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高度敏感的大脑-Iris re.public@polimi.it
患有高度敏感的神经系统的人更经常被诊断出患有焦虑和抑郁症，但研究表明，参与正念或预防抑郁症计划在改善高度敏感的人的善良方面非常有效。患有高度敏感的大脑的人比不太敏感的人更经常感到疲倦，并且需要更大的休息，但是他们通常也有失眠的问题。高度敏感的人 - 比不太敏感的人更经常报告，即使没有明显的身体原因，也会经历疼痛。这可能是由于身体意识的提高，或者是由于镜像神经元的更为明显的活动，使他人的痛苦感觉就像是自己的。此外，高度敏感的人可能会发现，考虑到非常同情，他们可能很难将自己的看法和感受与他人所感知的人（甚至是身体痛苦）分开。
延迟和通信成本敏感的方法
多年来，云计算一直是处理位于网络边缘的物联网 (IoT) 设备的复杂应用程序和服务的关键推动因素。由物联网环境驱动的服务和应用程序通常具有严格的延迟敏感要求，并且由于基于云的计算资源与物联网设备的物理距离较长，可能会遇到较长的网络延迟。雾计算在这种情况下被采用作为解决方案，因为它通过将计算能力分层分散到网络边缘来缩短这一距离。这有助于减少网络延迟并改善具有敏感时间要求的应用程序的响应时间，同时改善网络中的整体数据流量管理。然而，当在资源分配过程中应用程序的某些要求优先于其他要求时，更靠近物联网设备的雾层可能会遇到资源耗尽，迫使其他延迟敏感的应用程序使用来自较远雾层的资源，并导致它们变得无响应。为了解决这个问题，本文提出了一种在分层的基于层的雾计算架构中分配模块化应用程序的方法。所提出的方法名为“最小影响 - X”（LI-X），旨在通过减少分层雾中较低级别的资源闲置时间，最大限度地缩短延迟敏感应用程序的响应时间并减少网络上的数据流量。这是通过在雾层之间分配应用程序模块来实现的，以最大限度地缩短延迟敏感应用程序的响应时间，同时减少整体网络流量。在模拟的 iFogSim 环境中，将 LI-X 的性能与之前的研究进行了比较。结果表明，在大多数提出的场景中，LI-X 的表现都优于这些研究，有效地缩短了响应时间并最大限度地降低了网络上的通信数据成本。
对气候敏感的传染病的预期行动：
AA预期行动BORT分支外展响应小组CBS基于社区的监视CDC疾病控制和预防中心CMIP6耦合模型对比模型对比计划第6阶段DHIS2 DHIS2 DIST 2区健康信息系统2 DREF灾难应急基金DRM灾害灾难源 Environmental Monitoring for Integrated Assessment ERCS Ethiopian Red Cross Society EPHI Ethiopian Public Health Institute EWARS Early Warning and Response System EWS early warning systems ICPAC Intergovernmental Authority on Development Climate Prediction and Application Centre IDPs internally displaced people IDSR Integrated Diseases Surveillance and Response IGAD Intergovernmental Authority on Development IOD Indian Ocean Dipole IFRC International Federation of Red Cross and Red Crescent Societies IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change KEMRI Kenya Medical Research Institute KRCS Kenya Red Cross Society KII key informant interview mm millimetres MoH Ministry of Health MoU Memorandum of Understanding MSF Médecins Sans Frontières MVIP Malaria Vaccine Implementation Programme NMEP National Malaria Elimination Program NGOs non-governmental organizations NS National Society OND 10月，11月，12月，PHEM公共卫生应急管理PMI（美国）总统的疟疾倡议PNS合作伙伴国家社会RCRC红十字会红色新月RVF RIFT RIFT VALLEY FEVER SEAP简化了早期行动协议，美国国际开发和卫生机构的参考条款
微结构敏感的热机械成形模拟能力
已经开发出一种新颖的建模能力，允许在热机械成型分析中考虑金属微观结构的演变。具体而言，使用大变形晶体塑性模型预测微观结构特征（例如晶体纹理和晶粒本构响应）的演变。这与商业有限元软件 LS-DYNA 中最先进的重新网格化/自适应能力相结合。通过允许重新网格化并将微观结构特征正确地重新映射到新网格，建模框架能够模拟比传统晶体塑性有限元大得多的局部变形（大于 900% 应变）。因此，开发的模型允许模拟锻造等大变形成型操作，产生的输出包括最终微观结构以及剪切带定位和局部损伤外观的分析。该模型已经过校准，并成功应用于将 Al-Li 2070（风扇叶片材料）高温锻造成复杂几何形状。该模型的通用性质使其可以进一步应用于广泛的热机械成型工艺和材料系统。
节奏机器人（2024）：敏感的即兴环境
节奏机器人[1]是一种积极控制的动力学雕塑和对集体智力和集体行为的研究的艺术探索，转化为我们对神经网络行为，动物行为（例如，羊群和学校的行为）和社会行为的理解。这项工作的灵感来自Rhythm Bath [2]，这是Susan Marshall的舞蹈装置，探讨了观众的节奏夹带，这些观众被邀请与舞者一起参加表演空间。节奏机器人扩展了此询问，以考虑机器人的节奏运动如何引起类似的夹带，以及机器人组的同步运动是否可以创建一个平静而冥想的公共空间[3]。在为人类机器人互动设计操场时，我们考虑了人类代理如何影响展览的节奏以及如何使机器人的行为可解释对观众。该产品是一组温柔，节奏地旋转的机器人，可以互相响应在网络上的变化以及坐在或四处走动的人类观众。作品借鉴了基本动力学模型的表现力，以鼓励探索人类机器人反馈循环中的歧义。
敏感的循环肿瘤DNA的残留疾病...
