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摘要 人工智能 (AI) 和区块链技术在策展实践中的融合为管理、展示和分发传统和数字艺术提供了变革潜力。本研究探讨了人工智能如何通过高级数据分析和个性化访客体验增强策展流程。人工智能协助策展人组织收藏并推荐符合个人喜好的艺术品,从而促进更多人参与动态、定制的展览。另一方面,区块链技术确保了去中心化艺术品的出处,保证了真实性和透明度。它解决了伪造、所有权纠纷和安全交易等问题,同时通过智能合约支持艺术家以确保公平的报酬。然而,道德问题仍然存在。其中包括人工智能算法中的偏见、去中心化 NFT 平台中的知识产权挑战以及边缘艺术家有限的数字访问权限。学术研究和案例分析强调了这些挑战,并提倡策展人、艺术家、技术专家和政策制定者之间的合作。这种方法旨在解决道德困境,促进包容性,并在实施这些技术时保持文化完整性。该研究强调需要公共政策框架来规范人工智能和区块链,确保公平的补偿和公平地获得其利益,同时维护文化价值。通过解决这些问题,这些技术可以为艺术世界开启新的可能性。关键词:人工智能(AI)、区块链技术、策展实践、
目的:在神经发育障碍研究中,临床确定的变异不足。我们建立了脑基因注册中心(BGR),以使用参与者表型在推定的脑基因中临床上鉴定的变体。在这里,我们报告了第一个179名BGR注册者中的179种遗传变异,并分析了进入时对Clinvar的新颖比例,而在其他疾病数据库中缺乏的比例。方法:从10个学术上的机构中,有179名具有179个变体的人被录取到BGR中。变体在Clinvar中的先前存在和在其他6个遗传数据库中的存在交叉引用。结果:在76个基因中的179种变异中,有76个(42.5%)是新颖的,而分析的所有数据库中都没有62种变体,而没有62种(34.6%)。在Clinvar中存在的103种变体中,有37个(35.9%)是不确定的(不确定意义的变体的Clinvar骨料分类或分类不确定的分类)。对于5种变体,骨架分类与BGR站点提供的分类的解释不一致。结论:不共享新颖或不确定的临床变异的显着比例,限制了新的基因疾病关系的证据基础。与表型配对的临床遗传测试结果的注册有可能提高人们对基因与神经发育障碍之间关系的了解。©2023作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
文化参与指导小组与大学的主要利益相关者将赞助展览、相关文化节目和评估,为校园内的工作提供联系。项目策展人将得到图书馆、博物馆、美术馆 (LMG) 文化遗产团队(策展人和档案管理员)以及利物浦大学学者的支持,他们将开展创新和开创性的研究,并引导公众参与研究。策展人需要寻求真实多样的视角,建立关系并发现用于展览的物品和故事,为学生和目标公众群体创造参与机会。这次展览和文化计划提供了一个尝试新工作实践的机会,并引领 VGM 走向未来。我们希望鼓励实验,激发创造力并激发创新,使 VGM 成为一个对话场所,成为大学 2031 战略不可或缺的推动者。
我们非常高兴地推出维也纳美术学院出版物系列的最新一期。该系列与我们高度敬业的合作伙伴 Sternberg Press 合作出版,致力于当代艺术实践和理论思想的核心主题。这些卷包括维也纳美术学院艺术理论、文化研究、艺术史和研究的讨论重点,代表了各自领域的国际研究和讨论的精髓。每卷都以选集的形式出版,由学院的工作人员编辑。我们邀请享有国际声誉的作者就各自的重点领域做出贡献。国际会议、讲座系列、学院特定的研究重点或研究项目等研究活动是各卷的出发点。
血脑屏障(BBB)在阿尔茨海默氏症和其他神经退行性疾病中的作用仍然是许多研究的主题。然而,由于缺乏基因本体论(GO)注释,描述蛋白质在BBB正常功能中的作用而损害了那些使用高通量方法的研究。GO财团提供了用于分析和解释大型生物医学数据集的金标准生物信息学资源。但是,其他研究社区也使用了GO,因此必须满足有关提供的信息的广度和深度的各种要求。为了满足阿尔茨海默氏症研究界的需求,我们重点介绍了BBB的注释,超过100张运输或交界蛋白优先考虑注释。该项目导致与BBB相关的GO术语相关的人类蛋白质数量大幅增加,并且在许多其他过程中对这些蛋白质的更全面注释。此外,还策划了调节这些优先蛋白表达的microRNA的数据。因此,该项目增加了这些优先级BBB蛋白的注释的广度和深度。
得益于人工智能 (AI) 的最新发展,我们获取所珍视和喜爱的媒体(从音乐到电影到书籍等)的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能(有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法)到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动推荐引擎,人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发,现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通,其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响,因此,关于这些发展对文化和社会的影响,仍有许多研究有待完成。
得益于人工智能 (AI) 的最新发展,我们获取所珍视和喜爱的媒体(从音乐到电影到书籍等)的方式正在发生根本性变化。从在制作过程中使用人工智能(有可以生成“照片”的机器人和已签署“唱片交易”的算法)到为我们提供个性化电影或电视推荐的人工智能驱动的推荐引擎,人工智能正在成为文化产业的关键流行语和技术。音乐、书籍和视频等媒体和文化产品传统上通过广播电台、电视台、电影院、公共图书馆和零售店分发,现在在 Spotify、iTunes、Pandora、YouTube 和 Netflix 等数字平台和服务上流通,其中各种人工智能驱动的技术塑造了这些文化内容的包装、呈现和发现方式。这些创新似乎只是一种接收我们一直喜欢的同类媒体的新方式。但这些人工智能和算法驱动的发展对文化的生产、流通和消费产生了影响,因此,关于这些发展对文化和社会的影响,仍有许多研究有待完成。
我们经常依赖匿名用户提供的在线评分作为重要信息来源,以决定购买哪些产品、观看哪些电影、阅读哪些新闻,甚至支持哪些政治候选人。这些在线评分正在逐渐取代传统的关于物品或想法质量的口口相传。大量新信息的产生和消费只会增加个人对匿名人士整理和分类大量信息的能力的依赖。由于涉及经济和内在价值,了解个人如何使用匿名整理的信息并为群体智慧做出贡献非常重要。Digg、HackerNews 和 Reddit 等社交新闻聚合器是允许个人发布新闻和信息供他人查看、投票和评论的系统。与 Facebook 和 Twitter 等在线社交网络不同,社交新闻聚合器通常缺乏强大的用户身份,即用户大多是匿名的,不存在友谊或领导者-追随者等社会关系。由于缺乏社交关系,社交新闻聚合器在决定向用户提供哪些内容时严重依赖用户投票。通过这种方式,新闻聚合器允许信息消费者通过投票充当信息策展人。社交新闻聚合器与传统媒体截然不同,在传统媒体中,新闻组织(即