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CRISPR-Cas 之旅：扮演生命之神
绝大多数生物体中的 DNA 是生命的分子蓝图。DNA 中以序列形式存在的遗传密码首先以 RNA 的形式复制，然后进一步翻译为蛋白质。蛋白质在细胞中发挥结构或生化功能。1953 年，JD Watson 和 FHC Crick 报道了 DNA 的分子结构 [1]。从那时起，科学家们就一直试图开发能够操纵细胞和生物体遗传物质的技术。随着我们从细菌等低等生物转向人类等高等生物，基因操作变得越来越复杂和难以实现。许多生物体已被证明在遗传上难以处理，因为在这些生物体中基因操作仍然难以实现。随着 RNA 引导的 CRISPR-Cas9 系统的发现，一种简单有效的基因组工程方法现已成为现实。这项技术的发展使科学家能够修改各种细胞和生物体中的 DNA 序列，从而有可能改变生命的密码。基因组操作不再是实验瓶颈。如今，CRISPR-Cas9 技术已广泛应用于基础科学、生物技术和未来疗法的开发 [2]。法国微生物学家、德国柏林马克斯·普朗克病原体科学中心主任 Emanuelle Charpentier 和美国生物化学家、美国加州大学伯克利分校教授兼霍华德·休斯医学研究所研究员 Jennifer A. Doudna 因开发出一种基因组编辑方法而共同获得了 2020 年诺贝尔化学奖。该基因组编辑工具来自对一种名为化脓性链球菌的人类病原体 CRISPR-Cas9 系统的研究。
青少年玩电子游戏后的认知变化
# 顾问 摘要 最近的研究表明，电子游戏会改变青少年的认知能力，但尚不清楚青少年的认知能力在玩完电子游戏后短期内如何变化。这项研究测量了玩电子游戏 (VGP) 的青少年在玩完电子游戏后不同时间间隔的选择性注意力、处理速度、持续注意力和认知灵活性的差异。使用了三种不同的推理测试：节奏听觉序列加法测试 (PASAT)、持续注意反应任务 (SART) 和斯特鲁普任务。还使用了自定义的 250 个问题算术测试，但无法发现玩电子游戏后 VGP 之间的处理速度差异。研究中的所有 VGP 参与者在玩电子游戏之前都接受了推理测试，玩了英雄联盟 (LoL)——以大量使用空间意识、认知决策和工作记忆而闻名——一小时，然后在玩完 LoL 后的不同时间再次进行推理测试。这项实验证实了电子游戏可以提高认知能力，尽管实验发现，随着时间的推移，VGP 青少年在玩电子游戏后，选择性和持续性注意力会下降。未来的研究可能希望扩展时间变量，以测试电子游戏如何在更长时间内以更大的样本量影响注意力或认知。简介随着 1989 年蒂姆·伯纳斯·李爵士发明的万维网，全球范围内信息量激增。最终，电子游戏（一种用户与数字界面互动的娱乐形式）出现在互联网上：这些游戏被称为网络游戏，它们增加了电子游戏的受欢迎程度。全球有超过 20 亿人玩电子游戏（Newzoo，2017 年），美国约有 1.5 亿人玩电子游戏（娱乐软件协会，2019 年）。随着人们对电子游戏的兴趣大增，许多神经科学家和心理学家开始思考电子游戏对人类大脑的影响。他们发现，当人们玩电子游戏时，认知，即大脑思考、感知或行动的方式，会发生变化。电子游戏涉及空间认知的使用，其中眼睛中的数百万个感觉神经元处理视觉信息（Spence & Feng，2010）。然而，大脑无法解释所有的视觉数据，必须增强认知操作来检测特定图像以保持空间意识——通过提高快速图像检测和空间意识，认知会发生改变。（Spence & Feng，2010）。文献综述在过去的几十年里，人们结合心理学和神经科学对电子游戏进行了研究。随着磁共振成像（MRI）、功能性磁共振成像（fMRI）和认知推理测试的发展，研究人员已经能够衡量电子游戏对人类心理的影响。
使用Quantum Computer
