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杂种中微型玫瑰的交叉性以及定量和定性性状
盆栽微型玫瑰是流行的室内装饰植物。由于消费者的需求，每年都会将不同的品种引入市场。最广泛使用的用于开发盆栽缩影的方法是交叉育种。研究了六个不同的流行锅微型玫瑰，作为女父母，罗莎·奇异果（Rosa Centifolia）和黑人巴克卡拉（Backa Baccara）作为男性父母以及190个f 1杂种，以确定可交叉性和杂种效应的程度以及用于确定微型玫瑰繁殖潜力的几种定量和定性性状的杂种效应。花粉生存能力和花粉发芽率的百分比分别在48.61％和61.27％和23.26％和32.19％之间。所有品种在水果集，果实的重量，总组，种子的重量，每种水果的种子数量和种子发芽率之间表现出很强的相关性。品种罗莎·怀特（Rosa White Star）作为女性父母，表现出良好的果实和交叉成功，而胡安妮塔·科尔达娜（Juanita Kordana）的交叉成功率很差。穿越后的最大设置是Rosa White Star×R。Centifolia，占水果的75％，132个总种子和0.68 g的种子重量。从Rosa Bling Love Star×R.Centifolia获得的每种水果种子数量最多（12.63），红色浪漫×黑色Baccara的种子速率最大发芽（48％）。杂产和杂种的潜力各不相同，并且在F 1后代之间的各种定性和定量性状方面表现出对比度的表现。通过基于表型变异的聚类分析将父母和F 1杂种分为三组。
COVID-19 疫苗有效性以及肝硬化患者中 Alpha、Delta 和 Omicron 变体的社区流行情况
PCR 检测呈阳性的参与者被视为病例，其他参与者被视为对照。使用倾向评分 (PS) 匹配来匹配病例和对照，其中病例的 PS 来自逻辑回归，其中包括参与者的年龄组、性别、种族/民族、酒精、体重指数、糖尿病、当前吸烟情况、酒精使用障碍识别测试-简明版 (AUDIT-C) 评分、肝硬化合并症指数、高血压、慢性阻塞性肺病、Child-Pugh 评分、位置、基线实验室结果（丙氨酸氨基转移酶、血小板计数、肌酐、总胆红素、国际标准化比率和终末期肝病模型-钠 (MELD-Na)）和 COVID-19 检测月份。社区中的变异比例来自疾病控制中心每周的基因组监测数据。 8 定义了三个时期：alpha 主导时期，从 2021 年 2 月 1 日至 2021 年 7 月 25 日；Delta 主导时期，从 2021 年 7 月 26 日至 2021 年 12 月 24 日；Omicron 主导时期，从 2021 年 12 月 25 日至 2022 年 1 月 21 日。通过逻辑回归模型检查了 mRNA 疫苗在预防 COVID-19 感染方面的有效性。该模型包括一个分类变量，表示最
人工智能系统声明的准确性以及解释准确性的类比如何影响人类对该系统的依赖
人工智能系统越来越多地被用于支持人类决策。适当地遵循人工智能建议非常重要。然而，根据现有文献，用户通常对人工智能系统的依赖程度过低或过高，这导致团队绩效不佳。在这种情况下，我们通过对比贷款预测任务中系统信息的缺乏与系统准确性的存在来研究所述系统准确性的作用。我们通过调查数字能力水平并借助类比来解释系统准确性，探索人类理解系统准确性的程度如何影响他们对人工智能系统的依赖，这是一项首创的受试者间研究 (𝑁 = 281)。我们发现，用类比来解释系统的所述准确性并不能帮助用户适当地依赖人工智能系统（即，用户倾向于在系统正确时依赖系统，否则依赖自己）。为了消除对类比领域的主观态度的影响，我们进行了一项受试者内研究（𝑁 = 248），其中每个参与者都从事来自不同领域的基于类比的解释的任务。第二项研究的结果证实，用类比来解释系统的准确性不足以促进在贷款预测任务中对人工智能系统的适当依赖，无论个人用户有何差异。根据我们从这两项研究中得出的结论，我们推断，对人工智能系统的依赖不足可能是由于用户高估了自己解决给定任务的能力。因此，尽管熟悉的类比可以有效地提高系统所述准确性的可理解性，但对系统准确性的更好理解并不一定会导致系统依赖性和团队绩效的提高。
医疗保健实践加强卫生系统供应链弹性以降低风险
确定最关键的项目。由于供应链领导者无法平等地投资以提高所有供应类别的韧性，因此他们可以与临床医生，紧急准备团队，GPO和分销商合作以识别最关键的项目，这可能是对运营必不可少的物品，也是那些在短缺中受到高度破坏的风险。决定关键的最重要标准之一是缺乏产品是否会威胁患者生命。其他标准可能包括替代品的可用性，使用频率以及如果出现短缺，对收入的潜在影响。某些卫生系统实施了关键项目的简单分类（例如，高，中和低），而另一些卫生系统则使用更精细的评分系统（例如九点量表）。
