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太阳辐射修改（SRM）Forsafe-2模型中有什么新功能？
图4。主要的碳（C），氮（N）和磷（P）过程中包括新的Forsafe中。① photosynthesis, ② deposition (fertilization), ③ plant nutrient uptake, ④ C and nutrient allocation, ⑤ retranslocation, ⑥ litter fall, ⑦ microbial assimilation, ⑧ microbial decay and overflow metabolism, ⑨ microbial respiration, ⑩ immobilization, ⑪ biological mineralization and overflow metabolism mineralization, ⑪生化矿化，⑫humification，⑬p风化，⑭p吸附/解吸，⑮p遮挡，⑯营养浸出（渗透和表面流动）。EDC表示易于分解的碳。
免疫检查点抑制剂诱导的甲状腺功能减退症预测日本受试者的治疗反应
免疫检查点抑制剂（ICI）会导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE）。中，甲状腺功能障碍最常在内分泌环境（1）中观察到。在一项队列研究中，有44％的ICI治疗患者出现了某种形式的甲状腺功能减退症，大多数ICI诱导的甲状腺功能障碍是破坏性的甲状腺炎或甲状腺功能减退症（2）。ICI引起的坟墓疾病的频率很低； ICI给药后，约有2％的患者表现出甲状腺毒性（3）。在一项针对恶性黑色素瘤患者的大型队列研究中，接受ICI后出现甲状腺毒性病的患者表现出无效的生存率，但癌症结局与甲状腺功能减退症之间没有相关性（4）。我们对川崎医学院医院接受ICI治疗的466例患者进行了一次单中心回顾性研究，并报告了被诊断为内分泌相关IRAE的患者的生存率明显更高（5）。我们机构中与内分泌相关的IRAE的发生率为25.5％，其中大多数是主要甲状腺功能减退症。在日本患者中，在伴有内分泌相关的IRAE的情况下，平均观察期可能更长，但先前的研究不足以评估IRAE患病率与ICI治疗的效率之间的相关性。这项研究的目的是评估甲状腺功能障碍程度与ICI治疗的效率之间的相关性在评估甲状腺功能的ICI治疗患者中。
对GitHub Copilot代码完成功能的研究
随着软件开发的复杂性的增加，增强开发人员的生产力已成为组织的关键重点。这项研究调查了AI驱动的代码完成工具Github Copilot对开发人员生产率的影响。通过采用混合方法方法，我们分析了调查和生产率指标的定量数据，以及来自各种经验水平的开发人员的访谈的定性见解。调查结果表明，GitHub Copilot可显着提高编码效率，减少日常任务的时间并通过智能建议提高代码质量。然而，还指出了诸如对AI生成的代码的依赖以及建议的偶尔不准确的挑战。这项研究有助于理解软件开发中的AI工具，从而强调了它们的潜在收益和局限性。对寻求利用AI技术提高生产力的开发人员和组织的影响以及未来研究的建议进行了讨论。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
研究论文 小麦 RNA 编辑位点的全基因组调查和功能分析
