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微型和纳米卫星的空间加速度计
Manuel Rodrigues (1) 、J. Bergé (1) 、D. Boulanger (1) 、B. Christophe (1) 、M. Dalin (1) 、V. Lebat (1) 、F. Liorzou (1) (1) ONERA，巴黎萨克雷大学，F-92322 Chatillon，法国，+33146734728，manuel.rodrigues@onera.fr 摘要 ONERA 物理系 50 年来一直致力于开发用于空间科学的高性能加速度计。 2017 年，由法国蔚蓝海岸天文台和 Onera 提出的 CNES MICROSCOPE 任务在基础物理学方面取得了出色的成果。 借助加速度计，它在等效原理（广义相对论的基石）测试中取得了有史以来最好的结果。 2013 年，ESA GOCE 任务搭载 6 个静电加速度计，绘制出了最佳的地球重力图。最近，两颗 JPL GFO 卫星发射升空，在 GRACE 进行 15 年的测量后，为大地测量学界提供了成果。对于未来的任务，我们将利用实验室的遗产，开发一种更紧凑的加速度计，用于微型卫星或纳米卫星上的科学研究。在概述过去几十年取得的成就之后，演讲将重点介绍未来在小型卫星或纳米卫星上大地测量和基础物理学方面的发展。
2024年7月8日至12日波尔多
我们非常高兴欢迎您在波尔多大学的历史建筑中，位于波尔多市的中心（联合国教科文组织世界遗产城市中心）参加了第5届国际神经经济学会议，于2024年7月8日至2日在先前的Neuroworgormentormics会议版本的成功之后。2024年神经工程学会议（NEC'24）展示了广泛的神经技术，并探讨了这些技术如何使各种领域受益，例如增强人类操作员，患者受损，老年人或运动员的表现。此外，它深入研究了诸如脑部计算机界面，神经反馈，神经刺激或混合/虚拟现实之类的尖端概念。通过纳入了多样化的演讲者和主题，2024年的神经工程学计划培养了一种会议文化，鼓励交流新的思想并促进有意义的联系。总的来说，我们非常高兴欢迎200多名参与者参加该会议版，其中包括12个会议前研讨会，110多个技术论文演示文稿（作为谈判或海报）和6名国际著名的邀请演讲者。我们认为这是神经工程学界的活力和丰富性的证词。因此，我们希望大家都有富有成效，愉快和鼓舞人心的会议。
基于人工智能的学生情绪和参与度检测...
摘要。班级规模和师生比是决定课堂教学质量的两个最重要因素。在南亚国家，尤其是印度，班级规模非常大，导致师生比非常高，约为 60:1。虽然政府计划通过各种政策措施提高教师的可用性，但现有的教学社区急需技术支持，以帮助他们提高印度的教育水平。该项目提出了一种情绪检测算法，可用于师生比较高的典型印度教室。目前，作为算法一部分设计的卷积神经网络的准确率为 86%。该模型成功检测出 7 种主要情绪——快乐、悲伤、厌恶、惊讶、愤怒、恐惧和中性。这些被映射到高、中、低参与度水平。该算法使用面部情绪识别 (FER) 处理课堂上学生的实时图像。它确定情绪，然后将其映射到适当的参与度水平。该项目对教学界具有宝贵的意义。教师将能够按班级、每周/每月查看学生的参与度报告，帮助他们识别学生的参与度趋势，并采用适当的干预措施来提高学生的参与度和学习成果。
量子纠错
起初，量子纠错理论只是量子信息和量子计算领域的一个小领域。物理学家们主要对纠缠的抽象概念和与热力学的一些联系感兴趣。量子纠错的发展非常缓慢，直到 Schor 提出因式分解算法后才开始成为边缘话题。因式分解算法表明，量子计算机可以在多项式时间内分解数字，而传统计算机则需要指数时间。然而，即使有了这个结果，当时的物理学家也不相信量子计算会成为可能，因为相干量子态极其脆弱，因此建立一个大规模、可控、误差率低的量子系统是一种幻想。1995 年初，有人提出了一些能够纠正量子数据的代码。这是量子计算早期的重大发展之一，也是让物理学界相信量子计算是可能的起点。通过比较经典计算机和量子计算机的错误率，很容易理解量子纠错的重要性。经典计算机的平均错误率为 10 − 18 ，而当今最好的量子计算机的错误率为 10 − 4 。实际上，几乎无法想象它们的错误率会超过 10 − 7 。换句话说，在量子计算中，除非我们能够进行纠错，否则我们将无法进行任何相关计算。
细菌基因组编辑：CRISPR-Cas 及其他
摘要：细菌基因组编辑包括一系列繁琐且多步骤的方法，例如自杀质粒。成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)-Cas 技术的发现和应用因其简单性和可编程性而彻底改变了真核生物的基因组编辑。然而，该系统在细菌基因组编辑中并没有得到广泛的青睐。在这篇综述中，我们总结了 CRISPR-Cas 介导的细菌基因组编辑的主要方法和困难，并提出了一些规避这些问题的替代方法，包括 CRISPR 切口酶、Cas12a、碱基编辑器、CRISPR 相关转座酶、引物编辑、内源性 CRISPR 系统以及使用预制的 Cas 蛋白和向导 RNA 的核糖核蛋白复合物。最后，我们还讨论了基于荧光蛋白的方法来评估基于 CRISPR 的系统对细菌基因组编辑的有效性。CRISPR-Cas 仍然有望成为细菌中的通用基因组编辑工具，并且正在进一步优化以扩大在这些生物体中的应用。这篇综述提供了罕见的基因组编辑综合视角。它还旨在让微生物学界熟悉不断增长的细菌基因组编辑工具箱。
