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Most flowering plants are hermaphrodites, with flowers having both male and female reproductive organs. One widespread adaptation to limit self-fertilization is self-incompatibility (SI), where self-pollen fails to fertilize ovules.(1,2) In homomorphic SI, many morphologically indistinguishable mating types are found, although in heteromorphic SI, the two or three mating types are associated with different floral morphologies.(3-6) In heterostylous Primula, a hemizygous supergene determines a short-styled S-morph and a long-styled L-morph, corresponding to two different mating types, and full seed set only results from inter morph crosses.(7-9) Style length is controlled by the brassinosteroid (BR)-inactivating cytochrome P450 CYP734A50,(10) yet it remains unclear what defines the male and female incompatibility types. Here, we show that CYP734A50 also determines the female incompatibility type. Inactivating CYP734A50 converts short S-morph styles into long styles with the same incompatibility behavior as L-morph styles, and this effect can be mimicked by exogenous BR treatment. In vitro responses of S-and L-morph pollen grains and pollen tubes to increasing BR levels could only partly explain their different in vivo behavior, suggesting both direct and indirect effects of the different BR levels in S-versus L-morph stigmas and styles in controlling pollen performance. This BR-mediated SI provides a novel mechanism for preventing self-fertilization. The joint control of morphology and SI by CYP734A50 has important implications for the evolutionary buildup of the heterostylous syndrome and provides a straightforward explanation for why essentially all of the derived self-compatible homostylous Primula species are long homostyles.(11)
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in zahlreichen Branchen rasant an Bedeutung und wird zunehmend auch in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen als Anwendungsbereich erschlossen. Die Idee, dass Maschinen die kognitiven Fähigkeiten des Menschen imitieren können, indem Wissen durch Lernen auf Basis von Beispielen in Daten, Informationen und Erfahrungen generiert wird, ist heute ein Schlüsselelement der digitalen Transformation. Jedoch charakterisiert der Einsatz von KI in ERP-System einen hohen Komplexitätsgrad, da die KI als Querschnittstechnologie zu verstehen ist, welche in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen kann. Auch die Anwendungsgrade können sich dabei erheblich voneinander unterscheiden. Um trotz dieser Komplexität den Einsatz der KI in ERP-Systemen erfassen und systembezogen vergleichen zu können, wurde im Rahmen dieser Studie ein Reifegradmodell entwickelt. Dieses bildet die Ausgangsbasis zur Ermittlung der KI-Reife in ERP-Systemen und grenzt dabei die folgenden vier KI- bzw. systembezogenen Ebenen voneinander ab: 1) Technische Möglichkeiten, 2) Datenreife, 3) Funktionsreife und 4) Erklärfähigkeit des Systems.
So richtig schlüssig finden die Medienrechtler Marcus Schladebach und Hans-Christian Gräfe den Vorschlag der EU-Kommission für den Europäischen Media Freedom Act nicht. Unter einer überpathetischen Überschrift regelt er fiktive Fragen, die eigentlich keiner Regelung bedürfen. Zudem ohne Kompetenz auf dem Gebiet der Medienpolitik.