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欧盟版权法是否保护人工智能辅助输出？
随着人工智能 (AI) 逐渐进入文化领域，智能机器的所谓创造力几乎达到了神话般的程度。令人叹为观止的例子比比皆是，从令人印象深刻的《下一个伦勃朗》 1，这是一幅借助算法创作的伦勃朗风格肖像，到 DeepL 制作的精妙绝伦的翻译。2 事实上，如今人工智能辅助创作几乎涵盖了《伯尔尼公约》第 2(1) 条列出的所有主题。先进的人工智能系统的创造力使一些学者得出结论，人工智能创作的结果不能受到版权保护，因为人类已经失去了对创作过程的控制。3 因此，一些作家主张引入特殊的邻接权，以保护“无作者”人工智能生成的作品免遭盗用。4 但这种假设正确吗？或者，尽管机器在人工智能辅助创作中发挥着越来越重要的作用，人工智能辅助创作是否有资格获得版权保护？可以肯定的是，这并不是一个全新的问题。早在 20 世纪 60 年代，学者们就已经开始研究与计算机生成作品相关的问题。5 随着人工智能的兴起，尤其是机器学习技术，这个问题近年来势头强劲，并激发了大量新的法律学术研究。6
DNA目标关联中金黄色葡萄球菌Cas9的动力学 均质抗体 - 药物结合物：通过在隔离轻链上获得的偶联而获得的DAR 2抗HER2，然后是mAb组装 介孔锆 - 渗透性多功能平台 通过使用合成小分子来区分癌症干细胞：针对治疗耐药性的新治疗策略 新加坡的新经济地理 欧洲对非侵入性大脑刺激的重新分类为III类医疗设备：行动呼吁 编队的现实路线图，飞行空间干涉法 LEO卫星成像，具有自适应光学和边缘化的盲卷积 澳大利亚经济不确定性冲击的工业影响 透明加热器：评论 使用大规模扩展Granger因果关系从功能性MRI分类 数字足迹的关键方法研究城市旅游区的空间实践：Biarritz（法国）Instagram数据的案例研究
金黄色葡萄球菌CAS 9（SACAS 9）是RNA引导的内核ASE，其靶向与原始探针相邻的互补DNA相邻的邻接基序（PAM）进行裂解。其小尺寸促进了体内递送的各种生物体基因组编辑。在此，使用单分子和集合方法，我们系统地研究了SACAS 9与DNA相互作用的基础机理。我们发现SACAS 9的DNA结合和裂解需要分别与指导RNA的PAM -Proximal DNA的6-和18 -bp。这些活性是由三元复合物之间的两个稳定的相互作用介导的，其中一种稳定的相互作用位于PAM的大约6 bp，而不是DNA上Sacas 9的明显足迹。值得注意的是，原始间隔物内部的另一个相互作用显着强，因此构成了DNA结合的SACAS 9持续块对DNA跟踪电动机。有趣的是，在裂解后，萨卡斯9自主释放了pAM-DESTAL DNA，同时保持与PAM的结合。这种部分DNA释放立即废除了其与原始探针DNA的强烈相互作用，因此促进了其随后与PAM的解离。总体而言，这些数据提供了对SACAS 9的动态理解，并指导其有效的应用。
超高性能色谱中多环化合物的定量结构 - 保留关系分析
摘要：进行了比较定量结构 - 保留关系（QSRR）研究，以预测使用分子描述符的多环芳烃（PAHS）的保留时间。分子描述符是由软件龙生成的，并用于构建QSRR模型。还考虑了色谱参数的影响，例如流量，温度和梯度时间。使用人工神经网络（ANN）和部分最小二乘回归（PLS-R）来研究保留时间（以响应为响应）和预测因子之间的相关性。通过遗传算法选择了六个描述符，以开发ANN模型：分子量（MW）；环描述符类型NCIR和NR10;径向分布功能RDF090U和RDF030M;以及3D-MORSE的描述符MOR07U。PLS-R模型中最重要的描述符是MW，RDF110U，MOR20U，MOR26U和MOR30U；边缘邻接Indice SM09_AEA（DM）;基于3D矩阵的描述符spposa_rg;和逍遥布H7U。构建模型用于预测校准集中未包含的三个分析物的保留。考虑到预测集的统计参数RMSE（分别为PLS-R和ANN模型的0.433和0.077），该研究证实了与色谱参数相关的QSRR模型可以通过非线性方法更好地描述。
量子图
量子图项目提议深入探索量子信息论核心的组合方面，它位于组合学和理论计算机科学与量子物理学的交叉点上。更具体地说，我们的项目旨在对量子图概念进行几项理论发展，量子图被视为图的非交换概括。这项跨学科的提案旨在开发新的组合和代数方法来解决量子信息中的基本问题，同时阐明组合结构和量子特性之间的深层关系。在量子信息论的框架内，量子图（也称为非交换图）的概念首次由 Duan 等人在 [DSW13] 中提出，目的是将香农理论中的某个概念推广到量子情况。与经典图可视为非自反对称关系这一事实类似，Weaver [Wea21] 将量子图表述为冯·诺依曼代数上的自反对称量子关系。Musto 等人 [MRV18] 还将有限量子图表述为有限量子集上的邻接运算符。非常令人惊讶的是，这三种不同的观点指向了同一个对象，即量子图，这是本博士项目的重点。
关于知识产权保护和执法的报告...
