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有关特别展览的新闻稿“古代DNA：日本人民的道路”的信息
国家自然与科学博物馆，NHK，NHK促销活动和东京新邦现在正在举办一个特别的展览“古代DNA：日本人的道路”（时期：3月15日，星期六，2025年6月15日，星期六 - 星期日）。 古老的DNA研究是一个解释了从废墟中挖掘出来的古代人的骨头中剩下的很小的DNA，并跟随人类的脚步。近年来，随着技术的发展，这一过程急剧发展，很明显，智人所采取的途径比以前想象的要复杂得多。
1月14日：第七座研讨会“ ...
第七届研讨会：“环境DNA研究和企业计划的最前沿”，因为即使经历了繁忙的日程，您确定自己过着活跃的生活。 我们要对您的持续支持表示衷心的感谢。 山口大学于2018年7月建立了环境DNA研究中心，该中心促进了环境DNA研究，近年来一直引起人们的关注，而2024年则标志着其第七年。作为该中心的第七次研讨会，在环境DNA研究的最前沿的研究人员将进行讲座，并讨论关联公司的努力和对未来的期望。
人工智能和机器学习应用程序的高性能VLSI体系结构
人工智能（AI）和机器学习（ML）应用程序是通过高性能VLSI架构加速的，这允许在广泛的学科中实时推理，分析和决策。在本文中检查了VLSI体系结构的设计，开发和实施，重点是可扩展性，效率和实用性。该研究的主要目标是检查建筑范式，优化策略，节能设计概念，绩效评估方法以及对AI和ML的高性能VLSI体系结构的实际用途。对AI和ML应用的VLSI设计的研究，案例研究和政策含义的彻底分析都是方法论的一部分。主要发现强调了高性能VLSI架构的各种建筑范式，优化策略以及实际使用，以及实施困难和政策后果。政策后果强调了道德审议，遵守法规和国际合作在保证人工智能和机器学习的认真和公平应用方面的重要性。通过对高性能VLSI体系结构对AI和ML应用的设计，优化，部署和政策含义提供见解，这项研究促进了我们对这些技术以及AI-Driven技术领域的集体理解。由于这种融合，已经出现了专门为AI和ML应用设计的高性能计算平台的新时代。近年引言由于机器学习（ML）和人工智能（AI）与VLSI（非常大规模的集成）体系结构的融合，计算范例发生了重大变化。由于不断需要更多的处理能力来处理大量数据并运行复杂算法，并以前闻所未闻的效率运行复杂的算法，工程师和学者正在调查新的VLSI体系结构，这些vlsi体系结构承诺无与伦比的性能（Ande，2018）。
11月22日：环境DNA研究中心举办的第六次研讨会“ ...
第六次研讨会：“环境DNA研究和公司努力的前线”我们想向您的公司表示祝贺，因为它是初冬。我们要对您的持续支持表示衷心的感谢。山口大学于2018年7月建立了环境DNA研究中心，该研究中心促进了环境DNA研究，该研究近年来一直引起人们的关注，现在已进入第六年。作为该中心的第六次研讨会，在环境DNA研究的最前沿的研究人员将进行讲座，并讨论关联公司的努力及其对未来的期望。
R. Sridhar 等人/对人工智能在提高跨国公司员工敬业度方面的关键决定因素进行分析的批判性调查
P,paddumtech15@gmail.com。摘要员工表现出的承诺水平与组织取得的成功水平成正比。提高管理层与员工之间的沟通和协作水平是激励员工的最有效方法之一。人力资源管理中使用的人工智能系统的沟通和互动能力使得与员工打交道的方式更加个性化和定制化。人力资源部门各种角色越来越多地采用基于人工智能的解决方案，这对员工在工作中的体验产生了积极影响。另一方面，目前正在对人工智能介导的人力资源管理实践的影响进行初步研究。据说，当员工“投入”工作时，他们会对公司的价值有“积极的看法”。这项研究的目的是确定基于人工智能 (AI) 的工具、软件和技术是否可以帮助管理层识别员工敬业度等无形资产，并提供有关哪些因素影响它以及管理层如何努力提高它的提示。由于员工流动率已经非常高，前三大行业的员工流动率超过 10%，并且每年都在以危险的速度增长，因此组织必须努力通过保持员工敬业度和满足员工需求，同时牢记组织的使命，从而留住员工。据工作研究所和 2018 年留任报告估计，到 2020 年，公司可能预计在员工流动费用上花费总计 6800 亿美元。除此之外，他们还调查了员工对现有职位不满意的 50 个主要原因。与其他因素（包括工资和福利、员工健康以及主管和经理的行为）相比，职业发展和工作与生活的平衡（或缺乏平衡）更常被提及为令人担忧的领域。由于人工智能的进步，“理解工人”的概念近年来得到了长足的发展。由于大数据分析、机器学习和其他领域的突破，机器人已经发展到可以识别模式并预测人类行为的程度。关键词：员工敬业度、人工智能、员工生产力、相关性分析
世界能量过渡前景2023：1.5°C途径
表S1注意：[1]分别在2023-2030和2023-2050期间达到1.5°C目标的平均年度投资要求分别在2030年和2050年的投资行中显示。近年来所有投资数字均为目前的美元；近年来用于指标的细节是：[2] 2020； [3] 2030年和2050年的净容量添加净容量不包括寿命末期的替换库存； [4] 2022; [5] 2022; [6] 2022; [7] 2022; [8] 2022; [9] 2020; [10] 2021; [11] 2020年 - 不包括非能用途； [12] 2020; [13] 2020; [14]在最终用途，地区供暖，生物燃料和基于生物的创新燃料中需要对可再生能源的未来投资； [15] 2022; [16]近年价值是2010年至2020年之间的平均值； [17]未来对节能和效率的投资包括基于生物的塑料和有机材料，化学和机械回收以及能量回收； [18] 2021; [19] 2020； [20] 2022; [21] 2022; [22] 2022; [23] 2021; [24]绿色氢的份额在2030年为40％； [25]绿色氢的份额在2050年为94％； [26] 2022; [27]在电气层，基础设施，H 2个电台，Bunkering设施和长期存储中所需的未来投资； [28] 2022; [29]包括在天然气加工，氢，其他燃料供应，电力和热量中的CO 2捕获，行业，直接空气捕获运营中的设施，2022年； [30]当前的总捕获对应于燃料供应，2022； [31]2022。ccs/u =碳捕获和存储/使用； BECCS =生物能源，碳捕获和存储； EV =电动汽车； re =可再生能源； yr =年； m 2 =平方米； ej = exajoule; gt = gigatonne。
专题前言：脑科学的物理电子学...
