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LibrettOS：一个动态适应的多服务器库操作系统
我们提出了 LibrettOS，这是一种融合两种范式的操作系统设计，可同时解决隔离、性能、兼容性、故障可恢复性和运行时升级等问题。LibrettOS 充当以隔离方式运行服务器的微内核操作系统。当为了获得更好的性能，选定的应用程序被授予对存储和网络等虚拟硬件资源的独占访问权限时，LibrettOS 还可以充当库操作系统。此外，应用程序可以在运行时在两种操作系统模式之间切换而不会中断。LibrettOS 具有独特的优势，即两种范式无缝共存于同一操作系统中，使用户能够同时利用各自的优势（即更高的隔离性、更高的性能）。系统代码（例如设备驱动程序、网络堆栈和文件系统）在两种模式下保持相同，从而实现动态模式切换并降低开发和维护成本。为了说明这些设计原则，我们使用 rump 内核实现了 LibrettOS 的原型，使我们能够重用现有的、强化的 NetBSD 设备驱动程序和大量兼容 POSIX/BSD 的应用程序。我们使用硬件 (VM) 虚拟化将不同的 rump 内核实例彼此强隔离。由于原始的 rumprun 单核内核针对的是单处理器系统的更简单的模型，因此我们对其进行了重新设计以支持多核系统。与 DPDK 等内核旁路库不同，应用程序无需修改即可从直接硬件访问中受益。LibrettOS 还支持通过我们开发的网络服务器进行间接访问。TCP/IP 堆栈的实例始终直接在应用程序的地址空间内运行。与原始的 rumprun 或单片操作系统不同，即使网络组件发生故障或需要升级，应用程序也不会中断。最后，为了有效利用硬件资源，应用程序可以根据运行时的 I/O 负载在间接和直接模式之间动态切换。我们评估了 10GbE 的 LibrettOS 和
使用连续的葡萄糖监测和机器学习预测2型糖尿病代谢表型
2型糖尿病（T2D）和糖尿病前期是由空腹葡萄糖或替代物（例如血红蛋白HBA1C）的水平来定义的。此分类未考虑葡萄糖失调的病理生理学的异质性，葡萄糖失调的鉴定可以为糖尿病治疗和预防和/或预测临床结果的有针对性方法提供信息。我们在早期葡萄糖失调的个体中进行了金色标准的代谢检测，并量化了四种已知有助于葡萄糖失调和T2D的独特代谢亚表格：肌肉胰岛素抵抗，β细胞功能障碍，β细胞功能障碍，抑制型尿布蛋白动作和尿布胰岛素的耐药性。我们揭示了实质性的异质性，其中34％的个体在肌肉和/或肝脏IR中表现出优势或共同占主导地位，而40％的人在β细胞和/或君型肠缺乏症中表现出优势或共同率。此外，通过经常采样的口服葡萄糖耐量测试（OGTT），我们开发了一种新型的机器学习框架，以使用来自葡萄糖时序的动态模式（“葡萄糖曲线的形状”）的特征来预测代谢亚表现型。葡萄糖时序的特征鉴定出胰岛素抵抗，β细胞缺乏症和肠降低素缺陷，AUROCS分别为95％，89％和88％。这些数字优于当前使用的估计。使用独立队列验证了肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症的预测。然后，我们测试了由居住OGTT期间连续葡萄糖监测仪（CGM）产生的葡萄糖曲线的能力，以预测胰岛素抵抗和β细胞缺乏症，分别产生88％和84％的AUROC。因此，我们证明了糖尿病前期的特征是代谢异质性，可以通过使用CGM在临床研究单元或居住环境中执行的标准化OGTT期间的葡萄糖曲线形状来定义。使用室内CGM来鉴定肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症构成了一种实用且可扩展的方法，通过该方法，通过该方法将早期葡萄糖失调的个体分层分层，并为靶向治疗提供了导致的治疗方法，以防止T2D。
科学艺术与工艺 (SAM)
摘要 锂离子电池因其高能量和功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，当前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法以实时速率和在广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。(Arch Comput Methods Eng (in press), 2018. 以满足新一代 BMS 的要求。为了实现这一目标，三种降阶模型技术应用于最常用的基于物理的模型，每种技术适用于不同的应用范围。