果您希望加入邮件列表并了解新出版物和部门活动，请发送电子邮件至 rina.balbaert@coleurope.eu。或者在 Twitter、Facebook 或 Instagram 上找到我们。
DNA双链破裂修复蛋白的依赖性
DNA双链断裂通过多种途径修复，包括非同源最终连接（NHEJ）和微学介导的端连接（MMEJ）。这些途径的平衡取决于局部染色质的环境，但是对基本机制的理解很少。通过将敲除筛选与双重MMEJ：NHEJ报告基因插入在19种不同的染色质环境中，我们识别了数十种DNA修复蛋白，这些DNA修复蛋白调节途径取决于局部染色质状态。偏爱NHEJ的蛋白质主要与斑塑素协同作用，而有利于MMEJ的蛋白通常与不同类型的异染色质协同作用。前者的例子是BRCA2和民意调查，后者是幻想综合体和ATM。此外，在各种人类癌症类型中，其中几种蛋白质的丧失改变了杂染色质和全染色质之间途径特异性突变的分布。一起，这些结果发现了一个复杂的蛋白质网络，该蛋白质以染色质上下文与依赖性方式调节MMEJ：NHEJ平衡。
癌细胞系中代谢途径依赖性概况
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2021 年 3 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.10.05.327429 doi：bioRxiv preprint
癌细胞系中代谢途径依赖性的景观
图1。基因表达和CRISPR基因依赖性的整合以鉴定代谢途径依赖性。a）示意图概述了遗传途径依赖性富集分析（遗传PDEA）的方法。CCLE的癌细胞系首先通过培养类型（粘附，悬浮液）和培养基（RPMI，DMEM）进行分层，然后使用单样本GSEA（SSGSEA）推断其代谢途径活性。将所得的途径活性与基因依赖性整合在一起，以评估与代谢途径活性的关联。b-c）模拟数据（请参阅方法）用于评估遗传PDEA方法的灵敏度。热图代表每个添加每个梯度时的显着结果百分比。添加到表达梯度中的值与添加到依赖梯度的值相比，相关系数和遗传性PDEA结果稍强。
评估全球上市公司的生物多样性影响和依赖性
本报告针对金融机构，并提出了这项研究的高级结果和关键发现。它得到了详细的公司级别数据的基础，该数据与FFB基金会成员共享，以支持其他数据，投资者与公司之间更加知名和有针对性的参与行动。This report is designed to align with key global initiatives, standards and projects in biodiversity assessment and footprinting, including the European Commission's Align Project , EU Business and Biodiversity (B&B) Platform's measurement guides 1 (for companies and financial institutions ), the Taskforce on Nature-related Financial Disclosures (TNFD) footprinting approach , the Partnership for Biodiversity Accounting Financials (PBAF) standard和'步骤1。评估基于科学的目标网络（SBTN）等。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。
课堂设置中的层次依赖性影响算法偏见指标
测量机器学习中的算法偏差历史上一直存在于与特定组有关的统计不平等上。，最常见的指标（即专注于个人或组条件错误率的指标）当前不适合教育环境，因为他们认为每个单独的访问都与其他人独立。在研究某些共同的教育成果时，这在统计学上是不合适的，因为这样的指标无法说明课堂中的学生之间的关系或在整个学年中每个学生的多次观察。在本文中，我们介绍了独立数据结构和嵌套数据结构的回归算法偏差测量的新颖适应性。使用层次线性模型，我们严格测量了学生参与智能补习系统与年终标准化考试分数之间关系的机器学习模型中的算法偏差。我们得出的结论是，课堂层面的影响对模型产生了很小但重大影响。使用层次线性模型来检查重要性有助于确定教育环境中哪些不平等现象可能由小样本量而不是系统差异来解释。