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委内瑞拉发布新的《经济特区组织法》作者：Tinoco Travieso Planchart & Nuñez 《经济特区组织法》（法律）w
委内瑞拉发布新的经济特区组织法 作者：Tinoco Travieso Planchart & Nuñez 经济特区组织法（法律）于 2022 年 7 月 20 日在官方公报第 6,710 号特别号上公布，其基本方面总结如下。 目标：本法旨在规范经济特区（以下简称 SEZ）的创建、组织、运营、管理和发展，以及可能适用的经济、税收和其他激励措施。 适用范围：本法适用于参与经济特区的法人、公共、私人、混合和社区、国内或外国，以及与其发展直接和间接相关的国家机构和实体。 目的：经济特区的目的在于：1. 发展新的国家生产模式；2. 在国家领土内促进国内外生产性经济活动；3. 多样化和增加出口；4. 参与创新、生产链和国际市场； 5. 推动国家的工业发展； 6. 促进进口的选择性替代； 7. 促进国家经济的多样化； 8. 保证技术转让； 9. 确保充分利用比较优势； 10. 促进竞争优势的发展； 11. 创造新的就业来源； 12. 增加收入以在全国范围内公平分配； 13. 确保生产过程中的环境可持续性。 建立或撤销： 经济特区的建立或撤销属于共和国总统的专属职权范围，由主管经济、财政和其他事项的人民政权部提交报告，经部长会议批准后颁布法令决定。 经济特区的项目和活动： 经济特区仅限于发展以下行业和活动：
已发表版本的引文（哈佛）：Nishimwe, A, Ruranga, C, Musanabaganwa, C, Mugeni, R, Semakula, M, Nzabanita, J, Kabano, I, Uwimana, A, Utumatwishima, JN, Kabakambira, JD 、 Uwineza, A、 Halvorsen, L、 Descamps, F、 Houghtaling, J、 Burke, B、 Bahati, O、 Bizimana, C、 Jansen, S、 Twizere, C、 Nkurikiyeyezu, K、 Birungi, F、 Nsanzimana, S 和 Twagirumukiza , M 2022, “利用人工智能和数据科学技术协调、共享、访问和分析卢旺达的 SARS-COV-2/COVID-19 数据（LAISDAR 项目）：研究设计和原理”，BMC 医学信息学和决策，卷22，214。https：//doi.org/10.1186/s12911-022-01965-9
摘要背景：自卢旺达爆发 COVID-19 疫情以来，已收集了大量 SARS-COV-2/COVID-19 相关数据，包括 COVID-19 检测和医院常规护理数据。不幸的是，这些数据分散在不同的数据结构或格式的孤岛中，无法用于增进对疾病的了解、监测其进展并生成指导预防措施的证据。该项目的目标是利用人工智能 (AI) 和数据科学技术协调数据集，以支持卢旺达政府监测和预测 COVID-19 负担的需求，包括医院入院率和总体感染率。方法：该项目将收集现有数据，包括医院电子健康记录 (EHR)、COVID-19 检测数据，并与社区调查的纵向数据相链接。观察性健康数据科学与信息学 (OHDSI) 的开源工具将用于通过观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 通用数据模型 (CDM) 协调医院 EHR。该项目还将利用其他 OHDSI 工具进行数据分析和网络集成，以及 R Studio 和 Python。该网络将包括卢旺达多达 15 家医疗机构，其 EHR 数据将与 OMOP CDM 协调。预期结果：这项研究将产生一个技术基础设施，其中 15 家参与的医院和健康中心将在本地 Mac Mini（“数据节点”）上拥有 OMOP CDM 格式的 EHR 数据，以及一组 OHDSI 开源工具。中央服务器或门户将包含参与站点的数据目录，以及用于定义和管理分布式研究的 OHDSI 工具。中央服务器也会整合这些信息
用于生物医学应用的增材制造 Fe-35Mn-1Ag 晶格结构 A. Dehghan-Manshadi、J. Colombia、AG Demir、Q. Ye、MS Dargusc
首次利用选择性激光熔化技术制备了高孔隙率的Fe-35Mn-1Ag可生物降解合金支架。研究了该支架的微观结构、组织形貌、力学性能和降解行为，并与在类似工艺参数下制备的Fe-35Mn支架进行了比较。SLM制备的支架具有发达的孔隙结构和高度的连通性，有助于提高生物相容性。其力学性能非常接近目标人体组织，植入后不会出现应力遮挡。与Fe-35Mn合金相比，Fe-35Mn-1Ag支架的力学性能略高，但降解率提高了30%以上。总体而言，SLM制备的Fe-35Mn-1Ag支架表现出良好的力学性能和改善的降解行为，为可生物降解的承重应用提供了解决方案。
引文 Martínez, Eric 和 Winter, Christoph。2021 年。“保护有感知的人工智能：关于地位、人格和一般法律保护的外行直觉调查。” 8.