首先，使用 POD 模型大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以在节省时间和计算资源的同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，使用稀疏-本征广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它实现了带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可以毫无问题地用于 BMS。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了使用所提方法对 EV 的仿真。德国德累斯顿 。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时仿真，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取一个在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建第一个（据我们所知）能够从数据中自我校正的锂离子电池混合孪生。此外，得益于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到了实时限制。
使用连续的葡萄糖监测和机器学习预测2型糖尿病代谢表型
2型糖尿病（T2D）和糖尿病前期是由空腹葡萄糖或替代物（例如血红蛋白HBA1C）的水平来定义的。此分类未考虑葡萄糖失调的病理生理学的异质性，葡萄糖失调的鉴定可以为糖尿病治疗和预防和/或预测临床结果的有针对性方法提供信息。我们在早期葡萄糖失调的个体中进行了金色标准的代谢检测，并量化了四种已知有助于葡萄糖失调和T2D的独特代谢亚表格：肌肉胰岛素抵抗，β细胞功能障碍，β细胞功能障碍，抑制型尿布蛋白动作和尿布胰岛素的耐药性。我们揭示了实质性的异质性，其中34％的个体在肌肉和/或肝脏IR中表现出优势或共同占主导地位，而40％的人在β细胞和/或君型肠缺乏症中表现出优势或共同率。此外，通过经常采样的口服葡萄糖耐量测试（OGTT），我们开发了一种新型的机器学习框架，以使用来自葡萄糖时序的动态模式（“葡萄糖曲线的形状”）的特征来预测代谢亚表现型。葡萄糖时序的特征鉴定出胰岛素抵抗，β细胞缺乏症和肠降低素缺陷，AUROCS分别为95％，89％和88％。这些数字优于当前使用的估计。使用独立队列验证了肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症的预测。然后，我们测试了由居住OGTT期间连续葡萄糖监测仪（CGM）产生的葡萄糖曲线的能力，以预测胰岛素抵抗和β细胞缺乏症，分别产生88％和84％的AUROC。因此，我们证明了糖尿病前期的特征是代谢异质性，可以通过使用CGM在临床研究单元或居住环境中执行的标准化OGTT期间的葡萄糖曲线形状来定义。使用室内CGM来鉴定肌肉胰岛素抵抗和β细胞缺乏症构成了一种实用且可扩展的方法，通过该方法，通过该方法将早期葡萄糖失调的个体分层分层，并为靶向治疗提供了导致的治疗方法，以防止T2D。
超快超声成像模式分析揭示了关节炎动物独特的动态大脑状态和强大的子网络改变
慢性疼痛病理是由周围和/或中枢神经系统的适应不良变化引起的，是一种影响 20% 欧洲成年人口的致残性疾病。更好地了解这种发病机制将有助于确定新的治疗目标。最近，从大脑网络之间连贯的低频血流动力学波动中提取的功能连接 (FC) 为研究大规模大脑网络及其在神经/精神疾病中的破坏提供了一种强有力的方法。对 FC 的分析通常是对随时间推移的平均信号进行的，但最近，对 FC 动态的分析也提供了新的有希望的信息。考虑到持续性疼痛动物模型的局限性以及它们作为增进我们对慢性疼痛致病性神经生物学基础的理解的有力工具，本研究旨在通过使用功能性超声成像（一种具有独特时空分辨率（100 μ m 和 2 ms）和灵敏度的神经成像技术）来确定临床相关的持续性炎症疼痛（佐剂性关节炎）动物模型中功能连接的变化。我们的研究结果显示，关节炎动物的 FC 发生了显著变化，例如躯体运动 (SM) 网络的一个子部分，发生在疾病开始后数周。此外，我们首次证明通过超声评估的动态功能连接可以为我们定义为大脑状态的动态模式提供定量和可靠的信息。虽然主要状态由 SM 网络中血流动力学波动的整体同步组成，但关节炎动物在统计上花费更多时间处于其他两种状态，其中发炎后爪的初级感觉皮层的波动与 SM 网络的其余部分不同步。最后，将 FC 变化与个体动物的疼痛行为相关联表明 FC 改变与疼痛的认知或情感方面之间存在联系。我们的研究引入了 fUS 作为一种新的转化工具，以增强对慢性疼痛主要临床前模型中动态疼痛连接组和大脑可塑性的理解。
