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维也纳会议2024年 - 十字路口的人类
在其有影响力的2016年自治报告中，美国国防科学委员会区分了两类的智能系统：那些在休息时采用自主权的人和采用自主权的人。“从广义上讲”，它说：“在静止状态上纳入自主权的系统实际上是在软件中运行的，包括计划和专家咨询系统，而在运动中纳入自治的系统在物理世界中具有存在，包括机器人和自动驾驶汽车。”关于各种国际福拉的自主武器系统的大部分讨论都集中在第二种形式，运动中的自治，尤其是机器人武器带来的危险。但静止的自主权构成了对人类的平等，即使不是更大的危险，因为主要力量正在自动化其战场的指挥和控制系统（C2）系统，并为他们提供旨在计算敌人的行动和意图的算法，因此选择最佳攻击命令，并直接派遣攻击命令到友好的人类中，以实现人类的友好单位，而不是人类的实施。即使在非核情况下，考虑到所涉及的技术的不成熟及其产生错误和误导性信息的倾向，称为“幻觉”。在战斗情况下，这可能导致意想不到的升级行动或对平民的意外袭击。，但是这些系统也与美国，中国和俄罗斯的核C2系统有关，构成了意外或无意中升级的更大风险，可能导致核歼灭。因此，我们特别关注这种危险是至关重要的。这个侧面事件，由军备控制协会代表（ACA），欧洲领导网络（ELN）和奥地利国际核战争（IPPNW）的奥地利分支机构进行演讲，将引起这些关注。
为气候数据预测的Gstarima开发（1,1,1）模型订单
时空模型结合了空间和时间元素。一个示例是广义时空自回旋（GSTAR）模型，该模型改善了时空自回旋（Star）模型。GSTAR模型假定每个位置具有异质性特征，并且数据是静止的。在这项研究中，移动平均成分是通过在特定时间与可变值之间的关系计算得出的，并且假定数据不是固定的，因此使用的模型是广义时空自动式积分的移动平均值（GSTARIMA）模型。通过时空自相关功能（STACF）和时空部分自相关功能（STPACF）确定Gstarima的模型顺序，以确保准确的预测。先前的研究仅讨论了Gstarima（1,1,1）模型，因此在这项研究中，Gstarima（3,1,1）模型将作为Gstarima（1,1,1）模型的开发形式来解决，并应用于气候数据。本研究中使用的气候数据来自NASA功率和具有较大数据大小的降雨量变量，需要使用数据分析生命周期方法来分析大数据。生命周期包括六个阶段：发现，数据准备，模型计划，模型构建，交流结果和操作。基于Python软件的数据过程结果，Gstarima（3,1,1）模型的MAPE值为9％，用于样本数据，样本中数据为11％。相比之下，Gstarima（1,1,1）模型的MAPE值为11％，样本数据中的数据为12％。因此，Gstarima（3,1,1）模型提供了更准确的预测结果。因此，选择正确的模型顺序对于准确的预测至关重要。
语言遵循一种独特的基因组外进化模式
语言是人类最特殊但又最多样化的行为之一，它受到基因组和基因组外进化的影响。这些进化模式之间共享的方法和模型极大地促进了我们对语言的理解，并启发了语言进化的普遍理论。然而，语言的基因组外进化（即语言进化）仅部分映射到其他进化形式，这阻碍了进步。通过将其与真核生物的生物进化和技术的文化进化（这是最容易理解的模型）进行对比，我们发现语言进化的特殊之处在于它产生了一种静止的动态而不是稳定的解决方案，并且这种动态允许使用语言变化进行社会分化，同时保持其全球适应性。此外，语言进化与技术进化的不同之处在于需要垂直传播，从而允许重建系统发育；它与真核生物进化的不同之处在于它放弃了基因型与表型的区别，允许有意识和有偏见的变化。认识到这些差异将改善我们的实证工具，并为分析当语言在原始人类谱系中出现时语言、文化和生物进化如何相互作用开辟新途径。重要的是，我们的框架将有助于应对前所未有的科学和伦理挑战，这些挑战目前源于快速的文化进化对语言的影响，最紧迫的是语言障碍的干预性临床工具、技术对语言的潜在表观遗传影响、人工智能和语言传播者，以及全球语言多样性和身份的丧失。除了语言之外，这里所做的区分还可以识别其他形式的生物和文化进化的变化，为实证研究开发新的视角。
语言遵循一种独特的基因组外进化模式
语言是人类最特殊但又最多样化的行为之一，它受到基因组和基因组外进化的影响。这些进化模式之间共享的方法和模型极大地促进了我们对语言的理解，并启发了语言进化的普遍理论。然而，语言的基因组外进化（即语言进化）仅部分映射到其他形式的进化，这阻碍了进步。通过将其与真核生物的生物进化和技术的文化进化（这是最容易理解的模型）进行对比，我们发现语言进化的特殊之处在于它产生了一种静止的动态而不是稳定的解决方案，并且这种动态允许使用语言变化进行社会分化，同时保持其全球适应性。此外，语言进化与技术进化的不同之处在于它需要垂直传播，从而允许重建系统发育；它与真核生物进化的不同之处在于它放弃了基因型与表型的区别，允许有意识和有偏见的变化。认识到这些差异将改善我们的实证工具，并为分析当语言在原始人类谱系中出现时语言、文化和生物进化如何相互作用开辟新途径。重要的是，我们的框架将有助于应对前所未有的科学和伦理挑战，这些挑战目前源于快速的文化进化如何影响语言，最紧迫的是语言障碍的干预性临床工具、技术对语言、人工智能和语言传播者的潜在表观遗传影响以及全球语言多样性和身份的丧失。除了语言之外，这里所做的区分还可以识别其他形式的生物和文化进化中的差异，为实证研究开发新的视角。
MISTiC——风，一种微卫星星座方法......
