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十九世纪马耳他的经济
随着群岛归属英国王室，该国的经济表现成为英国对马耳他作为堡垒服务的需求的函数。本文旨在描述自圣约翰勋章骑士离开以来这一角色的展开和演变。如果不纳入马耳他的政治生活故事中，马耳他的经济史就毫无意义。在将马耳他历史的这一时期的两个方面交织在一起时，我们希望能够制定出一个比孤立地处理每个方面所能给出的模式更为现实的模式。1802 年 3 月，《亚眠条约》签署。第十条将马耳他归还给骑士团。但英国注定不会遵守该条约。尽管如此，亚历山大·鲍尔爵士还是被任命为英国国王陛下的圣约翰勋章全权代表。亚历山大爵士曾作为纳尔逊的特别使者去过马耳他，并于 1801 年被命令放弃对马耳他人的使命，现在他被指示返回马耳他群岛执行第十条的规定。英国驻马耳他民事专员查尔斯·卡梅伦返回英国，鲍尔再次执掌民政。一想到骑士团将重返昔日的辉煌，马耳他就笼罩在哀悼之中。而当那不勒斯军队在潘泰莱里亚亲王的率领下于 1802 年 10 月 8 日抵达马耳他时，他们更加剧了当地居民的恐慌。亲法派渗透到马耳他群岛猖獗，很明显，如果回归骑士团，马耳他很快就会成为法兰西共和国的一部分。因此，当那不勒斯人抵达时，英国已经改变了态度。鲍尔被指示继续履行民事专员的职责。看到这种情况，拿破仑希望英国
有丝分裂原和应激激活蛋白激酶1负调节海马神经发生
摘要 - 成人海马的亚晶体区（SGZ）中的神经发生，可以通过多种手段来刺激，包括通过将实验动物暴露于丰富的环境中，从而提供额外的鼻子，社交和运动刺激。在丰富的动物中产生的有形健康和认知益处，包括改善对精神病，神经学和神经退行性疾病的建模，这可能会影响人类，这可能部分是由于神经元的产生增强所致。神经元反应富集的关键因素是释放脑衍生的神经营养因子（BDNF）和有丝分裂原活化蛋白激酶（MAPK）级联反应的激活，这可能导致刺激Neuroogenese或Neuroogenese的刺激。有丝分裂原和应激激活的蛋白激酶1（MSK1）是BDNF和MAPK下游的一种核酶，可调节转录。MSK1先前已经与缺乏MSK1蛋白的小鼠的研究有关基础和刺激的神经发生。在本研究中，使用仅缺乏MSK1激酶活性的小鼠，我们表明SGZ（KI-67染色）的细胞增殖速率没有由MSK1激酶DEAD（KD）突变造成的，并且与控制后水平的水平没有分歧。然而，与野生型小鼠相比，在标准housed和富集的MSK1 KD小鼠中，双铁蛋白（DCX）阳性细胞的数量都更大。2020年作者。由Elsevier Ltd代表IBRO出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//crea-tivecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。这些观察结果表明，尽管MSK1不影响神经元前体的增殖基础速率，但MSK1负责调节注定成为神经元的细胞数量，可能是对新神经元数量的稳态控制，而新神经元的数量则是整合到齿状gyrus中的新神经元的数量。
适用于罕见疾病 - KCE
外部专家和利益相关者：Bollen（UZ Leuven），Antonella Cardone（欧洲癌症患者），Sabine Corachan（Luss -Ligue -Ligue des usagers des des deSanté），Fabio Datri（欧洲委员会），Harlinde de Schutter（Harlinde de Schutter） de bruxelles，马克注定（UZ Leuven），玛格·加尔布雷思（Maggie Galbraith）（拥有 - 欧洲萨拉·加纳（Sarah Garner）（欧洲），斯特凡·吉斯塞尔斯（Stefan