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瑞典可再生能源消费和结构变化的环境影响：基于小波的格兰杰因果关系方法的新视角
本文评估了瑞典二氧化碳排放与金融发展、经济增长、可再生能源使用、结构变化和不可再生能源使用之间的时频分析相互关系。我们使用了 1980 年至 2019 年的季度数据集。为了揭示这些相互关系，我们利用了小波工具（基于小波的格兰杰因果关系和小波相干性）。基于小波的格兰杰因果关系 (WGC) 检验解释了时间序列分析中的多个时间尺度问题。WGC 的另一个独特之处在于它能够抵抗时间序列模型中的分布假设和错误指定。此外，小波相干性估计器可以即时评估模型中相互作用指标之间的相关性和因果关系。小波相干性的结果显示，可再生能源、金融发展、经济增长、结构变化和贸易开放提高了环境质量，而非可再生能源则加剧了二氧化碳的排放。此外，WGC 还显示，所有变量都可以相互预测。基于这些发现，瑞典的政策制定者应该更加注重提高公众对可再生能源和环境保护的认识。我们相信，瑞典转向服务业主导的增长将有助于保护环境。
聚焦吸入对认知功能的新视角
脑干控制呼吸模式并根据代谢需求进行调整。延髓和脑桥是调节呼吸的关键脑干结构。聚焦吸入技术可以调节大脑活动，增加与放松和注意力相关的α波活动。神经影像学研究表明，深呼吸和控制呼吸可以增强前额叶皮层和前扣带皮层的活动，这两个区域与注意力和情绪调节相关。定期进行聚焦呼吸练习可以增强神经可塑性，并增加与学习和记忆相关的大脑区域的灰质密度。因此，本研究旨在探索聚焦吸入技术作为一种实用工具的潜力，该工具可以通过促进放松、改善神经可塑性和支持情绪健康来增强认知功能。
关于 microRNA 引导基因调控特异性的新视角及其对转录因子和 RNA 结合蛋白的潜在推广
过去 20 年来，我们对基因调控特异性的认识发生了深刻变化。以前，人们认为调控因子控制着少数基因，通过“钥匙和锁”机制以精确的特异性识别。但最近，对调控因子结合位点占有率（无论是在 DNA 还是 RNA 靶标上）的全基因组探索揭示了每个研究调控因子的大量分子靶标列表。如此差的生化特异性表明每个调控因子控制许多基因，共同影响生物表型。在这里，我提出了第三种模型，即调控因子的生物特异性仅部分归因于“钥匙和锁”生物化学。相反，调控因子在微观尺度上影响许多基因，但大多数相互作用的生物学后果在中观尺度上被减弱：只有少数调控事件从微观传播到宏观尺度，其他调控事件因稳态机制而变得无关紧要。该模型得到了 microRNA 文献的充分支持，数据表明它扩展到其他调控因子。它一方面调和了来自生物化学和比较基因组学的矛盾观察结果，另一方面又调和了来自体内遗传学的矛盾观察结果，但这种概念上的统一却被常见的误解和违反直觉的图形显示模式所掩盖。要深刻理解基因调控，需要澄清概念，以及更适合的统计分析和图形表示。
测量全球生产网络中的温室气体足迹：生产链和最终需求模式中排放的新视角
本研究在之前对生产型和需求型二氧化碳 (CO 2 ) 排放进行比较的基础上，引入了基于全球生产网络的 76 个经济体的新温室气体 (GHG) 足迹指标。扩展指标包括：i ) 除了燃料燃烧产生的二氧化碳排放之外，还考虑工业过程产生的二氧化碳和其他温室气体，如甲烷、一氧化二氮和氟化气体；ii) 按类别评估基于需求的排放；iii ) 将直接基于生产的排放（环境经济核算体系居住原则）与上游和下游间接排放相结合，以估算按行业划分的“范围 3 排放”。与仅基于二氧化碳的足迹相比，总温室气体足迹指标显示，由于纳入了农业、采矿业和废物管理的非二氧化碳排放，经合组织和非经合组织经济体之间的排放强度差异较小。这些指标支持制造业脱碳、向可再生能源过渡和调整高碳产品跨境贸易的政策分析。
