摘要：本文采用计划行为理论框架(TPB),对合成生物技术“设计构建测试学习”(DBTL)迭代路径中使用者潜在风险行为进行分析,从主观态度、主观规范、知觉行为控制和客观外部条件四个方面加以阐释,分析“意图行为”发生过程中的关键风险点。研究表明,对于DBTL的迭代研究路径中,设计和构建阶段中技术使用者的行为意图对于误用滥用行为具有正向的影响,学习阶段由于机器学习的不确定性影响机制尚不明晰。设计、构建、测试、学习四个阶段分别存在着不同的客观条件包括实验室管理、技术易获得性等对误用滥用行为有正向的影响。该研究将促进合成生物技术使用者群体行为自律、构建行为风险防控体系提供借鉴,为保障国家生物技术研究开发使用的健康行为规范提供新视角。

摘要：区块链是一种由多方共同维护,使用密码学保证传输和访问安全的分布式账本技术,目前区块链技术在供应链中的应用备受瞩目。本文通过系统的文献回顾,发现当前研究聚焦在基于区块链技术的供应链溯源、供应链信任、供应链信息共享等方面,研究方法主要集中在访谈、案例研究、系统设计等方面。本文通过文献综述探讨了“区块链+供应链”的未来研究方向。

摘要：近些年,互联网金融市场在国内外迅速发展;同时,针对互联网金融市场的研究也成为了学术界的热点.相比于传统金融市场,互联网金融市场具有更高的流动性和易变性.针对互联网金融市场的动态(日交易量和日交易次数)进行研究,提出了基于深度神经网络结构的融合层次时间序列学习的预测模型.首先,该模型可以实现对多序列(市场宏观动态序列和多种子序列)特征变量输入的处理,并且在时间和序列特征2个维度上利用注意力机制来融合输入变量.其次,模型设计了基于预测序列平稳性约束的优化函数,使得模型具有更好的稳健性.最后,在真实的大规模数据集上进行了大量的实验,结果充分证明了所提出的模型在互联网金融市场动态预测问题上的有效性与稳健性.

摘要：作为建立在生物学、工程技术等基础上的多学科交融的前沿科研领域,合成生物学开辟了人工设计和改造生命系统的崭新篇章。然而,随着合成生物学研发效率的提升和应用规模的扩大,关于其潜在风险与生物安全问题的争论与担忧也日益涌现。首先,本文针对合成生物技术从科研者、管理者、技术三大风险主体进行风险分析。其次,针对Web ofScience中关于合成生物1900年-2021年的核心数据集,采用CiteSpace文献计量分析和Meta分析的方法,梳理了合成生物学的主要研究内容、发展脉络,分析合成生物科研领域的生物安全热点问题。归纳得到的8个相关风险点主要包括技术滥用风险、伦理问题、利益分配风险、技术自身安全性、人体伤害、合成生物体的意外泄露、缺乏监管、实验室生物安全。研究进一步将8个风险点归入三大风险类型。通过对上述风险开展系统梳理,本研究为监管与治理提供了具有针对性的建议。

摘要：获取科学数据的最终目的是根据具体需要从数据中提取有用的知识,并将这些知识应用到具体的领域中,帮助决策制定者制定决策.由于科学数据规模越来越大,而且呈现结构复杂的特点,如半结构化或非结构化,难以通过计算机实现自动化处理.众包通过高效调用人力资源,成为进行科学大数据众包处理的解决方案之一.针对科学大数据众包处理的特点,围绕人才筛选机制、任务处理模式和结果评估策略3方面对科学数据众包体系进行研究,并通过地理空间数据云平台开展地学领域的基于众包的遥感影像信息提取实验.研究表明,科学数据不仅能够通过众包模式来进行处理,而且通过合理的设计众包流程能够获得高质量的数据结果.