战略管理理论的演进与发展趋势
管理学有三个层次：管理基础、职能管理和战略管理。显然，战略管理是现代企业管理的最高层次和首要任务，对企业的运作过程起着指导作用。在时代变迁中，企业面临着各种各样的挑战，这必然导致管理思想的变革。目前，管理学界对这种变革的看法比较一致，主要体现在四个方面：从流程管理到战略管理、从内向管理到外向管理、从产品市场管理到价值管理、从行为管理到文化管理。毫无疑问，企业战略管理将成为这种变革的中心，它将涌现出许多新的趋势。在当今难以预测的市场环境中，竞争日益激烈，如何制定正确的战略并有效地实施和控制，以获得持续的竞争优势，是摆在每个企业面前的严峻问题。为了应对这一问题，人们需要对战略理论的演变过程和现状有一个系统、全面的了解，并对其发展方向有一个清晰的认识。基于此目的，本文系统地回顾了战略管理理论研究的演变历程，并探讨了其现存的问题和未来的发展趋势。
量子纠错
起初，量子纠错理论只是量子信息和量子计算领域的一个小领域。物理学家们主要对纠缠的抽象概念和与热力学的一些联系感兴趣。量子纠错的发展非常缓慢，直到 Schor 提出因式分解算法后才开始成为边缘话题。因式分解算法表明，量子计算机可以在多项式时间内分解数字，而传统计算机则需要指数时间。然而，即使有了这个结果，当时的物理学家也不相信量子计算会成为可能，因为相干量子态极其脆弱，因此建立一个大规模、可控、误差率低的量子系统是一种幻想。1995 年初，有人提出了一些能够纠正量子数据的代码。这是量子计算早期的重大发展之一，也是让物理学界相信量子计算是可能的起点。通过比较经典计算机和量子计算机的错误率，很容易理解量子纠错的重要性。经典计算机的平均错误率为 10 − 18 ，而当今最好的量子计算机的错误率为 10 − 4 。实际上，几乎无法想象它们的错误率会超过 10 − 7 。换句话说，在量子计算中，除非我们能够进行纠错，否则我们将无法进行任何相关计算。
酿酒酵母和新兴酵母菌种合成生物学工具和组装方法的标准化
摘要：利用工程原理重新设计生物体是合成生物学 (SynBio) 的目的之一，因此实验方法和 DNA 部件的标准化变得越来越必要。专注于酿酒酵母工程的合成生物学界一直处于这一领域的前沿，构想出了几种被该界广泛采用的特征明确的合成生物学工具包。在本综述中，我们将讨论为酿酒酵母开发的分子方法和工具包对所需标准化工作的贡献。此外，我们还回顾了为新兴非常规酵母物种设计的工具包，包括解脂耶氏酵母 (Yarrowia lipolytica)、Komagataella phaffii 和马克斯克鲁维酵母 (Kluyveromyces marxianus)。毫无疑问，这些工具包中强调的特征化 DNA 部件与标准化组装策略相结合，极大地促进了许多代谢工程和诊断应用等的快速发展。尽管在常见酵母基因组工程中部署合成生物学的能力不断增强，但酵母界在生物自动化等更复杂、更精细的应用中还有很长的路要走。关键词：标准化、特性、生物部件、酵母工具包、合成生物学、自动化
基于磁共振的人脑分区方法综述
脑分区在磁共振成像 (MRI) 数据集的分析中发挥着普遍的作用。为了追求理想的脑分区，人们进行了 100 多年的研究。人们开发和研究了使用不同成像模式构建脑分区的不同方法。最近，数据挖掘、机器学习和统计学界采用了几种数据驱动的分区方法。随着来自不同科学领域的贡献，有丰富的文献需要研究，以了解现有研究的广度和需要调查的差距。在这项工作中，我们回顾了大量涵盖不同神经成像模式和方法的体内脑分区研究。这项工作的一个关键贡献是将大量研究语义组织成不同的分类法，从而易于理解脑分区文献的广度和深度。具体来说，我们将现有的分区分为三类：解剖分区、功能分区和结构分区，它们分别使用 T1 加权 MRI、功能 MRI (fMRI) 和扩散加权成像 (DWI) 数据集构建。我们对每个类别中研究的不同方法进行了多层次分类，比较了它们的相对优势和劣势，并强调了目前大脑分区发展面临的挑战。
2022 年 9 月 6-9 日卡尔斯鲁厄
我谨代表组委会欢迎您参加卡尔斯鲁厄卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 校园举办的运筹学 2022 大会。根据本次年会的悠久传统，大会将汇集运筹学领域学术界和工业界的科学家。运筹学 2022 大会的主题是“能源、信息和移动性”。本次大会提供了一个绝佳的平台，您可以在这里讨论和展示您的研究工作，发现新的突破性应用和实践，与专业人士建立良好的交流机会，并与行业领先的专家互动。在经历了两年的 COVID19 疫情之后，我们感受到了运筹学界对面对面会议的需求。因此，我们致力于像以前一样面对面举办运筹学 2022 大会。话虽如此，我们还必须计划举办一场在线会议，以防我们被迫改用在线形式。超过 425 位演讲者将在 18 个流中展示他们的研究成果。我们有一份杰出的全体和半全体演讲者名单、4 个研讨会和 Dokt!OR 计划（我们的博士生计划）在会议之前举行。请享受欢迎招待会以及整个会议期间提供的咖啡。您的注册还包括周三和周四的午餐。会议晚宴将在周四晚上举行——需要晚餐券。我想借此机会感谢我们所有的赞助商