科学艺术与手工艺（SAM）
摘要 锂离子电池因其高能量和高功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，目前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法在实时速率和广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发一种混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。 （Arch Comput Methods Eng（印刷中），2018。以满足新一代 BMS 的要求。为此，三种降阶模型技术被应用于最常用的基于物理的模型，每种技术针对不同的应用范围。首先，使用 POD 模型来大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以节省时间和计算资源，同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，利用稀疏-固有广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它可实现带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可在 BMS 中毫无问题地使用。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了采用所提方法的 EV 仿真。德国德累斯顿）。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时模拟，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建出第一个（据我们所知）能够从数据中自我纠正的锂离子电池混合孪生。此外，由于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到实时限制。
高度和社区特征解释了哥斯达黎加的2370 -m海拔梯度上的雨林架动态
摘要。地球非常重要的热带山区雨林中的动态速率是这些森林对全球变化的反应的核心部分，但是它们与环境渐变的关系知之甚少。我们在成熟的森林工作，在哥斯达黎加的Talamanca Cordillera上的440 - 2810 M ASL高度梯度上工作，在2012年至2019年期间，五个0.25-HA永久性样品地块的五个次要次数为29 HA。我们确定了乳房高度直径≥10cm的个体的死亡率和招聘率以及基础面积（G）增量。我们的主要假设是，支架动态速率随高度（因此温度）而降低；我们还测试了假设，即随着情节社区加权平均特异性叶面积（CWM SLA）而增加的速率，并随着CWM木材特异性重力（WSG）而降低。我们使用通用添加剂模型开发了回归来检验我们的假设。死亡率和招聘率随海拔高度降低，尽管强烈的非线性死亡率趋势可能是由极端的天气和温度驱动的。此外，招聘率的最佳模型还包括与具有负相关关系的CWM SLA。总的基础面积增量δg毛，这是在研究期间幸存的树木的年度基础面积增量，与海拔高度有驼峰形的关系，可能与高海拔森林的低CWM WSG有关。δG总体确实与CWM WSG负相关。δg净为负。CWM特征应测量以提高理解。然而，在具有负相关关系的CWM WSG的模型中，由于山地森林的死亡率较低，净基础面积生长（δg净，初始图和最终地块基础面积之间的年化差异）与高度呈正相关。雨林支架在这个长高度梯度上的动态模式超出了对温度的直接反应，需要进一步的工作以改善森林对气候变化的反应。风暴和闪电对低海拔森林的影响以及山地fagaceae主导森林的潜在高弹性需要注意。在比较热带森林海拔样品时，应期望脱离>偏差，而不是普遍性。
GPS 浮标活动旨在改善垂直基准面...
