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多磷酸激酶缺失可提高蓝细菌的实验室生产率
识别和对细胞能量调节机制的操纵可能是提高光合生物生产率的策略。这项工作检验了以下假设：通过以ATP形式将能量储存或消散能量在能量管理中起作用。在蓝细菌合成细胞群Sp中产生了无法合成多磷酸盐的多磷酸激酶（PPK）敲除菌株。PCC 6803。在高碳条件下，这种突变菌株比野生型菌株表现出更高的ATP水平和更快的生长，并且在多种应力条件下具有生长缺陷。在将PPK缺失与乙烯形成酶异源表达结合的菌株中，观察到比野生型背景相比，观察到较高的乙烯生产率。这些结果支持多磷酸合成和降解作为能量调节机制的作用，并表明这种机制可能是生物培养设计中的有效靶标。
高性能运动控制提高了灵活性和机器速度
您是否曾经停下来考虑茶如何进入那些小袋子，或者在冲泡时叶子如何留在里面？Teepack自1948年以来一直在做。在他们所说的杰作中 - 完美450 - 弗朗兹·安德尔（Franz Andel）和萨斯卡（Sascha Theine）依靠贝克霍夫（Beckhoff）的基于PC的控制和驱动技术来为他们的茶袋包装机中的速度和精度设定新的基准。
气候变化增加了德克萨斯州的能源需求和成本
早期在线版本：该初步版本已被接受以供天气，气候和社会出版，可以完全引用，并已分配DOI 10.1175/wcas-d-24-0057.1。最终的排版复制文章将在发布时在上述DOI上替换EOR。
决策扩展了低收入客户的现有社区太阳能计划，并采用新的社区太阳能计划
体积收入回收率与固定成本之间的差异不断变化，而能源消耗也有助于客户之间的潜在不平等。带有净能量计量（NEM）关税（例如住宅屋顶太阳能客户）的客户，以全额零售价值的价格获得了他们产生的能源和向电网供应的能源。由于体积利率中收回的许多成本都是固定成本，并不会随着能源的使用而变化，因此以体积利率为NEM客户赔偿了其一代，这意味着公用事业公司从NEM客户那里恢复了不成比例的固定成本份额。为了收回全面的授权收入要求，零售价值必须上升，不成比例地负担非参与客户的负担，而非参与客户的收入平均比NEM客户低。这被称为“成本转移”。 6 CPUC目前正在考虑将NEM现代化的建议。7
算法写作协助求职者的简历增加了员工
在为新劳工群体参与者的简历写作质量与最终是否被雇用之间存在着密切的联系。我们表明，这种关系至少部分是因果关系：在一个在线劳动力市场的领域实验中，经过近50万名求职者，经过治疗的求职者收到了非生成算法的写作，他们的简历就可以接受。治疗的求职者经常雇用8％，工资高10％。与担心援助取消有价值的信号相反，我们没有发现雇主不那么满足的证据。我们发现，对经过治疗的求职者简历的写作的错误较少，并且更容易阅读。我们的分析表明，写作是一个不完美的能力信号，但更好的写作可以通过更清晰的写作来确定能力，这表明数字平台可能会从非依赖非产生算法写作辅助援助中受益于基于文本的劳动服务或产品的描述1。
对选择的工具价值的敏感性在开发中增加
从生命的早期开始，孩子们面临着无数的决定，但也许没有像选择何时尝试控制他们经历的事件那样无处不在。例如，孩子们不仅可以选择穿什么衣服，吃什么或与哪个朋友一起玩，还可以选择这些选择，还是要做出这些选择，还是放弃控制并让其他人塑造自己的环境。关于是否做出选择的决定会影响儿童所经历的积极和负面结果，他们的早期学习机会（Ruggeri等人，2019年），以及他们对他们对环境的代理的信念（Heckhausen等，2010; Moscarello＆Hartley，2017年）。尽管代理选择决定对人们如何与环境互动和学习的层次影响，以及广泛的证据表明，儿童和成人都重视了做出选择的权利（Ackerlund Brandt等，2015; Cordova＆Lepper，1996; 1996; Dunlap et al。，1994; Dunlap等，1994; Fisher et al。尚不清楚不同的认知过程如何塑造整个发展的代理决策。
提高模拟脑机接口性能的人工智能
摘要 目的。脑机接口 (BCI) 将神经活动转化为辅助设备的控制信号，以帮助运动障碍人士有效沟通。在这项工作中，我们引入了一种新的 BCI 架构，可以改善对 BCI 计算机光标的控制，以便在虚拟键盘上打字。方法。我们的 BCI 架构结合了外部人工智能 (AI)，可以有益地增强 BCI 的运动轨迹。此 AI-BCI 利用过去用户的操作（长时间（100 秒前）和短时间（100 毫秒前））来修改 BCI 的轨迹。主要结果。我们在闭环 BCI 模拟器中测试了我们的 AI-BCI，其中 9 名人类受试者执行打字任务。我们证明我们的 AI-BCI 实现了：(1) 更高的信息通信速率，(2) 目标之间的弹道运动更快，(3) 改进的精确控制以“拨入”目标，以及 (4) 更高效的运动轨迹。我们进一步表明，我们的 AI-BCI 可提高从差到精通控制的广泛控制质量范围内的性能。意义。这种 AI-BCI 架构通过提高所有评估的关键指标的 BCI 性能，可能会提高 BCI 系统的临床可行性。
人机协作提高了技能标记速度，但降低了准确性
人工智能方法正在不断进步，在游戏相关任务（例如国际象棋）上超越人类。下一阶段预计将是人机协作；然而，关于这一主题的研究好坏参半，需要更多的数据点。我们通过研究人机协作在常见的管理教育任务上的表现，为这一新兴文献增添了新内容。教育是与人工智能相关的一个特殊领域，在实践中采用人工智能方法的速度很慢，因为担心教育事业失去人文关怀，而且由于对个人职业和发展轨迹的影响，对质量标准提出了要求。在这项研究（N = 22）中，我们设计了一个实验来探索人机协作对使用美国共同核心分类法中的技能标记教育内容任务的影响。我们的结果表明，与未使用 AI 的对照组相比，实验组（使用 AI 建议）在执行标记任务时节省了大约 50% 的时间（p << 0.01），但牺牲了 7.7% 的召回率（p = 0.267）和 35% 的准确率（p= 0.1170），AI+人类组介于单独使用 AI（性能最低）和单独使用人类（性能最高）之间。我们进一步分析了这项 AI 协作实验的日志数据，以探索在什么情况下人类在接受建议时仍会行使他们的辨别力。最后，我们概述了这项研究如何帮助在教育领域实施 ChatGPT 等 AI 工具。
miR396 基因敲除可增加大豆种子大小和产量
1. 安徽农业大学生命科学学院，合肥 230036，中国 2. 安徽农业大学前沿科学研究院生物育种技术研究中心，合肥 230036，中国 3. 百瑞生物技术有限公司，济南 250000，中国 4. 中国农业科学院作物科学研究所/国家南方研究院，农业农村部基因编辑技术重点实验室（海南），三亚 572025，中国 5. 南方科技大学，深圳 518055，中国 6. 海南省崖州湾种子实验室，三亚 572024，中国 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。 * 通信：朱建康（zhujk@sustech.edu.cn）；朱建华（zhujh@ahau.edu.cn，朱博士全权负责与本文相关的所有材料的分发）
