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欧洲经济领域的二氧化碳捕获，运输和存储的主要当前法律和监管框架
二氧化碳（CO 2）捕获，运输和存储（CCT）系统的关键作用将在缓解气候变化方面发挥作用，要么通过将CO 2从大气中删除并永久性地存储并避免通过点源产生的CO 2排放，尤其是从难以实现的septors（例如，从难以实现的阶层）运输（例如，驱动器）（例如，浪费）（例如，浪费）（例如，浪费）。尽管CCT准备从技术角度实施，但可以进一步改善其实施和法规所需的法律和监管框架。在本文中，我们总结并批判性地讨论了《东北大西洋海洋环境公约》的规定（“ OSPAR公约”），伦敦协议以及欧洲CCS和ETS指令的规定。侧重于欧洲经济区，我们重点介绍了CCT的大规模部署，应应对现有的差距和障碍。此外，随着CO 2运输和地质存储的法律格局正在迅速发展，我们概述了近期澄清现有立法方面的澄清以及欧洲委员会在该领域提出的新建议的摘要。
如何准备好生成的预训练的大语言模型来解释孟加拉语语法错误？
抽象的语法校正校正（GEC）工具，由先进的生成人工智能（AI）提供动力，在用户输入中有效地纠正了语言的不准确性。但是，它们通常在提供基本的自然语言解释方面缺乏，这些解释是学习语言并获得对语法规则的更深入的理解。在低资源语言（例如孟加拉语）中对这些工具的探索有限。在这样的语言中，革命错误说明（GEE）系统不仅应正确句子，而且还应提供错误的解释。这种综合方法可以帮助语言学习者寻求提高能力。我们的工作介绍了一个现实世界中的多域数据集，该数据集来自孟加拉语扬声器，具有不同的义务水平和语言复杂性。此数据集可作为GEE系统的评估基准标记，允许他们使用上下文信息来生成有意义的解释和高质量的更正。Various generative pre-trained large language models (LLMs), in- cluding GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Text-davinci-003, Text-babbage- 001, Text-curie-001, Text-ada-001, Llama-2-7b, Llama-2-13b, and Llama-2-70b, are assessed against human experts for performance comparison.我们的研究强调了自动部署孟加拉人GEE的当前最新生成预培训的LLM的局限性。主张进行人干预，我们的发现提议合并手动检查以解决语法错误并提高反馈质量。这种方法提出了一种更合适的策略，以重新确定孟加拉语的GEC工具，并阐明了语言学习的教育方面。
人类巨细胞病毒DNA聚合酶基因中的一个点突变赋予对Ganciclovir和磷酸甲氧烷基衍生物的抗性
ganciclovir抗性突变体759R1）100源自人类巨细胞病毒菌株AD169含有两个抗性突变，其中一个是UL97基因，导致受感染细胞中ganciclovir磷酸化的降低[V. V. V.。 Sullivan，C。L. Talarico，S。C. Stanat，M。Davis，D。M. Coen和K. K. Biron，Nature（伦敦）358：162-164，1992]。在本研究中，我们将第二个突变映射到包含DNA聚合酶基因的4.1-kb DNA片段，并表明它赋予了Ganciclovir抗性而不会损害磷酸化。对4.1-kb区域的序列分析显示，在DNA聚合酶的保守区域V中，在987的位置导致了单个核苷酸变化。重组病毒构建为含有DNA聚合酶突变，但不显示与原始突变体759RD100（22倍）相对于Ganciclovir的中间电阻（4至6倍）；重组病毒还表现出对ganciclovir循环磷酸盐（7倍），1-（二羟基-2-二羟基甲基） - 环胞嘧啶（12倍）和磷酸二甲基烷基衍生物（S）-1-（S）-1-（3-羟基-2-磷酸磷酸盐）的抗性。 （S）-1-（3-羟基-2-磷酸甲氧基）胞嘧啶（8至10倍）。但是，重组病毒仍然容易受到某些相关化合物的影响。这些结果表明，人类巨细胞病毒DNA聚合酶是Ganciclovir的抗病毒活性的选择性靶标，Ganciclovir是其某些衍生物和磷酸氧基烷基衍生物的选择。支持区域V在底物识别中的作用；并提出由于聚合酶突变而导致人类巨细胞病毒对这些化合物的临床抗性的可能性。
人工智能生成内容的法律问题
除了版权之外，人工智能生成的内容还会在商标和专利等领域引发知识产权问题。商标法保护与产品或服务相关的独特标志和符号，当人工智能生成的内容包含或引用现有商标时，商标法可能会面临挑战。同样，当人工智能系统开发新技术或流程并产生人工智能生成的内容时，保护发明和技术创新的专利法可能会面临新问题。这些知识产权问题需要仔细审查，以确保公平、平衡的法律框架，在促进创新的同时保护所有利益相关者的权利。
人工智能在法律行业的应用
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件，这些算法是一组代码，用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下，“机器”一词的使用意味着人工智能系统，其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习，从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力，数据集越大，人工智能从数据中学习到的就越多。
