XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System霞目
【登月目标3】“到2050年，人工智能和机器人将共同进化……”
为了实现“到 2050 年，通过 AI 与机器人的共同进化，实现能够自主学习和行动，与人类共存的机器人”这一目标，请同时考虑“预测”和“回溯”两种思路，前者基于现在的社会和技术预测未来，后者从 2050 年的社会开始，确定现在应该做什么。请提出从您被选为 PM 之时起 3 年、5 年和 10 年的情景。所提出的情景等内容应包括以下证据：它们将有利于实现2050年的目标；它们具有挑战性和创新性；它们在如何实施和适应社会方面是可行的，同时考虑到ELSI等社会可接受性。 （二）提案内容
第12科学技术预测调查Delphi调查列表详细和关键词
1 Health, Medicine and Life Sciences 104 Neuroscience and Psychosomatic Sciences Neurocircuits, Memory and Learning, Cognition and Emotions, Neurodegenerative Diseases, Dementia, Schizophrenia, Depression, Bipolar Disorders, Addiction, Autistic Spectrum Diseases, Sleep Disorders, Brain Metabolism, Blood-Brain Barrier, Brain Machine Interface (BMI), Neuromodulation 1 Health, Medicine and Life Sciences 105 Health Crisis Management Emerging and Revitalized Infectious Diseases, Drug Resistant Bacteria, Infectious Disease Treatment, One Health, Vaccines, Travelers' Vaccines, Surveillance, Disaster Medicine, Emergency Medicine, Mass Gathering, Pre-Hospital Emergency Medicine, Pandemic Countermeasures 1 Health, Medicine and Life Sciences 106 Ethics and Social Medicine Community Health, Environmental Medicine, Social Epidemiology, DOHaD （健康和疾病的发展起源，医疗安全，健康差异，ELSI，生命力方法，科学和技术创新的实施（政策研究），个人健康记录，个人健康记录（PHR），健康城市，健康AI发展和利用1健康，健康，医疗和生命科学107 Proteins, Genomic Information Database, Spatial Omics, Single Molecular Imaging, High-Order Genome Structure 1 Health, Medical, and Life Sciences 108 Life Information Science Medical Information, Genomic Information, Health, Medical, and Welfare DX, Health AI Development, Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Deep Learning, Data Science, Causal Inference, Dimensions Compression, clustering, statistical modeling, survival time analysis, large-scale language models, foundational models, generative models, simulation, cloud computing, hospital networks, information sharing (data sharing), generation AI, AI governance, PHR (personal health record), biobank, patient city participation (PPI) 1 Health, healthcare and life sciences 109 Global health One health, global warming, climate change and infectious diseases, Travelers' vaccines, infectious diseases, emerging and re-emerging传染病（包括一种健康），行星健康，旅行健康，移民卫生，外国健康，灾难医学，远程医学，无人机，外国卫生人员2农业，林业，渔业，渔业，食品和生物技术和生物技术
杀菌污染对Apis Mellifera（膜翅目：Apidae）生存，形态和细胞免疫的影响
长期以来，已经报道了蜂巢储存产品中的农药残留物。蜜蜂的幼虫在细胞内部的正常生长和发育过程中会经历口腔或接触这些产品的接触。我们分析了两种杀菌剂浓度的毒理学，形态学和免疫学作用，两种杀真菌剂的基于蜜蜂蜜蜂的幼虫Apis Mellifera的幼虫。两种杀菌剂的选定浓度（0.08、0.4、2、10和50 ppm）以1 µL/larva/cell的体积局部应用为单个和多个暴露。我们的结果表明，治疗24小时后，饲养和出现阶段的育雏存活率持续下降。与单一暴露的幼虫相比，多重暴露的最年轻的幼虫对杀菌性毒性最敏感。在较高浓度（尤其是多次暴露）中幸存下来的幼虫在成人阶段显示出几种形态缺陷。此外，二甲可唑处理的幼虫在治疗1小时后，粒细胞数量显着减少，然后在治疗24小时后增加。因此，随着测试浓度对幼虫蜂蜜蜜蜂的生存，形态和免疫力表现出不利影响，杀真菌污染构成了极大的风险。
迈向遗传模型生物：加州风信子（毛茛目）稳定遗传转化的有效方法
摘要 加州罂粟 (Eschscholzia californica) 是毛茛目的一员，是所有其他真双子叶植物的姊妹目，因此在系统发育上具有很高的信息量。毛茛目以其多样的花形态和许多药学相关生物碱的生物合成而闻名。加州罂粟被广泛用作研究花发育控制基因保存的模型系统。然而，在毛茛目中，稳定的遗传操作选择很少，因此很难建立遗传模型系统。在这里，我们介绍了一种通过农杆菌介导的转化、体细胞胚诱导和再生加州罂粟进行高效、稳定的遗传转化的方法。此外，我们还提供了一种快速分离和转化原生质体的方法。这使得可以在单细胞和全植物环境中研究基因功能，从而能够通过基因组编辑技术进行基因功能分析和生物碱生物合成途径的修改，为遗传模型生物E. californica提供重要资源。
研究成果报告 2020 年 5 月 日立株式会社
目录 1.委托研究目的................................................................................................................................ 1 1.0 委托研究目的 (1) 研究课题的最终目标............................................................................................... 1 (2) 为实现最终目标需要克服或澄清的基本问题1（3）针对基本课题、实施项目及其体制的对策 2 1.1 研究开始时设定的研究目的的达成程度 7 1.2 计划制定时未预料到的结果（二次结果）及超出目的的结果 8 1.3研究课题的发展潜力（含间接成果） 9 1.4 论文、专利、学术报告等研究成果 10 1.5 研究实施架构与管理10 1.6 高效执行费用 10 2. 2.1 2019年度实施计划................................................................................................................ 11 （1）实施项目1：非挥发性电解液的开发11
研究成果报告 2020 年 5 月 日立株式会社
1.外包工作的目的······································································· 1 1.0 委托工作目的 (1) 研究课题的最终目标 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ······························1 (2)为了实现最终目标需要克服或澄清的基本问题。 ······················································· ························· 1（3）基本问题的策略和实施项目及其系统2 1 。1 研究开始时设定的研究目标的实现情况 7 1.2 计划时未预期的结果（次要结果）或超出目标的结果 8 1. div>3 研究课题的潜在发展（包括间接结果） 9 1.4 论文、专利、会议报告等研究成果 10 1.5 研究实施架构与管理 10 1.6 高效执行费用 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 10 2. 2019 财年（报告年度）实施细则 11 2.1 2019年度实施计划 11 (1) 行动项目1：非挥发性电解质开发··························································································································································· ······················11
在 GPS 拒绝环境中通过战术单目摄像机自动校准无人驾驶飞行器的视觉引导导航
爱荷华州立大学数字资源库中的爱荷华州立大学顶点课程、学位论文和博士论文免费向您提供本篇论文，供您开放访问。爱荷华州立大学数字资源库的授权管理员已接受本篇论文，将其纳入研究生学位论文和博士论文。如需更多信息，请联系 digirep@iastate.edu 。