DOI: 10.7498/aps.71.140101 类脑计算技术作为一种脑启发的新型计算技术 , 具有存算一体、事件驱动、模拟并行等特征 , 为 智能化时代开发高效的计算硬件提供了技术参考 , 有望解决当前人工智能硬件在能耗和算力方面的 “ 不可持续发展 ” 问题 . 硬件模拟神经元和突触功能是发展类脑计算技术的核心 , 而支持这一切实现 的基础是器件以及器件中的物理电子学 . 根据类脑单元实现的物理基础 , 当前类脑芯片主要可以分 为数字 CMOS 型、数模混合 CMOS 型以及新原理器件型三大类 . IBM 的 TrueNorth 、 Intel 的 Loihi 、清华大学的 Tianjic 以及浙江大学的 Darwin 等都是数字 CMOS 型类脑芯片的典型代表 , 旨 在以逻辑门电路仿真实现生物单元的行为 . 数模混合型的基本思想是利用亚阈值模拟电路模拟生物 神经单元的特性 , 最早由 Carver Mead 提出 , 其成功案例有苏黎世的 ROLLs 、斯坦福的 Neurogrid 等 . 以上两种类型的类脑芯片虽然实现方式上有所不同 , 但共同之处在于都是利用了硅基晶体管的 物理特性 . 此外 , 以忆阻器为代表的新原理器件为构建非硅基类脑芯片提供了新的物理基础 . 它们 在工作过程中引入了离子动力学特性 , 从结构和工作机制上与生物单元都具有很高的相似性 , 近年 来受到国内外产业界和学术界的广泛关注 . 鉴于硅基工艺比较成熟 , 当前硅基物理特性是类脑芯片 实现的主要基础 . 忆阻器等新原理器件的类脑计算技术尚处于前沿探索和开拓阶段 , 还需要更成熟 的制备技术、更完善的系统框架和电路设计以及更高效的算法等 .
人类 iPS 细胞衍生的肠上皮细胞中的转运蛋白和代谢...
[背景与目的] 小肠是负责口服食物和药物的吸收和代谢的消化器官。近年来，有报道称利用由人类iPS细胞分化而来的肠上皮细胞（F-hiSIEC）作为评价人体小肠吸收情况的体外模型，结果显示其转运载体和代谢酶的表达比通常用于该评价的Caco-2细胞更接近人体。然而，其功能的许多方面仍然未知。本研究提高了通量，并将运输载体和代谢酶的功能与Caco-2细胞进行了比较。 [方法] 利用在96孔Transwell中培养的F-hiSIEC和Caco-2细胞，评估了模型化合物从顶端到基底（A到B）和从基底到顶端（B到A）方向的细胞膜通透性，并同时确认了代谢物的产生。
使用近红外光学脑功能成像开发脑功能研究
也已经开发出各种测量技术和设备来研究大脑功能，主要是脑电图，fMRI（功能磁共振成像），PET（正电子发射断层扫描）和MEG（磁性磁通仪）（表1）。 Near-infrared Spectroscopy (fNIRS), which allows for non-invasive measurement of brain functions using highly biotransmitting near-infrared light, has recently become a new Japanese brain function measurement technique, and compared with other measurement methods, it is a technology that is rapidly expanding its application as a highly flexible measurement method, with several excellent features, such as less restraint to the subject.另一个主要特征是FNIRS与其他测量方法具有高亲和力，并且能够同时进行测量。
水稻条纹病抗性可用于育种选择和品种特性评估......
水稻条纹病是一种由昆虫传播的病毒性疾病，不仅在日本，而且在东亚地区都造成了严重的损失。由于含有抗性基因的品种有助于控制这种疾病，因此需要快速识别抗性基因的技术。以往的生物测定方法不仅需要准确判断有无抗性的技术，还需要饲养带病毒昆虫和栽培试验植物的设备，因此近年来利用水稻条纹病抗性DNA标记选育抗性个体的育种已成为主流。鉴于此情况，从2023年起，水稻品种登记审查也将采用DNA标记进行特性评估。这里就分别介绍这两种情况下所使用的水稻条纹病抗性DNA标记。