发明、艺术和文化创作、品牌、软件、技术诀窍、业务流程和数据等无形资产是当今经济的基石。知识产权 (IPR)，即专利、商标、设计、版权和邻接权、地理标志 (GI) 和植物品种权，以及商业秘密保护规则，帮助企业家和公司实现其无形资产的价值。在当今经济中，工业产品和流程越来越依赖于受知识产权保护的无形资产，健全的知识产权 (IP) 管理已成为任何成功商业战略的重要组成部分。包括中小企业和初创企业在内的公司依靠知识产权来确保外部融资并保护其资产免受全球市场上的竞争对手的侵害。大量使用知识产权的行业在经济中发挥着重要作用，并为社会提供了宝贵且可持续的就业机会 1 。本报告是欧盟委员会加强第三国知识产权保护和执法工作的一部分。该报告自 2006 年起每两年发布一次，上一次发布于 2021 年 4 月 27 日。本报告的主要目的是确定知识产权保护和执法状况（线上和线下）最受欧盟关注的第三国，从而建立所谓的“重点国家”的最新名单。这并不是对知识产权保护的详尽分析，
四膜虫内的大核基因组景观……
收到日期：2023 年 9 月 4 日；接受日期：2023 年 12 月 19 日；发布日期：2024 年 1 月 11 日 作者隶属关系：1 法国穆利斯 CNRS 理论与实验生态站，UAR2029；2 英国伯明翰大学代谢与系统研究所。 *通讯作者：Delphine Legrand，delphine.legrand@sete.cnrs.fr 关键词：着丝粒进化；纤毛虫基因组学；大核多态性；程序性 DNA 消除。 缩写：CBS，染色体断裂序列；GO，基因本体；IES，内部消除序列；MAC 基因组，大核基因组；MDS，MAC 目标序列；MIC 基因组，微核基因组；NJ，邻接连接；UTR，非翻译区。 ‡现地址：英国伦敦帝国理工学院国家心肺研究所呼吸道感染健康保护研究组 §现地址：比利时迪彭贝克哈瑟尔特大学环境生物学环境科学中心。†这些作者对这项工作做出了同等贡献 数据声明：所有支持数据、代码和协议均已在文章中或通过补充数据文件提供。本文的在线版本提供了两份补充材料。001175 © 2024 作者
使用正则图的基于EEG的情绪识别...