上皮卵巢癌（EOC）是全球女性与癌症相关死亡的主要原因之一，其特征是手术和化学疗法后的复发率很高。我们试图实施循环的肿瘤DNA（CTDNA） - 基于血液检查，以对该疾病进行更准确的术后监测。我们分析了2016年6月至2021年9月在63名EOC患者之间收集的264个血浆样品，使用肿瘤引导的无血浆细胞DNA分析，以检测治疗后的残留疾病。分析进行了验证。ctDNA，在进展中检测到18个（100％）样品中的18个（100％）。在最后进行处理样本中的阳性ctDNA与快速进展（中位数1.02对3.38年，HR = 5.63，p <0.001）和降低的总生存率（中位2.31对NR YR，HR，HR = 8.22，P <0.001）患者在高级别浆液癌的患者中。对于12例患者，ctDNA测定法比标准监视早得多，中间时间为5.9 mo。要接近ctDNA检测的物理极限，使用超敏感的测定法对五名患者进行了询问479 - 1,856肿瘤突变，能够跟踪CtDNA馏分降至0.0004％。我们的结果表明，CTDNA测定在检测EOC中术后残留疾病时具有高灵敏度和特异性。
生物多样性敏感的城市设计方法 - 计划
响应中的考虑：•描述和绘制现场和周围周围和周围的生物多样性值，例如栖息地类型或生态系统（木制/草原，水生，河岸）或自然特征（例如空心树木，表面岩石，粗木质碎屑等）在场和哪里。•描述栖息地状况并确定处于良好 /中度 /降解状态的区域（请参阅BSUD指南或其他方法）。•概述网站的历史背景。这可能是关于它是以前开发的，还是用于其他目的，例如放牧或相对不受干扰。•评估网站作为栖息地的未来潜力。它可能包括生物多样性价值较低但连接性高的生态走廊，适合将来的恢复。•考虑更广泛的景观环境，例如该地点在水集水区中的位置。表示土壤和地形特性。•概述过程，并为站点分析和相关政策提供交叉引用。
咨询-II：使用对区域敏感的哈希
微生物群落的宏基因组测序产生了来自未知的微生物的简短DNA读数（Handelsman，2004），导致需要基于参考数据集的分类学识别。一种方法是从分类学上识别读取并总结结果以获得样本的分类学概况，显示了分类群体的相对丰度。但是，尽管有成熟的读取分类和分析工具的可用性，但基准测试揭示了现有方法的准确性的主要差距（McIntyre等人。，2017年； Meyer等人。，2019年； Sczyrba等。，2017年； Ye等。，2019年）。精确的识别通常会受到查询的新颖性与全基因组参考数据集和模棱两可的匹配的阻碍。此外，对大量基因组进行搜索是计算要求的。分类学识别方法采用各种策略，包括K -Mer匹配（Ames等人，2013年； Ounit等。，2015年；伍德等。，2019年； Lau等。，2019年； Lu等。，2017年），阅读映射（Zhu等人，2022），基于标记的对准（Liu等人。，2011年；米兰等。，2019年； Segata等。，2012年； Sunagawa等。，2013年）和系统发育放置（Asnicar等人。，2020年； Shah等。，2021; Truong等。，2015年）。无论如何，它们本质上都搜索了样本中的读数和参考集之间的匹配。，2017年），尤其是在众所周知的微生物栖息地（如海水或土壤）中（Pachiadaki等人。，2019年）。挑战是地球微生物多样性的很大一部分缺乏参考数据集中的近距离代表（Choi等人因此，大多数方法
用于调度截止日期敏感的可延展任务的算法
摘要由于批处理数据处理的无处不在，计划可延展的批处理任务的相关问题受到了极大的关注。我们考虑了一个基本模型，其中一组任务要在多个相同的机器上处理，并且每个任务均由值，一个工作负载，截止日期和并行性约束。在平行性界限内，分配给任务的机器数量会随着时间而变化而不会影响其工作负载。在本文中，我们确定了边界条件，并通过构造证明一组具有截止日期的可延展任务可以通过其截止日期来完成，并且仅当它满足边界条件时。该核心结果在调度算法的设计和分析中起关键作用：（i）考虑到几个典型的目标，例如社交福利最大化，机器最小化和最小化最大加权完成时间，以及（ii）当算法和动态编程等算法技术技术时，会适用于社交范围。结果，我们为上述问题提供了四种新的或改进的算法。