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轴突张力有助于一致的折叠放置
尽管存在轴突行为的证据，但实验结果对轴突张力假说的全面接受提出了挑战。例如，在成年小鼠 18 和发育中的雪貂 19 的大脑中进行的残余应力切割实验表明，皮层下存在持续的张力，这可能对折叠过程产生重大影响。然而，三个主要结论挑战了基于张力的折叠假说：（1）皮层下轴突张力远离折叠区域，（2）脑回周围的周向轴突张力太弱，无法直接拉动组织，（3）观察到的脑回中残余应力的方向与模型的预测不符。19 他们的实验和模拟表明差异生长主要驱动折叠，同时允许轴突张力仍然是影响皮质折叠的制约因素。在其他研究中，轴突连接被发现与跨物种的皮质折叠成比例，20,21 导致研究人员扩展原始的轴突张力理论，提出轴突张力导致白质折叠，进而影响灰质折叠。最近，Van Essen 重新表述了原始的基于张力的形态发生理论，在细胞和组织尺度上纳入了更多促进折叠的力量。22 反驳对其理论的批评，19 他指出，体外实验可能无法捕捉体内张力，这可能会受到切片或组织水肿的影响。他还呼吁建立一个模拟框架，能够模拟皮质组织中的关键神经生物学特征，例如以不同角度甚至交叉取向的轴突。23 目前，在理解轴突张力在脑回形成过程中如何发挥作用方面仍然存在差距。例如，体内存在什么程度的轴突张力？这种张力水平是否能够触发皮质折叠？轴突网络在折叠过程中如何连接？鉴于有关大脑结构和功能之间关系的悬而未决的问题，白质尤其令人感兴趣。24 据观察，各种神经系统疾病中都存在异常的白质连接，这通常与大脑内的非典型折叠模式相吻合。当然，这些关系可能是因果关系，也可能仅仅是相关的。无论如何，更深入地了解白质连接在皮质折叠中的作用，对我们理解大脑的结构和功能具有深远的影响。
折叠是否能提高交互式界面的可用性...
近年来，许多飞机制造商都提出了基于触摸屏的创新驾驶舱概念。尽管具有大量优势，但此类解决方案在操作使用方面受到严重限制，特别是几乎不可能实现无需注视的交互，而且在湍流条件下使用触摸屏非常复杂。我们通过引入一种形状可变的触摸屏来研究物理特性对克服这些弱点的贡献，这种触摸屏提供了可供用户手部休息的褶皱。在模拟器中，在湍流和脑力负荷各不相同的驾驶条件下，对该表面进行了评估。结果表明，褶皱有助于通过稳定手臂和手部来减少体力消耗。这种物理特性还与驾驶任务中的更好表现以及对飞机系统状态的更好态势感知有关，这肯定是因为折叠提供的形状具有更好的视觉特性（显著性），使得对它们的监控在注意力资源方面成本更低。
心脏内质网应激和未折叠蛋白
心肌梗死 (MI) 是世界范围内的重要死亡原因 [1]。由于现代治疗选择，MI 的死亡率一直在下降，MI 幸存者的数量也在不断增加 [2]。其中许多人随后出现心力衰竭 (HF) 的症状 [3,4]。心肌细胞因缺血死亡后，HF 的发展与不良的左心室重塑有关，导致功能丧失 [5,6]。高脂饮食 (HFD) 可通过心脏肥大、心肌细胞凋亡和间质纤维化等机制加剧 MI 后的重塑 [7,8]。实验研究表明，HFD 显著加剧老年大鼠的高血压心脏病，导致心房和心室重塑恶化以及相关的左心室收缩功能受损 [9]。此外，仅 12 周的 HFD 就会对心脏功能产生不利影响，这通过左心室斑点追踪成像 [10] 进行测量，该参数能够检测亚临床左心室。不幸的是，最近的临床研究表明，人类高脂肪产品的消费量一直在稳步增加 [11]。