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解码蛋白相互作用以更好地了解突变如何促进疾病
排放帽可以鼓励该行业采用节能实践，从而促进可持续AI技术的创新。此外，与AI相关的碳指标可以协助决策者制定有效的标准，以确保随着AI的发展，其环境成本得到了控制，为可持续的AI未来铺平了道路。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性
知识是否改善了经济增长？来自尼日利亚和南非的证据
建议的引用：Shobande，Olatunji Abdul； Asongu，Simplice（2021）：知识是否改善了经济增长？来自尼日利亚和南非的证据，AGDI工作文件，编号WP/21/059，非洲治理与发展研究所（AGDI），Yaoundé
量子计算中的金融科技前沿，分形和区块链分布式分类帐：范式移动和开放创新
摘要：在热门研究主题中，金融科技在最新的技术应用方面领先于趋势。各种科学中相对较新的新兴范式，例如几何（分形），物理（量子）和数据库系统（分布式分类帐 - 窗口），似乎在很大程度上促进了财务行业的框架更大的变化，这也带来了一些担忧（网络临时）。对这些新模型（及其潜在技术）的合理潜在影响进行一致而广泛的研究，然后通过SWOT分析进行了测试，作为这项研究的主要目的。威胁和机遇始终是由技术进步（革命）的引入而内在驱动的。这项研究证实了信息可用性以及每个发现与科学不同领域的交叉应用的互连的日益增加，这确定了通过经济范式明显的巨大变化所确定的革命的迅速连续。不断增长的计算能力和越来越强大的预测软件的开发导致了竞争性，极具动态性和具有挑战性的系统。在这种情况下，如历史所示，市场集中的可能性很大，但是，只有少数公司（数字巨头）可以负担开发这些技术，从而巩固其优势。
知识经济中的演员：类型学
摘要：本文的目的是根据其活动的特殊性在知识经济中构建参与者的类型。到目前为止，几乎所有的研究人员都将自己的兴趣集中在组织及其管理上的知识经济中，忽略了主要基于无形资源的新经济和进步的参与者。这种类型学的主要标准是这些参与者在知识方面的定位，作为任何经济活动的无形资源。该类型学的整个频谱是由作曲家和消费者的最终演员定义的。作曲家创造知识并将个人知识转变为组织知识，而消费者则是那些使用它的人。之间，有所有者，管理员和表演者。作为扩展名，我们可能会将公民作为最终知识用户中的公民包括。此外，我们对所有这些参与者的特征进行了分析，这些特征在价值，目标，方法和结果方面。本文的贡献是从我们在理解知识经济的机制和动力学方面提供的新角度结果。关键字：知识；知识经济；知识资源；知识参与者；知识管理介绍2020年非常特别。因此，为了了解2020年的世界，接受发达国家在很大程度上存在于知识驱动和基于服务的经济中（North＆Kumta，2018;Tomé，2012）。演员和过程（Edwards，2011年）。我们可能会说，Covid -19可以像当前的其他危机一样定义知识的重要性（Tomé等，2020） - 发生这种情况是因为存在大流行，一方面我们缺乏克服病毒的疫苗。另一方面，我们还缺乏有关如何缓解病毒的人类，财务，经济，社会和政治影响的社会知识（Surico＆Galeatti，2020； Zhou，2020）。在这种新经济中，无形资产现在通常被视为决定性资产（Nonaka＆Takeuchi，1995； Edvinson＆Malone，1997）。无形资产可以从多种角度（知识管理，知识分子资本，人力资源发展，经济学，传统管理和社会政策（Tomé＆Loureiro，2014年））和各个层面，即区域，组织和个人（Tomé，2016）。至关重要的是，对该主题的任何有用分析都必须解决技术，即从所有不同的角度来看，已经写了有关知识经济的无数论文。但是，很有趣的是，我们在文献中没有发现有关个人在知识经济中扮演的不同类型角色的任何分析。看来，该分析基本上是在组织以及这些组织内的知识发生的情况上进行的。，但似乎没有研究个人在知识经济中执行不同角色的可能性。这种情况有些奇怪，因为在管理和经济研究中，学者与经理，政策决策者，消费者和企业家打交道，是最重要的代理人。
通过新的直线编译器从Sigma协议中普遍合并的非交互式零知识
摘要。非交互式零知识证明（NIZK）是阈值加密系统中的必不可少的构件，例如多党签名，分布式关键产生和可验证的秘密共享，允许当事方在不揭示秘密的情况下证明正确的行为。此外，普遍合并（UC）Nizks在较大的密码系统中启用无缝组成。构建Nizks的一种流行方式是使用Fiat-Shamir变换来编译交互式协议。不幸的是，菲亚特 - 沙米尔（Fiat-Shamir）转换的nizk需要倒带对手，并且不可直线提取，这与UC相反。使用Fischlin的转换具有直线提取性，但以基本协议的许多重复为代价，导致具体效率差且难以设定参数。在这项工作中，我们提出了一个简单的新变换，该转换将代数关系的Sigma协议编译为UC-NIZK协议，而没有任何重复的开销。
Edgair：Enterprise Edge Computing
需要在处理中心的实时位置进行扫描仪的大量数据。具有本地数据存储和可靠的平台，可允许客户无缝操作。Edgair嵌入式已部署在客户位置/物流中心，提供了一个用于数据处理和存储的下一级平台，即使在安全平台上，即使在季节性的季节性时间中，也可以在不中断的情况下运行虚拟化工作负载。这种支持的数字转换以及维护成本的降低和机器的正常运行时间。
创建和策划综合知识基础
为机器提供有关世界实体及其关系的全面知识，这是AI的长期目标。在过去的十年中，大规模的知识库（也称为知识图）自动从Web内容和文本源构建，并已成为搜索引擎的关键资产。可以利用此机器知识来解释新闻，社交媒体和网络表中的文本短语，并有助于答案，自然语言处理和数据分析。本文调查了创建和策划大型知识基础的基本概念和实用方法。它涵盖了发现和规范实体及其语义类型的模型和方法，并将其组织成干净的分类法。最重要的是，本文讨论了以实体为中心属性的自动提取。为了支持长期生命周期和机器知识的质量保证，该文章介绍了构建开放式模式和知识策划的方法。有关学术项目和工业知识图的案例研究补充了概念和方法的调查。
一种支持自然修复的生态知识系统
•生态系统模型：状态和过渡模型（STM）用于合成有关不同生态系统类型的动态和管理选项的知识。可以在项目计划中使用STM，以识别当前的生态系统状态和状况。这些范围从具有低状态和低水平的生物多样性的高度修改状态到具有很高状况和高水平生物多样性的“参考”状态。STM还描述了通过恢复结构，功能和组成来改善生态系统条件所需的动作。专家提供建议，知识和数据，以创建反映区域生态系统动态的STM。•国家生物多样性评估系统（NBAS）：NBAS支持市场参与者，以使用全国一致的方法比较项目的潜在生物多样性益处。nbas将来自生态系统模型的信息与地面项目数据和国家空间数据集集成在一起，以评估项目站点对保护生物多样性的当前贡献，并预测项目活动预期的生物多样性福利。这包括预期如何改善生态系统的当地状况。更广泛的生物多样性益处包括对景观连接的贡献以及稀有或高度枯竭的生态系统的保护和恢复。这些因素被考虑在一起，以评估项目对生物多样性持续性的贡献。