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已发布版本的引文（哈佛）：Mclachlan, S, Kyrimi, E, Dube, K, Fenton, N & Webley, LC 2022, ‘Lawmaps: 通过可视化立法和法律程序的隐式结构来促进法律 AI 的发展' '，人工智能与法律。 https://doi.org/10.1007/s10506-021-09298-0
摘要 利用视觉元素和信息可视化的建模是重要领域，它们对许多领域的理解和计算机化进步做出了巨大贡献，但对法律和法律实践的益处仍未得到探索。本文探讨了通过使用可视化建模和信息可视化 (InfoVis) 来帮助获取法律知识、实践和知识形式化作为法律人工智能的基础，在立法和法律中建模和表达结构和流程的挑战。本文使用定义明确的统一建模语言 (UML) 的一个子集来直观地表达立法和法律的结构和流程，以创建称为法律地图的可视化流程图，这构成了进一步形式化的基础。通过为英国的产权转让实践和 1954 年《房东和租户法》创建一组法律地图，提出并评估了一种法律地图开发方法。本文是第一篇新型初步解决方案，可应用于从立法到实践的各个方面；并可加速法律人工智能的发展。
一种实现低成本光氧化还原催化的生物混合策略...
摘要 自然系统通过高效和宽带能量捕获来驱动光合作用的高能反应。过渡金属光催化剂同样将光转化为化学反应性，但受限于光操作并且需要蓝光至紫外激发。在光合作用中，光捕获和反应性都通过分离到不同的位点得到了优化。受这种模块化架构的启发，我们通过将光合集光蛋白 R-藻红蛋白 (RPE) 共价连接到过渡金属光催化剂三(2,2 0-联吡啶)钌(II) ([Ru(bpy) 3 ] 2+ ) 来合成生物混合光催化剂。光谱研究发现，吸收的光能有效地从 RPE 转移到 [Ru(bpy) 3 ] 2+ 。生物混合光催化剂的实用性通过增加硫醇-烯偶联反应和半胱氨酰脱硫反应的产率来证明，包括在红光波长下恢复反应性，其中[Ru(bpy) 3 ] 2+单独不吸收。
欧洲技术主权的关键促进技术
•依赖非欧洲供应商：在几个KET中（即微/纳米电子和光子学以及生命科学技术），许多供应和价值链取决于非欧洲公司，并且在全球地球政治环境中使欧洲处于依赖位置。•数字技能：可以观察到缺乏和流失技术专业知识，这损害了欧洲工业和学术界。在一个更具数字化和联系的社会中，为工人和最终用户掌握专门的数字和技术技能，对于实现KET的全部潜力至关重要。•研究结果的商业化：欧洲努力将科学研究结果的产出转变为商业产品并将其保留在欧洲。目前成功的商业模式和产品中的大多数源于非欧洲公司。
刺激响应性临时粘合剂：通过战略分子设计启用需求脱衣
Nicholas D. Blelloch于2016年获得米德尔伯里学院的化学学士学位。最近（2021年）在凯瑟琳·米里卡（Katherine A. Mirica）教授的指导下，他从达特茅斯学院获得了化学博士学位。他的兴趣涉及研究基础化学和材料科学的界面，并享受新英格兰的户外探险。Hana J. Yarbrough于2020年从马里兰州圣玛丽学院获得了理学学士学位化学。她是二年级博士学位。达特茅斯学院的学生与凯瑟琳·米里卡（Katherine Mirica）教授一起工作。她的研究兴趣包括粘附科学，聚合物材料和材料工程。Katherine A. Mirica是达特茅斯学院化学副教授。她获得了学士学位2004年从波士顿学院获得化学的化学，她曾在劳伦斯·T·斯科特（Lawrence T. Scott）的实验室工作。 她获得了博士学位。 2011年，在哈佛大学的乔治·怀特塞德（George M. 她于2015年在达特茅斯学院（Dartmouth College）启动了独立职业。 她目前的研究兴趣涵盖了结构的研究 - 分子精确的材料，自组装，气体传感器和粘附科学的功能关系。2004年从波士顿学院获得化学的化学，她曾在劳伦斯·T·斯科特（Lawrence T. Scott）的实验室工作。她获得了博士学位。 2011年，在哈佛大学的乔治·怀特塞德（George M.她于2015年在达特茅斯学院（Dartmouth College）启动了独立职业。她目前的研究兴趣涵盖了结构的研究 - 分子精确的材料，自组装，气体传感器和粘附科学的功能关系。
启用连接 - 授权托管数字时代。 ...
