XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手法
DNA粘合剂终端形成技术，可提高序列自由度的程度
已经开发了三种类型的粘附终端形成技术（发明1，2，3）可以改善序列设计的自由度和DNA连接反应的效率，这对于创建遗传修饰的矢量等是必需的。由于使用了化学技术，只有一端才能成为粘附端或可以与线性DNA链接到线性DNA。
利用人工智能自动设计酶
该研究小组此前已展示了开发一种利用人工智能有效修改蛋白质功能的方法的可能性。利用这种方法，我们现在已经成功地以最少的实验显著提高了酶活性（图 1）。该方法首先通过常规随机诱变方法制备少量突变体，并进行实验以获取人工智能的训练数据（机器学习正常运行所需的数据）。接下来，我们使用人工智能技术贝叶斯优化来预测应该引入什么类型的突变才能获得具有所需功能的蛋白质。这将使我们能够提出一组小规模的突变体，该突变体富含具有所需功能的蛋白质，并且可以低成本用于实验。 在本研究中，我们仅使用从大约 80 个突变体的实验结果中获得的训练数据，成功将肽连接酶分选酶的催化活性提高了五倍（图 2）。此外，我们发现，通过稍微改变训练数据的元素，就可以绘制出一张地图，可视化由突变引起的功能变化的整体情况（图 3）。这些结果证明人工智能在修饰蛋白质功能方面是有效的，希望未来该方法能应用于多种功能蛋白质的开发。 [论文信息] 标题：机器学习指导的定向进化文库设计循环
第五章 贩运者利用互联网
随着世界继续数字化转型，互联网技术越来越多地被用于促进人口贩运。随着新技术的兴起，一些贩运者通过整合技术并利用数字平台来宣传、招募和剥削受害者，从而调整了他们在网络空间的作案手法。贩运者每天都会使用数字平台来发布欺骗性的工作机会，并向潜在的付费客户推销剥削性服务。贩运者通过社交媒体招募受害者，利用公开的个人信息和网络空间的匿名性来联系受害者。数字平台改变了剥削模式，因为网络摄像头和直播创造了新的剥削形式，减少了运输和转移受害者的需要。在互联网的帮助下，贩运者学会了调整他们的策略以有效地瞄准特定的受害者，通过积极“追捕”那些他们认为容易成为贩运受害者的人，或者通过发布广告并等待潜在受害者回应来被动地“钓鱼”潜在受害者。
小麦串联激酶传感器激活NLR助手以触发免疫力
1植物科学计划，生物与环境科学与工程部（BESE），阿卜杜拉科学技术大学（KAST）国王；沙特阿拉伯的塔瓦尔。2 Csiro农业和食物；堪培拉，澳大利亚澳大利亚首都地区。3福建泰旺作物害虫的生态控制国家主要实验室，遗传学教育部的主要实验室，繁殖和多种作物的多种利用，植物免疫中心，福建农业和林业大学；中国富州。4 Bioscience计划，Smart Health Initiative，Bese，Kaust；沙特阿拉伯的塔瓦尔。5明尼苏达大学植物病理学系；美国明尼苏达州圣保罗。 6植物科学系，自由州大学；布隆方丹，南非。 *相应的作者。 电子邮件：peter.dodds@csiro.au，brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 摘要：大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复（NLR）受体。 在小麦和大麦中，串联激酶（TKS）已成为新的抗药性决定因素。 了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法，我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。 我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR（SR62 NLR）的挖掘模块组成的。 AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。5明尼苏达大学植物病理学系；美国明尼苏达州圣保罗。6植物科学系，自由州大学；布隆方丹，南非。 *相应的作者。 电子邮件：peter.dodds@csiro.au，brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。 