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从人权角度看新技术、数据、人工智能（AI）和数字鸿沟
鼓励制定一项决议草案，设立一个具有地理代表性的多利益相关方工作组，以加强人权理事会内不同行为体行动的一致性，并将各项举措汇总成一个新兴数字技术领域的连贯和总体框架，包括从人权角度监测人工智能和数据的技术发展和治理；
从人类经济到生态生计
3安·希尔（Ann Hill）相对于社区韧性的战略（即使有时通过扩展制定）实际上也是激进的（重新）分布之一：代理，道德，伦理甚至智力不是独特的生物的特性，而是“一种超过一个主题的……产生伦理上的行动”（2014，222）。道德行动和代理来自多价组合本身，这是一组复杂的，多样性谈判的可能和临时结果。
不确定性意识到的偏好一致性从人类反馈学习
从人类反馈（RLHF）中学习的最新进展通常是通过最大程度地提高观察到的人类偏好的可能性来对重新功能进行建模。但是，由于个体的不同背景，这些偏好信号本质上是随机的。在奖励和政策更新过程中，首选项中的这种固有的不确定性可能会导致不稳定或不安全的行为。在这项工作中，我们通过学习分布式奖励模型和来自离线偏好数据集的风险敏感政策来介绍RLHF中不确定性的优先对齐。具体来说，我们提出了最大的后验（地图），以更新与轨迹相关的奖励。此更新过程在人类偏好中的不确定性之前包含了一份信息。利用此更新的奖励样本，我们开发了一个生成奖励模型来表示奖励分布。在奖励模型中固有的随机性驱动下，我们利用了离线分销钟声操作员和有条件的危险价值（CVAR）度量标准，从离线数据集中学习了对风险敏感的策略。实验结果表明，风险敏感的RLHF代理可以有效地识别并避免具有重大随机性的状态，从而在不同任务中实现规避风险的控制。
一种新的有效策略，是从人多能干细胞中产生肝窦内皮细胞
肝脏正弦内皮细胞（LSEC）是高度专业的内皮细胞（EC），在肝发育和再生中起着重要作用。此外，它参与了各种病理过程，包括脂肪变性，炎症，纤维化和肝细胞癌。然而，培养后LSEC的快速去分化极大地限制了其在生物医学应用中的体外建模。在这项研究中，我们开发了一种高效的方案，用于仅在8天内诱导人类诱导的多能干细胞（HIPSC）的LSEC像细胞。使用单细胞转录组分析，我们确定了几种新型LSEC特异性标记，例如EPAS1，LIFR和NID1，以及几种先前揭示的标记物，例如CLEC4M，CLEC1B，CRHBP，CRHBP和FCN3。这些LSEC标记在我们的LSEC样细胞中特异性表达。此外，HIPSC衍生的细胞表达LSEC特异性蛋白，并表现出与LSEC相关的功能，例如乙酰化低密度脂蛋白（AC-LDL）和免疫复杂的内吞作用。总体而言，这项研究证实了我们的新规程允许HIPSC迅速在体外获得LSEC样表型和功能。有效，迅速生成LSEC的能力可能有助于在肝特异性多细胞微环境中更精确地模仿肝发育和疾病进展，从而为新的治疗策略的发展提供新的见解。
从人群中脱颖而出 - 企业如何购买SaaS ...
我们的调查发现，普通的购买组有六个成员，其中44％的买家说他们的数量在过去三年中有所增加。企业的购买集团最大，平均八个成员。他们也更有可能成长，在过去三年中，有52％的人增加了。
毒性和细胞因子从人牙纸浆干细胞中释放出暴露于单个峰和多波LED固化的通用牙齿粘合剂后
目标：评估单峰和多波LED固化的通用粘合剂的影响，对人牙浆干细胞（HDPSC）的代谢活性和细胞因子释放的影响。另外，分析用不同LED固化的粘合剂的转化程度（DC）。方法：使用三种通用粘合剂制备圆盘（直径为5 mm，厚1毫米）：单键Uni Versal（SBU，3 M ESPE），Optibond Universal（OBU，Kerr）和Zipbond Universal（ZBU，SDI）。使用单峰（DeepCure，3 M ESPE）或PolyWave轻射二极管（LED）固化单元（Valo Grand，Ultrapent）将这些圆盘固化40 s。24小时后，将样品放在24孔培养板中，每个培养板含有1 ml培养基24小时。将HDPSC（1.8×10 4）接种在96孔板中，并允许生长24小时。随后，将细胞暴露于提取物（含有粘合剂碟片的培养基）的提取物（培养基）中，再加上24小时。未暴露于提取物的细胞用作对照组。使用MTT分析和通过Magpix评估的细胞因子释放评估线粒体代谢。使用FTIR分析粘合剂的转化程度（n = 5）。通过方差分析的双向和Tukey的测试对结果进行了分析。结果：OBU和ZBU洗脱液在线粒体代谢上导致统计学上显着降低，而不论所用的LED如何，表明它们的细胞毒性。相比之下，SBU并未显着影响MTT结果，类似于对照组。与ZBU相关的细胞因子IL-1，IL-6，IL-10和TNF-α的释放较高。SBU增加了IL-8的释放。OBU不影响细胞因子释放。SBU呈现较高的直流，而OBU和ZBU的DC相似，低于SBU。的意义：总之，通用粘合剂对HDPSC表现出毒性，但毒性程度因粘合剂而异。ZBU与HDPSCS的细胞因子释放量增加有关，尤其是促炎性介质。不同的LED不影响评估粘合剂的细胞毒性。
自动驾驶实验室的未来：从人机交互 AI 到游戏化
材料发现自古以来就一直推动着技术的发展，早在 20 世纪 60 年代材料科学正式确立之前就已存在。1 了解材料特性是生物学、化学、物理学和工程学等多个科学领域的交叉点。2 材料发现和优化包括合成和制造与特性测量的协同作用，无论是机械、化学还是电气特性。1,2 传统上，该过程的所有阶段都是由人类科学家构思和实施的，自动化方法仅用于明确定义的简单操作。机器学习 (ML) 的引入引发了科学家们的好奇心浪潮，他们以全新的视角看待科学方法——无论是在理论和计算领域，还是在实际应用中。创造下一个最佳技术突破的竞赛不仅关乎人类的毅力，也关乎人工智能 (AI) 的运用。3,4 几十年来，计算方法
从人类反馈（RLHF）学习的强化学习
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程序和清单 - 使用纳米宾pandna试剂盒从人类全血中提取HMW DNA
PANDNA试剂盒包含3个洗涤缓冲液（CW1，CW2和PW1），以提取各种样品类型。CBB套件仅包含2个洗涤缓冲液（CW1和CW2）。缓冲CW1，CW2和PW1作为浓缩物提供。CW1和CW2的最终乙醇浓度使用60％。PW1最终乙醇浓度使用70％。在使用之前，如瓶子上所示，将适当的乙醇量（96-100％）添加到缓冲液CW1，CW2和PW1中。