模拟TM风是一种基于微型高分辨率，广阔场，热发射光谱仪器改善短期天气预测的方法，该方法将提供高（3-4 km）水平和垂直（1 km）空间分辨率的全球对流层垂直谱图。可以在27U级的立方体或ESPA级的微卫星上适应其尺寸非常小，质量和最小冷却要求。较低的制造和发射成本使Leo Sun同步发声星座可以共同提供频繁（1-2小时）的刷新速率或频繁，垂直解决的对流层风观测。这些观察结果与当前和新兴的环境观察系统具有很高的互补性，并将提供高垂直和水平分辨率的组合，目前正在运行中的任何其他环境观察系统都没有提供。米斯TM风提供的光谱遥感测量值类似于由BAE Systems构建的NASA大气红外声音（AIRS），目前在Aqua Satellite上运行。Airs一直在提供精心校准的红外光谱光谱观测，用于天气，气候研究和操作天气预报已有十多年了。这些新的观察结果，当被吸收到高分辨率的数值天气模型中时，将彻底改变短期和恶劣的天气预测，挽救生命，并支持能源，空中运输和农业领域的关键经济决策，其成本要低得多，比从地静止的Orbit中提供了这些相比。此外，这种观察能力将是研究水蒸气，云，污染和气溶胶的运输过程的关键工具。
长期心血管死亡和疾病的深度学习心电图风险评分
心电图（ECG）是最常执行的心血管诊断测试，但尚不清楚有关长期心血管风险所包含多少信息的信息。在这里，我们报告说，仅基于休息的心电图，深层卷积神经网络可以准确预测心血管死亡率和疾病的长期风险。使用在斯坦福大学医学中心收集的大量静止的12铅ECG数据集，我们开发了斯坦福大学心电图风险估计器Seer。SEER在斯坦福大学的持有测试集中预测，接收器操作员特征曲线（AUC）下的面积为0.83，而在锡达尔斯西尼阿莱医学中心和哥伦比亚大学欧文大学欧文大学欧文中心进行独立评估时，AUC分别为0.78和0.83。SEER预测5年动脉粥样硬化疾病（ASCVD）为0.67，类似于ASCVD风险的合并队列方程，而仅适度相关。与合并的队列方程式结合使用时，SEER会准确地将16％的患者从低风险中重新分类，从而发现一组为9.9％的10年ASCVD风险的群体，这些风险否则不会以其他方式指示他汀类药物治疗。seer还可以预测其他几种心血管疾病，例如心力衰竭和心房。仅使用ECG的铅I，它可以预测5年心血管死亡率，AUC为0.80。seer与汇总队列方程式和其他风险工具一起使用，可以大大改善心血管风险层面的策略，并有助于医疗决策。
针对镰状细胞病的基因组编辑：还该纠正了吗？
镰状细胞疾病（SCD）是一种遗传性血液疾病，这是由于β-珠蛋白基因（HBB）的单点突变导致了多个系统的表现，并且会影响全球数百万的人。疾病的单基质和自体造血干细胞（HSC）的可用性使这种疾病成为基因修饰策略的理想候选者。值得注意的是，在过去的十年中进行的基因疗法和基因组编辑领域的显着进步使得有可能制定多种SCD治疗的策略。这些治疗方法是第一个基于对患者特定，有效且安全的选择有望纠正引起疾病的突变的。，研究了利用指向同源性修复途径的基因编辑方法，但是很快，他们在静止的HSC中有限的效率有限，从而遏制了其更广泛的发展。另一方面，许多关于球蛋白基因调节的研究，导致基于核酸酶介导的HBG抑制剂元素的靶向靶向胎儿γ-蛋白基因（HBG）的重新激活的几种基因组编辑策略。尽管这些策略的效率似乎在临床前和临床研究中得到了证实，但对这些修改的长期后果知之甚少。此外，必须考虑基于核酸酶的策略的潜在遗传毒性，尤其是在与高靶向速率相关时。最近引入无核酸酶基因组编辑技术带来了SCD基因校正策略的潜力，SCD基因校正也可能具有与HBG相比 - 重新激活的策略。在这篇综述中，我们讨论了基因组编辑策略的最新进展，以纠正引起SCD的突变，以试图概括当前可用的有前途的策略及其相对优势和劣势。
将温室气体清除（GGR）集成到英国排放交易计划（英国ETS）的链接响应2024年8月15日这次咨询
