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DNA甲基转移酶和DNA甲基化的机制和生物学作用 - 从过去的成就到未来的挑战
DNA甲基化和DNA甲基转移酶（MTases） - 将甲基化标记引入DNA的酶已经研究了近70年。在本章中，我们回顾了DNA甲基化场中的关键发展，这些发展导致我们目前对DNA MTase的结构和机制的理解。我们讨论了DNA甲基化的基本生物学作用，包括发现DNA甲基化，细菌和真核MTases的克隆和序列分析以及其结构，机制，调节和分子进化的阐明。我们描述了对DNA甲基化在发育和疾病中的作用的不断发展的观点，对DNA甲基化基因组的分析的发明以及DNA MTases的生化鉴定和TET酶的生化鉴定，这与
过去的教训：不合作时期的军备控制
2007 年 12 月，俄罗斯暂停参与《欧洲常规武装力量条约》，但基于条约的裁军措施仍然给俄罗斯军队留下了印记。20 世纪 90 年代，俄罗斯销毁并改装了其继承的大部分苏联装备，或将其移至乌拉尔山脉以外——条约适用区之外。俄罗斯武装部队重组是乌克兰战争与以往冷战升级情景不同的原因之一。20 世纪 70 年代，这些行动基于华沙条约组织地面部队对北约发动突然袭击的假设，该部队在几天内将在五个不同战线集结 85 多个师。20 如今，俄罗斯缺乏步兵、军事装备和后勤，无法在多个战线上进行类似的大规模进攻行动。
婴儿接种疫苗并不能预测婴儿死亡率的上升：纠正过去的错误信息
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
过去的歌曲：营养不良的长期影响
一个引起关注的特征是男性唱歌以吸引伴侣的求爱歌曲。斑马芬奇（Zebra Finch）的歌曲是一个合乎逻辑的特征，因为男性在年轻时就学会了自己的歌，并且他们的歌一生都保持不变。歌曲学习与其他形式的学习形式一样，可以反映认知功能。最后，男性歌曲可能会影响男性是否找到伴侣，这对于他们能够将基因传递给下一代很重要。女性更喜欢唱歌更复杂的歌曲。下面的图2显示了一个斑马芬奇歌曲的示例，如果您随着时间的推移绘制歌曲的音调。这称为超声图。
根据新的网络规范和国际法解读回顾过去的网络行动
摘要 本文通过重新评估五次重大的（据称是国家主导的）网络行动，追溯了国际法和国际网络规范对网络空间负责任国家行为的解读的演变：2010 年的震网、2013-2014 年的比利时电信、2015 年的乌克兰电网、2016 年的美国总统大选和 2017 年的 NotPetya。以最近的规范发展和新兴的国家实践为主要参考点，本文探讨了当前的规范状况如何揭示这些过去行动的性质、（不）合法性和（不）合法性。对于每个案例，分析都涉及：i）引发违反规范、原则和国际法的因素；ii）近期规范来源和国际法解释的法律和规范意义；iii）在应用它们方面仍然存在的法律和政治障碍。总的来说，对这些网络行动的重新评估表明，事后看来，国际社会在调整其规范语言和实践以谴责网络空间不负责任的行为方面取得了长足进步。各国通过公开归因和就网络空间国际法发表声明，采取了小规模但前所未有的举措，本文分析的大多数过去的网络行动在当前环境下可以说都具有归因特征。与此同时，各国对国际法的解读仍然存在巨大差异。
引用本文：Dennis Broeders、Els de Busser、Fabio Cristiano 和 Tatiana Tropina (2022) 根据新的网络规范和国际法解释重新审视过去的网络行动：逐渐接近沙线？，网络政策杂志，7:1，97-135，DOI：10.1080/23738871.2022.2041061
摘要 本文通过重新评估五次重大的（据称是国家主导的）网络行动，追溯了国际法和国际网络规范对网络空间负责任国家行为的解释的演变：Stuxnet 2010；Belgacom 2013-2014，乌克兰电网 2015，美国总统大选 2016，以及 NotPetya 2017。以最近的规范发展和新兴的国家实践为主要参考点，本文探讨了当前的规范格局如何揭示这些过去行动的性质、（不）合法性和（不）合法性。对于每个案例，分析涉及：i）引发违反规范、原则和国际法的因素；ii）近期规范来源和国际法解释的法律和规范意义； iii) 法律和政治障碍仍然存在，无法适用。总的来说，对这些网络行动的重新评估表明，事后看来，国际社会在调整其规范性语言和实践以谴责网络空间不负责任的行为方面已经取得了长足进步。随着各国通过公开归因和就网络空间国际法发表声明，采取了小规模但前所未有的举措，本文分析的大多数过去的网络行动在当前环境下可以说都具有归因特征。与此同时，各国对国际法解释的巨大差异继续阻碍其适用条款的明确性。鉴于此，本文最终表明，网络规范和对国际法的解释需要进一步细化才能成为“底线”。
21 世纪的产业政策：过去的教训
加快绿色和数字化转型并在全国范围内取得成功的迫切需要，导致人们广泛呼吁政府更多地参与经济，包括采取积极的产业政策。在回顾了几个案例研究后，我们可以发现，与传统观点相反，几乎所有国家都系统地实施了某种形式的产业政策，尤其是美国和中国这样的大型经济体，尽管它们的经济模式截然不同。欧洲也是如此，无论是在国家层面还是通过欧盟政策。在分析这些经验后，我们总结出六个关键的政策教训，为未来的辩论提供参考，即如何在未来几年制定成功的产业政策，并在地缘政治紧张局势加剧的背景下降低其风险。尽管如此，产业政策不应破坏单一市场的完整性，单一市场一直是、也将继续是确保欧洲未来繁荣的核心要素。
为过去的煤炭工作队提供动力 - 主表
•目前在目标上满足新的GCOD。•施工预计将开始Q1-22，地面破裂8-11-21。•电池供应商在8月-22日之前不能保证交付，从而在不可抗力条件下延迟了初始GCOD。•KES通过在安装和连接时查看每个电池来考虑滚动调试。•完成并提供给开发人员6-21-21的系统影响研究（SIS）；需要进行部分重新研究，预计将完成8月21日的结束；预计会影响互连设施或项目时间表。•互连需求研究（IRS）开始了6-25-21；提交8-11-21。•PUC批准要求在地面线上施加138 kV的请求09-15-21•在9-30-21上，委员会的信息请求要求KES提供每周报告的副本，并更新了不可抗力状况的状态，包括用于补救措施的措施和努力加速电池的时间范围。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
利用数据实现安全：机器学习/人工智能实现及时航空安全 Nikunj C. Oza 博士、Chad Stephens 美国宇航局全系统安全项目 现代喷气式客机每飞行一次记录近 1GB 的原始数据，几乎是不到十年前投入使用的喷气式客机记录数据的两倍。鉴于这一宝贵的数据宝库，数据分析是一项非常重要的能力，它可以将这些数据转化为知识，从而帮助理解和实现安全操作。数据分析的实践涉及应用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等方法来获取见解并识别数据中的有意义关系。人工智能是一门专注于在基于计算机的代理中开发模拟人类智能的研究领域。ML 是人工智能的一个分支，涉及开发预测或决策算法，这些算法不是明确编程来预测或决策的，而是从代表过去预测或决策的数据中学习的。您可能体验过 ML 支持的功能，例如 Netflix 或 Amazon 中的自定义推荐。由于机器学习算法具有从过去的操作中学习的能力，因此虚拟助手（例如 Apple 的 Siri 或 Amazon 的 Alexa）以及部分或完全自动驾驶汽车成为可能。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将