小麦是一种重要的谷物，全球一半人口都食用小麦。小麦面临环境压力，人们使用了不同的技术（CRISPR、基因沉默、GWAS 等）来提高其产量，但 RNA 编辑 (RES) 在小麦中尚未得到充分探索。RNA 编辑在控制环境压力方面具有特殊作用。对不同类型的小麦基因型中的 RES 进行了全基因组鉴定和功能表征。我们通过 RNA 测序分析采用了六种小麦基因型来实现 RES。研究结果表明，RNA 编辑事件均匀发生在所有染色体上。RNA 编辑位点随机分布，在小麦基因型中检测到 10-12 种类型的 RES。在耐旱基因型中检测到的 RES 数量较多。在六种小麦基因型中还鉴定了 A-to-I RNA 编辑（2952、2977、1916、2576、3422 和 3459）位点。基因本体分析后发现，大多数基因参与了分子过程。还检查了小麦中的 PPR（五肽重复序列）、OZ1（细胞器锌指序列）和 MORF/RIP 基因表达水平。正常生长条件使这三个不同基因家族的基因表达出现差异，这意味着不同基因型的正常生长条件可以改变 RNA 编辑事件并影响基因表达水平。而 PPR 基因的表达没有变化。我们使用变异效应预测器（VEP）来注释 RNA 编辑位点，Local White 在蛋白质的 CDS 区域具有最高的 RES。这些发现将有助于预测其他作物的 RES，并有助于小麦抗旱性的发育。
纳米纤维素的功能材料：利用结构
为了开发具有独特性能和功能的先进/下一代材料，人们开始研究自然界中常见的分级组装。[1,2] 为了遵循模仿自然的理念，使用可再生/天然来源的构建块来开发分级结构最近成为自下而上制造领域的中心主题。纳米纤维素就是这样一种构建块，包括纤维素纳米晶体 (CNC) 和纤维素纳米原纤维 (CNF)（图 1），它由地球上最丰富的可再生聚合物纤维素组成。近年来，CNC 和 CNF 引起了人们的极大研究兴趣，广泛应用于生物医学、储能、包装、复合材料和特种化学品等多个行业。 [3–5] 这些高度结晶、高纵横比的纳米颗粒由 β (1–4) 连接的 D-葡萄糖单元的线性均聚物组成，表现出令人印象深刻的机械性能和可调的表面化学性质。鉴于 CNC 和 CNF 的高强度、尺寸各向异性和天然来源，使用纳米纤维素作为开发分级组装体的功能性构件引起了人们的极大兴趣。由于人们对纳米纤维素的广泛兴趣，之前已经发表了几篇评论，涵盖了 CNC 和 CNF 的材料特性、生产、加工、特性策略、化学改性和潜在应用，我们建议任何感兴趣的读者阅读这些评论以获取更多信息。[2–19]
燕麦植物淀粉样蛋白可用于可持续功能材料
淀粉样蛋白功能材料由淀粉样蛋白纤维结构块制成，这些结构块由淀粉样蛋白天然蛋白或合成肽体外生产，具有多种功能，包括环境科学和生物医学、纳米技术和生物材料。然而，淀粉样蛋白的可持续和可负担来源仍然是大规模应用的瓶颈，迄今为止，人们的兴趣仍然主要局限于基础研究。植物来源的蛋白质因其天然丰富和对环境的影响小而成为理想的来源。在此，燕麦球蛋白（燕麦植物的主要蛋白质）被用于生产高质量的淀粉样蛋白纤维和基于其的功能材料。这些纤维显示出丰富的多链带状多态性和具有不可逆和可逆途径的纤维化过程。此外，作者还制造了燕麦淀粉样蛋白气凝胶、薄膜和膜，可用于水净化、传感器和图案化电极。展示了燕麦淀粉样蛋白相对于其他蛋白质来源的可持续性足迹，有望为先进材料和技术提供一个环境高效的平台。
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
SFS-A68：公寓空间功能分割数据集
摘要。分析建筑模型的可用面积、建筑安全性或能源分析需要空间和相关对象的功能分类数据。自动化空间功能分类有助于减少输入模型准备工作量和错误。现有的空间功能分类器使用空间特征向量或空间连通性图作为输入。深度学习 (DL) 图像分割方法在空间功能分类中的应用尚未被研究。作为解决这一差距的第一步，我们提出了一个数据集 SFS-A68，它由 68 个公寓楼空间布局的数字 3D 模型生成的输入和地面真实图像组成。该数据集适用于开发用于空间功能分割的 DL 模型。我们使用该数据集训练和评估基于迁移学习和从头开始训练的实验空间功能分割网络。测试结果证实了 DL 图像分割对空间功能分类的适用性。
内德·布洛克的人造人头机器人和功能主义
1 Jack 是惠灵顿维多利亚大学 Te Herenga Waka 的学生，正在攻读法学学位和哲学专业的文学士学位。他主要对心灵哲学、人工智能和现象学感兴趣。