Gijssels）（患者专家中心），威姆·戈特施（Wim Goettsch），荷兰大学，纽瑟兰（Netherlands），dimitri hemelise incorpory uncorpory uncorporte uncorporte uncortiate uncoriate uncoriate unconity unistian unisoniate unive （Belgische对抗粘膜的斗争），Heini Kanervo（UZ Brussels），Kaja Kantorska（欧洲委员会），Anna Kubina（内阁大臣Frank Vandenbroucke），Olivia lacroix（Olivia lacroix）健康产品 - 联邦药品和健康产品机构，乔伊斯·洛里丹（Joyce Loridan），凯特·摩根（Solidaris），凯特·摩根（Kate Morgan）（欧洲骨髓瘤患者），瓦伦丁·穆特姆贝雷兹（Valentin Mutemberezi）（inami - riziv - 国家健康保险与残疾人保险研究所），克拉拉·诺伊尔（Clara Noirhomme） - libre de bruxelles），Marjolijn Renard（Ziekenhuisfunctie Zeldzame Ziekten，Universiat Ziekenhuis Gent），Eva（R.R. Mmiello（EPF- EPF-欧洲患者） Ing Boudewijnstichting），Marc van de Casteele（Inami - 国立健康保险和健康保险残疾研究所），Chris van Haecht（基督教互助），Anne van Meerbeeck（VPP -VPP -Vlaamspatièntententplat），Armand voorschuur（Pharma.be）卫生保健的智能）
大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
组装体学习：健康和疾病状态下大脑功能的个性化方法的机遇和挑战
大脑最显著的特性之一是能够构建外部环境的表征，这可用于模拟和规划未来的互动。在过去的 50 年里，神经科学家设计出了观察、理解和调节这种能力的新技术，要么通过体内可视化神经活动，要么通过电极或电磁场记录和刺激大脑。这一努力对于推动人工智能 (AI) 的研究也具有不可估量的价值，并且由此产生的强烈交流使这两个领域都受益匪浅。神经网络设计的进步为使用人工智能识别大脑功能异常和模拟神经系统疾病奠定了基础，但成功的计算机辅助治疗以及对这些疾病如何产生和发展的全面理解还远未实现（Macpherson 等人，2021 年）。然而，根据 2016 年的数据，这些疾病是导致残疾的主要原因和第二大死亡原因。在美国，大约六分之一的儿童出生时患有神经发育障碍（Mencattini 等人，2018 年），650 万 65 岁以上的人患有阿尔茨海默病，而且这个数字注定只会增加（Eichmueller，2022 年）。因此，为了应对这些无声的流行病，我们需要新的“跳出框框”的研究工具和策略，以便我们设计出高度个性化的方法（Kanai 和 Rees，2011 年）。在本文中，我们首先介绍了脑类器官（即基于细胞的工程体外体内组织模型）和组装体（即 3D、自组织结构，功能性地结合两个或多个类器官，允许模拟不同组织或区域之间的相互作用）作为追踪和模拟神经活动的额外工具可能带来的优势，特别是参考学习和记忆等复杂功能。接下来，我们将探讨在成功实施这些新工具之前仍需解决的方法问题，并研究基于类器官的神经认知研究方法可能存在的局限性。最后，我们将讨论脑类器官的特殊性质所引发的伦理问题，并简要总结在进行此类实验时应考虑的一些主动干预措施。
用于高效功率转换的 GaN 晶体管...