西孟加拉邦政府
最佳五篇出版物 R Bhattacharyya、S Mukherjee，通过非线性回归进行模糊隶属函数评估：一种算法方法，模糊信息与工程，12(4)，412–434，2021 [Taylor & Francis 出版物] GSM Thakur、R Bhattacharyya、S Sarkar。使用 Dempster–Shafer 证据理论进行股票投资组合选择，沙特国王大学杂志——计算机与信息科学版。30(2)，223 - 235 2018 [ELSEVIER 出版物] [影响因子：13.473] R Bhattacharyya、SA Hossain、S Kar。用于投资组合选择的模糊交叉熵、均值、方差、偏度模型。沙特国王大学杂志——计算机与信息科学版。 26, 79 – 87, 2014 [ELSEVIER 出版物] [影响因子：13.473] R Bhattacharyya、P Kumar、S Kar。相互依赖项目的模糊研发组合选择。计算机与应用数学。62(10)，3857-3870，2011 [ELSEVIER 出版物]。[影响因子：3.476] R Bhattacharyya、S Kar、DD Majumder。通过区间分析实现的模糊均值 – 方差 – 倾斜组合选择模型。计算机与应用数学。61(1)，126-137，2011 [ELSEVIER 出版物]。[影响因子：3.476]
文章标题：综述：真菌细胞中 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑：植物真菌病理学的进展、机制和未来方向
文章标题：综述：真菌细胞中的 CRISPR/Cas12 介导的基因组编辑：植物真菌病理学的进展、机制和未来方向 作者：Chiti Agarwal[1] 所属机构：华盛顿州立大学 [1] Orcid ids：0000-0003-4125-2880[1] 联系电子邮件：chiti.agarwal@gmail.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/PR2199.000129.v2 预印本首次在线发布时间：2023 年 6 月 8 日 关键词：CRISPR、CRISPR/Cas12、真菌病原体、植物病原体
生成式人工智能的法律和知识产权影响
这些材料旨在介绍演讲中涉及的主题。演讲和此处包含的材料并非试图为任何特定情况提供法律建议。必须根据所有相关事实和情况对每种情况进行单独分析。由于与此处主题相关的法律问题的复杂性，律师的参与至关重要。这些材料仅用于教育和讨论目的，未经演讲者明确书面同意，不得在本研讨会之外复制、使用或分发。此处的观点（如果有）不属于演讲者的任何客户或公司。
无乳链球菌疫苗：现状和...
无乳链球菌是新生儿、老年人和患有合并症的成年人侵袭性感染的主要原因之一。新生儿感染无乳链球菌的主要危险因素是妊娠期间母亲直肠阴道定植，无乳链球菌可导致宫内感染、早产和/或死产 (1)。2020 年，全球约有 2000 万孕妇被这种微生物定植，近 40 万儿童患有早发性无乳链球菌病 (EOD，出生后 0 至 6 天) 或晚发性无乳链球菌病 (LOD，出生后 7 至 89 天)。此外，还有 9 万名儿童死亡，其中近一半发生在撒哈拉以南非洲。2020 年，约有 46,000 例因宫内感染无乳链球菌而导致的死产和超过 500,000 例早产可能与无乳链球菌定植有关 (2)。母体无乳链球菌定植造成的众多负面影响意味着需要采取有效的预防方法来降低多种后果的风险。高收入国家在妊娠晚期末期对被无乳链球菌定植的孕妇进行筛查，并对那些被无乳链球菌定植的孕妇进行分娩期抗生素预防 (IAP)
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约 100 万亿美元。印度、东南亚（“SEA”）1 和中东 2 等新兴市场已显示出快速增长和数字化。COVID-19 大流行对全球经济造成了广泛破坏，但此后复苏势头强劲。根据国际货币基金组织（“IMF”）的数据，2023 年世界国内生产总值（“GDP”）估计约为 105 万亿美元，印度成为世界第五大经济体（按名义 GDP 计算）（截至 2024 年 4 月）。IMF 预测，未来五年全球 GDP 将继续以每年近 5% 的速度增长，到 2029 年达到约 140 万亿美元。与美国（“USA”）和英国（“UK”）等发达经济体相比，印度、东南亚和中东预计将经历更快的增长。根据国际货币基金组织 (IMF) 的数据，印度长期以来一直是增长最快的经济体之一，预计这一趋势将持续到 2024 年及以后。根据国际货币基金组织的数据，印度名义 GDP 预计以每年约 10% 的速度增长，到 2027 年达到 5.3 万亿美元。根据国际货币基金组织的预测，印度预计将在 2027 年成为世界第三大经济体。根据国际货币基金组织的《2023 年世界经济展望》，预计到 2027 年东南亚地区的 GDP 年增长率将超过 7%，这得益于印度尼西亚、菲律宾和越南经济的强劲表现，预计到 2027 年，这三个国家的 GDP 年增长率将超过 8%。中东也出现了类似的趋势，沙特阿拉伯和阿联酋是主要的经济中心，预计到 2027 年它们的增长速度约为 5%。总之，全球经济在疫情后重回增长轨道，预计未来几年这一趋势将保持强劲。印度、东南亚和中东正成为快速增长和数字化的亮点。