在 HF 的背景下，人们对亚硝化/氧化应激、炎症和内质网应激进行了很多讨论 [12-15]。然而，对于 HFD 对 HF 中这些过程的影响知之甚少。亚硝化/氧化应激是指当氧代谢紊乱时，一氧化氮 (NO) 和活性氧物质之间的生化反应。该过程导致活性氮物质 (如过氧亚硝酸根阴离子) 的产生，从而导致蛋白质硝化和损伤 [16]。这种损伤的标志是 3-硝基酪氨酸 (3-NT) [17]。一氧化氮合酶 (NOS) 催化一氧化氮的产生，一氧化氮合酶有三种亚型：诱导型一氧化氮合酶 (iNOS)、内皮型一氧化氮合酶 (eNOS) 和神经元型一氧化氮合酶 (nNOS) [18]。这些亚型在心血管健康和疾病中发挥着至关重要的作用。iNOS 在正常心脏组织中的表达水平非常低 [19]。炎症会导致 iNOS 活化和过表达，这会对心脏造成有害影响，而转基因动物中 nNOS 和 eNOS 的过表达会改善心肌梗死后的心脏功能 [20]。髓过氧化物酶 (MPO) 在炎症反应中起着至关重要的作用 [21]。它主要在中性粒细胞和单核细胞中表达。MPO 催化产生次氯酸，一种强效氧化剂 [22]。此外，这种蛋白质还可以直接参与活性氮物质的形成。循环中 MPO 水平升高与炎症和氧化应激有关 [ 23 ]。此外，最近的荟萃分析表明 MPO 可作为 HF 诊断的有价值标志物 [ 24 ]。当错误折叠或未折叠的蛋白质压倒内质网（内质网是蛋白质折叠和脂质生物合成的关键细胞器）时，就会发生内质网应激。如前所述，亚硝化/氧化应激会影响蛋白质折叠过程并导致内质网应激 [ 25 , 26 ]。后者会激活未折叠蛋白反应 (UPR)，这是一种复杂的信号网络，旨在恢复蛋白质稳态或在不可能的情况下促进细胞凋亡。该过程在
自组装的折叠石墨烯的中间层配置
开放式船舶交通的解化绝绝对只能通过替代能源载体实现。除了合成燃料之外，电池电力推进是一种备受关注的措施，尤其是对于较小的船只和短通道。但是，对定量船舶特性尚无共识，可以应用电池而不是基于燃料的解决方案。因此，评估了45个具有一系列运输能力的容器的电池推进系统的局限性。最常见的海洋电池技术通过将其性能与最先进的燃烧引擎进行比较，从经济和环境中评估。监控船舶的质量和数量限制，除了资本和运营费用外，还量化了新兴的机会成本。发现电池电气推进系统的应用不受容器尺寸的限制，而是主要受操作的通道长度的限制。尽管在技术上最多可实现15,000公里的距离，但经济上的局限性实际上将应用领域降低到最多10,000公里。但是，当将电池解决方案与常规柴油燃烧发动机进行比较时，只有在包括碳税和预测乐观的电池开发时，才能观察到高达2500公里的经济竞争力。
（联合国）以气候危机语言的可持续性折叠
摘要在《资本循环》中，该概念论文通过后人类的镜头研究了生态教育中的“可持续性”。i展示了Deleuzoguattarian的概念如何有助于重新配置“可持续性”的功能，以作为面对日益暴力的气候危机事件时的不稳定稳定力量。目前，生态教育和“可持续性”是对这些影响的解决方案。越来越多地将“可持续”的事物用作阐明其美德的标准，尤其是在产品，消费和能源的营销中。然而，与生态女权主义的新材料批评保持一致，我建议可持续性已将其沉淀成惯性的政权，从而使已知的实践永久性地对环境有害，这是停止的命令。本文为环境教育语言提出的问题提供了新的观点，以提出激进的重新构想，以开发能够利用气候危机混乱的教育学发展。
Domenico Napolitano & Renato Grieco 的折叠空间......