摘要：大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复（NLR）受体。 在小麦和大麦中，串联激酶（TKS）已成为新的抗药性决定因素。 了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法，我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。 我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR（SR62 NLR）的挖掘模块组成的。 AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。6植物科学系，自由州大学；布隆方丹，南非。*相应的作者。电子邮件：peter.dodds@csiro.au，brande.wulff@kaust.edu.sa†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。摘要：大多数植物抗性基因编码膜锚定的受体样蛋白或细胞内核苷酸结合和富含亮氨酸的重复（NLR）受体。在小麦和大麦中，串联激酶（TKS）已成为新的抗药性决定因素。了解小麦茎锈蚀蛋白SR62 TK的作案手法，我们鉴定了两个遗传相互作用者 - SR62 TK功能所需的宿主基因和相应的真菌AVRSR62效应子。我们发现SR62基因座是由编码SR62 TK和NLR（SR62 NLR）的挖掘模块组成的。AVRSR62与SR62 TK的N末端激酶结合。这种触发了C末端激酶的位移，允许其募集SR62 NLR以激活免疫反应。了解这种两分量抗性复合物的机制将有助于工程和繁殖，以实现耐用性。
利用基因组编辑技术的基因治疗产品的质量及质量保证……
为了表征基因组编辑产品的脱靶效应，不仅需要通过计算机分析预测与目标基因序列相似序列的存在，还需要使用实验方法来分析整个人类基因组中潜在的脱靶位点[32-35]。寻找候选脱靶位点的实验方法包括在基因组编辑过程中在切割位点引入合成 DNA 标签，并在整个基因组中分析该标签的掺入情况的方法（GUIDE-seq）[36]，以及 DIGENOME-seq [37, 38]、CIRCLE-seq [39] 和 SITE-seq [40] 等方法，它们使用从细胞中提取的基因组来寻找基因组编辑酶可能的切割位点。这些分析可能包括识别癌症相关基因中的单核苷酸变异 (SNV)/插入和缺失 (Indel) 和拷贝数变异 (CNV) 等突变[41]。通过计算机分析和实验方法检测到的脱靶候选位点是否确实发生了切割或缺失的潜在方法包括对经过基因组编辑的细胞进行全基因组测序（WGS）[33, 35] 和扩增子测序，通过 PCR 扩增候选位点并进行深度测序 [42]。在这些分析中，检测灵敏度取决于碱基序列的读取深度。但是，由于新一代测序（NGS）的错误频率，检测脱靶效应非常困难，其发生频率低于0.1％（表1）。
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
欧盟和大陆对人工智能的调节
in04/2025 1。引言1.1在香港，人工智能（“ AI”）技术的越来越多的应用近年来见证了显着的增长。基于分散的当地调查，有79％的年轻人和32％的企业使用或正在使用AI/Generative AI（“ GAI”）。1虽然AI应用的潜在益处显然是巨大的，但其预期或意外的滥用可能会对社会产生重大的负面影响，例如（a）隐私和版权侵权； （b）数据泄漏； （c）由于选择性和偏见算法而导致的错误信息； （d）深冰骗局。2仅在2023年，此类与AI相关的事件的数量在世界范围内飙升了12倍以上，促使社会上有更多呼吁AI法规，但并非同时扼杀AI创新。尽管AI引起的一些风险（例如隐私入侵可以由香港的现有法律解决，他们为公众提供了不足的保护，因此主张颁布专门的AI法律。