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通过中IIR量子级联激光的ISB过渡的低强度饱和 引用：Rodani T.，Osmenaj E.，Cazzaniga A.，Panighel M.，Africh C.＆Cozzini S.朝扫描隧道显微镜图像的公开化。 高... 中用于准阶段匹配的微流体设备 微生物组对主机社区动态的影响 β-氯环己烷触发神经炎症活性，表观遗传组蛋白翻译后修饰和认知功能障碍 STAT3抑制作用通过恢复肌肉干细胞中的自噬来恢复老化肌肉的再生 在... 之后，富含二氨基蛋白的意大利面的潜在益生元作用 肠道轴调节能量的新机制 电解质门控石墨烯Terahertz振幅调节器 基于空腔的纠缠光子的来源 - 纳米光子晶体D形纤维设备，用于标签... Terahertz光电检测中可伸缩的单层... 2D金属和有机框架中的带结构工程 纳米颗粒的仿生合成 开发基于约瑟夫森连接的单光子微波检测器，用于轴突检测实验 纳米... 的硅设计，建筑物和气体吸附 材料加速平台（地图）：加速材料研发以应对紧急社会挑战 在软X射线照射下Fapbbr3钙钛矿的降解和自我处理
我们证明，可以设计中红外跨带过渡的吸收饱和，以10-20 kW cm 2的中等光强度和室温下。该结构由一系列具有明智设计的253 nm厚的GAAS/ALGAAS半导体异质结构的金属 - 气管导体 - 金属金属斑块组成。在低入射强度下，结构在强光 - 耦合方面起作用，并在接近8.9 L m的波长下表现出两个吸收峰。饱和作为向弱耦合方案的过渡，因此，在增加入射强度时向单峰吸收。与耦合模式理论模型进行比较解释了数据，并允许推断相关的系统参数。当泵激光器在空腔频率上调谐时，随着入射强度的增加，反射率会降低。相反，当激光器以极化频率调谐时，反射性非线性会随着入射强度的增加而增加。在这些波长下，系统模仿了MID-IR范围内可饱和吸收镜的行为，这是当前缺失的技术。
陈列年龄和气候变化对碳增量和库存动态的影响
14 98.53 10.89 110.94 11.976.65 2.976.65 2.99 2.99 2.996.65.25776.977 125.07 127.73 127.258 2.52 2.75 2.5.15 5.5.15 5.5.15 5.57.60 8,66.95 13.65 13,65 13,65 139.53 2.56 2.78 2.82 2.90 988 11.65.6.958.4.95 17,25 11.3.35.637.63.63.63.32 3.06 3.06 3.24 3.28 3.28 3.26 3.26 3.26 3.31 div> div>14 98.53 10.89 110.94 11.976.65 2.976.65 2.99 2.99 2.996.65.25776.977 125.07 127.73 127.258 2.52 2.75 2.5.15 5.5.15 5.5.15 5.57.60 8,66.95 13.65 13,65 13,65 139.53 2.56 2.78 2.82 2.90 988 11.65.6.958.4.95 17,25 11.3.35.637.63.63.63.32 3.06 3.06 3.24 3.28 3.28 3.26 3.26 3.26 3.31 div> div>
建模季节性对蚊子种群动态的影响：矢量控制策略的见解
蚊子是传播一些主要传染性人类（即疟疾，登革热，西尼罗河病毒和寨卡病毒）的重要载体。这些疾病的负担在不同地区的负担不同，在热带和亚热带地区，年度降雨量很高，温度温暖，季节性不太明显。蚊子的生命周期由四个不同的阶段组成：鸡蛋，幼虫，pup和成人。这些生命阶段的死亡率不同，只有成年人才能产生。季节性天气可能会影响蚊子的种群动态，以及不同蚊子阶段的相对丰度。我们开发了一个阶段结构的模型，该模型考虑了实验室实验，描述了温度和降雨如何影响不同的蚊子阶段的繁殖，成熟和存活，这是传播导致疟疾的寄生虫的物种。我们考虑季节性的温度和降雨模式，并描述Ain Mahbel，阿尔及利亚，开普敦，南非，内罗毕，肯尼亚和库马西，加纳的Ain Mahbel蚊子蚊子的舞台结构人群动态。我们发现，忽视季节性会导致大量高估或低估蚊子丰度。