生物神经网络的独特特性以及自下而上的方法的最新进展，以更好地生物学上合理的神经网络
尽管它看起来不可行且不切实际，但使用基于对神经科学的理解的自下而上的方法来构建人工智能（AI）是简单的。缺乏生物神经网络（BNNS）的普遍管理原理，迫使我们通过将有关神经元，突触和神经回路的各种特征转换为AI的各种特征来解决这个问题。在这篇综述中，我们描述了通过遵循神经科学相似的神经网络优化策略或植入优化结果，例如单个计算单元的属性和网络结构的特征，以构建生物学上合理的神经网络。此外，我们提出了神经网络试图实现的目标集与神经网络类别之间的关系形式主义，而神经网络类别则按照其架构特征与BNN的建筑特征相似。这种形式主义有望定义自上而下和自下而上的方法在建立生物学上合理的神经网络的潜在作用，并获得一张地图，以帮助导航神经科学与AI工程之间的差距。
合并还是抄袭？原创性和衍生作品在人工智能新闻制作中的作用/融合还是抄袭？原创性的重要性以及利用人工智能对信息生产中的作品进行改造的权利 /
人工智能系统在新闻制作中的应用引发了一系列法律问题，我们在本文中对这些问题进行了探讨。我们认为，核心概念是原创性和创造性，法律要求能够归属作者并对作品实施法律保护机制，无论是简单作品、合作作品，甚至是创作作品。最受质疑的作品类型是衍生作品，即通过对已有作品进行改造而获得的作品，其作者权和权利人的经济开发权必须始终受到尊重。人工智能学习系统的实践明确承认它们基于受版权保护的各种作品，这些实践引发了许多问题，不符合合理使用例外的条件，而且该例外只适用于在具有普通法法律传统的司法管辖区内制作的作品，而不适用于其他具有保护知识产权的版权制度的国家。
评估供应链的弹性以减轻供应链风险
通过半结构化访谈以及与RQ1和RQ2进行的交叉质疑分析，第三个研究问题RQ3，有关降低风险降低策略的评估。根据所有研究问题的结果，建议使用五种减轻风险的策略。这些旨在提高沃尔沃CE的弹性能力，具有最大的进步潜力，以减轻最脆弱的供应链风险。建议的减轻风险策略是供应链的理解，SCRM文化，供应商关系，备份供应商和场景计划。通过使用这些策略，沃尔沃CE可以显着提高其韧性，从而创造一个更好的组织来减轻供应链风险，以确保在易变的市场中确保未来的供应。
低成本的可用性以及技术和经济可行性...
然而，PEREZ (2022) 没有提供任何证据或引文来证明这些问题在逻辑上是矛盾的。另一方面，挤出效应假设可再生能源和核能在结构上不相容，因此它们之间存在负相关性，这一假设得到了现实的支持，并被许多从事能源领域的科学家提及。即使是运营核电站的能源公用事业公司 EON 和 EDF 也要求限制可再生能源的份额。其背后的理由如下：如果不人为地限制可再生能源，可再生能源将取代大容量，因为它们在各方面都比核能更具竞争力。反过来，如果不限制可再生能源，核电站只能在无法吸收的高负荷下运行。灵活和非灵活能源发电技术的冲突由此变得清晰起来。
晚期糖基化最终产物和氧化应激在2型糖尿病诱导的骨骼脆弱性以及对断裂风险分层的影响
摘要：2型糖尿病（T2D）和骨质疏松症（OP）是造成健康和经济负担的发病率和死亡率的主要原因。最近的流行病学证据表明，这两种疾病通常彼此相关，而T2D患者的骨折风险增加，使骨骼成为糖尿病的额外靶标。对于其他糖尿病并发症发生，晚期糖基化最终产物（年龄）和氧化应激的积累增加代表了解释T2D中骨骼脆弱性的主要机制。这两种情况都直接或间接（通过促进微血管并发症）会损害骨骼的结构延展性并对骨骼的转换产生负面影响，从而导致骨质质量受损，而不是降低骨密度。这使糖尿病引起的骨骼脆弱与其他形式的OP明显不同，并且代表了断裂风险地层的主要挑战，因为BMD的测量或使用常见的OP算法的使用量很差。我们审查并讨论了T2D中骨骼脆弱性的年龄和氧化应激对骨骼脆弱性的病理生物生物生物生物的作用，从而提供了一些有关如何改善T2D患者断裂风险预测的指示。
双壳贝类的微生物多样性以及使用创新技术进行保存、监测和延长保质期
双壳贝类包括牡蛎和贻贝，是重要的海鲜产品，因为它们占海洋和沿海产量的 56% 以上，占海鲜贸易的 12%，价值超过 340 亿美元。双壳贝类因其高营养价值而越来越受到消费者的欢迎，被认为是可持续的海鲜产品，因为它们不需要饲料投入，可以为食品安全做出重大贡献。作为滤食性动物，双壳贝类可以积累微生物，而不当的收获后处理和储存程序可能会促进腐败和致病微生物的生长，导致腐败和潜在的安全问题。同时，消费者对新鲜和加工程度最低的食品的需求日益增加。因此，了解双壳贝类的微生物多样性和控制微生物生长的方法越来越受到研究者的关注。本综述重点介绍了对双壳贝类微生物群落的了解以及使用创新技术保存和延长海鲜保质期的最新进展。