新的量子技术目前正在引起广泛关注。量子物理学的应用领域有望提供重要的技术和经济机会。主要项目，例如欧盟[1]的量子旗舰或美国国家量子倡议[2]，目的是将量子技术带入工业应用。正在大力追求的量子合并者的发展引起了特别的兴趣。期刊和互联网新闻频道定期报告进度。对量子计算的高度关注表明，它被认为是一个有趣的话题。我们想利用这种激励的影响，对量子物理学的教学和学习。特别是，我们希望利用对真实量子计算机的访问，各种提供商免费提供的量子计算机。许多平台（例如IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。 在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。 此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如， IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM量子[3]或Tu Delft的量子Inspire [4]）允许用户注册基于云的量子计算机访问。在这些环境中，用户可以在实际量子硬件上尝试量子算法。此外，还有一些用户友好的模拟器，例如Quirk [5，6]和具有广泛学习材料的环境，用于学习硬件相关的编程语言（例如，IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。 新提供者和方法定期出现[10]。 定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。IBM Qiskit [7]，Microsoft Q＃[8]或Google CIRQ [9]）。新提供者和方法定期出现[10]。定期更新的GitHub集合“开源量子软件项目”提供了免费可用的量子编程资源的概述[11]。通过量子技术教量子物理学的方法具有一个主要优势：基本实体在物理上很简单。Qubits被描述为两国系统 - 最简单的量子系统。在量子加密和通信中起着重要作用的光的极化也很容易机械地描述量子。另一个教学优势是，量子技术直接解决了量子物理学的真正非古典特征：诸如叠加，测量，纠缠等主题在这一领域至关重要。新量子技术的基础物理学并不是什么新鲜事物：它仍然是在海森伯格和施罗丁时代开发的量子物理学。但是，其在量子计算机中的技术应用，具有新颖的概念为Qubits和Quantum大门，可以采用新的量子物理学教学方法。新方法比传统方法更关注信息科学。它为应用定向打开了新的机会，并允许新的示例和锻炼任务。在本文中，我们想在量子物理学的入门课程中展示一种使用量子计算机的直接而直接的方法。技术可能性已经可用：上面列出的平台为学习者提供了机会
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
用机器人第三拇指弹钢琴
图。1。钢琴弹奏任务设置。（a）SR3T的顶视图渲染，显示水平运动DOF和相关电动机。（b）SR3T的侧视图渲染，显示垂直运动DOF和相关电动机。（c）第一度自由度（DOF）的SR3T控制界面的顶视图渲染；参与者使用其右脚通过脚在脚上的惯性测量单元（IMU）捕获SR3T的运动。（d）第二DOF的SR3T控制接口的侧视图渲染。（e）在球体上投射的人拇指终点的工作表面与（f）（f）在球体上投射的SR3T端点的工作表面进行比较 - 增强人类的工作表面范围（请参阅方法）。（g，h）无约束的飞行员实验的顶部和侧视图：一位经验丰富的钢琴演奏者在佩戴和使用SR3T时自由锻炼钢琴，在使用后的1小时内有效地弹奏11个指钢琴。（i）系统实验：使用右手的5个手指加上左手食指（LHIF）和（J）使用SR3T弹奏序列。（k）参与者使用SR3T扮演在其前面显示器上显示的音符顺序。
欧盟关于制定协调规则的法规提案...