法律应该在多大程度上保护有感知能力的人工智能（即能够感受到快乐或痛苦的人工智能）？在这里，我们调查了美国成年人（n 1,061）对授予 1）一般法律保护、2）法人资格和 3）提起诉讼资格的看法，涉及有感知能力的人工智能和其他八个群体：管辖范围内的人类、管辖范围外的人类、公司、工会、非人类动物、环境、生活在不久的将来的人类和生活在遥远未来的人类。大约三分之一的参与者支持至少在某些情况下赋予有感知能力的人工智能人格和诉讼资格（假设其存在），这是所有调查群体中最低的，并且他们认为对有感知能力的人工智能的期望保护水平低于除公司以外的所有群体。我们进一步调查并观察了回应中的政治差异；自由主义者比保守主义者更有可能支持对有感知能力的人工智能进行法律保护和赋予其人格。综上所述，这些结果表明，外行人总体上并不赞成给予人工智能法律保护，而且法律地位的普通概念与成文法律原则类似，并非仅仅基于感受快乐和痛苦的能力。同时，观察到的政治差异表明，先前关于同理心和道德圈扩展的政治差异的文献也适用于人工智能系统，并且部分（但不是全部）也扩展到法律考虑。
González-Domínguez，JM。；莱昂（León）密歇根州卢西奥； Prato，M。； Vázquez，E。（2018）。在水性悬浮液中生产现成的几层石墨烯。 na
Highlights • Fertility differentials among inbred lines are not predicted by routine semen analysis • Host genetic diversity affects the fertility rate • Host genetic diversity affects the bounty of bacteria in sperm microbiota • Sperm microbiota exhibit an inbred line-specific variation in bacterial occurrence • Symbiotic sperm microbiota could be potentially correlated with reproductive disorders
在1 CDR Joseph J. Kruppa，LTC Kristina Sanders和Maj Michael Martinez
正如Goldfein将军所建议的那样，赢得了胜利者的第一批推动者？第一个推动者在空间优势方面意味着什么？与俄罗斯和中国一起稳步提高了与美国竞争的空间能力，如果受到对手的威胁，空间在运营环境中最重要的领域对土地，空气，海上和网络空间领域有害。在与同伴对手发生冲突期间，一支美国特种部队团队在试图将高价值的目标（HVT）进行冲突时，以进行空袭。该操作的详细规划是为了保护团队在其运营领域使用的战略通信卫星。与敌人的视线无线电通信作为防守姿势的一部分，该团队试图通过卫星通信来呼吁HVT的位置。但是，他们无法发送报告，因为对团队未知，同伴对手否认了他们通过销毁高架通信卫星通过太空通信的能力。尽管对基于太空的能力进行了广泛的计划，并且基本上是关于联合军事行动中太空支持的“第一把手”，但对手仍然能够破坏和降低太空中的努力并夺取军事优势。美国面临着太空中同行竞争对手的多样化威胁，这已成为联合战士的最重要领域。1从全球定位系统（GPS）到弹道导弹防御系统，美国国家安全依靠基于太空的技术来获得和维持联合军事行动的优势。此外，太空领域的有争议和拥挤的性质与过时的国际政策相结合，例如《外在太空条约》不再保证美国将空间用作避难所，因为太空优势是中国政策目标之一。
南非耐药结核病成人患者的利奈唑胺群体药代动力学
摘要 利奈唑胺广泛用于治疗耐药结核病 (DR-TB)，但治疗指数较窄。为了指导剂量优化，我们旨在描述南非 DR-TB 患者的利奈唑胺群体药代动力学特征，并探索包括 HIV 合并感染在内的协变量对药物暴露的影响。数据来自一项随机对照试验和一项观察性队列研究中的药代动力学子研究，这两项研究均招募了患有耐药性肺结核的成年人。参与者接受了密集和稀疏血浆采样。我们使用非线性混合效应模型分析了利奈唑胺浓度数据，并进行模拟以估计推定的疗效和毒性目标的实现情况。共有 124 名参与者提供了 444 份血浆样本；116 名参与者的标准日剂量为 600 毫克，而 19 名参与者因不良事件将剂量减至 300 毫克。 61 名参与者为女性，71 名 HIV 阳性，平均体重为 56 公斤（四分位距 [IQR]，50 至 63）。在最终模型中，清除率和中心容积的典型值分别为 3.57 升/小时和 40.2 升。HIV 合并感染对利奈唑胺暴露没有显著影响。模拟显示，600 mg 剂量达到疗效目标（在 0.5 mg/L 的 MIC 水平下，游离、未结合药物部分的浓度-时间曲线下面积 [ f AU C 0 24 h = 最低抑菌浓度 ½ MIC . 119）的概率为 96%，但超过安全目标（谷值 h 24 h . 2mg = 升Þ）的概率为 56%。300 mg 剂量未达到足够的疗效暴露。我们的模型描述了南非 DR-TB 患者的利奈唑胺群体药代动力学，并支持在安全监测下每天服用 600 mg 剂量。
土耳其共和国委员会的声明...
上升节点的本地时间：上午10:30。轨道类型：太阳同步。重复期（Nadir）：101天。Revisita期间：4天，卷35°。身高：645,80 km重量：1000 kg
已发布版本的引用（APA）：Jiménez-Luna，J.，Grisoni，F.， Weskamp, N. 和 Schneider, G. (2021)。人工智能在药物发现中的应用：最新进展和未来展望。药物发现专家意见，16(9)，949-959。https://doi.org/10.1080 /17460441.2021.1909567
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。关于人工智能在药物发现中的应用的最初怀疑态度已开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。重点介绍了当前深度学习应用的优势和局限性，以及对用于药物发现的下一代人工智能的看法。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如消息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在人工智能药物发现的进步中发挥核心作用。