我们发现，取决于该地区，蚊子丰度：一年一年，两次或四次峰值，预计将发生在六个月（Ain Mahbel）到根本不到六个月（Nairobi）的持续时间。阶段相对丰度的季节性模式在近方不同。我们的分析揭示了不同月份和地区的蚊子丰度的不同模式。该地区的温度升高和一年较高的降雨量，预计加纳的库马西（Kumasi）的蚊子丰度较高，这与我们研究所依赖的其他国家相对于其他国家的疟疾死亡而言，这与据报道的疟疾死亡一致。控制策略通常以一个特定的生命阶段为目标，例如，应用幼虫杀死蚊子幼虫或喷洒杀虫剂以杀死成年蚊子。我们的发现表明，蚊子阶段结构的季节性天气差异，并且对矢量控制的最佳方法可能会在定时，持续时间和功效的区域之间有所不同。
使用机器学习和过滤伊拉克糖尿病数据动态的多级糖尿病的预测建模
糖尿病是一种与血糖水平升高有关的持续代谢疾病，被称为血糖。随着时间的流逝，这种情况会对心脏，血管，眼睛，肾脏和神经产生不利影响。这是一种慢性疾病，当人体无法产生足够的胰岛素或无法有效使用其胰岛素的胰岛素时会产生。当糖尿病无法得到适当治疗时，通常会导致高血糖，这种疾病的特征是血糖水平升高或葡萄糖耐受性受损。这可能会对各种身体系统（包括神经和血管）造成重大伤害。在本文中，我们建议使用医学城医院数据动态实验室极度不平衡的实验室进行多类糖尿病检测和分类方法。我们还制定了一个新的数据集，该数据集是根据医疗城医院数据动态实验室中等不平衡的。要正确识别多类糖尿病，我们采用了三个机器学习分类器，即支持向量机器，逻辑恢复和k-nearest邻居。我们还专注于降低维度（功能选择 - 窗口，包装器和嵌入式方法），以修剪不必要的特征并扩大分类性能。要优化分类器的分类性能，我们通过超参数优化使用10倍网格搜索交叉验证来调整模型。通过根据基于包装器的顺序特征选择使用前9个功能，K-Nearest邻居为其他性能指标提供了0.935和1.0的精度。对于原始的极度不平衡数据集（具有70:30的分区和支持向量机分类器），我们达到了0.964的最高准确性，精度为0.968，召回0.964，F1得分为0.962，Cohen Kappa为0.835，为0.835和0.99的COHEN KAPPA和0.99的UC和0.99的uc auc of Top 4 Fift top 4 Feater fip Top 4功能。对于我们创建的具有80:20分区的中等不平衡的数据集，SVM分类器可实现0.938的最大精度，而对于其他性能指标，则可实现1.0。对于多类糖尿病的检测和分类，我们的实验表现优于医学城医院数据动力学实验室的研究。
用于有限通信的部分可观察和动态的机器人足球环境的多代理协调
Abstract Robocup代表了一个国际测试床，用于推进AI和机器人技术的研究，重点是一个确定的目标：开发一个机器人团队，该机器人可以在2050年之前与人类世界足球冠军团队赢得胜利。为了实现这一目标，自动型人形机器人的协调至关重要。本文探讨了Robocup Standard Platform League（SPL）中的新颖解决方案，其中wifi通信的降低至关重要，导致新的协调范式的发展。SPL的网络数据包率大大降低，迫使对高级协调体系结构的需求以维持动态环境中的最佳团队功能。受到基于市场的任务分配的启发，我们引入了一种新颖的分布式协调系统，以在低沟通方面有效地协调自动机器人的动作。在官方的Robocup比赛和Simrobot模拟器中，已对NAO机器人进行了测试，证明了在有限的通信设置中的任务重叠显着降低。
噬菌体和噬菌体抗性对微生物社区动态的影响
au：PleaseconfirmthatalleheadinglevelsarerepressedCorrectedCornecty：在有细菌的地方，会有噬菌体。这些病毒在塑造其嵌入的更广泛的微生物群落方面是重要的参与者，对人类健康产生了潜在的影响。另一方面，细菌具有一系列不同的免疫机制，可保护防止噬菌体，包括突变或完全丢失噬菌体受体，以及CRISPR-CAS适应性免疫。我们以前的工作表明了微生物群落如何影响噬菌体抗性的演变，但对逆向噬菌体的相互作用与这些不同的噬菌体抗性机制之间的相互作用如何影响嵌入它们的更广泛的微生物群落。