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利用光裂解酶在原子水平上阐明DNA损伤修复反应
这也使得直接在原子水平上研究酶反应的整个过程成为可能，为酶学的新领域打开了大门。这将是根据反应中间体的结构（即酶的真实活性状态）合理设计催化剂和药物的第一步。 出版信息 标题：在原子分辨率下可视化光裂解酶的 DNA 修复过程 作者：Manuel Maestre-Reyna*、Po-Hsun Wang、Eriko Nango、Yuhei Hosokawa、Martin Saft、Antonia Furrer、Cheng-Han Yang、Eka Putra Gusti Ngurah Putu、Wen-Jin Wu、Hans-Joachim Emmerich、Nicolas Caramello、Sophie Franz-Badur、Chao Yang、Sylvain Engilberge、Maximilian Wranik、Hannah Louise Glover、Tobias Weinert、Hsiang-Yi Wu、Cheng-Chung Lee、Wei-Cheng Huang、Kai-Fa Huang、Yao-Kai Chang、Jianh-Haur Liao、Jui-Hung Weng、Wael Gad、Chiung-Wen Chang、Allan H. Pang、Kai-Chun Yang、Wei-Ting Lin、 Yu-Chen Chang、Dardan Gashi、Emma Beale、Dmitry Ozerov、Karol Nass、Gregor Knopp、Philip JM Johnson、Claudio Cirelli、Chris Milne、Camila Bacellar、Michihiro Sugahara、Shigeki Owada、Yasumasa Joti、Ayumi Yamashita、Rie Tanaka、Tomoyuki Tanaka、Fangjia Luo、Kensuke Tono、Wiktoria Zarzycka、Pavel Müller、Maisa Alkheder Alahmad、Filipp Bezold、Valerie Fuchs、Petra Gnau、Stephan Kiontke、Lukas Korf、Viktoria Reithofer、Christian Joshua Rosner、Elisa Marie Seiler、Mohamed Watad、Laura Werel、Roberta Spadaccini、Junpei Yamamoto、So Iwata、Dongping Zhong、Joerg Standfuss、Antoine Royant、Yoshitaka Bessho*, Lars-Oliver Essen*, Ming-Daw Tsai* ＜杂志＞ Science ＜ DOI ＞ 10.1126/science.add7795 补充信息 [1] X射线自由电子激光器（XFEL）
“人工智能、法律与伦理”问题与解决方案
（示例）人工智能医疗项目与《药品和医疗器械法》之间的冲突 有时，您可能需要在人工智能业务启动之前甚至之后推迟或取消其计划，例如，人工智能医疗项目与《药品和医疗器械法》之间的冲突药品和医疗器械等产品的质量、功效和安全”
利用人工智能（AI）支持污水处理厂的运营
（1）国土交通省网站：碳零排放社会贡献分科委员会第 1 次会议资料（2021 年 10 月 1 日） http://www1.mlit.go.jp/mizukokudo/sewerage/mizukokudo_sewerage_tk_000734.html（2022 年 1 月 21 日） （2）高濑伸明等：“利用卷积自动编码器进行污水处理设施的异常检测”，DIA2020 动态图像处理实用研讨会，第 276-282 页，2020 年 （3）木村优希等：“基于 AI 的污水处理厂运行决策技术的验证”，第 57 届下水道研究会议论文集，第 889 页，2020 年
人工智能理论及金融行业应用
摘要：人工智能（AI）被视为下一个时代的科技制高点。近年来，随着计算机计算能力的增强、大数据数量和质量的提高以及机器学习、语音识别等多个研究领域的重大突破，人工智能技术发展迅速，被广泛应用于各行各业。在金融行业，人工智能技术在金融机构的风险控制、营销、客户服务、交易、运营、产品优化等方面的应用日趋成熟，并催生出一些新的商业模式。本文从人工智能在国际金融领域的应用现状和意义出发，阐述人工智能在金融行业的应用、现状和发展趋势。然后，针对人工智能发展过程中存在的风险和现实挑战，立足国际金融发展的现实，总结出推动人工智能在金融市场深入、健康、可持续发展的措施。本文旨在让读者了解人工智能在金融领域的发展现状，也为该领域的学者提供理论参考。
负责任的人工智能——从理论到实践的成熟
或许，在人工智能中实施道德规范的最大障碍是方法不一致和线性化。从人工智能行为准则到道德委员会或框架，所推出的举措通常都是孤立考虑的，这限制了它们有效运作的能力。虽然行为准则（63%）和影响评估（52%）是不同规模组织高管中流行的工具，但提供道德培训、使用道德委员会和其他干预手段因组织规模和人工智能采用成熟度而异。事实上，人工智能成熟度较高的大公司更有可能设立道德委员会（60%）、进行影响评估（62%）并提供道德培训（47%），这表明这些是实现负责任的人工智能所需的领先实践。
人工智能的随机矩阵理论：从理论到实践
摘要：当今，人工智能在很大程度上依赖于使用大型数据集和改进的机器学习方法，这些方法涉及利用基于大型数据集的分类和推理算法。这些大维度会引起许多违反直觉的现象，通常导致对许多通常以小数据维度的直觉设计的机器学习算法的行为理解不佳。通过利用多维框架（而不是受其影响），随机矩阵理论 (RMT) 能够预测许多非线性算法（如某些神经网络）的性能。随机，以及许多核方法，如如SVM、半监督分类、主成分分析或谱聚类。为了从理论上表征这些算法的性能，底层数据模型通常是高斯混合模型（GMM），考虑到真实数据（例如图像）的复杂结构，这似乎是一个强有力的假设。此外，机器学习算法的性能取决于它们所应用的数据表示（或特征）的选择。再次，将数据表示视为高斯向量似乎是一个相当严格的假设。本论文以随机矩阵理论为基础，旨在超越简单的 MMG 假设，通过研究具有普遍性的集中随机向量假设下的经典机器学习工具
麦格理集团个人退休金计划
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从理论到部队行动：关于 MDO 的观点
瓦解：通过摧毁或扰乱敌方系统的子组件（如指挥和控制手段、情报收集、关键节点等）来破坏敌方系统的连贯性，降低其开展作战的能力，同时导致敌人的能力或战斗意志迅速崩溃。