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电子行业全面材料披露：概述
应明确 FMD 的定义，以消除行业内的不确定性。FMD 特指产品中包含的所有均质材料，包括其成分和浓度，但不包括制造产品所用的成分。关于如何定义均质材料的讨论仍在进行中。REACH 将均质材料定义为无法机械分解成不同材料的材料。RoHS 将“均质”一词定义为“整体成分均匀”。“均质材料”的例子包括各种类型的塑料、陶瓷、玻璃、金属、合金、纸张、纸板、树脂和涂层。应允许在完整材料披露中设定阈值限制，因为现有法规（如 ECHA 的 REACH 和 EPA 的 TSCA 报告要求）目前允许这种灵活性。阈值限制是一种实用且长期存在的行业惯例，应与有关对人类健康和环境影响的最新科学保持一致。例如，REACH 法规第 33(1) 条规定，物品（产品）的制造商和进口商必须通知其客户其产品中是否存在任何重量超过 0.1% 的高度关注物质 (SVHC)，并提供产品安全使用说明 1 。缺乏阈值限制将给行业带来过度负担。使问题更加严重的是，如果以前从未跟踪过某种物质，那么寻找供应链中使用的化学物质的过程可能需要一年或更长时间。
不同等级级别所感知的战略实施过程：大型克罗地亚企业的经验
摘要目的：尽管实施过程涉及来自不同层次级别的员工，但对实施主题的先前研究主要集中在顶级管理视角上，从而忽略了较低的层次结构级别的观点。我们认为，来自不同等级层次的员工对实施过程的进行方式不同，因为许多内在和外部因素。考虑到实施过程中较低层次级别的主要作用，我们决定在我们的研究中包括较低的管理和操作员。方法论：我们研究了来自不同层次级别的员工认为实施过程的方式。使用四个实施因素评估了我们研究中的实施过程：1）人，2）资源分配，3）交流，4）操作计划和控制。我们将问卷发送给所有大型克罗地亚企业（396），并收集了来自78家企业的208个问卷。的发现：研究结果证实，对主要实施因素的评估在四个确定的因素中的两个中的层次结构之间有显着不同：1）交流和2）操作计划和控制。一线经理和操作员主要考虑实施该策略的说明，该策略过于模糊和不清楚，他们的建议未考虑，沟通通常太慢，是什么会引起混乱并降低协调操作任务的效率并引入潜在的变化。对理论和实践的影响：尽管我们证明了大约四分之二的实施因素的统计学上不同的看法，但我们以某种方式指出，这一研究流，有多种因素和多个受访者
利用非整合型Wus2载体增强玉米转化和定点诱变
摘要：高效的遗传转化是快速进行基因功能分析和作物性状改良的先决条件。我们最近证明，使用我们的快速农杆菌介导转化方法，具有 NptII /G418 选择和兼容辅助质粒的新型 T-DNA 双元载体可以有效地转化玉米自交系 B104。在这项工作中，我们实施了非整合型 Wuschel2 (Wus2) T-DNA 载体方法进行农杆菌介导的 B104 转化，并测试了其对难转化自交系 B73 转化和基因编辑的潜力。非整合型 Wus2 (NIW) T-DNA 载体辅助转化方法使用两株农杆菌菌株：一株携带目的基因 (GOI) 构建体，另一株提供 NIW 构建体。为了监测 Wus2 与玉米基因组的共整合，我们将由强组成型启动子驱动的玉米 Wus2 表达盒与新的可见标记 RUBY 相结合，后者产生紫色色素甜菜碱。作为 GOI 构建体，我们使用之前测试过的 CRISPR-Cas9 构建体 pKL2359 进行 Glossy2 基因诱变。当 GOI 和 NIW 构建体都由 LBA4404Thy 菌株递送时，B104 转化频率显著提高了约两倍（10% vs. 18.8%）。重要的是，我们能够使用 NIW 辅助转化方法转化顽固性自交系 B73，并通过省略选择剂 G418 获得了三株无转基因编辑植物。这些结果表明，NIW 辅助转化可以提高玉米 B104 转化频率，并为 CRISPR 技术用于无转基因基因组编辑提供一种新选择。