从COVID-19的恢复。 如最近发布的NHS恢复计划中所述，数字技术可以支持我们解决医疗保健中的积压和增加NHS的能力。 除了NHS之外，数字技术还对我们嵌入和维持健康和社会护理一体化的方式仍然至关重要，从而确保技术使人们能够在健康和护理服务中无缝互动。 卫生委员会，地方当局，卫生和社会护理伙伴关系，住房组织，行业，第三和独立部门组织都对我们的野心的设计，发展和交付都是至关重要的。 。从COVID-19的恢复。如最近发布的NHS恢复计划中所述，数字技术可以支持我们解决医疗保健中的积压和增加NHS的能力。除了NHS之外，数字技术还对我们嵌入和维持健康和社会护理一体化的方式仍然至关重要，从而确保技术使人们能够在健康和护理服务中无缝互动。卫生委员会，地方当局，卫生和社会护理伙伴关系，住房组织，行业，第三和独立部门组织都对我们的野心的设计，发展和交付都是至关重要的。。
对实现新颖的绿色消耗性阶段的技术的概念研究
PISA大学，民用与工业工程系 - 航空航天部，意大利PISA 56122 LILY.Blondel@ing.unipi.it； alberto.sarritzu@ing.unipi.it; Angelo.pasini@unipi.it B Politecnico di Milano，航空航天，科学技术部。（daer），20156年意大利米兰市inigo.alforja@polimi.it; michelle.lavagna@polimi.it c Technische Universität Braunschweig, Institute of Space Systems, 38106 Braunschweig, Germany l.ayala-fernande@tu-braunschweig.de D Université Libre de Bruxelles, Aero-Thermo-Mechanics Department, 1050 Bruxelles, Belgium riccardo.gelain@ulb.be; patrick.hendrick@ulb.be e Onera/dmpe，Toulouse大学，F-31410 Mauzac，法国Christopher.glaser.glaser@onera.fr; jerome.anthoine@onera.fr; jouke.hijlkema@onera.fr f TechnisscheUniversitätDresden，航空航天工程学院，01062德累斯顿，德国，livia.ordonjez-valles@hs-bremen.de; martin.tajmar@tu-dresden.de G Hochschule Bremen，28199 Bremen，德国Livia.ordonjez-valles@hs-bremen.de; uapel@fbm.hs-bremen.de H TechnischeUniversität柏林，太空技术主席，10587柏林，德国e.stoll@tu-berlin.de *通讯作者
FeNb2O6/还原氧化石墨烯复合材料具有插层伪电容，可为锂离子电容器提供超高能量密度
大量研究证实，LIC兼具锂离子电池和超级电容器的储能机制优势，被认为是最有前途的储能装置之一。6,7 LIC的储能过程包括电容性正极的离子吸收/解吸和电池性负极的Li +嵌入/脱嵌过程。两种电极工作电压范围的差异有效拓展了LIC的电位窗口，有利于提高能量密度。8 – 10然而，LIC电容性正极和电池性负极之间的动力学不平衡导致其在大电流充放电下性能显著下降。11,12因此，开发具有快速Li +的电池性负极材料十分必要。
通过计算机分析实现医用大麻基因组编辑的明智设计；基因家族和变异表征
我们访问并挖掘了大量的参考基因组数据集，以确定拷贝数变异和相关的 SNP 变异，以获得基因型独立编辑的最佳靶编辑位点。基因组中存在拷贝数变异和高度多态性的基因序列，使使用 CRISPR、锌指和 TALEN 进行基因组编辑在技术上变得困难。通过核苷酸和氨基酸比对并进行比较序列分析来确定等位基因或额外基因拷贝的评估。根据确定的基因拷贝数和 SNP 的存在，使用多种在线 CRISPR 设计工具设计针对每个基因、伴随等位基因和所有相关途径中的同源物的 sgRNA，以创建敲除以供进一步研究。使用 MultiTargeter 为高度同源序列设计通用 sgRNA，并使用 Sequencher 进行可视化，创建独特的 sgRNA，避免 SNP 和共享核苷酸位置，靶向最佳编辑位点。
引用本文：Fabio Boniolo、Emilio Dorigatti、Alexander J. Ohnmacht、Dieter Saur、Benjamin Schubert 和 Michael P. Menden (2021) 人工智能在早期药物发现中实现精准医疗，药物发现专家意见，16:9，991-1007，DOI：10.1080/17460441.2021.1918096
摘要简介：精准医疗是根据环境因素、生活方式和患者的分子特征治疗疾病的概念。这种方法已被发现可以提高临床试验的成功率并加快药物审批。然而，目前精准医疗在早期药物发现中的应用仅使用少数分子生物标记物来做出决策，而诊所则准备在不久的将来捕捉患者的完整分子图景。这种深度多组学表征需要新的分析策略来确定合适的治疗方案，我们设想人工智能将率先实现这一目标。涵盖的领域：在这篇综述中，作者讨论了精准医疗中药物发现的现状，并提出了我们对人工智能将如何影响生物标记物发现和药物设计的看法。专家意见：精准医疗有望彻底改变现代医学；然而，其传统形式只关注少数生物标记物，因此无法充分利用分子图景的全部力量。为了了解如何根据患者分子特征的异质性定制药物开发，人工智能算法是精准医疗的下一个前沿，并将实现完全个性化的药物设计方法，并最终影响临床实践。
数字孪生：对其支持的最新回顾...
摘要 数字孪生（DT）是一种新兴技术，可实现物理对象与其虚拟复制品之间的复杂交互。尽管 DT 近年来在工业界和学术界都引起了极大的关注，但从其发展历史到其在不同学科中的不同概念和应用，尚无对 DT 的系统了解。大多数 DT 文献侧重于特定实施领域的 DT 框架的概念开发。因此，本文对 DT 的历史、不同的定义和模型以及六种关键支持技术进行了最新的回顾。该回顾还从两个角度对 DT 应用进行了全面的调查：（1）在产品生命周期的四个阶段中的应用，即产品设计、制造、运行和维护以及回收；（2）在四类工程领域的应用，包括航空航天工程、隧道和地下工程、风工程和物联网（IoT）应用。本文为每个 DT 类别提取了 DT 框架、特征组件、关键技术和具体应用。综合考察DT文献，发现：（1）现有的DT模型大多仅涉及从物理实体到虚拟模型的单向数据传输；（2）缺乏对环境耦合的考虑，导致对DT的表示不准确。