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在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√
在Neurosnap平台上可用的生物信息学...
一种集成工具，用于比较不同组成（单体，低聚物，杂膜复合物）的蛋白质，RNA和DNA的3D结构，以及成对和多扣比对。纸（外部站点）：https：//www.nature.com/articles/s41592-022-01585-1
富含有机富含有机的固体电解质相间的锂锂 - 硫硫电池
溶于电解质中的高活动嘴唇与Li金属阳极化学反应。 [9] Lips和Li Metal Anodes之间的寄生反应在固体电解质中（SEI）中产生不利的成分，并通过连续腐蚀同时破坏SEI。 [10]因此，无物质的沉积被加重，有限的LI储层被耗尽，这会在循环和LI-S电池快速故障期间诱导不稳定的Li金属阳极。 [11]此外，寄生作用和阳极不稳定性在降级条件下严重加剧，例如使用超薄的李阳极和高岩载的硫磺阴极，这些硫磺是为了构建高能量密度LI – S电池所必需的。 [12]因此，抑制嘴唇和Li金属阳极之间的植物反应是稳定Li Metal Anodes并延长Li – S Batteries的循环寿命的先验性。 已经提出了各种策略来减轻嘴唇和Li金属阳极之间的寄生反应。 [13]保留溶剂的电解质在抑制嘴唇的疾病中特别有效，从而缓解了Li Metal Anode腐蚀。 [14]溶于电解质中的高活动嘴唇与Li金属阳极化学反应。[9] Lips和Li Metal Anodes之间的寄生反应在固体电解质中（SEI）中产生不利的成分，并通过连续腐蚀同时破坏SEI。[10]因此，无物质的沉积被加重，有限的LI储层被耗尽，这会在循环和LI-S电池快速故障期间诱导不稳定的Li金属阳极。[11]此外，寄生作用和阳极不稳定性在降级条件下严重加剧，例如使用超薄的李阳极和高岩载的硫磺阴极，这些硫磺是为了构建高能量密度LI – S电池所必需的。[12]因此，抑制嘴唇和Li金属阳极之间的植物反应是稳定Li Metal Anodes并延长Li – S Batteries的循环寿命的先验性。已经提出了各种策略来减轻嘴唇和Li金属阳极之间的寄生反应。[13]保留溶剂的电解质在抑制嘴唇的疾病中特别有效，从而缓解了Li Metal Anode腐蚀。[14]
利用硫-（TiO2/SiO2）蛋黄壳纳米结构提高锂硫电池性能
锂硫 (Li-S) 电池被视为近期下一代锂电池的有希望的候选材料之一。然而，这些电池也存在某些缺点，例如由于多硫化物的溶解导致充电和放电过程中容量衰减迅速。本文成功合成了硫/金属氧化物 (TiO 2 和 SiO 2 ) 蛋黄壳结构，并利用该结构来克服这一问题并提高硫阴极材料的电化学性能。使用扫描电子显微镜 (SEM)、透射电子显微镜 (TEM) 和 X 射线衍射 (XRD) 技术对制备的材料进行了表征。结果表明，使用硫-SiO 2 和硫-TiO 2 蛋黄壳结构后电池性能显著提高。所得硫-TiO 2 电极具有较高的初始放电容量（>2000 mA h g −1 ），8 次充电/放电循环后的放电容量为 250 mA h g −1 ，库仑效率为 60% ，而硫-SiO 2 电极的初始放电容量低于硫-TiO 2 （>1000 mA h g −1 ）。硫-SiO 2 电极在 8 次充电/放电循环后的放电容量为 200 mA h g −1 ，库仑效率约为 70%。所得恒电流结果表明硫-TiO 2 电极具有更强的防止硫及其中间反应产物溶解到电解质中的能力。
大蒜素、大蒜素和有机硫化合物
癌症是一种死亡率极高的可怕疾病，在当今社会，每年夺走成千上万人的生命。传统的癌症疗法因其严重的副作用和缺乏特异性而臭名昭著。在肿瘤发展的背景下，癌症特征代表癌细胞逐渐获得的基本生物学特性。一种有前途的抗癌方法是同时针对多种癌症特征。植物衍生的天然化合物因其结构多样性和最小的毒性而成为开发新型、更有效的抗癌疗法的有前途的资源库。多年来，大蒜 (Allium sativum) 因其已证实的抗癌特性而备受关注。大蒜中的多种生物活性成分，包括有机硫化合物、黄酮类化合物和酚类化合物，对癌细胞表现出不同的作用。这篇综述论文的目的是全面阐明大蒜抗癌作用的机制。本综述中研究阐明的发现不仅有助于更深入地理解大蒜的抗癌特性，而且还为研究人员和医疗保健从业者配制基于天然大蒜化合物的增强型抗癌药物奠定了坚实的基础。
温度对硫和氧同位素的影响...
水”（Brunner等，2012; Wankel等，2014）和δ34s so4（t），δ34s so4（0），δ18o so4（t）和δ18O SO4（0）227
小碳氢化合物渗漏对硫循环的影响...
摘要。所有碳氢化合物（HC）储层泄漏到一些液体。少量HCS逃脱了海上储物，并通过将有机贫困海洋沉积物朝向表面迁移时，这些HC通常在到达沉积物 - 水界面之前被微生物完全代谢。然而，这些低且通常没有注意到的向上的hc伏布仍然影响着周围沉积物的地球化学，并潜在地刺激了浅层地下环境中微生物种群的代谢活性。在这项研究中，我们研究了如何局部的HC渗漏，以使SW Barents Sea的有机贫困沉积物中的微生物硫酸盐减少，重点关注三个采样区域，上面有两个已知的HC沉积物和两个原始海底参考区。对50个重力核心的分析显示，预测的硫酸盐耗尽深度有可能变化，范围从海藻下方3到12 m。我们观察到几乎线性孔隙水硫酸盐和碱度原状，沿硫酸盐还原的低速率（PMOL CM 3 d-1）。segage-sodic和元共转录组数据表明甲烷（AOM）的代谢性和活性对硫酸盐还原和氧化作用。功能标记基因（APRAB，DSRAB，MCRA）的表达揭示了通过硫酸盐还原硫酸盐的脱硫杆菌和甲烷 - 可营养的ANME-ANME-ANME-1古细菌的代谢，在沉积物中HC痕迹维持了HC痕迹。此外，在与AOM过程的同时，我们发现lokiarchaeia和
对选定的有机硫化合物作为潜在
摘要：近年来，从“一种分子、一个靶点、一种疾病”到“多靶点小分子”的新兴范式转变为药物发现开辟了一条巧妙的道路。这一想法已被用于研究针对前所未有的 COVID-19 大流行的有效药物分子，该大流行已成为目前最大的全球健康危机。从临床试验中的药物中认识到有机硫化合物对抗 SARS-CoV-2 的重要性，我们选择了一类对 SARS-CoV 有效的有机硫化合物，并研究了其与 SARS-CoV-2 的多种蛋白质的相互作用。一种化合物对病毒的五种蛋白质（结构和非结构）表现出抑制作用，即主要蛋白酶、木瓜蛋白酶样蛋白酶、刺突蛋白、解旋酶和 RNA 依赖性 RNA 聚合酶。因此，这种化合物成为治疗这种恶性疾病的潜在候选药物。这项工作中进行的药代动力学、ADMET 特性和靶标预测研究进一步激发了该化合物的多功能性，并敦促未来对 SARS-CoV-2 进行体外和体内分析。