人工智能提案为人工智能系统提供了法律定义，旨在涵盖广泛的人工智能软件，并满足快速发展的人工智能市场的需求。人工智能提案将“人工智能系统”定义为“使用附件一中列出的一种或多种技术和方法开发的软件，可以针对给定的一组人类定义的目标生成输出，例如内容、预测、建议或影响其所交互环境的决策”1（“人工智能系统”）。附件一提到了机器学习、基于逻辑和知识的方法以及统计方法。这一宽泛的定义反映了人工智能相当复杂（且极具争议）的技术定义，旨在涵盖尽可能多的软件解决方案，同时赋予必要的法律确定性。
玩耍的大脑。封锁期间电子游戏对儿童认知和行为的影响：系统评价
摘要：越来越多的儿童和青少年长时间玩电子游戏 (VG)。当前爆发的冠状病毒疫情大大减少了户外活动和直接的人际关系。因此，更多地使用电子游戏可能成为对压力和对疾病的恐惧的反应。VG 及其实践、学术、职业和教育意义已成为学者、家长、教师、儿科医生和青年公共政策制定者越来越感兴趣的问题。当前的系统评价旨在从最近的文献中找出儿童和青少年玩电子游戏这一复杂问题中最相关的问题，以便为正确管理 VG 实践提供建议。该方法使用标准化搜索运算符进行搜索，使用与电子游戏相关的关键词以及与认知、认知控制和大流行期间采取的行为的联系。审查并纳入了 99 项研究，而 12 项研究因与教育无关而被排除在外。任何关于虚拟仪器有效性的争论都不能采用二分法，即严格区分虚拟仪器的“好”或“坏”。虚拟仪器应该从复杂性的角度来看待，并通过相互作用的多个维度来区分。
量子惰性采样和量子不可微性的博弈证明
博弈证明构成了非量子密码安全论证的强大框架，最显著的应用是在不可微性背景下。此类证明的一个基本要素是随机原语的惰性采样。我们通过概括两种最近开发的证明技术开发了一个量子博弈证明框架。首先，我们描述了如何使用 Zhandry 的压缩量子预言机 (Crypto'19) 对一类非均匀函数分布进行量子惰性采样。其次，我们观察了 Unruh 的单向隐藏引理 (Eurocrypt'14) 也可以应用于压缩预言机，为博弈基本引理提供了量子对应物。随后，我们使用我们的博弈框架来证明海绵结构的量子不可微性，假设内部函数为随机。
通用策略博弈的投资组合搜索与优化
摘要 — 投资组合方法代表一种简单但有效的行动抽象类型，它已被证明可以提高一系列战略游戏中基于搜索的代理的性能。我们首先回顾现有的投资组合技术，并提出一种基于滚动水平进化算法的优化和行动选择新算法。此外，还开发了一系列变体来解决不同方面的问题。我们进一步分析了所讨论的代理在一般战略游戏任务中的表现。为此，我们对 S TRATEGA 框架的三种不同游戏模式进行了实验。为了优化代理的参数和投资组合集，我们研究了 N 元组强盗进化算法的使用。由此产生的投资组合集表明游戏风格高度多样化，同时能够持续击败样本代理。对代理性能的分析表明，所提出的算法可以很好地推广到所有游戏模式，并且能够胜过其他投资组合方法。索引术语 — 投资组合方法、一般战略游戏、Stratega、N 元组强盗进化算法
一个由大脑控制的代理在Unity玩游戏
人类代理人的互动表现为人们指导对象或代理人充当人类意图。这项演示工作开发了一种在线人类代理相互作用系统，尤其是针对脑部计算机界面（BCI），该系统使用实时的脑部信号：脑电图：脑电图（EEG）来控制Unity3D游戏平台中的代理。开发的系统还提供了EEG信号的线路可视化，包括三个频带（Theta，Alpha和Beta）中预处理的时间数据和功率谱。为了构建这项系统的工作，我们首先通过蓝牙传输从商业上可用的14通道脑线软件（Emotiv）收集无线EEG信号。然后对EEG信号进行预处理，并将其馈送到经过训练的深度学习模型中，以预测人类的意图，该模型将发送到Unity3D平台，以控制代理商在游戏中的动作，例如卡丁车游戏场景。在线测试结果表明，我们的系统工作的可行性将受益于人类代理人的互动社区。演示视频可以在以下链接中查看：https：//youtu.be/9awkheatc6i