四十多年来，随着功率金属氧化物硅场效应晶体管 (MOSFET) 结构、技术和电路拓扑的创新与日常生活中对电力日益增长的需求保持同步，电源管理效率和成本稳步提高。然而，在新千年，随着硅功率 MOSFET 渐近其理论界限，改进速度已经放缓。功率 MOSFET 于 1976 年首次出现，作为双极晶体管的替代品。这些多数载流子器件比少数载流子器件速度更快、更坚固，电流增益更高（有关基本半导体物理的讨论，一个很好的参考资料是 [1]）。因此，开关电源转换成为商业现实。功率 MOSFET 最早的大批量消费者是早期台式计算机的 AC-DC 开关电源，其次是变速电机驱动器、荧光灯、DC-DC 转换器以及我们日常生活中成千上万的其他应用。最早的功率 MOSFET 之一是国际整流器公司于 1978 年 11 月推出的 IRF100。它拥有 100V 漏源击穿电压和 0.1 Ω 导通电阻 (R DS(on))，堪称当时的标杆。由于芯片尺寸超过 40mm2，标价为 34 美元，这款产品注定不会立即取代备受推崇的双极晶体管。从那时起，几家制造商开发了许多代功率 MOSFET。40 多年来，每年都会设定基准，随后不断超越。截至撰写本文时，100V 基准可以说是由英飞凌的 BSZ096N10LS5 保持的。与 IRF100 MOSFET 的电阻率品质因数 (4 Ω mm 2 ) 相比，BSZ096N10LS5 的品质因数为 0.060 Ω mm 2 。这几乎达到了硅器件的理论极限 [2]。功率 MOSFET 仍有待改进。例如，超结器件和 IGBT 已实现超越简单垂直多数载流子 MOSFET 理论极限的电导率改进。这些创新可能还会持续相当长一段时间，并且肯定能够利用功率 MOSFET 的低成本结构和一批受过良好教育的设计人员的专业知识，这些设计人员经过多年学习，已经学会了从功率转换电路和系统中榨干每一点性能。
Srijana Giri 和 Phil Treadwell 的数字化变革
Phil Treadwell：(00:00) 好的。欢迎回到抵押贷款营销专家播客。我是主持人 Phil Treadwell。抵押贷款营销专家是 Industry Syndicate 播客网络的骄傲创始成员。我们今天的抵押贷款营销专家是 Srijana Giri。她是 Freddie Mac Single-Family 信贷创新和分析团队的风险分析高级总监。她在抵押贷款和住房行业拥有超过 15 年的经验，拥有 MBA 和计算机科学学士学位。Phil Treadwell：在加入 Freddie Mac 之前，她曾担任医疗教育抵押贷款软件解决方案的实施职位，这意味着你比 99% 的听众更擅长使用计算机。Srijana，欢迎收听播客。Srijana Giri：谢谢你，Phil。谢谢你邀请我来到这里。Phil Treadwell：我们很高兴进行这次对话。我们邀请了 Freddie Mac 的几位员工，你们是我播客的朋友，我想这次对话会很有趣。你们在技术方面做了一些非常酷的事情，就像我说的，到目前为止我们已经拍了几集，我们将继续讨论这个问题。但在开始之前，就像我们在开始录制之前所说的那样，我们大多数人并没有计划早早进入抵押贷款行业。Phil Treadwell：所以我很想请你分享一下你的背景，你是如何进入这个行业的，以及你是如何走到今天这一步的。Srijana Giri：是的。很高兴分享，Phil。就像你说的，每个进入抵押贷款行业的人都不会想，“是的，这就是我要从事的行业。”我在明尼苏达州非常寒冷的一所小型公立学校读了本科，主修计算机科学。我一直都知道我想从事技术领域，但没有意识到我会对抵押贷款和住房行业如此热情。 Srijana Giri：毕业后，我很幸运能在职业生涯早期就为富国银行工作，这让我进入了抵押贷款领域。几年后，我离开了这家公司，并在那里工作过一段时间。中间我在其他两家抵押贷款公司工作过，但凭借我在技术领域的背景，我想尝试一些不同的东西。Srijana Giri：所以我在医疗保健领域工作过，在教育领域工作过，但都是围绕创新和利用技术来帮助市场。最后，当我有了第一个儿子后，我决定加入 Freddie。如果我回顾我的职业生涯，我觉得这个角色真的是命中注定的。我觉得我注定要做这个，因为我在信贷创新和分析领域，这真的让我的技术背景和我的创造性技能以及处理数据的能力，以及我书呆子的一面，以及它的所有风险和政策方面。内心深处，我知道我想为一家有使命的公司工作，这真是一个伟大的公司。