3最近在2024年11月21日，立法委员会通过了一项题为“制定AI Plus战略”的动议，称政府“研究建立与AI相关的法律框架的可行性”，以提高“ AI安全和可靠性”。4 1.2全球，风险投资AI投资在10年内增长了12倍以上，到2024年的1,100亿美元（8580亿美元）。5然而，除了欧盟（“欧盟”）和大陆之外，很少有地方制定了专门的立法来规范整体AI风险。仅在西班牙算法歧视）。6相反，一些政府试图规范AI风险的某些方面（例如，7 1 chatgpt是GAI工具的一个示例，这是AI的一个子集，重点是生成新内容。参见香港生产力委员会等。（2024）和香港青年协会（2023）。2个Deepfake骗局被专家排名为2020年20种AI-AI-Sable犯罪中最严重的威胁，在2022年至2023年之间，全球深层骗局的全球数量增加了10倍。请参阅Security.org（2024）和伦敦大学学院（2020）。3容海恩（2024），李广宇（2024）和经济合作与发展组织（2025）。4立法委员会（2024）。5 TechCrunch（2025）。 6尽管有32个位置从2016年至2023年制定了与AI相关的法律。 参见斯坦福大学（2024）。 7西班牙骑手法保护数字交付工人免受算法歧视。5 TechCrunch（2025）。6尽管有32个位置从2016年至2023年制定了与AI相关的法律。参见斯坦福大学（2024）。7西班牙骑手法保护数字交付工人免受算法歧视。
研究空间手套和EVA西装的设计
摘要人类与空间的相互作用大大增加。随着术外活动（EVA）的不断增长的作用，宇航员手套在太空套装中需要技术研究和创新。手套似乎对设计显得微不足道，但实际上是最乏味的，因为EVA期间的所有任务都需要大量的手法。空间手套应具有敏捷性，可操作性和触觉的力量和功能。其主要目标是允许宇航员尽可能有效地移动手指，并有助于运动，约束和物体处理。由于指关节或掌pophangeal（MCP）关节的高扭矩要求，目前的手套很麻烦。此外，由于指尖持续压力，宇航员遭受了一种称为指甲分层（或on八溶解）状况的状况。重点是给定技术和科学增强功能的主要挑战，以及如何利用它们来汲取所有好处。本文提供了一项综述研究，以通过逐步而实质性的技术进步来确定项目的合理性。关键字EVA手套，太空服，对手动疲劳的影响，材料，机器人手
人工智能和工作场所安全与健康
5％的欧盟工人使用机器或机器人，这些机器人或机器人在工作中合并了AI，3％使用与他们相互作用的机器人。（EU-OSHA，OSH PULSE 2022）。6％的工人在数字劳动平台（Eu-Osha，OSH Pulse）中赚取了部分收入或全部收入。在欧盟指令的法律框架内涵盖了数字平台工作的数字平台工人的算法透明度的权利，已经通过骑手法在西班牙等某些欧盟国家建立了国家一级。（EU-OSHA，2022）欧盟人类机器人互动率最高的部门是制造业（28％的公司已实施）；批发和零售贸易，汽车和摩托车的维修（19％）和建筑（7％）。（EU-OSHA，ESENER，2019年）在整个欧盟，有30％的工人报告说，他们的组织使用数字设备来组织工作，27％的人声称其绩效由第三方评级（例如客户，同事，患者等）通过数字技术和25％的人表明技术被用于监督或监控其工作和行为。（EU-OSHA，OSH PULSE，2022）
恐怖的建筑师：瓦格纳集团的国家蓝图……
在中非共和国，瓦格纳完善了夺取国家的蓝图，支持被中非总统及其核心圈子劫持的犯罪国家，积聚军事力量，确保获取和掠夺珍贵矿产，并用恐怖手段镇压民众。随着瓦格纳继续将其触角伸向越来越多的国家（布基纳法索是最新的例子，乍得是中非的下一个目标），该准军事组织很可能会继续部署已取得成功的战略。19 在该组织建立势力的几个非洲国家，特别是在中非共和国和马里，已经观察到使用宣传和恐怖作为心理战。20 在这两个国家，瓦格纳的作案手法旨在扩大俄罗斯的影响力，损害西方的利益；因此，瓦格纳的硬实力和软实力（在俄罗斯的政治和后勤支持下）导致了与西方国家的外交破裂。 21 在利比亚和苏丹等其他国家，瓦格纳渗透到民兵指挥官哈利法·哈夫塔尔和穆罕默德·哈姆丹·达加洛（或称“Hemedti”）领导的团体中，并利用这些团体来保证后勤设施和财务收益。22、23