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花青素合酶 1 (Ans-1) 基因中的 CACTA 样转座子决定了树莓 (Rubus idaeus) 品种‘Varnes’的杏子果实颜色
栽培的树莓 (Rubus idaeus L.) 最常见的果实是小而红、香气浓郁的果实。它们的颜色主要来自花青素，这是一种水溶性多酚色素，但除了红色果实外，还有一些品种的果实呈黄色和杏色。在这项研究中，我们使用了多组学方法来阐明树莓杏色果实颜色的遗传基础。利用代谢组学，我们对红色和杏色树莓果实中的花青素进行了量化，并证明与红色果实树莓相比，杏品种“Varnes”的果实仅含有少量浓度的花青素化合物。通过执行 RNASeq，我们揭示了杏果实‘Varnes’中花青素生物合成途径基因的差异表达模式，并在使用长读牛津纳米孔技术测序进行全基因组测序后，我们在花青素合酶（Ans）基因的第二个外显子中发现了一个 CACTA 样转座因子（TE），它导致预测的 ANS 蛋白截短。PCR 证实了无关的红果品种‘Veten’中转座子以杂合形式存在，这表明杏果实颜色是红色的隐性遗传，并且可能在覆盆子种质中广泛存在，这可能解释了为什么杏子形式在现代覆盆子育种种群中会定期出现。
注意：负责药房的经理或同等级别的经理 华盛顿州法律规定，负责经理（或同等级别的经理）和所有药剂师
普通药房或医院药房自检工作表。请勿发送至委员会办公室。本报告和自检的主要目的是提供一个机会来识别和纠正不符合州和联邦法律的领域。本工作表不能取代美国药典 (USP) <797> 药物配制 - 无菌制剂。（注意：自检和委员会检查均不会评估您是否完全遵守药房执业的所有法律和规则。）通过回答问题并参考提供的相应法律/规则/ CFR，您可以确定您是否遵守了许多规则和法规。如果您已纠正任何缺陷，请在相应问题旁写上更正内容和更正日期。
全球计划扩展负责任的商业行为
人权和环境的尽职言会正迅速成为企业，政府和民间社会的基石，他们寻求推动负责任的商业和可持续发展。通过根据国际标准应用基于风险的尽职调查，企业可以更好地识别和解决对People和Planet的不利影响。然而，越来越多的政策和法规网络可能会令人畏惧，特别是对于发展中国家的中小型企业和利益相关者，他们经常面临资源和促进挑战，以及跨国公司的竞争要求。
算法素养，AI素养和负责任的AI素养
从健康和科学到农业和金融的各种环境中，AI都在广泛的环境中应用。它在日常知识工作任务中以多种方式使用，例如在搜索和建议中，以书面形式，转录和翻译。它正在影响许多工作场所，因此AI素养很可能被视为就业能力的组成部分。此外，由于它对社会，尤其对媒体和传播的影响，它对民主具有影响，因此对每个公民和公众都有影响。因此，人们认识到，重要的是要定义公众作为工人和公民需要了解AI的内容。却很难定义AI素养的范围。作为一种通用技术，这实际上是多种技术的伞，AI在不同的情况下看起来不同。这也是一个不断发展的想法。例如，生成型AI从戏剧性的角度转移了我们对AI的概念化。此外，需要对这些技术进行一些了解，但是显然，AI素养并不能降低技术技能。AI具有哲学和道德的维度，很难与技术完全相关。有必要学习潜在的持久技能，而不仅仅是如何使用特定工具。但是，也很可能
可解释且负责任的人工智能
当今的算法已经在各个领域达到甚至超越了人类的任务表现。特别是，人工智能（AI）在组织与个人（例如其客户）之间的互动中发挥着核心作用，例如改变了电子商务或客户关系管理。然而，大多数人工智能系统仍然是难以理解的“黑匣子”——不仅对于开发人员，而且对于消费者和决策者也是如此（Meske 等人，2022 年）。对于电子市场而言，诸如试图管理风险和确保基于机器学习的电子交易系统符合监管要求等问题不仅源于其数据驱动的性质和技术复杂性，还源于其黑匣子性质，其中“学习”创造了
负责任的人工智能的综合理论框架
人工智能 (AI) 迅速融入各个领域，带来了显著的效益，例如提高了业务效率和客户满意度，同时也带来了挑战，包括隐私问题、算法偏见和对自主性的威胁。针对这些多方面的问题，本研究提出了一个负责任人工智能 (RAI) 的新型综合理论框架，该框架涉及四个关键维度：技术、可持续发展、负责任的创新管理和立法。负责任的创新管理和法律维度构成了该框架的基础层。前者将预期和反思等元素嵌入企业文化，后者研究了欧盟和美国的人工智能特定法律，为管理人工智能的法律框架提供了比较视角。这项研究的结果可能对寻求负责任地整合人工智能的企业、专注于创建负责任合规人工智能的开发人员以及希望提高认识和制定 RAI 指南的政策制定者有所帮助。
负责任的人工智能框架：管道语境化
摘要 将道德和价值观纳入人工智能资产的生命周期意味着在这些视角下确保其开发、部署、使用和退役。这些方法取决于人工智能运营的市场领域——考虑任何流程未按预期执行时与人类的互动和影响——以及法律合规性，这两者都是确保充分履行道德和价值观所必需的。具体而言，在制造业，自 1990 年代以来制定了标准，以确保机械的正确使用、系统的稳健性、低产品变异性、工人安全、系统安全以及系统约束的充分实施等。然而，将现有实践与以可信赖的方式部署人工智能的需求相结合是一项挑战。本文档为制造业的人工智能管理提供了一个扩展框架。该框架基于与负责任的人工智能相关的不同观点，将可信问题视为风险。该方法基于这样的理念：道德考量可以而且应该作为危害来处理。如果这些要求或约束没有得到充分满足和管理，预计会对不同的可持续支柱产生严重的负面影响。我们提出了一种基于风险管理的结构良好的方法，允许在制造业人工智能组件的任何生命周期阶段实施道德考量。该框架遵循管道结构，有可能扩展并与其他工业风险管理流程连接，从而促进其在制造领域的实施。此外，鉴于人工智能监管状态的动态条件，该框架允许扩展和考虑未来可能开发的因素。