摘要 - 电脑摄影（EEG）通过电极测量不同大脑区域的神经元活性。许多关于基于脑电图的情绪识别的现有研究并不能完全利用脑电图通道的拓扑。在本文中，我们提出了一个正规化的图形网络（RGNN），以用于基于EEG的情绪识别。rgnn认为不同大脑区域之间的生物拓扑结构是在不同的脑电图通道之间捕获局部和全球关系。特别是，我们通过图神经网络中的邻接矩阵对脑电图中的通道间关系进行建模，在图神经网络中，邻接矩阵的连接和稀疏性受到人脑组织的神经科学理论的启发。此外，我们提出了两个正规化器，即节点的对抗训练（NODEDAT）和情绪感知的分布学习（EmotionDL），以更好地处理跨主题的EEG EEG变化和嘈杂的标签。在两个公共数据集（种子和种子IV）上进行了广泛的实验，在大多数实验环境中表明，与最先进的模型相比，我们的模型的性能优越。此外，消融研究表明，所提出的邻接矩阵和两个正则化器为我们的RGNN模型的性能贡献了一致且显着的增益。最后，对神经元活动的调查揭示了基于脑电图的情绪识别的重要大脑区域和通道间关系。
研究论文通过基于脑电图的大脑网络解码涉及下肢的运动协调意象
相较于传统物理治疗的疗效，一种利用运动想象疗法治疗脑卒中偏瘫患者的新疗法可诱导大脑可塑性并可使患者部分恢复运动能力。本文提出了一种利用下肢运动协调想象（正常步态想象和中风后偏瘫步态想象）的更新范式，并通过基于脑电图的脑网络对此类想象进行解码。招募30名受试者在下肢运动协调想象期间采集脑电图。采用时域分析、功率谱分析、时频分析、脑网络分析和统计学分析探讨下肢运动协调想象的神经机制。提取10个基于脑电图的脑网络特征，并使用支持向量机进行解码。结果显示，两种运动协调想象主要激活感觉运动区域，频带功率主要集中在θ和α带，脑功能连接主要发生在右前额。基于脑电信号的脑网络的网络属性与邻接矩阵的空间特征的组合对两种步态表象具有良好的可分离性（p < 0.05），组合特征的平均分类准确率为 92.96% ± 7.54%。综合来看，我们的研究结果表明脑网络特征可用于识别中风后的正常步态表象和偏瘫步态表象。
使用去噪自动编码器进行脑电图连接分析以检测阅读障碍
时间采样框架 (TSF) 认为，诵读困难特有的语音困难是由一个或多个时间速率的非典型振荡采样引起的。LEEDUCA 研究对儿童进行了一系列脑电图 (EEG) 实验，让儿童聆听慢节奏韵律 (0.5-1 Hz)、音节 (4-8 Hz) 或音素 (12-40 Hz) 速率的调幅 (AM) 噪声，旨在检测可能与诵读困难相关的振荡采样感知差异。这项研究的目的是检查这些差异是否存在，以及它们与儿童在通常用于检测诵读困难的不同语言和认知任务中的表现有何关联。为此，估计了时间和频谱通道间EEG连接，并训练了去噪自动编码器（DAE）来学习连接矩阵的低维表示。通过相关性和分类分析研究了这种表示，结果表明其能够以高于0.8的准确率检测出诵读困难患者，平衡准确率在0.7左右。DAE表示的某些特征与儿童在语音假设类别的语言和认知任务中的表现显著相关（p<0.005），例如语音意识和快速符号命名，以及阅读效率和阅读理解。最后，对邻接矩阵的更深入分析显示，DD受试者颞叶（大致是初级听觉皮层）电极之间的双侧连接减少，以及F7电极（大致位于布罗卡区）的连接增加。这些结果为使用更客观的方法（例如 EEG）对阅读障碍进行补充评估铺平了道路。
同名牡蛎（Lightfoot, 1786）的系统发育关系
Isognomon (Lightfoot, 1786) 是一种牡蛎属，分布于世界各地的各种沿海生态系统中。它与其他双壳类动物一起，在海洋生态系统中发挥着重要的生态功能，为鱼类和无脊椎动物提供食物和栖息地、过滤水和保护海岸线。由于 Isognomon 牡蛎的表型特征多样或隐蔽，尤其是贝壳特征，因此对其进行分类可能具有挑战性。在本研究中，从印度尼西亚北苏拉威西省利库庞的红树林水域采集了两个具有不同贝壳特征的 Isognomon 牡蛎样本，并对其进行了分子分析以确定其身份。为此，使用线粒体细胞色素 C 氧化酶亚基 I (COI) 基因作为引物，并通过将它们与 GenBank 数据库进行比较来确定两个样本的遗传距离和系统发育位置。基本局部比对搜索工具 (BLAST) 显示两个样本属于 Isognomon ephippium ，相似性为 99.84％。使用 Tamura Nei 模型计算两个样本之间的遗传距离为 0.00，而 I. ephippium 与 Isognomon 属其他物种之间的遗传距离介于 0.00 至 0.14 之间。邻接 (NJ) 树分析的结果显示两个样本与 I. ephippium 聚在一起，将其分为两个不同的分支，在节点处的强自举值为 100。关键词：双壳纲，COI 基因，isognomon，牡蛎，北苏拉威西岛。引言