直接皮质刺激与 SEEG 记录中语言映射诱发高频活动之间的关系
目的 作者评估了在立体脑电图记录过程中，术前任务诱发的高频活动 (HFA) 对难治性癫痫患者语言映射的临床意义。尽管 HFA 评估被描述为认知的假定生物标志物，但其对映射语言网络的临床意义主要通过使用皮层脑电图 (ECOG) 的研究来评估。方法 对 42 例癫痫患者进行了颅内电极植入，并在任务诱发的 HFA 和直接皮层刺激 (DCS) 语言映射期间进行了评估。评估了每种方法在特异性和敏感性方面的空间和功能相关性。结果 结果表明，这两种方法都可以映射经典的语言区域，并且通过诱发的 HFA 获得了大型双侧语言网络。在区域层面，顶叶和颞叶的方法存在差异：HFA 招募了更多的皮层顶叶部位，而 DCS 涉及更多的皮层颞叶部位。重要的是，结果显示，HFA 可以预测 DCS 引起的语言干扰，具有高特异性（92.4%；阴性预测值 95.9%）和非常低的敏感性（8.9%；阳性预测值 4.8%）。结论 DCS 语言映射似乎比诱导 HFA 映射更适合广泛的时间映射。此外，应使用诱导 HFA 作为 DCS 的补充，通过省略报告为 HFA - 的部位来预先选择 DCS 期间刺激的部位数量。这可能是一个相当大的优势，因为它可以减少刺激过程的持续时间。讨论了每种方法要使用的几个参数，并根据 ECOG 研究报告的先前结果解释了结果。
通过膜曝气硝化法生物电化学去除尿液中的 COD，实现高效、最大限度和稳健的氮回收
从源头分离的尿液中回收资源可缩短地球上的营养循环，对深空探索的再生生命支持系统至关重要。在本研究中，开发了一种强大的两阶段、节能、不依赖重力的尿液处理系统，将新鲜真实的人类尿液转化为稳定的营养液。在第一阶段，在微生物电解池 (MEC) 中去除高达 85% 的 COD，将有机化合物中的部分能量 (27-46%) 转化为氢气，并通过防止第二阶段通过反硝化造成的氮损失实现完全氮回收。除了去除 COD 之外，所有尿素都在 MEC 中水解，从而产生富含氨氮和碱度、COD 低的流体。该流体被送入膜曝气生物膜反应器 (MABR)，以通过硝化将挥发性和有毒的氨氮转化为非挥发性硝酸盐。生物电化学预处理允许在低于 0.1 mg O 2 L −1 的本体相溶解氧水平下将 MABR 中的所有氮以硝酸盐形式回收。相反，在相同的氮负荷率下向 MABR 直接供给原尿液（省略第一阶段）会因反硝化而导致氮损失（18％）。MEC 和 MABR 的特点是微生物群落非常不同且多样。虽然（严格的）厌氧属，例如 Geobacter（电活性细菌）、Thiopseudomonas（Lentimicrobiaceae 成员）、Alcaligenes 和 Proteiniphilum 在 MEC 中占主导地位，但 MABR 以需氧属为主，包括 Nitrosomonas（已知的铵氧化剂）、Moheibacter 和 Gordonia 。两阶段方法产生了稳定的富含硝酸盐、COD 低的营养液，适用于植物和微藻培养。
公平的人工智能
减轻对亚群体的歧视。1 人们可能倾向于认为，只需从决策支持系统中省略敏感属性也能解决公平问题。然而，这是一个常见的误解：一些非敏感属性充当了代理（例如，工资是性别的代理，邮政编码是民族的代理，家庭结构是种族或宗教的代理），因此，即使不了解敏感属性的决策支持系统也被认为是不公平的。本文的目的是向信息系统从业者和研究人员介绍“公平的人工智能”。如上所述，信息系统内有多个领域容易出现不公平现象。事实上，信息系统维持甚至强化了人工智能中现有的不公平现象，而不是减轻它。在依赖这样的信息系统时，企业和组织面临着巨大的法律风险。