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克隆，表征和表达的大肠杆菌中的CpG DNA甲基酶的基因中的大肠杆菌中的克隆，表征和表达。菌株MQ1（M SSSI） 一种用于检测蛋白质的酵母交配选择方案 快速板法，用于筛选透明质酸酶和软骨素硫酸硫酸酶 - 生产微生物 schizosacchomyces pombe突变体在细胞壁中有缺陷的孤立和表征（1-3）1-d-葡聚糖 数学模型用于研究遗传变异的限制性核酸内切酶 在体外向海马的层特异性纤维投影形成 回顾文章的DNA复制和损坏检查点和减数分裂细胞周期控制，并在酵母中进行酵母 DNA依赖性腺病毒基因A ... 的转录 核酸研究 kilodalton核帽结合蛋白
噬菌体FD，FL和OX174是已知的最小病毒之一。它们属于具有单链圆形DNA作为其遗传物质（1-4）的一组良好特征的副觉。他们的DNA的分子量约为2 x 106，仅包含有限数量的基因。fd和fl是丝状噬菌体，在血清学和遗传上相关。ox174是一个显然与丝状噬菌体无关的球形噬菌体。dev> deNhardt和Marvin（5）通过DNA-DNA杂交进行了表明，尽管这两种类型的噬菌体（即丝状和球形）在每种类型的DNA之间没有检测可检测的同源性，尽管在每种类型内部都有很高的同源性。最近，已经推出了一种相对较快的分馏和序列大嘧啶寡核苷酸的技术。已经确定了9-20个基碱残基的FD DNA中长嘧啶裂纹的序列（6）。在本报告中，提出了来自FL和OX174 DNA的大嘧啶产物的序列。将这些序列与先前从FD DNA获得的序列进行了比较。
根据加州供应链透明度法案
我们要求员工和承包商承担责任。如果我们发现违反我们关于人口贩运和奴役的政策的行为，我们将在法律允许的范围内采取合理和必要的措施，以适当的方式处理此事。我们还设有一个由第三方公司管理的免费电话号码，供我们的员工、业务合作伙伴和供应商保密地报告任何问题。
透明度报告2024-准备基础
“腐败”被定义为滥用私人利益的授权权，可以由个人或组织煽动。腐败包括贿赂，便利付款，欺诈，勒索，勾结和洗钱等做法。它还包括或收到任何人或从任何人那里获得任何礼物，贷款，费用，奖励或其他优势，以诱使做一些不诚实，非法或违反企业业务的信任的事情。这可以包括现金或实物利益，例如免费商品，礼物和假期，或为获得不当优势提供的特殊个人服务，或者可能导致道德上的压力以获得这种优势。
加利福尼亚州供应链法的透明度
尽职调查过程是Inditex人权战略的第二个主要支柱（人权政策是通过伦理线第三条的第一个，以及查询和申诉机制，第三条）。该集团的可持续供应链战略是通过“中心的工人”战略来管理的。该策略是由人权尽职调查过程造成的七个优先影响领域（PIA）。已经确定了这些优先领域的三个，以进一步监督有关强制和非自愿劳动的供应链的努力：保护移民和难民，性别，多样性，多样性，包容性以及保护原材料生产劳动权利。
公共部门的算法透明度
数据是AI系统的骨干。算法治理的很大一部分是关于通过算法对数据进行透明和可解释的处理，直到最近才成为数据监管机构和公民的黑匣子。数据主权要求公民知道是否以及如何在AI系统中使用其数据。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。 GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。
2024 年欧洲透明 IT 就业市场报告
虽然大多数受访者每周至少有一天可以灵活地在家工作，但只有 45% 的人享受完全远程办公的安排。这反映了整个就业市场的普遍趋势，即公司越来越多地采用混合工作模式，这表明人们将逐步恢复办公室工作。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/d/d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123
坦桑尼亚采掘业透明度倡议
2 月 21 日2024 年 — MSG 批准了由 TEITI 秘书处在 MSG 的全力支持下编写的第 14 份 TEITI 报告，并指示秘书处；... 4 坦桑尼亚能源...
构建以用户为中心的AI数据透明度方法
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调，批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们，对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性，重点是上游数据组件：培训数据，微调，调整，参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性，但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息，这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型，这表明与透明度7的其他方面相比，使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度，并确定了数据透明度信息的同样较低的存在，以及访问此信息的关键障碍。8
