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World File Search System重新认识
密苏里大学圣路易斯分校 - 学生在枪击事故中丧生
新当选的学生会主席迈克·汤姆林森和副主席戴维·罗伊瑟凭借民主和变革的政纲在去年春天赢得了选举。 “我们希望与所有人合作，而不只是与某个人合作，”汤姆林森表示，他认为前任学生会主席没有有效地与全体学生进行沟通。汤姆林森也在寻求重新认识学生会。“学生应该知道我们在这里，”他说。为了使学生会办公室更容易被学生接受，汤姆林森制定了结构化的办公时间，并聘请了一名专业秘书。办公室将于周一至周四上午 8:30 至下午 5:00 开放，并由新秘书负责。办公室周五不上班，但当学生会官员在那里工作时会开放。汤姆林森还制定了继续支持校园组织的规定。他说，过去几年使用的一项规定将得到执行。该规定规定，组织的代表不得缺席
计算机科学基础专题
IEICE 信息与系统学报宣布将于 2026 年 3 月出版一个特别版块，题为“计算机科学基础特别版块 - 计算理论的基础和新趋势 -”。计算机科学基础自十九世纪中叶以来一直是信息与系统领域的热门研究领域，最近对更实用理论的研究也越来越多。作为解决信息通信系统发展所引起的困难和复杂问题的关键，计算机科学基础的重要性现在得到了重新认识。本特别版块系列是 LA 研讨会系列（〜2003 年）的继承者，并作为发表计算机科学基础最新成果的场合而广受欢迎。因此，这是它的第 23 个特别版块计划。在题为“计算理论的基础和新趋势”的子主题上，正在计划这个特别版块（计划于 2026 年 3 月发行），以促进计算机科学基础领域的最新进展。1. 范围
益生菌和微生物组：机制，应变选择和理性配方设计的未来
本文重点介绍了微生物组在人类健康中的不断扩展的作用，这表明，由于测序和元基因组学的进步，科学理解的重大转移。曾经主要通过病原体的视角观察，现在将微生物组重新认识为人类生物学不可或缺的一部分，在消化，免疫功能和维生素产生中发挥关键作用。微生物革命将微生物群落改造为健康的重要因素。肠道菌群产生短链脂肪酸，支持肠道健康，免疫调节以及防止炎症性肠病，肥胖和糖尿病等疾病。营养不良或微生物失衡与这些疾病有关，为益生菌，益生元和粪便菌群跨种植园等疗法铺平了道路。本文探讨了个性化的微生物组靶向疗法和人工疗法，以在优化益生菌中的作用。此外，它讨论了肠道轴，其中微生物会影响情绪和认知。尽管面临监管挑战，但基于微生物组的疗法为个性化和高效的医疗保健解决方案提供了潜力。
利用纳米技术针对病毒基因组的结构特征......
对于大多数病毒来说，这种识别所需的信息目前还没有，而且与 RNA 结构结合的药物晶体结构很少（并且不一定具有代表性）；迫切需要在分子水平上重新认识这种结合。RNA 分子固有的灵活性使 RNA 结构研究变得更加复杂，这需要了解它们的动力学而不仅仅是它们的基态构象。因此，简单的分子对接是不够的；相反，分子动力学可以潜在地探测能量图和结构灵活性。在这里，我们首次采用分子动力学详细探索纳米级药物插入病毒 RNA UTR 凸起部分，复制实验观察结果并对 RNA 动力学和药物进入过程获得全新的认识；这为设计新型 UTR 结构靶向药物提供了重要信息。所研究的纳米级药物是超分子圆柱体，它不仅具有前所未有的 RNA 凸起结合能力，而且是金属超分子结构中第一个在细胞测定中表现出强效抗病毒活性的药物。35 人们对金属超分子结构在生物学中的应用越来越感兴趣。36 – 41
哲学在尼日利亚可持续发展中的作用
哲学是每个国家实现全面转型和可持续发展的真正工具。作为一门对人类存在进行批判性和严格研究的学科，它有以下分支：认识论，研究人类知识的性质、来源和有效性；形而上学，研究存在或现实的本质；逻辑学，研究区分正确和错误推理或正确和错误论证的规则；伦理学，研究道德问题或对是非的判断；美学，研究对美和艺术作品的评价。因此，它涵盖了人类努力的各个方面，这些努力促进了社会的人类和可持续发展。然而，本研究采用了分析说明方法，数据来源于书籍、访谈和在线搜索引擎。因此，本研究发现，在尼日利亚，哲学作为一门学科仍然毫无价值，被贬低到学生不再接受它作为大学的一个学术研究领域的程度。忽视哲学导致了国家经济战略和发展步伐的停滞。因此，我们建议，为了更好地促进经济发展，哲学学科应该进行修改和重新战略化，并让学生重新认识哲学在我国的价值、需求和作用。
重新将人工智能作为认知科学的理论工具