本报告总结了 1999 年至 2003 年期间，俄亥俄州立大学土木与环境工程和大地测量科学系 (CEEGS) 的空间大地测量和遥感研究实验室在五大湖开展的三次全球定位系统 (GPS) 浮标活动。本报告重点介绍了过去这些活动中 GPS 浮标操作的现场工作流程，旨在为将来的类似应用提供经验。本报告中的活动包括 1999 年在密歇根湖的荷兰活动、2001 年在伊利湖的马布尔黑德活动以及 2003 年在伊利湖的克利夫兰活动。这些活动的主要目标是利用 GPS 浮标和美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 业务海洋产品和服务中心 (CO-OPS) 提供的现有潮汐仪为多个卫星高度计建立校准站。这些活动为雷达高度计绝对校准、五大湖安全航行的建立以及在空间信息数据库中开发用于沿海管理和决策的综合海岸线信息等应用提供了有用的信息。由于本报告主要关注现场工作程序，因此仅介绍有限的结果。本报告引用了使用这些活动的数据发布的校准结果。一般而言，GPS 浮标的定义是将 GPS 设备放置在漂浮物体上，包括不同类型的浮标，甚至可以是移动的船只。GPS 浮标的使用对于海洋应用而言是一种相对较新的技术，其设计和操作因应用而异。例如，其平台范围从小型救生浮标到自主加固型浮标。但是，本报告仅强调了 OSU 乘波 GPS 浮标，这是这些活动中使用的救生浮标。OSU 乘波 GPS 浮标的设计相当简单：它是通过将带有扼流圈天线的 Dorne/Margolin 元件连接到覆盖有透明雷达罩的 2 英尺（直径）救生浮标顶部而构建的。浮标被拴在船上，接收器、电源和操作员都住在船上。在浮标的四面都做了标记，并在实验室中仔细测量它们与天线参考点 (ARP) 的偏移量。操作员需要根据这些标记观察水面，以便准确地将 ARP 指向水面。实地工作结束后，浮标数据使用差分 GPS (DGPS) 在动态模式下进行后处理。活动相关文件，包括国家大地测量局 (NGS) 数据表、GPS 站观测日志、能见度障碍图、活动提案和实地工作日志，附于附录中。
猕猴大脑皮层神经元网络中的信息动态反映了认知状态和行为
先前的内部状态和环境的感觉输入。这个过程被称为35“分布式计算” [2，3]，在大脑的背景下，被认为是认知和36个havior的基础。可以通过将“信息动力学”分为三部分37 [3]：信息存储（神经元的过去活动都会告知其未来的程度，例如LTP 38或LTD）[4]，信息传输（来源神经元的过去的程度告诉目标神经元的39未来，例如突触通信）[5，6]和信息修改（即“非线性”计算40，其中神经元将不同的信息流集成到比零件总和更大的事物中）41 [7，8，9，10]。可以使用信息理论[11]进行正式化这三个动力学（请参阅秒1.1）。42先前使用信息理论研究记录的神经元网络中信息动态的先前工作43发现，在开发过程中修改信息变化的能力[10]以及在相同的发育44个窗口中，特定的信息传输模式“锁定” [12]。此外，45个信息修改的能力是在网络的神经元上分布的。集中在高46度，富俱乐部神经元中[13，14，15]。信息传输[16]已应用于各种神经和47个神经元记录（有关综合综述，请参见[5]），并允许研究人员估算有效的网络48相互作用的神经元模型。特定动态服务的目的仍然很困难。最后，主动信息存储为刺激响应49和视觉处理系统中的偏好提供了见解[4]。50尽管在这个领域进行了大量分析，但信息动态如何与行为相关的问题仍然不清楚，因为在神经文化中，许多上述工作都是在神经文化中进行的52，而不是与复杂环境相互作用的行为生物体相反。因此，提出了信息动态和行为之间的链接53（例如例如，尽管有很好的文献记录了协同信息动态，但仍不清楚它们在认知和行为相关的信息处理中扮演什么（如果有）角色，或者56仅仅是统计的Epiphenomena。为此，我们研究了信息动力学和由此产生的57个效率网络结构，同时记录了三个猕猴的额叶 - 顶端抓地力网络的最多三个皮质区域的神经种群。在录音过程中，猴子执行了59个延迟的感觉运动转换任务，涉及处理不同的视觉提示，制备和60个不同的掌握类型的记忆以及这些掌握类型的执行。（有关详细信息，请参见[17]。使用61这些数据，我们可以估计神经元级的活动信息存储，信息传输和协同62在不同的认知和行为状态中的信息修改，从而使我们能够直接评估信息动力学和复杂行为之间的相关性63个分离。68我们假设不同的行为状态和握把变化将与不同的69个信息动态模式相关。此外，通过推断传输熵64网络，我们可以应用网络科学[18，19]的技术来检查行为的变化如何改变65网络中神经元之间的有效连通性模式。最后，我们可以结合这两条66行分析，以探索神经元如何在网络夫妇中定位特定任务以揭示67个单个神经元在信息处理中的局部作用。特别地，我们假设需要高70度的主动处理的行为状态（例如与其他状态相比，识别行为提示，准备和执行动作）71将显示更复杂的活动和独特的网络结构（例如期望72固定）。我们的发现与这些假设是一致的：不同的行为状态与全球效果网络结构的明显相关性相关联73相关联，尤其是74的运动与系统的总体信息增加，并且在系统中增加了75个信息，并在协同信息处理的量中增加了75。对于两种不同的握把类型的每一种，这些网络范围的活动模式都是不同的76，并且可以根据77