肠道微生物群对生理过程的影响正在迅速在全球引起关注。尽管研究不足,但仍有可用的数据证明了肠道微生物群的串扰,以及该轴对繁殖的重要性。本研究回顾了肠道菌群对繁殖的影响。此外,还提出了肠道菌群调节男性和女性繁殖的可能机制。数据库,包括Embase,Google Scholar,PubMed/Medline,Scopus和Web of Science。的发现表明,肠道菌群通过调节类固醇性激素,胰岛素敏感性,免疫系统和性腺微生物群的循环水平来促进性腺功能。肠道菌群还改变了ROS的产生和细胞因子积累的激活。总而言之,可用的数据证明了肠道微生物群轴的存在,该轴对性腺功能的作用。然而,大多数数据是动物研究的诱人证据,而人类数据的数据很大。因此,使用动物模型验证实验研究报告的人类研究很重要。
摘要:人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域,一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法,该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此,尽管事实上有很多调查和评论,但它们很快就变得过时了。因此,与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中,我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类,因为专门针对该领域的论文相对较少,而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后,我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用,即微电子(包括电路设计优化)和纳米光子学(包括诸如光子晶体,纳米质体的构造和水流的结构的逆设计(包括逆设计)。我们试图保持这项广泛的调查独立,以便不仅可以使用相关领域的学者,还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
环境变化和人口增长是农作物生产和整个粮食安全的主要问题。为了解决这个问题,研究人员一直致力于改良谷物和豆类,并在本世纪初取得了相当大的进展。然而,如果没有蔬菜和水果,谷物和豆类加在一起不足以满足人类生活的饮食和营养需求。生产优质的蔬菜和水果极具挑战性,因为它们易腐烂、保质期短,而且在收获前后会遇到非生物和生物压力。通过引入外来基因来生产转基因作物,可以生产出优质、延长保质期和抗逆性、改变开花和果实成熟的时间的转基因作物,这种方法非常成功。然而,一些生物安全问题,如转基因异交风险,限制了它们的生产、营销和消费。现代基因组编辑技术,如 CRISPR/Cas9 系统,在这种情况下提供了一个完美的解决方案,因为它可以生产无转基因的转基因植物。因此,这些基因编辑植物可以轻松满足农作物生产和消费的生物安全规范。本综述重点介绍了 CRISPR/Cas9 系统在成功产生非生物和生物胁迫抗性方面的潜力,从而提高了蔬菜和水果的质量、产量和整体生产力。
网络刮擦是一项大规模的处理活动,通常在没有人意识到的情况下进行。这种无形的处理为人们的权利和自由带来了特殊的风险。例如,如果某人不知道他们的数据已被处理,则无法行使其信息权。我们获得了有关缓解措施以应对这种风险的最少证据。这意味着在实践中,生成的AI开发人员可能难以证明其处理如何满足合法利益平衡测试的要求。作为第一步,我们期望生成的AI开发人员显着提高其透明度的方法。例如,他们可以考虑
b'MSC植物学是一项为期两年的课程,有助于对生物学主题有更好,更深入的了解。该课程具有实用性和理论结构。在实验室中给学生提供课程,以更好地了解植物生活。该课程旨在涵盖诸如微生物学,植物学,植物解剖学,分子生物学等的选修和核心主题。追求硕士学位植物学的过程还可以帮助学生在诸如兽医,农艺学,细胞学,林业等学科方面进行专业化。
目前,马达加斯加有80%是无树的草原。在大约0.5 - 1 KA引入牧民之前,请识别失落的稀树草原林地和草原,森林和荒地(Hixon等人,2021年),该岛上的保护/修复岛上的保护/修复。Gillson等。(2023;以后的G2023)警告说,“所有稀树草原和荒地作为退化的森林在生态上都是不准确的”二进制分类,这使“森林 - 草地之间的虚假二分法”和“脱离了Heathlands and Scartion and Savannans and Savannas。”我们同意,很惊讶地看到我们归因于我们(Joseph and Seymour,2020,2021;此后的J&S20,21),此后两年,我们揭穿了Madagascar的中部高地(MCH)的“ Forest-Grassland” Dichotomies。我们得出结论:“这项跨学科的审查挑战了百年历史的极端观点……证据不支持(1)森林中有二次草原的森林MCH……也不支持(2)MCH,其特征是巨大的自然无天然草地……发现的结果支持了更林木,更繁华的ericoid-rich rich过去,与林地相处的草丛和林地相处,像林地一样, 在细尺度上,一个复杂的马赛克……似乎很可能,包括较小的无树草地”。 我们假设一个八份马赛克(不是两个),稀树草原> 30%,荒地比今天高10倍(Joseph et al。,2021)。 我们清楚地(1)反对和反对二分法,(2)从未发现“所有的稀树草原和荒地”被降解为森林。在细尺度上,一个复杂的马赛克……似乎很可能,包括较小的无树草地”。我们假设一个八份马赛克(不是两个),稀树草原> 30%,荒地比今天高10倍(Joseph et al。,2021)。我们清楚地(1)反对和反对二分法,(2)从未发现“所有的稀树草原和荒地”被降解为森林。