人类认知是（或可以理解为）一种计算形式，这一观点是认知科学的一个有用概念工具。这是认知科学作为一门多学科领域诞生时的一个基本假设，人工智能 (AI) 是其贡献领域之一。在此背景下，人工智能的一个概念是作为计算工具（框架、概念、形式主义、模型、证明、模拟等）的提供者，支持认知科学的理论构建。然而，当代人工智能领域已经将解释人类认知作为一种计算形式的理论可能性视为在事实计算系统中实现人类（类人或水平）认知的实际可行性；并且，该领域将这种实现视为短期内的必然性。然而，正如我们在此正式证明的那样，创建具有人类（类人或水平）认知的系统本质上是计算困难的。这意味着在短期内创建的任何事实人工智能系统充其量只是诱饵。当我们认为这些系统捕捉到了我们自身和思维的深层信息时，我们就会对自己和认知产生扭曲和贫乏的印象。换句话说，当前实践中的人工智能正在削弱我们对认知的理论理解，而不是推进和增强它。可以通过放弃当前对人工智能的主流观点并重新将人工智能作为认知科学的理论工具来补救这种情况。然而，在重新认识这种较旧的人工智能观念时，重要的是不要重复过去（和现在）的概念错误，正是这些错误让我们走到了今天。
事情变得越来越复杂——重新审视 p53-MDM2-ARF 三角在肿瘤发生和癌症治疗中的作用
肿瘤抑制因子 p53 在致癌应激下介导的抗肿瘤机制是我们的身体对抗癌症发生和发展的最强大武器。因此，具有显著 p53 调节活性的因子一直是癌症研究界关注的焦点。其中，MDM2 和 ARF 被认为是最具影响力的 p53 调节因子，因为它们分别具有抑制和激活 p53 功能的能力。MDM2 通过促进泛素化和蛋白酶体介导的 p53 降解来抑制 p53，而 ARF 通过与 MDM2 物理相互作用以阻止其访问 p53 来激活 p53。这种对 p53-MDM2-ARF 功能三角的传统理解指导了过去 30 年来 p53 研究的方向以及基于 p53 的治疗策略的发展。在此期间，我们对这个三角关系的了解不断增加，特别是通过识别 p53 独立的 MDM2 和 ARF 功能，发现了许多未被充分重视的连接这三种蛋白质的分子机制。通过识别它们之间的拮抗和协同关系，我们对利用这些关系开发有效癌症疗法的考虑需要相应地更新。在这篇综述中，我们将重新审视有关 p53-MDM2-ARF 肿瘤调节机制的传统观点，重点介绍有助于现代看待它们关系的有影响力的研究，并总结针对该途径进行有效癌症治疗的持续努力。对 p53-MDM2-ARF 网络的重新认识可以带来创新方法来开发新一代基因信息和临床有效的癌症疗法。
远程工作与求职者多样性：来自科技初创企业的证据
摘要。远程工作是管理者在新冠疫情后工作设计中的一个重要元素。在重新认识多样性的时代，雇主可能想知道多元化（性别和种族）和经验丰富的求职者对远程工作招聘信息的反应如何，尤其是对于高技能技术和管理职位。先前的研究表明，虽然远程工作允许员工灵活工作，但它可能会限制职业晋升前景，因此从申请人的利益角度来看，将工作指定为远程工作资格的净效应并不明显，尤其是在招聘女性和代表性不足的少数群体（URM）时。我们分析了一家领先的初创求职平台的求职者数据，该数据涵盖了 2020 年 3 月因 COVID-19 大流行而导致的停工前后的很长一段时间。为了解决远程职位指定可能与未观察到的工作和雇主特征共同决定这一实证挑战，我们利用匹配方法（以及利用突然停工的替代方法）来估计求职者特征对于其他类似的远程和现场职位发布有何不同。我们发现，提供远程工作可以吸引更多有经验和多样化（尤其是 URM）的求职者，在多样性较低的地理区域影响更大。职位发布状态更改为远程状态（其他所有条件保持不变）与女性求职者增加约 15%、具有 URM 状态的求职者增加 33% 以及求职者经验增加 17% 相关。使用申请数据，我们估计远程工作的平均补偿工资差异约为该劳动力市场公布工资的 7%。
加强电力需求侧管理
天然资源、环境及气候变化部长聂纳兹米重申政府致力于提供有针对性的能源补贴，并宣布减少对用电量过大家庭的电力补贴，探索整体解决方案以改善我们的电力需求侧管理至关重要。这一点尤其重要，因为最近的热浪导致电力需求意外激增，电力系统不堪重负，沙巴州当局不得不在多个地区实施限电，以防止电力供应严重中断。如果没有整体策略来管理不断增长的电力需求，随着极端天气和气候变化的加剧，这些破坏性事件只会加剧。在我们进一步脱碳的过程中，重新认识电力需求侧管理对于我们的电力系统面向未来也至关重要。有效的需求侧管理可以经济高效地减少部署过剩发电能力和系统平衡设施所需的投资。为此，尽管人口增长、生活水平提高和能源服务需求电气化程度提高会导致电力需求增加，但可以实施各种需求侧策略来提高电力系统的弹性。减少能源服务需求要实现人均能源服务需求的显着减少，必须促进文化转变。这可以通过不断推动和改变决策环境来鼓励长期行为改变来实现。可以努力赋予企业权力，推动有意义的行为改变并实现更广泛的文化转变。例如，鼓励远程工作的企业政策可以减少运输能源服务需求。此外，鼓励监测个人排放可以提高认识并激励个人采取行动减轻其对气候变化的影响。然而，这些举措要想产生有意义的影响，需要有充分知识的个人，他们了解其行为的重要性
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。