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今天的AI在许多方面都很出色,但也不可靠。这种不可靠的能力施加了重大的社会安全风险,并限制了我们以强大和合法的方式管理这些系统的能力。保护的AI计划是5900万英镑的R&D努力,旨在开发通用AI工作流程,用于生产特定领域的AI代理或决策支持工具,用于管理具有定量保证的网络物理系统,与现有操作相比,对性能和鲁棒性提高了。这样做,我们试图证明一种新的,替代的研究和发展途径的生存能力,用于安全和变革性的AI。维护AI设想了利用最新状态“边境” AI以及人类专业知识的研发途径,以构建一个监视其他AI代理商的安全行为,以构建一个看门人系统。一个守门人由有关应用领域的正式世界模型和安全规范组成,以及负责提出有效任务政策并生成可验证的安全保证的几个ML组件等。所得的保护的AI系统将在可靠性是关键的一系列广泛的关键业务或关键的网络物理应用程序域中解锁最先进的机器学习模型的原始潜力。它还将通过提供高保证安全保证并建立大规模的文明弹性来降低边境AI的风险,从而在可接受的时间范围内将人类潜在的未来“流氓AIS”的脆弱性降低到可接受的水平。该计划将开发用于构建此类保护的AI工作流程的工具包,并在能源,运输,电信,医疗保健等一系列应用领域中演示。首先,这将作为概念证明,证明可以通过定量安全保证实现AI在安全关键应用中的好处;其次,催化进一步的研发以复制和扩展其他应用领域以及世界其他部署的结果。保护的AI计划分为三个主要技术领域(TAS)。
这项研究调查了(1)镜子或(2)主笔中的镜子和声音播放(即播放)是否可以减轻社会孤立的成年家养鸡的压力。三十只成年鸡参加了这项研究,在一个竞技场中连续三天进行了三分钟的社会隔离会议。每个鸡肉以半随机顺序暴露于每天的三个条件:(1)镜像,(2)播放和(3)控制。测试的视频记录是与压力相关的行为进行编码的,包括压力行为(即压力汇总和逃脱行为),警惕,喂养和探索。加上盟友,使用热成像来测量眼睛和梳子的表面温度。社会隔离引起了轻度的压力反应,这是通过降低的表面眼和梳理温度以及压力和警惕行为的表现所证明的。背部和镜子条件似乎都减少了压力行为,尽管镜子的效果在统计学上并不显着。播放可能模拟了一组平静的种类。警惕行为仍然不受影响。这些发现表明,在较小的镜子上播放可能会减轻社会孤立的成年鸡的某些与压力相关的行为。由于个体变异很高,未来的研究应探讨压力反应中个体差异的作用,以及反镜和播放的重复暴露以及其他环境变量的长期影响。
学生监督博士顾问:Ergun Batuhan Kaynak(2024-)M.Sc.顾问:AQSA Shabbir(2023-),Melih Cosgun(2023-),Kousar Kousar(2023-),Kerem Bayramoglu(2024-),Omar Hamdache(2024-)。项目顾问:ESRA GENC(学士学期项目,2023年秋季),Mert Gencturk(学士学期项目,2023年秋季 - 2023年秋季),Atilla Akkus(学士学位学期项目,2023年秋季 - 2023年 - 2023年秋季),Irem Aydin(IREM Aydin) Aydemir (Bachelor semester project, Fall 2023), Natalija Mitic (Master semester project, Fall 2022), Francesco Intoci (Master semester project, Spring 2022), Abdulrahman Diaa (Summer@EPFL, 2021), Xavier Oliva I Jurgens, Master semester project, Fall 2021), Shufan Wang (Master semester project, Spring 2021), Simon尼古拉斯·佩里亚德(Nicolas Perriard)(大师学期项目,2021年春季),拉斐尔·雷斯·纳尼斯(RaphaâeReis Nunes)(学士学期项目,2020年春季),克莱尔·玛丽·路易斯·莱弗兰克(Claire Marie Louise Lefrancq)(学士学位学期项目,2020年秋季)。
pla窃在计算机科学教育中普遍存在[CJ08; MUR10],主要是由于易于复制数字作业。尽管将其理解为不当行为,但一些学生仍继续进行窃,经常试图通过重命名,重新排序或插入代码来混淆它[kar16; NJK19; sağ+22; sağ+23b; sağ+24b]。在大型强制性课程中,手动检查不切实际[CAM+17],使自动窃检测必不可少[OTT76]。诸如Moss和Jplag之类的软件探测器通常用于解决此问题,假设成功的混淆需要已经教授的技能。然而,窃的发电机,例如mossad [db20],通过在不需要专业知识的情况下自动化混淆来挑战这一假设。Mossad通过插入熵或重新排序语句以逃避检测来打破基于令牌的检测器。