在这里，我们进行了为期10天的完全阶乘进化实验，以研究噬菌体如何影响人造四种细菌群落的结构和动力学，其中包括铜绿假单胞菌野生型野生型或无法通过CRISPR-CAS进化噬菌体耐药性的异源突变体。此外，我们还使用数学建模来探索完整的社区行为的生态互动，并确定有关噬菌体对社区动态影响的一般原则。我们的结果表明，通过噬菌体的添加，微生物群落的结构发生了巨大改变，鲍曼尼杆菌杆菌成为主要物种和p。铜绿物被驱动几乎灭绝，而p。铜绿物胜过其他特征。此外，我们发现p。铜绿菌株具有进化基于CRISPR的抗性的能力，通常在a存在时会更好。鲍曼 - 尼（Bauman-Nii），但由于噬菌体被灭绝，因此随着时间的流逝，这种好处在很大程度上消失了。最后，我们表明，在有没有噬菌体的微生物社区进行建模时，仅成对数据是不够的，强调了高阶相互作用在管理复杂社区中的摩尔群体动态中的重要性。结合在一起，我们的数据清楚地说明了靶向主要物种的噬菌体如何允许释放最强的竞争者，同时也有助于维持社区多样性
塑造阴道微生物群社区长期动态的因素
1生物学跨学科研究中心（CIRB），法国Coll'ege de France，CNRS，Inserm，Inserm，Universit´e PSL，PSL，PSL，巴黎，法国，2 Mivegec，Mivegec，CNRS，CNRS，IRD，ERD，UNIVERT MONTPELLIER，FRASTANCE，FRANTANCE 3 INSTITUT DE de g'enomique foncuntionnomique fonctionnomique de de Monitire de Montrs instrymiter inserm inserm inserm inserm inserm inserm 法国。4 PCCEI，UNIV。 蒙彼利埃，INSERM，EFS，蒙彼利埃，法国5瑞士热带和公共卫生研究所，巴塞尔，瑞士6瑞士6瑞士6基因组科学研究所蒙彼利埃（De Montpellier），蒙彼利埃（Montpellier），法国9国家微生物学实验室（NML），加拿大公共卫生局（PHAC），加拿大 *相应的作者：tsukushi.kamiya@college-de-france.fr，samuel.alizon.alizon@college-de-france.france.france.fr4 PCCEI，UNIV。蒙彼利埃，INSERM，EFS，蒙彼利埃，法国5瑞士热带和公共卫生研究所，巴塞尔，瑞士6瑞士6瑞士6基因组科学研究所蒙彼利埃（De Montpellier），蒙彼利埃（Montpellier），法国9国家微生物学实验室（NML），加拿大公共卫生局（PHAC），加拿大 *相应的作者：tsukushi.kamiya@college-de-france.fr，samuel.alizon.alizon@college-de-france.france.france.fr
免疫逃避、减弱和增强对接种疫苗的多数人群与未接种疫苗的少数人群之间人口混合动态的影响
安全有效疫苗的快速研发是 SARS-CoV-2 大流行的重大成就，可能已在全球范围内防止了数百万人的死亡 [1,2]。然而，使用疫苗强制令作为鼓励接种疫苗的一种手段引起了争议，反对者认为，工作、上学或旅行的疫苗接种要求是对个人权利的不合理限制 [3]。我们之前使用了一个简单的疾病传播和疫苗效果数学模型以及非随机人群混合来探索疫苗接种以及接种疫苗和未接种疫苗人群之间的不同混合模式将如何影响每个亚人群的风险和疾病动态 [4]。在这项工作中，我们创建了一个指标，以衡量在疫苗不完善的情况下，未接种疫苗的亚人群的感染对接种疫苗人群风险的不成比例的影响 [4]。我们发现，即使接种了效力较低的疫苗（VE 约 40%），在所有关于两组混合的假设下，未接种疫苗的人群的感染风险明显高于接种疫苗的人群[4]。我们还发现，经接触调整后，未接种疫苗的人群对感染风险的贡献是不成比例的，未接种疫苗的人群对接种疫苗人群感染的贡献率高于仅基于接触人数所预期的比率[4]。最后，我们发现，随着同类混合的增加（接种疫苗和未接种疫苗的人优先与具有相似疫苗接种状况的人互动），接种疫苗的人群的发病率下降，未接种疫苗的人群的发病率上升，但经接触调整后，接种疫苗的人群与未接种疫苗的人群接触对风险的贡献增加[4]。由此我们得出这样的结论：虽然在致命性疫情期间避免接种疫苗的风险主要由未接种疫苗的人群承担，但他们的选择对接种疫苗人群的病毒感染风险的影响，与未接种疫苗的人群比例不成比例。因此，该模型暗中支持使用疫苗强制令。我们的研究成果遭到了一些批评，有些是科学性的，有些则可以说是意识形态性的。我们在一篇发表的回应中回应了科学批评[5]。大多数批评集中在与奥密克戎变种出现相关的疫苗效力下降、我们在发表的模型中假设接种疫苗会产生持久免疫力，以及认为仅给未接种疫苗的人提供20%的基线免疫力的“先发优势”是不够的。关于疫苗效力[6-8]、持久性的信息不断发展
