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科学高级别访问奖学金 (SSHN) 2024 - Betanet
UMR Herbivores (UMRH)，克莱蒙奥弗涅罗纳-阿尔卑斯中心 Ankit Gangwal 博士 EURECOM SophiaTech 园区 Arun Upadhyay 博士 法国国立科学研究院雅克莫诺研究所，巴黎城市大学 Arunava Dasgupta 博士 图卢兹配位化学实验室
社交媒体中的俄乌战争 - 政治资本
• 所有 V4 国家都检测到了社交媒体中的不真实行为，尽管使用的方法和目标不同。在匈牙利和捷克共和国，以不真实方式在 Facebook 上传播的信息通常试图向民众兜售克里姆林宫的信息。在波兰，可疑的评论者试图冒充反克里姆林宫的战士，同时攻击波兰政治精英和波兰的盟友。在斯洛伐克媒体环境中，所有不断重复的信息要么内容中立，要么亲西方。• 有明显的协调迹象。显然，在传播这些叙述时存在某种形式的协调。例如，有几个个人资料可能被怀疑是假的（例如，假的或没有个人资料图片，只发布政治内容或没有公开的 FB 活动）。重复文本中添加的“介绍”表明存在某种形式的“指南”，供用户“个性化”他们的消息。此外，数百名 Facebook 用户在各种 Facebook 页面的帖子下复制同一条消息似乎没有其他合理的解释。• 多种用户类型参与了 Facebook 上消息的协调传播。在这三个国家，我们发现“常见”用户类型在 Facebook 上不真实地传播消息。可能有“职业”巨魔以虚假活动为职业，使用虚假个人资料在社交媒体上从事虚假活动。有热情的活动家参与这项活动，以说服他人相信他们所说的真相；他们的行为可能是通过封闭的 Facebook 或 Telegram 群组进行集中协调的。第三，有“普通用户”，他们只是偶尔参与虚假活动。他们要么只是看到一些他们同意的评论并传播它们，要么也是协调小组的成员，尽管不太活跃。• 虚假活动在战争初期最为强烈。我们研究发现的绝大多数叙述在战争的头几天重复得最频繁，然后大多数叙述迅速沉寂。主要例外是两条与匈牙利选举相关的信息。• 虚假活动在 V4 中最高。有关乌克兰战争的虚假活动在匈牙利最高，在那里，选举活动——重点关注乌克兰——引发了研究期间在该国观察到的六种叙述中的两种。• 不真实的行为对媒体环境构成威胁。网上信息不实传播是一种威胁，因为这样一来，亲克里姆林宫的信息就可以传达给那些本来不符合这些要求的人，而这些文本的大量传播可能会让人觉得亲克里姆林宫的观点占了多数。从亲西方的角度来看，主要威胁可能是传播事实不符的信息，这可以为亲克里姆林宫的演员提供弹药，让他们有理由将对俄罗斯的批评斥为谎言。
经济治国方略和美俄政策 - USAWC 出版社
1. Thomas Wright，《俄罗斯：旧事重提》，Melanie Sisson、James Siebens 和 Barry Blechman 编，《军事胁迫与美国外交政策：非战争武力使用》（纽约：劳特利奇出版社，2020 年），第 132-45 页。2. David A. Baldwin，《经济治国方略》（新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社，2020 年），第 35-37 页。3. Scott Anderson、Julia Friedlander 和 Rachel Zeimba，《法律战播客：解读对俄罗斯前所未有的制裁》，《法律战》（博客），2022 年 3 月 1 日，https://www.lawfareblog.com/lawfare -podcast-making-sense-unprecedented-sanctions-russia。 4. Maxim Mirnov，“为何扼杀俄罗斯经济可能会适得其反：严厉制裁可能会让该国变成更大、更糟糕的朝鲜”，《外交事务》（网站），2022 年 3 月 11 日，https://www.foreignaffairs.com/articles/russia-fsu/2022-03-11/why-strangling-russias-economy-could-backfire；以及 Zongyuan Liu 和 Mihaela Papa，“反美元轴心：俄罗斯和中国逃避美国经济权力的计划”，《外交事务》（网站），2022 年 3 月 7 日，https://www.foreignaffairs.com/articles/russian-federation/2022-03-07/anti-dollar-axis。
伯氏锥虫的线粒体 RNA 编辑
2 启示 3 4 5 Evgeny S. Gerasimov a# 、 Dmitry A. Afonin a# 、 Oksana A. Korzhavina a 、 Julius Lukeš b,c 、 Ross Low d 、 Neil Hall d 、 6 Kevin Tyler e 、 Vyacheslav Yurchenko f * 、 Sara L. Zimmer g * 7 8 9 a 分子生物学系，罗蒙诺索夫莫斯科国立大学，莫斯科 119234，俄罗斯 10 jalgard@gmail.com (ESG)、afoninmsu@outlook.com (DAA)、korzhavina.oksana.bio.msu@gmail.com 11 (OAK) 12 13 b 寄生虫学研究所，生物中心，捷克科学院，370 05 捷克布杰约维采，捷克14 jula@paru.cas.cz (JL) 15 16 c 南波西米亚大学科学学院，370 05 捷克布杰约维采，捷克 17 18 d 厄尔汉姆研究所，诺维奇研究园区，诺维奇 NR4 7UZ，英国 19 Ross.Low@earlham.ac.uk（RL），neil.hall@earlham.ac.uk（NH） 20 21 e 诺维奇医学院，东英吉利亚大学，诺维奇 NR4 7TJ，英国 22 K.Tyler@uea.ac.uk（KT） 23 24 f 生命科学研究中心，俄斯特拉发大学科学学院，710 00 俄斯特拉发，捷克 25 vyacheslav.yurchenko@osu.cz（VY） 26 27 g 明尼苏达大学医学院，德卢斯校区，明尼苏达州德卢斯，55812，美国 28 szimmer3@d.umn.edu (SLZ) 29 30 # 平等贡献 31 * 通信地址 32 33
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量子法诺不等式
我们先从经典信息论中的法诺不等式说起。一个马尔可夫链 X → Y → ˆ X，其中一个随机变量 X，以及从观测 Y 中得到的估计 ˆ X。最简单的理解是，这个马尔可夫链就是一个通信信道，其中 Y 等于噪声加上 X，ˆ X 是基于 Y 做出的估计。因此，最好的情况是 H(X|ˆ X)=0，这意味着我们的估计完全恢复了原始的 X 而没有错误，但是在大多数其他情况下这基本上是不可能的，因此我们感兴趣的是通过信道丢失了多少信息，换句话说，H(X|ˆ X)，给出了估计 ˆ X 时 X 还有多少不确定性。因为它不是理想的，所以出错是不可避免的，我们定义 P e=P(ˆ X ̸= X) 和一个新的随机变量 Z [2]。