本文通过比较现象学和经验主义/媒体考古学方法来研究新的机器聆听技术。现象学将聆听与主观性联系起来，而经验主义则考虑了人类和非人类设备中聆听过程所涉及的技术操作。基于这一理论框架，本文对版权检测中使用的两种算法进行了媒体考古学研究：“声学指纹”和“音频水印”。在声音识别算法的技术操作中，经验分析表明多种空间共存：从发生在三维物理空间中的“声音事件”，到其在矢量空间中的数学表示，再到数据处理和机器对机器通信的一维信息空间。回顾德勒兹对“褶皱”的定义，我们将技术文化介导的声音中这些共存的空间维度定义为机器聆听的“折叠空间”。我们进一步论证了机器聆听中的空间问题在于自动识别的声音事件几乎无限的变化。困难在于调和声音传输的理论上持久的信息与受空间影响的声音的偶然表现。为了让机器能够处理特定于地点的声音，识别算法需要在信号处理层面重建三维空间，这是一种对声音现象的逆向工程，让人想起沃尔夫冈·恩斯特定义的“隐性声音”概念。虽然用来描述机器聆听的隐喻和社会表征往往是拟人化的——而“聆听”一词在指代数值运算时，本身就可以看作是一种隐喻——但我们认为，人类聆听和机器聆听都是在社会技术网络中共同定义的，其中聆听空间不再与聆听主体的位置重合，而是由人类和非人类机构协商确定的。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
自动识别特定局部皮质折叠模式
对局部皮质折叠模式的研究表明，其与精神疾病以及认知功能存在关联。尽管目前已有可视化 3D 皮质折叠的工具，但手动分类局部脑沟模式仍然是一项耗时且繁琐的任务。事实上，折叠的 3D 可视化有助于专家识别不同的脑沟模式，但折叠变异性非常高，以至于区分这些模式有时需要定义复杂的标准，这使得手动分类变得困难且不可靠。但是，评估这些模式对皮质功能组织的影响可能会受益于对大型数据库的研究，尤其是在研究罕见模式时。本文提出了几种自动分类折叠模式的算法，以便扩展和确认此类大型数据库上的形态学研究。提出了三种方法，第一种方法基于支持向量机 (SVM) 分类器，第二种方法基于非局部图像块估计器评分 (SNIPE) 方法，第三种方法基于 3D 卷积神经网络 (CNN)。这些方法足够通用，适用于各种折叠模式。它们在两种目前没有自动识别方法的模式上进行了测试：前扣带皮层 (ACC) 模式和电源按钮标志 (PBS)。这两种 ACC 模式几乎同样存在，而 PBS 在一般人群中是一种特别罕见的模式。提出的三种模型在 ACC 模式分类中实现了大约 80% 的平衡准确率，在 PBS 分类中实现了大约 60% 的平衡准确率。基于 CNN 的模型由于其执行速度快，更适合 ACC 模式分类。然而，基于 SVM 和 SNIPE 的模型在管理 PBS 识别等不平衡问题方面更有效。
利用晶体管折叠布局作为 RHBD 技术......
随着晶体管特征尺寸的减小，HE 对高能粒子的敏感性会增加 [1-3]。由于电子系统广泛用于恶劣环境，文献中对缓解辐射影响的技术进行了大量的研究 [4-7]。可以从制造工艺修改到不同的设计实现来探索辐射加固策略。掺杂分布的修改、沉积工艺的优化和不同材料的使用都是众所周知的工艺加固辐射 (RHBP) 技术的例子。然而，除了成本较高之外，RHBP 通常比最先进的 CMOS 工艺落后几代，导致性能低下。另一方面，辐射加固设计 (RHBD) 已被证明可有效增强对辐射效应的抵抗力 [7]。这些技术可以在从电路布局到系统设计的不同抽象级别上实现。单粒子效应 (SEE) 的产生机制与集成电路 (IC) 的物理布局密切相关，例如，晶体管 pn 结中的能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别应用多种硬化方法，例如封闭布局晶体管 (ELT)、保护环、虚拟晶体管/栅极或双互锁存储单元 (DICE) [6-9]。