Robert D. Fish(R.Fish@imperial.ac.uk)隶属于杜勒尔保护与生态研究所,位于肯特大学,英国坎特伯雷,英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心,在英国伦敦,英国,英国伦敦。 Gail E. Austen,Jacob W. Bentley,Jessica C. Fisher,Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies(Z.G.Davies@kent.ac.uk)隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所,位于肯特大学,位于肯特大学,位于肯特大学的英国坎特伯里大学,在英国,英国,英国国王。 马丁·达利默(Martin Dallimer)隶属于可持续发展研究所,地球与环境学院,利兹大学,英国利兹大学,英国,英国和环境政策中心,伦敦帝国学院,英国伦敦伦敦帝国学院。 Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会,经济和地理科学系。 Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所,英国坎特伯雷,英国坎特伯雷,挪威奥斯陆的挪威水研究所。Robert D. Fish(R.Fish@imperial.ac.uk)隶属于杜勒尔保护与生态研究所,位于肯特大学,英国坎特伯雷,英国坎特伯雷和英国伦敦帝国学院的环境政策中心,在英国伦敦,英国,英国伦敦。Gail E. Austen,Jacob W. Bentley,Jessica C. Fisher,Phoebe R. Bentley和Zoe G. Davies(Z.G.Davies@kent.ac.uk)隶属于迪尔雷尔保护与生态研究所,位于肯特大学,位于肯特大学,位于肯特大学的英国坎特伯里大学,在英国,英国,英国国王。马丁·达利默(Martin Dallimer)隶属于可持续发展研究所,地球与环境学院,利兹大学,英国利兹大学,英国,英国和环境政策中心,伦敦帝国学院,英国伦敦伦敦帝国学院。Katherine N. Irvine隶属于英国苏格兰阿伯丁市詹姆斯·赫顿学院的社会,经济和地理科学系。Maximilian Nawrath隶属于肯特大学的杜雷尔保护与生态研究所,英国坎特伯雷,英国坎特伯雷,挪威奥斯陆的挪威水研究所。
<关于AI开发相关的著作权作品的学习> 人们担心,经过多年精心创作的独特作品可能会被机器学习并轻易创作出类似的作品。 - 人工智能本身对社会来说是必要的,学习人工智能不应该被全面禁止。对于学习阶段的抄袭,需要明确日本的版权法是否真的比其他国家宽松。至少它的制度比美国更严格。海外对《AI天堂》的一些批评存在误解,有必要作出正确解释。 * 我想知道我们的版权材料是否真的正在被研究。事实上,其中一些甚至没有网上的数字数据。此外,主要的人工智能公司都在海外。 ※有些作品除非将数字数据本身发布到网上,否则无法公开。我想了解防止机器学习的技术和方法。如果在技术和服务方面也有措施确保这一点,那就令人放心了。对于受版权保护的作品,如果它们作为学习数据集出售,我们认为未经许可复制此类数据集本身是不允许的。 * 人们担心网上发布的盗版版本会受到研究。 - 商业人工智能开发者未经许可研究受版权保护的作品,且不向版权所有者支付任何补偿,这是不公平的。 - 海外也有通过集中管理运营商等综合许可的方式发放许可,并获得报酬的情况。从每家人工智能相关企业获得许可会比较困难,但有人可能会说,如果某个组织或其他实体颁发了综合许可证,就不会施加权利限制。 〇我希望可以选择退出基于人工智能的学习。 我们应该尊重版权持有者的意愿,而人工智能出现偏见也是不可避免的。我们呼吁审查当前的权利限制,使其与人工智能技术的发展相协调,同时不妨碍创作者的权利。有人说,要阻止人工智能,哪怕意味着停止科学、停止技术、停止文明。 - 看起来像是现存作者的作品,以表达对现存作者的尊重。创意世界通过这些所谓作者身份的传承而发展起来。因此,他认为学习是一件积极的事情,因为这意味着他的写作风格将会被传承下去。
SAE 认为 AI 应该增强而不是取代人类教学。通过利用 AI,我们的教育工作者可以在开发学习和教学方法时找到新的机会。我们还必须确保为毕业生提供进入创意媒体行业所需的技能,并在他们的工作流程中迅速采用 AI 工具。我们必须确保生成 AI 的使用不会取代创意媒体教育的其他重要方面,例如批判性思维、解决问题和协作。虽然生成 AI 可以成为产生新想法和探索创造性可能性的强大工具,但它无法取代这些核心技能的重要性。