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《统一死亡判定法》中循环系统死亡标准与脑死亡标准不一致
《统一死亡判定法》（UDDA）规定，“个人（1）循环和呼吸功能不可逆停止，或（2）整个大脑（包括脑干）所有功能不可逆停止，即为死亡”。我们发现，UDDA 对“功能停止”一词有两种相互矛盾的解释。一种解释认为，判定死亡只看自发功能的停止，与是否通过人工手段产生无关。另一种解释认为，判定死亡看自发功能的停止和人工支持的功能的停止。由于每条 UDDA 标准使用不同的解释，因此法律在概念上不一致。一种一致的解释会得出这样的结论：有意识的个体，其呼吸和循环功能由人工支持，实际上已经死亡，或者大脑被完全不可逆地破坏的个体可能还活着。我们探索了缓解不一致的解决方案。
在一个仅通过从河流和池塘里抽水而活的水生昆虫动物区系的时代，我们可以看到...
开发了一种用于昆虫的DNA条形码分析的多功能遗传标记，该标记已在全球范围内寻求（我希望将其应用于环境DNA分析，也可以应用于陆生昆虫！）[研究结果]⚫近年来，来自环境DNA的元基因组（社区）分析全面研究了仅通过从河流和池塘中收集水来居住在那里的生物群，在全球范围内吸引了大量关注，需求一直在增加。 ⚫在鱼类，鸟类，哺乳动物和甲壳类动物中已经开发了高度的遗传标记（PCR引物），并经常用于环境DNA分析。 ⚫在昆虫中，地球上种类最多的物种，对全面的社区分析的需求很大，但是物种多样性越高，遗传多样性越高，使得可以开发可用于所有昆虫的基因标记，并且与其他动物群体相比已落后。但是，即使在本文中的试验中，这次发表的论文中发表的遗传标记也已被证明是高度的，而且预计不仅在水生昆虫中，而且昆虫的社区分析都会迅速加速。 ⚫当提交论文时，以预印式的形式发布了有关新开发的标记的信息，并在出版之前已在国内和国际环境DNA分析中使用，并且也因标记的多功能性而受到好评。一些合同进行环境DNA分析工作的公司已经在其网站上发布了日本对本文的解释。 https://edna-blog.com/paper/insectprimer/
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
摆脱人工智能的干扰：内部法律顾问的实际考虑
̶ 根据美国《版权法》第 106 条如果被告以非特权方式复制、改编、分发、公开表演或公开展示受版权保护的作品，则构成侵权 ̶ 在这种情况下，哪一方应承担责任？̶ 最终用户是否会被判定为次要侵权人？
找出所有局部不可区分的广义贝尔态集
一般而言，对于二体量子系统 C d ⊗ C d 和一个整数 k ，使得 4 ≤ k ≤ d ，k 个广义贝尔态（GBS）集的局部鉴别只有很少的必要充分条件，并且很难局部区分 k - GBS 集。本文的目的在于彻底解决某些二体量子系统中 GBS 集的局部鉴别问题。首先给出了三个实用有效的充分条件，Fan 等人的结果 [Phys Rev Lett 92, 177905 (2004); Phys Rev A 99, 022307 (2019)] 可以推导出这些条件的特例。其次在C 4 ⊗ C 4 中给出了GBS集局部判别的充分必要条件,并给出了所有局部不可区分的4-GBS集的列表,从而彻底解决了GBS集的局部判别问题.在C 5 ⊗ C 5 中得到了GBS集单向局部判别的简明充分必要条件,对Wang等人提出的问题中d = 5的情况给出了肯定的回答.
