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植物细胞器基因组育种的潜力
Maeda, A., S. Takenaka, T. Wang, B. Frink, T. Shikanai 和 M. Takenaka (2022) DYW 脱氨酶结构域对靶标 RNA 编辑位点的邻近核苷酸有明显的偏好。Plant J. 111: 756–767。Melonek, J., J. Duarte, J. Martin, L. Beuf, A. Murigneux, P. Varenne, J. Comadran, S. Specel, S. Levadoux, K. Bernath-Levin 等人 (2021) 小麦细胞质雄性不育和育性恢复的遗传基础。Nat. Commun. 12: 1036。Mok, BY, MH de Moraes, J. Zeng, DE Bosch, AV Kotrys, A. Raguram, F. Hsu, MC Radey, SB Peterson, VK Mootha 等人(2020) 细菌胞苷脱氨酶毒素可实现无 CRISPR 的线粒体碱基编辑。《自然》583：631-637。 Mok, YG, S. Hong, S.-J. Bae, S.-I. Cho 和 J.-S. Kim (2022) 植物叶绿体 DNA 的靶向 A 到 G 碱基编辑。《自然植物》8：1378-1384。 Motomura, K., Z. Moromizato 和 S. Adaniya (2003) 源自 Oryza rufipogon 的水稻品系 RT102 细胞质雄性不育的遗传和育性恢复。《日本热带农业杂志》 47: 70–76. Nakazato, I., M. Okuno, H. Yamamoto, Y. Tamura, T. Itoh, T. Shikanai, H. Takanashi, N. Tsutsumi 和 S. Arimura (2021) 拟南芥质体基因组中的靶向碱基编辑。纳特。植物 7：906–913。 Nakazato, I.、M. Okuno、C. Zhou、T. Itoh、N. Tsutsumi、M. Takenaka 和 S. Arimura (2022) 拟南芥线粒体基因组中的靶向碱基编辑。过程。国家。阿卡德。科学。美国 119：e2121177119。 Nakazato, I., M. Okuno, T. Itoh, N. Tsutsumi 和 S. Arimura (2023) 质体基因组碱基编辑器 ptpTALECD 的表征与开发。Plant J. 115: 1151–1162。Omukai, S., SI Arimura, K. Toriyama 和 T. Kazama (2021) 线粒体开放阅读框 352 的破坏可部分恢复细胞质雄性不育水稻花粉的发育。Plant Physiol. 187: 236–246。Takei, H., K. Shirasawa, K. Kuwabara, A. Toyoda, Y. Matsuzawa, S. Iioka 和 T. Ariizumi (2021) 两个番茄祖先 Solanum pimpinellifolium 和 Solanum lycopersicum var 的从头基因组组装。 cerasiforme，通过长读测序。DNA
释放可能性的力量
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我们被模拟的可能性不存在
模拟理论认为意识、现实以及我们对这些现实的感知都是通过详细的计算机模拟体现出来的。Bostrom (2003) 提出了模拟理论，至少是其流行的形式，他考虑了一种先进的后人类物种获得强大的计算能力，大大超越了我们目前的局限性，并对模拟其祖先产生了兴趣。Bostrom 认为这可能是我们存在的一种解释。然而，从最广泛的意义上讲，模拟理论没有理由必须依赖这些人类后代。任何拥有足够计算能力和想象力的物种都可以产生令人信服的现实模拟，并且只要有足够的想象力，这种外来物种也没有理由必须模拟与其自身稍微相似的现实。当我们想象一个特别狡猾的非人类模拟器模拟的现实是故意设计来迷惑其居民，让他们相信他们是由他们的后人类后代模拟的时，这个命题尤其有力。先验地，这些都是简单的逻辑可能性，我们无法从所有可能性中排除它们。我们提醒大家，目前尚不清楚“足够的计算能力”究竟意味着什么，以及这是否可以实现。为了便于讨论，我们承认，即使不是在我们的现实中，而是在一个与我们完全不同的假想模拟器的现实中，足够的计算能力是可以实现的，因为没有理由相信不是这样。
使用人工智能的可能性...
3.3.4.1. 葡萄牙 ................................................................................................ 115 3.3.4.2. 法国 ................................................................................................ 115 3.3.4.3. 中国 ................................................................................................ 116 3.3.4.4. 美国 ................................................................................................ 118 3.3.4.5. 爱沙尼亚 ................................................................................................ 120 3.3.4.6. 荷兰 ................................................................................................ 121 3.3.4.7. 巴西 ................................................................................................ 122 3.4. 法律技术 ................................................................................................ 125
人工智能退化的可能性
当今最有前途的新技术是人工智能。这项技术具有可以彻底改变我们生活的世界的能力。这项技术已深入到不同的领域，并且已经证明了它比旧方法的优势。使用该技术可以自动执行任何重复和简单的任务，而这些任务大多由劳动力完成。随着技术的进步，它处理更艰巨任务的能力也会增强。不同的行业对它的依赖程度如此之高，以至于劳动力数量降到了最低。这项技术是否有可能走上一条没有积极结果的道路？因此，以下文章将探讨该技术可能出现的退化问题或对实施领域可能造成的损害 [1, 2]。
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