新西兰皇家海军专业期刊 2022
我们的封面图片是带有嵌入式雕刻的 he pū（步枪），这是《皇家新西兰海军专业期刊》封面上的第三件 taonga（珍宝）。我们选择这件 taonga 作为期刊第三卷的封面，因为我们很荣幸地收录了陆军参谋长约翰·博斯韦尔少将的一篇文章。封面的概念最初是由我们的首任总编辑 Lance Beath 博士在 2021 年去世前提出的，这让它更加感人。Lee Enfield 步枪是二战时期的旧军用步枪。据信，封面上的 te pū 属于 Ngāti Awa 和 Whakatōhea 的 Montgomery Hudson，他是 Bravo 连 28 毛利营的成员。当他回到奥波蒂基的家中时，te pū 被保留下来作为猎枪，用来给家族喂食。随着时间的推移，它被新西兰国防军 (NZDF) 的其他前成员使用，最后一位已知的前陆军 whanaunga 是 Dovey Kaipara。它最终落入库塔雷雷 (Kutarere) 的科罗·维科图 (Koro Wikotu) 和道格·特·阿尼 (Doug Te Ani) 的妹夫、法卡托赫 (Whakatōhea) 的 Ūpokorehe hapū 手中，其伴侣玛格丽特·卡希卡 (Margaret Kahika) 是蒙哥马利·哈德森 (Montgomery Hudson) 的侄女。Koro Wikotu 雕刻了第一批图像，是 Kawerau 的 Tarawera Maunga 和 Putauaki Maunga。这是对这些 Maunga 在 tangihanga 时期以及 hura kōhatu 和 rā whānau 等特殊场合向 whānau 提供的慷慨的认可。Te pū 被交给前新西兰陆军成员、奥波蒂基的 Heke Collier，他完成了雕刻，将 te pū 与华卡托希亚的 Ngaitama 和 Ngāti Ngahere、泰努伊的 Ngai Tai ki Torere 以及 Te Whānau Apanui、Ngāti Awa 和 Tuhoe 的起源联系起来。Koro Wikotu 从 Jack Kahika 那里借了一把步枪，是从他家里拿来的，因为 Jack Kahika 是一个非常热心的猎人，会给长辈们提供凯。为了表示决心，Koro Wikotu 将 te pū 交还给了 Jack，以表彰他的狩猎背景、mahi kai 和 whakapapa 血统。Jack Kahika 随后将步枪交给 Jason Kahika，他是第一位有权携带步枪的家庭成员，他是一名新西兰国防军成员，也是 Te Whare o Tūmatauenga 的学生。他是 Elizabeth Kahika 的孙子，Elizabeth Kahika 是 Montgomery Hudson 的兄弟。Jason Kahika 在海军中将 te pū 用作 Kaiwero，也用于他的聚会中心。陆军将 te pū 归还到聚会中心开幕式的新会场，并在归还时给予了祝福。它将俯瞰新西兰国防军的所有家庭，这是丰盛湾部落的礼物。Te pū 注定要回归它所属的新西兰国防军，因此，海军会堂开放时，新西兰陆军向 Ngāti Tūmatauenga 发出了一项 wero（挑战），要求其归还 te pū 并给予祝福，并授予那些曾在会堂神圣的土地上持有过它的人的 mana，这样它就永远不会孤单。
规范和非典型的PRC1差异促进了神经干细胞命运的调节