在这方面，世界各地的立法机构都在实施法律，禁止在算法决策中进行差别对待（White & Case 2017）；例如，在美国，公平贷款法对风险评分中的算法偏见进行惩罚，而在欧盟，人工智能的责任由通用数据保护条例（GDPR）强制执行。因此，实现公平的人工智能对于歧视的潜在受害者和依赖人工智能进行决策支持系统的机构都至关重要。最近的报告指出，企业、组织和政府对公平人工智能的采用已经落后（AI Now Institute 2018）。正如我们稍后讨论的，这种进展缓慢的潜在原因在于信息系统的所有维度，即人（例如信任）、技术（例如设计原则、经济影响）和组织（例如治理）。在以下章节中，本文将回顾公平的理论概念，将它们与人工智能的公平性联系起来，并为信息系统研究提出建议。
超导变压器的人工智能
低温电气化是超导技术与低温工程相结合提供的解决方案，有助于解决电网和运输领域的全球变暖、污染、排放、损失等问题，实现许多净零排放计划的目标 [1]。超导变压器是电网低温电气化最有前途的应用之一，因为与传统变压器相比，超导变压器重量更轻（2 到 3 倍）、更紧凑（3 到 5 倍）、效率更高（高达 5%），过载耐受性更强 [2]。此外，超导变压器对环境的影响比传统的油浸式变压器要小，因为超导绕组需要浸入无毒无害的液氮 (LN2) 中。因此，通过省去这种变压器中的油，可以完全消除因油过热引起爆炸的风险。另一方面，与传统变压器相比，这将提高超导变压器的可靠性。这些优势为在高功率应用中实施超导变压器或为敏感负载供电，用传统的油浸式变压器取代它们铺平了道路。目前，使用超导变压器的盈亏平衡为 25 MVA，但随着带/线生产技术的进步以及制造技术的进步，这一功率将在本十年进一步下降。除了超导带制造挑战之外，其他挑战也减缓了超导变压器技术的发展进程，包括容错问题 [3- 4]、绕组低温恒温器制造的线圈架生产成本高以及高效的冷却系统设计。许多研究人员和公司正在努力解决上述挑战，以使超导变压器成为电网的可行商业化组件，并提高其与传统油浸式变压器的竞争力。大多数努力都集中在带生产上
非恶性疾病的脐带血移植
此外，与其他供体干细胞源相比，接受UCBT的患者延迟了中性粒细胞的植入和T细胞重建，并且机会性感染的增加，在移植后3个月内，这是第一个非释放死亡率> 50％。4 , 5 However, the incorporation of serotherapy with anti- thymocyte globulin (ATG; thymoglobulin) or alemtuzumab in the conditioning regimen was found to be the main reason for this poor T-cell reconstitution in cord blood recipients because of very ef fi cient in vivo donor T-cell depletion resulting in very poor immune reconsti- tution in the months after CBT.6-9免疫差异和其他患有UCBT的非恶性疾病患者的移植后感染的发病率或严重程度可以通过省略调节性治疗方案的血清疗法来降低，从而避免体内T细胞衰减。 目前，这种方法在非恶性小儿种群中几乎没有经验。 Chiesa等人在第一次描述了在小儿患者的UCB后省略血清疗法后的早期免疫重建，其中12例患有SCID。 他们报告说，由于感染感染（7％），总体死亡率显着降低，但急性GVHD的发生率很高（2-4级，50％； 3-4级； 16％级；慢性，14％）。 随后对ATG治疗的时间和UCBT后免疫重建的影响进行了评估和报告。 10作者得出的结论是，省略或有限时，早期免疫重建的益处必须与更高的变化和严重GVHD的发病率保持平衡。