在社会领域,我们遇到了我们2025年的30%女性在一年中的30%妇女的目标,并于2030年仍致力于达到40%,从而加强了我们的女性人才管道。负责任的消费是我们开展业务的重要方面,也可以成为增长的驱动力。我们的目标是在我们大多数运营公司中至少有一个战略品牌的零酒精选择(占我们90%的业务)到2025年。在2024年,我们实现了这一目标,至少一个战略品牌的市场数量为零酒精,占我们啤酒和苹果酒量的91%。
* Dirk Bergemann感激地感谢NSF SES 2049754和ONR Muri的财政支持。Alex Smolin在未来的投资(投资D'Avenir)计划(Grant ANR-17-EURE-0010)以及通过人工和自然情报图Toulouse Institute(ANITI)下,感谢法国国家研究局(ANR)的资金。
我们使用哪种限制酶?已知大量的甲壳酶,该酶在“识别位置”或“ knipplaats”上直接切断DNA。这些酶来自细菌。他们的功能是制作奇怪的DNA,例如,无害的攻击病毒。例如,在此实践中,使用酶EcoRI。这是从大肠杆菌细菌部落中分离出的第一个酶(i)。该酶在基础序列g i aattc(或cttaa i g出现在互补链中)的地方切割了DNA。在垂直线的位置被切割。仅切割病毒DNA。本身(细菌)DNA,有一种针对这种编织酶的屏蔽。ECO RI识别序列存在于5个不同位置的-DNA中。这种酶对 -DNA的影响后,会产生6种不同的DNA片段。在本次会议期间使用的第二种酶是Hind III酶。Hind-酶来自流感嗜血杆菌的细菌。尤其是经常使用该细菌II型限制酶和III型。这2种不同的酶对2种不同的病毒有效。它们也具有完全不同的切割频率。我们在此实践中使用III型。该酶以以下识别顺序切割DNA:A I AGCTT。此序列在 -faag基因组的7个位置中找到。因此,在印度酶限制后,将出现8个DNA片段。关于胶质孔的更多信息...黄色粒子用于研究和比较彼此获得的DNA片段的长度。为此,用粘酶处理的DNA样品涂在凝胶中。我们为此使用琼脂糖凝胶。琼脂糖是一种天然多糖,溶解在缓冲液中,在高温下是液体,冷却时变为凝胶形。当该凝胶上安装电场时,DNA由于其负电荷而迁移到正极。在此迁移过程中,DNA具有取决于分子大小的抗性。较小的DNA片段的阻力较小,因此通过凝胶迁移到另一侧。较大的片段迁移较慢,并且在同一持续时间内迁移较少。电动孔后,通过着色可视化不同片段的位置,并且可以比较获得的DNA模式。在这种实用性中,将2个切割的DNA样品(和未切割样品)与参考语言进行了比较。后者包含各种片段,其长度是完全已知的。所使用的参考钢由碎片组成,其长度为500个碱基对(500 1000 1500 2000 ... 11500 12000)。5000 bp的碎片在胶质孔后提供了一个清晰的轮胎。
抽象的先天免疫在防止病原微生物的侵袭中起着至关重要的作用。然而,先天免疫是一把双刃剑,其过度激活对免疫稳态有害,甚至导致受感染宿主的“细胞因子风暴”。宿主开发了一系列负调节机制,以衡量免疫反应。在这里,我们报告了由miRNA介导的鸡肉先天免疫的负调节机制。在GEO数据库中,我们发现MiR-126-5p在感染RNA病毒感染的鸡中明显上调。然后,通过细胞模型和体内检测进一步显示了RNA病毒对miR-126-5p的上调。miR-126-5p的过表达显着抑制了由RNA病毒诱导的干扰素和炎性细胞因子相关基因的表达。miR-126-5p表达敲低后,取得了相反的结果。生物信息学分析确定TRAF3是miR-126-5p的候选靶基因。在实验上,miR-126-5p可以靶向TRAF3,如miR-126-5p对TRAF3内源性表达的影响以及TRAF3 3'UTR驱动的荧光素酶报道器测定法。此外,我们证明了miR-126-5p通过通过共表达测定法阻断MAVS-TRAF3-TBK1轴来负调节的先天免疫性。总体而言,我们的结果表明,miR-126-5p参与了鸡肉先天免疫的负调节,这可能有助于维持免疫平衡。关键字:鸡肉,mir-126-5p,traf3,RNA病毒,先天免疫
1.2. REM 的相图。获取 REM 相图的一个简单方法是使用微正则系综。对于给定的样本,即对于 2 N 能量 E ( C ) 的给定实现,让 N ( E ) 表示能量在区间 ( E, E + δE ) 内的配置数(我们选择 δE 小于 N ,但不小于 N 的指数级)。显然,样本中 N ( E ) 的平均值是 ⟨N ( E ) ⟩ = 2 NP ( E ) δE 。然后,由于能量是独立的,对于典型样本 N ( E ) ≃⟨N ( E ) ⟩,在 ⟨N ( E ) ⟩≫ 1 的能量范围内(即当 | E/N | < J √ log 2 时),有且有 N ( E ) = 0,在 ⟨N ( E ) ⟩≪ 1 的范围内。这立即告诉我们基态能量为 E GS /N = − J √ log 2,并且在 | E | /N < J √ log 2 范围内的熵由 S ( E ) = N log 2 − E 2 / ( NJ 2 ) 给出。在此范围之外,没有能级(对于典型样本),因此 S ( E ) = −∞ 。综上所述,