将温室气（GGR）集成到英国排放贸易计划（英国ETS）的响应链接，2024年8月15日，这一咨询响应代表野生动植物和乡村链接（链接），一个联盟将80个组织召集到了自然界的竞选活动。开幕声明链接赞扬英国政府有雄心支持私人资金来源，以扩大气候措施和自然恢复。但是，野生动植物和乡村链接不支持将温室气（GGRS）整合到英国排放贸易计划（UK ETS）中。基于自然的去除，对自然碳静止的不可靠性以及围绕自然基于自然和工程的拆卸的未来供应的不确定性以及其他功能的不确定性威胁着英国ETS总体的完整性。因此，风险大于环境提案的任何潜在优势。政府是寻找加速基于自然解决气候变化的方法的正确方法，尤其是因为基于自然的GGR是目前最可靠的GGR形式，而研究继续进行工程选择。但是，没有必要的基于国家市场的模型。相反，我们建议将英国ETS收入支付给基于战略自然的解决方案资金，并由合适的公共机构（例如法定自然保护机构）分配，以增强自然的项目，以减少碳排放（减少，回避或序列化）。这将在政府目前的提案中具有三个明显的优势。它将：可以长期维持投资，因为英国ETS的收入下降是通过提高相关部门的自然恢复义务，并为基于自然解决气候变化的基于自然解决方案的这些资金分配加权分配。
A1和A2反应性星形胶质细胞表达对脑积水分流失败的影响
摘要背景：阻塞神经假体设备的组织组成很大程度上由具有明显的星形胶质细胞成分的炎性细胞组成。在首次研究的研究中，我们介绍了脑积水分流器上存在的星形胶质表型。方法：使用分别分析C3和EMP1基因来量化促炎（A1）和抗炎（A2）反应性星形胶质细胞表型的QPCR和RNA杂交。此外，使用ELISA定量CSF细胞因子水平。在分流器上星形胶质细胞生长的体外模型中，使用不同的细胞因子将静息星体细胞的激活预测到A1和A2表型中。被阻塞和未刺激的分流是表征的。结果：结果表明，与非目标分流相比，分流层的A1和A2反应性星形胶质细胞的异质群体具有明显更高的A2星形胶质细胞比例。此外，在CSF之间发现了较高的csf，从阻塞的样品中发现了较高浓度的星形胶质细胞增殖的Pro-A2细胞因子IL-6。因此，在分流器中星形胶质细胞生长的体外模型中，使用中和抗体的细胞因子来防止激活静止的星形胶质细胞到A1和A2表型中，从而大大降低了A1和A2生长。结论：因此，针对与星形胶质细胞A1和A2激活有关的细胞因子是一种有希望的干预措施，旨在防止分流阻塞。关键字：神经假体装置故障，脑积水，胶质疤痕，A1和A2反应性星形胶质细胞型，靶向药物递送
基于细胞介导的SARS-COV-2 的基于干扰素-γ释放测定的测试的性能
在2020年，SARS-COV-2大流行技术的爆发对科学界构成了挑战。这种新型病毒可以以多种方式影响人类宿主，从最常见的无症状或轻度病例患有普通感冒或类似于流体的症状，到严重的急性痛苦，复杂的双侧肺炎或可导致死亡的细胞因子风暴。活跃冠状病毒疾病期间的免疫学改变（COVID-19）始终报道。 T和NK淋巴细胞的特定细胞计数和较高水平的炎性标记（例如IL-6）（1-3）。nk细胞由于其在病毒感染控制中的作用而引起了特别的兴趣。在小鼠中进行开创性研究揭示了NK细胞与CD4 + T细胞相互作用并调节其针对病毒感染的反应的潜力（4），而另一项研究报告了与CD8 + T细胞相关的相似作用（5）。因此，根据感知的刺激，这些细胞种群作为免疫反应的调节剂以及炎症的启动子具有双重作用。的研究重点是活跃的Covid-19中的NK细胞，发现疾病严重形式的NKG2C +细胞数量较高（3）。这些细胞称为自适应NK细胞或记忆NK细胞，响应巨细胞病毒和其他病毒感染而增殖（6，7）。在严重的活跃共互联-19中，NK细胞用IL-2激活后表达较高水平的NKP44（8，9）。NKP44是天然的细胞毒性受体之一（NCRS），这也是由NKP30和NKP46集成的组。不平衡的NK细胞亚群，NCAM1 + CD160 +虽然NKP30和NKP46在静止的NK细胞中组成型表达，但NKP44表达仅在NK细胞激活后发生（10）。