人工智能为教育提供了新视角
为促进该领域专业人才的培养，IPN 将从 2025 年起提供人工智能和数据科学科学与技术硕士和博士课程 2025 年研究生课程申请公告现已在 IPN 计算研究中心 (CIC) 的网站上公布。 国立理工学院 (IPN) 人工智能和数据科学科学与技术硕士和博士课程协调员 Ponciano Jorge Escamilla Ambrosio 表示：“人工智能 (AI) 有可能带来前所未有的教育可能性。正如联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 所承认的，人工智能 (AI) 提供了解决当今教育领域一些最大挑战的工具。”埃斯卡米拉博士强调，人工智能的发展（机器学习基于大量数据集生成响应）现已渗透到生活的方方面面，从搜索引擎、社交媒体、语音助手到移动设备上的导航应用。CIC 研究人员指出，人工智能至关重要，因为它影响着全球日常生活的几乎每个方面。它还支撑着无数解决方案，例如咨询系统、聊天机器人、自动驾驶汽车、预测系统和各种流程的控制。“人工智能将继续存在，”他强调道。埃斯卡米拉博士进一步解释说，人工智能可以成为释放教育潜力的催化剂。目前，学生和教师将其用于各种目的，包括咨询、写作、编程和设计。然而，人工智能在教育领域的全部潜力仍在探索中，包容性和个性化学习等优势正在不断分析中。在教育领域，教师可以使用人工智能来自动执行管理任务、跟踪出勤情况、实时监控学生表现、管理课程和成绩，并识别辍学风险以便进行早期干预。 “对于教育工作者来说，数据分析可以洞悉学生的进步，支持做出明智的教学策略决策。虚拟助手还可以帮助教师和学生进行任务管理和信息检索。然而，在教学过程中，优先考虑人类的作用至关重要，”国家研究人员系统 (SNII) 二级成员 Escamilla 博士解释道。
“先进电子显微镜的新视角”青年教授
异质外延及其应用研究中心 (CRHEA) 是一个专门从事半导体材料外延的研究实验室，特别是宽带隙半导体，如 III 族氮化物材料 (GaN、AlN)、氧化锌 (ZnO)、碳化硅 (SiC) 及其在洁净室中的微纳米加工。CRHEA 还研究二维材料，如石墨烯、氮化硼和过渡金属二硫属化物以及超导 (NbN) 和新型铁电材料 (ScAlN、ZnMgO)。这些材料被加工成微电子、光电子、光子学、超表面和量子异质结构的设备。CRHEA 还开展纳米科学和晶体生长的基础研究。CRHEA 涉及的主要领域涉及能源转型、未来通信以及环境和健康。该实验室拥有九个分子束外延生长反应器和六个气相生长反应器。它还拥有用于材料结构表征的工具，包括最先进的透射电子显微镜 (TEM) (https://www.crhea.cnrs.fr/ACT-M/index.htm) 和用于微纳米制造的洁净室。CRHEA 拥有 70 名研究人员，其年度预算为 450 万欧元（不包括工资）。
博士教育中的人工智能：研究图书馆的新视角
人工智能 (AI) 将极大地影响和改变学者和研究人员的工作方法。本文介绍了一项广泛的全国性调查和一次研讨会的结果，重点关注人工智能的发展给博士生带来的挑战和机遇，从挪威一些研究图书馆中从事研究支持的图书馆工作人员的角度来看。本文探讨了研究图书馆如何适应发展，讨论了各利益相关者的角色，并提出了支持博士生负责任地使用基于人工智能的工具的措施。基于调查和研讨会的见解，本文还展示了图书馆研究支持服务在理解和使用基于人工智能的工具方面所缺乏的内容。这项研究揭示了图书馆员对他们在人工智能学术关系中的角色存在一定程度的不确定性。为了提高学术图书馆教学人员的能力，本文建议将与人工智能相关的主题整合到现有的教育资源中，并创建共享的舞台