6 Riken综合医学科学中心发育遗传学实验室，1-7-22 Suehiro-Cho，Tsurumi-Ku，Yokohama，Kanagawa，Kanagawa 230-0045，日本。 摘要新皮层发育的特征是神经祖细胞（NPC）膨胀，神经发生和神经胶质发生的顺序相。 多肉体介导的表观遗传机制在调节发育过程中的谱系潜力中起着重要作用。 PolyComb抑制性复合物1（PRC1）的组成在哺乳动物中高度多样，并被认为有助于细胞命运的上下文特异性调节。 在这里，我们对规范PRC1.2/1.4和非典型的PRC1.3/1.5的作用进行了侧面副副作用，所有这些作用均在NSC增殖和分化中表达。 我们发现NSC中PCGF2/4的缺失导致在神经发生和神经胶原型相期间，PCGF2/4的删除大大减少和改变谱系命运，而PCGF3/5则起了较小的作用。 从机械上讲，编码干细胞和神经源性因子的基因由PRC1结合，并在PCGF2/4缺失时差异表达。 因此，与非典型PRC1相比，在增殖，神经源和神经胶原相比，在增殖，神经源和神经胶原阶段期间，规范PRC1在不同的PRC1亚复合体中有助于不同的阶段，而是在NSC调节中起着更重要的作用。 NPC增殖和的精确空间和时间调节6 Riken综合医学科学中心发育遗传学实验室，1-7-22 Suehiro-Cho，Tsurumi-Ku，Yokohama，Kanagawa，Kanagawa 230-0045，日本。摘要新皮层发育的特征是神经祖细胞（NPC）膨胀，神经发生和神经胶质发生的顺序相。多肉体介导的表观遗传机制在调节发育过程中的谱系潜力中起着重要作用。PolyComb抑制性复合物1（PRC1）的组成在哺乳动物中高度多样，并被认为有助于细胞命运的上下文特异性调节。在这里，我们对规范PRC1.2/1.4和非典型的PRC1.3/1.5的作用进行了侧面副副作用，所有这些作用均在NSC增殖和分化中表达。我们发现NSC中PCGF2/4的缺失导致在神经发生和神经胶原型相期间，PCGF2/4的删除大大减少和改变谱系命运，而PCGF3/5则起了较小的作用。从机械上讲，编码干细胞和神经源性因子的基因由PRC1结合，并在PCGF2/4缺失时差异表达。因此，与非典型PRC1相比，在增殖，神经源和神经胶原相比，在增殖，神经源和神经胶原阶段期间，规范PRC1在不同的PRC1亚复合体中有助于不同的阶段，而是在NSC调节中起着更重要的作用。NPC增殖和在新皮层，茎和祖细胞开发过程中的引入最初是增殖的，然后再依次引起注定到不同皮质层的神经元，然后产生星形胶质细胞和少突胶质细胞（Lodato＆Arlotta，2015年，2015年； Qian等人，2000年）。
HR能够适应人工智能的悖论吗？
Adams-Prassl, J. (2019)。如果你的老板是一个算法会怎样？人工智能在工作中的崛起。比较劳动法与政策杂志，41 (1)，123–146。 Agrawal, A.、Gans, J. 和 Goldfarb, A. (2018)。预测机器：人工智能的简单经济学。哈佛商业评论出版社。 AHRI。 (2016)。道德与职业行为准则。2020 年 12 月 18 日检索自 https://www.ahri.com.au/me- dia/1162/by-law-1-code-of-ethics-and-professional-conduct_updated-october-2016.pdf Aloisi, A. 和 Gramano, E. (2019)。人工智能正在监视你的工作：欧盟背景下的数字监控、员工监控和监管问题。比较劳动法与政策杂志，41（1），95–122。 Angrave, D.、Charlwood, A.、Kirkpatrick, I.、Lawrence, M. 和 Stuart, M. (2016)。人力资源与分析：为何人力资源注定无法应对大数据挑战。人力资源管理杂志，26（1），1–11。 Bailey, D. 和 Barley, S. (2020)。超越设计和使用：学者应如何研究智能技术。信息与组织，30（2），1–12。 Bailie, I. 和 Butler, MM (2018)。人工智能及其对人力资源影响的考察。CognitionX。 Bellamy, RK、Dey, K.、Hind, M.、Hoffman, SC、Houde, S.、Kannan, K. 和 Zhang, Y. (2018)。 AI Fairness 360：用于检测、理解和减轻不必要的算法偏差的可扩展工具包。arXiv 预印本 arXiv:1810.01943。Benbya, H.、Davenport, T. 和 Pachidi, S. (2020)。组织中的人工智能：现状和未来机遇。MIS Quarterly Executive，19 (4)，9–21。