了解生物量表的蝙蝠感染动态的进步
1 1 Ecohealth Alliance，纽约，纽约，10018，美国2生态与进化生物学系，图兰大学，新奥尔良，新奥尔良，洛杉矶70118，美国3，美国3病毒性人畜共患病中心，比勒陀利亚大学医学病毒学系，南非，南非，南非4 MRC-UNOLOGY CENTRY CERTIOL CERTION CIROLICY CERTION for VIRUS INFOR BIOB MANTA MON TRISTION CERTION，GLASAMA MONTAMA MONTAMAIDE＆GLASANY COIRBANY INKI＆GLASANA美国大学，芝加哥大学芝加哥大学6日生态学与进化系，大学，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637，美国7 Odum生态学学院，乔治亚大学，GA 30602，GA 30602，美国8美国感染性疾病中心60655，美国10日60655，俄克拉荷马大学诺曼，俄克拉荷马州诺曼大学，美国11号，美国11号生物学系，巴克内尔大学，宾夕法尼亚州刘易斯堡，宾夕法尼亚州刘易斯堡，17837，美国12个微生物学，免疫学和病理学系，媒介和感染性疾病中心，科罗拉多州立大学1 Ecohealth Alliance，纽约，纽约，10018，美国2生态与进化生物学系，图兰大学，新奥尔良，新奥尔良，洛杉矶70118，美国3，美国3病毒性人畜共患病中心，比勒陀利亚大学医学病毒学系，南非，南非，南非4 MRC-UNOLOGY CENTRY CERTIOL CERTION CIROLICY CERTION for VIRUS INFOR BIOB MANTA MON TRISTION CERTION，GLASAMA MONTAMA MONTAMAIDE＆GLASANY COIRBANY INKI＆GLASANA美国大学，芝加哥大学芝加哥大学6日生态学与进化系，大学，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637，美国7 Odum生态学学院，乔治亚大学，GA 30602，GA 30602，美国8美国感染性疾病中心60655，美国10日60655，俄克拉荷马大学诺曼，俄克拉荷马州诺曼大学，美国11号，美国11号生物学系，巴克内尔大学，宾夕法尼亚州刘易斯堡，宾夕法尼亚州刘易斯堡，17837，美国12个微生物学，免疫学和病理学系，媒介和感染性疾病中心，科罗拉多州立大学
生成需要动态的日常活动
日常活动数据记录个人在日常生活中的各种活动被广泛用于许多应用中，例如活动调度，活动建议和决策。尽管具有很高的价值，但由于高收集成本和潜在的隐私问题，其可访问性受到限制。因此，模拟人类活动以产生大量的高质量数据至关重要。但是，现有解决方案，包括具有简化行为假设的基于规则的方法和直接拟合现实世界数据的数据驱动方法，两者都无法完全符合匹配现实的资格。在本文中，是由经典的心理学the-Ory的动机，马斯洛的需求理论描述了人类的动机，我们提出了一个基于生成的对抗性模仿学习的知识驱动的模拟框架。我们的核心思想是将人类需求的演变建模为驱动仿真模型中活动产生的潜在机制。具体而言，一个高度的模型结构，该结构删除了不同的需求级别以及神经随机微分方程的使用成功地捕获了需求动力学的分段连续特性。广泛的实验表明，我们的框架优于有关数据保真度和实用程序的最新基准。我们还提出了需求建模的有见地的解释性。此外，隐私保存评估验证生成的数据不会泄露个人隐私。该代码可在https://github.com/tsinghua-fib-lab/activity-simulation-sand上找到。