6-9免疫差异和其他患有UCBT的非恶性疾病患者的移植后感染的发病率或严重程度可以通过省略调节性治疗方案的血清疗法来降低，从而避免体内T细胞衰减。目前，这种方法在非恶性小儿种群中几乎没有经验。Chiesa等人在第一次描述了在小儿患者的UCB后省略血清疗法后的早期免疫重建，其中12例患有SCID。他们报告说，由于感染感染（7％），总体死亡率显着降低，但急性GVHD的发生率很高（2-4级，50％； 3-4级； 16％级；慢性，14％）。随后对ATG治疗的时间和UCBT后免疫重建的影响进行了评估和报告。10作者得出的结论是，省略或有限时，早期免疫重建的益处必须与更高的变化和严重GVHD的发病率保持平衡。但是，诊断，调理方案和移植时中位年龄的异质性可能影响了GVHD的发生率。他们还报道说，与有或没有ATG的骨髓相比，接受有或没有ATG的骨髓与骨髓相比，接受ATG/血清疗法的CBT患者的病毒再活化最低。
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c。人际交往组D：全面的问题 /案例分析 /情况分析问题21。< /div>阅读以下情况并回答下面给出的问题[4×5 = 20]：您发送的非语言信号可以增强或破坏您的口头消息，因此请确保使用非语言提示来提高您的优势。在美国商业文化中，以下信号是建立和维持专业信誉的关键：眼睛行为：保持直接但不连续的眼神交流。在回答问题之前不要低头看，请注意不要转过眼睛。不要长时间远离对方，也不要过度眨眼。手势：当使用手势强调点或传达您的感觉的强度时，请使它们自发，未经锻炼和放松。将手和肘部远离身体，避免手势，喉咙清理，烦躁和拉扯衣服。不要舔嘴唇，握手，敲打手指或在上下文中微笑。姿势：假定一个开放而放松的姿势。自信地宽容地走路。直立地站立，双脚都在地板上，直接坐在椅子上而不会懒散。保持头部水平，并保持下巴。在开始回答问题时交流，向前倾斜和微笑时，请移动您的姿势。避免保持身体僵硬或以其他方式传达紧张感。声音：以中等快速的速度说话，努力争取对话风格。在音高，速率和体积上使用适当的变化。避免在单调中说话。避免发出平坦，紧张或鼻音。尽力避免“ ahs”或“ ums”，重复单词中断或暂停中间句子，省略单词的一部分和口吃。
人工智能态度量表（AIAS-4）的开发和验证
人工智能 (AI) 的快速发展引发了对能够评估公众对 AI 态度的工具的日益增长的需求。本研究提出开发和验证 AI 态度量表 (AIAS)，这是一种简明的自我报告工具，旨在评估公众对 AI 技术的看法。本文提出的 AIAS 第一版包含五个项目，包括一个反向计分项目，旨在衡量个人对 AI 对其生活、职业和整个人类影响的看法。该量表旨在捕捉人们对 AI 的态度，重点关注技术对社会和人类的感知效用和潜在影响。在两项独立研究中，使用不同的样本研究了该量表的心理测量特性。最初对量表的初步 5 项版本进行了探索性因子分析。这种探索性验证研究表明需要将量表分为两个因素。虽然结果表明，总体量表的内部一致性令人满意，并且与相关心理测量指标的相关性也令人满意，但对每个因素的单独分析表明，因素 1 的内部一致性很强，但因素 2 的内部一致性不足。因此，开发并验证了该量表的第二个版本，省略了与问卷中其余项目相关性较弱的项目。与最初的 5 项量表和拟议因素相比，经过改进的最终 1 因素 4 项 AIAS 表现出更高的整体内部一致性。对不同参与者样本进行的进一步验证性因素分析证实，AIAS 的 1 因素模型（4 项）与数据充分吻合，为量表的结构有效性和在不同人群中的普遍性提供了额外的证据。总之，本文报告的分析表明，开发和验证的 4 项 AIAS 可以成为致力于 AI 开发的研究人员和专业人士的宝贵工具，他们希望了解和研究用户对 AI 的总体态度。