学术图书馆可以采用证明和验证作为查询信息系统和资源的手段。这包括越来越多地本身就是机器学习系统或使用机器学习方法开发的收藏。将“收藏视为数据”的认可是朝着这个方向的一个重要转变。21 在适当的情况下,证明和验证应伴随机器学习衍生的内容和系统。图书馆还必须参与 XAI 作为授权,以评估现有、正在出现或必要的公共政策影响。目前,图书馆在这方面缺乏宣传。对政策和治理框架的要求提醒我们,机器学习“远非纯粹的机械,它深刻而不可避免地具有人性”22,虽然复杂且不透明,“但‘黑匣子’里充满了人。”23
病毒,植物中毁灭性疾病的因果因素,是由核酸基因组组成的义务内病原体和有限数量的病毒蛋白。植物病毒的多样性,其较小的分子性质以及它们的象征性定位构成了挑战,以理解这些病原体与其宿主在当前植物先天免疫的框架中的相互作用。很明显,尽管我们对入侵信号的广度和基础感应事件的了解远非完整,但植物可以识别出病毒的存在并激活抗病毒免疫反应。下面,我讨论了在植物中识别病毒识别的一些证明或假设的机制,抗病毒免疫发作之前的步骤,以及病毒的策略已经发展为逃避或抑制其检测。
草甘膦是全球最常用农药(除草剂)产品的活性物质:基于草甘膦的除草剂(GBHS)。它们被广泛用于杀死植物,从而在我们的生态系统,周围环境和身体中广泛存在。土壤在生物学上非常多样化和复杂的生态系统,提供了一系列基本功能,并直接与地下水,地表水和空气相互作用。毫无疑问,基于草甘膦的除草剂对农业生产有益,而不会对有益物种和土壤健康产生任何负面影响。这远非事实。除了杀死有益的植物并危害蜜蜂等重要的授粉媒介外,草甘膦还可以通过损害土壤微生物组和earth来严重破坏土壤健康。
癌症是现代最严重的疾病负担之一,估计在全球诊断的患者数量从2018年的1810万增加到2030年的2360万。尽管传统疗法取得了重大进展,但它们仍存在局限性,并且远非理想。因此,迫切需要安全,有效且可广泛的治疗方法。在过去的几十年中,基于膜核(MC)纳米结构的新型输送方法的开发,用于运输化学治疗,核酸和免疫调节剂可显着提高抗癌的效果和副作用。在这篇综述中,描述了基于MC纳米结构进行抗癌药物的配方策略,并讨论了MC纳米制剂以克服临床翻译的输送障碍的最新进展。
自然语言模型的出现(MLN),例如DeepSeek,Gemini,Chat GPT彻底改变了包括法律部门在内的几个领域。但是,这些工具的日益增长带来了一个重大挑战:幻觉。ima幻觉是指AI模型的产生不正确,发明或误导性信息,令人信服地呈现出事实。这种现象是MLN的功能固有的,需要对其原因,特征和含义进行深度分析,尤其是在信息准确性至关重要的情况下。这种对审查的需求在考虑到AI本质上是近似和概率的系统,远非诸如法律等领域的绝对确定性和真理(Marcus&Davis,202222)。