Berg, J. (2019)。保护数字时代的工人：技术、外包和日益增长的工作不稳定性。检索日期：2020 年 1 月 31 日，来自 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3413740 Birhane, A. (2021)。算法不公正：一种关系伦理方法。模式，2 (2)，1–9。Bloodworth, J. (2018)。受聘：在低工资英国卧底六个月。大西洋图书。Bollen，KA (1989)。带有潜在变量的结构方程（第 210 卷）。约翰·威利父子公司。Bort，J。（2019 年）。亚马逊的仓库工人追踪系统可以自动挑选要解雇的人，而无需人类主管的参与。商业内幕。2019 年 4 月 25 日检索自 https://www.businessinsider.com/amazon-system-automatically-fires-warehouse-workers-time-off-task-2019-4?r=US&IR=T Buckingham，M。（2015 年）。大多数人力资源数据都是坏数据。哈佛商业评论。2021 年 12 月 1 日检索自 https://www. marcusbuckingham.com/wp-content/uploads/2017/08/Most-HR-Data-Is-Bad-Data-HBR.pdf Byrnjolfsson, E., & Macafee, A. (2014). 第二次机器时代：辉煌技术时代的工作、进步和繁荣。WW Norton。Callen, A. (2021). 当知识工作和分析技术发生冲突时：黑盒算法技术的实践和后果。行政科学季刊，66 (4)，1173–1212。Chamorro-Premuzic, T.、Polli, F. 和 Dattner, B. (2019)。为人才管理构建合乎道德的人工智能。检索日期：2020 年 12 月 3 日，来自 https://hbr.org/2019/11/building-ethical-ai-for-talent-management Charlwood, A. (2021)。人工智能与人才管理。在 S. Wiblen (Ed.) 编著的《数字化人才管理》（第 122–136 页）中。劳特利奇。CIPD。(2020)。职业行为准则。检索日期：2020 年 12 月 18 日，来自 https://www.cipd.co.uk/about/what-we-do/professional-standards/code Collings, DG、Nyberg, AJ、Wright, PM 和 McMackin, J. (2021)。在 COVID-19 世界中引领悖论：人力资源成熟。《人力资源管理杂志》，31 (4)，819–833。 Cowgill, B.、Dell'Acqua, F.、Deng, S.、Hsu, D.、Verma, N. 和 Chaintreau, A. (2020)。有偏见的程序员？还是有偏见的数据？一项实施 AI 伦理的现场实验。第 21 届 ACM 经济与计算会议论文集（第 679–681 页）。 CPHR。（2016 年）。道德规范和职业行为准则。2020 年 12 月 18 日检索自 https://cphr.ca/wp-con- tent/uploads/2017/01/2016-Code-of-Ethics-CPHR-2.pdf Crawford, K. (2021)。人工智能地图集。耶鲁大学出版社。 Dattner, B.、Chamorro-Premuzic, T.、Buchband, R. 和 Schettler, L. (2019)。在招聘中使用人工智能的法律和道德影响。《哈佛商业评论》。2021 年 12 月 1 日检索自 https://hbr.org/2019/04/the-legal-and-ethical-implications-of-using-ai-in-hiringorg/2019/04/ 招聘中使用人工智能的法律和道德影响org/2019/04/ 招聘中使用人工智能的法律和道德影响