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限制国际流动的经济成本
与 COVID-19 相关的旅行限制，包括全面关闭边境，是许多国家最先实施的防控措施之一，并根据出发国和目的地国的流行病学情况不断进行调整。尽管自 2020 年中期以来有所放松，但此类限制的程度仍然很高，尤其是在欧洲和北美。国际旅行限制的经济成本在受影响最直接的行业中显而易见，如此处所述。然而，考虑到它们之间的重要相互联系，单一的行业重点可能会低估更广泛的宏观经济成本，这些成本也会被评估，尽管准确性较低。这些联系的重要性得到以下事实的证实：那些拥有最大旅游业的 OECD 国家——如希腊、冰岛、葡萄牙、墨西哥和西班牙——是 2020 年 GDP 降幅最大的国家之一。事实上，与其他最容易受到新冠肺炎影响的行业或 2020 年各国封锁措施的平均严格程度相比，危机前旅游业的规模更能解释 2020 年各国 GDP 增长的差异。这些估计值可作为衡量通过实施和达成检测和疫苗接种协议而迅速恢复更正常旅行安排的潜在经济效益的一种手段。
深部脑刺激治疗癫痫和帕金森病的方向
深部脑刺激 (DBS) 自 1980 年代以来一直用于治疗运动障碍。与病变疗法相比，DBS 有几个明显的优势。它是可逆的，并且可以提供更好的症状缓解，并且并发症比病变少。DBS 通过植入后调整治疗参数来产生最大疗效，并且可以双侧应用，而双侧病变通常会导致很高的副作用风险（Okun 和 Vitek，2004）。DBS 最先用于治疗帕金森病，是 FDA 批准的帕金森病 (PD)、特发性震颤和肌张力障碍的治疗方法。据估计，美国约 150,000 名运动障碍患者植入了 DBS 设备（Benabid 等人，1987）。这一成功鼓励了 DBS 在各种神经精神疾病中的应用。最近，DBS 已被批准用于治疗强迫症和难治性癫痫。由于上述大多数神经精神疾病的结果不一致，使用 DBS 治疗重度抑郁症（Dandekar 等人，2018 年）和阿尔茨海默病（Lozano 等人，2016 年）的临床试验效果有限。治疗的几个关键方面仍未解决，特别是根据个体解剖和病理生理差异，应如何、在何处和何时进行刺激。本综述讨论了癫痫或帕金森病患者的这些因素。
无机固体材料的机器逆向设计
开发更先进材料的技术需求在不断增长，而开发功能更完善的材料则必须超越已知材料并深入化学空间。1材料科学的基本目标之一是了解结构-性能关系，并从中发现具有所需功能的新材料。在传统方法中，首先凭借直觉或略微改变现有材料来指定候选材料，然后通过实验或计算来仔细检查其属性，并重复该过程，直到找到已知材料的合理改进（即从最先发现的材料逐渐改进）。2这种传统方法在很大程度上受人类专家知识的驱动，因此结果因人而异并且可能很慢。材料信息学涉及使用数据、信息学和机器学习（ML，与专家的直觉相补充）来建立材料的结构-性能关系并以显著加快的速度发现新的功能。因此，在材料信息学中，人类专家的知识要么被纳入算法，要么被数据完全取代。材料信息学中有两个映射方向（即正向和逆向）。在正向映射中，主要目的是使用材料结构作为输入来预测材料的性质，这些输入以各种方式编码，例如组成原子的简单属性、成分、结构等。
指南 DKD-R 5-6 温度计特性的测定
本指南的目的是建立用于近似工业用温度计特性的普遍有效的程序，以便为公司间测试设备监控创建统一的基础。同样，本指南的用户（校准实验室以及温度计的用户）应获得有关如何处理近似方程以及如何进行实际近似的指导。本指南原则上适用于所有温度计。然而，它是专门针对铂电阻温度计（特别是 Pt-100）、热电偶和热敏电阻的要求而定制的。由于这些传感器的类型和温度范围不同，测量不确定度也有很大差异，因此该指南也针对测量不确定度的不同要求而设计。对于某些类型的温度计（例如带电子显示的温度计或液体玻璃温度计），确定特性曲线存在基本问题。本指令不适用于这种情况。本指南的目的不在于开发或规定比目前使用的新的或更好的近似方法或特性曲线类型。相反，应该针对给定的边界条件（例如温度范围和所需的测量不确定度）提出代表当前最先进水平的最佳特性类型。这些建议也与现有的软件和测量设备兼容，可以轻松输入或集成。可能存在其他类型的特性曲线，它们与这里描述的同样好，甚至更合适。在分布较低或处理不当的情况下，仅在合理的情况下才应使用特性曲线的其他数学描述。
迈向 6G 之路：全面调查
截至目前，第五代 (5G) 移动通信系统已在许多国家推出，5G 用户数量已达到非常大的规模。现在是学术界和工业界将注意力转向下一代的时候了。在这个十字路口，对当前最先进技术的概述和对未来通信的愿景肯定是令人感兴趣的。因此，本文旨在提供全面的调查，从驱动因素、用例、使用场景、要求、关键绩效指标 (KPI)、架构和支持技术方面描绘第六代 (6G) 系统的图景。首先，我们尝试回答“是否需要 6G？”的问题，阐明其关键驱动因素，其中我们预测到 2030 年移动流量将呈爆炸式增长，并设想潜在的用例和使用场景。其次，讨论 6G 的技术要求，并根据一组 KPI 以量化的方式与 5G 进行比较。第三，总结代表性机构和国家在 6G 方面的最新研究工作和活动，并规划定义、规范、标准化和监管的初步路线图。然后，我们确定了十几种潜在技术，并介绍了它们的原理、优势、挑战和未解决的研究问题。最后，得出结论，描绘出“6G 可能是什么样子？”的图景。本调查旨在作为启发性的指导方针，以激发人们对 6G 通信系统后续研究和开发的兴趣和进一步调查。
通过合并活性子网络进行药物重新定位已在癌症和 COVID-19 中得到验证
计算药物重新定位旨在对现有药物进行排名和选择，以用于治疗新疾病或这些药物最初不是针对的现有疾病。在计算机筛选中使用大量可用的数字组学数据，有可能大大加快筛选有希望的候选药物的速度，以应对 COVID-19 等尚未找到令人满意的治疗方法的疾病的爆发。我们将 DrugMerge 描述为一种临床前计算药物重新定位的方法，该方法基于合并使用一组疾病活跃子网络构建算法获得的多个药物排名。DrugMerge 在大型基因共表达网络的背景下，使用来自受疾病影响的患者的细胞系/组织的差异转录组数据和来自药物扰动分析的差异转录组数据。对四种基准疾病（哮喘、类风湿性关节炎、前列腺癌和结直肠癌）的实验表明，在所有四种情况下，我们的方法都能在最先检测出临床上用于治疗特定疾病的药物。我们的方法与 CMAP（连接图）等最先进的工具相比毫不逊色。将 DrugMerge 应用于 COVID-19 数据后发现，许多目前正在进行 COVID-19 临床试验的药物都处于领先地位，这表明 DrugMerge 能够模仿人类专家的判断。
工作文件第 125 号
在我们的项目“五十年后：平等就业机会委员会下的美国黑人就业”的介绍中，我们概述了非裔美国蓝领中产阶级的崛起和灾难性衰落背后的社会经济力量。在 20 世纪 60 年代和 70 年代，受教育程度不超过高中的黑人获得了大量高薪工会就业机会，其中最典型的是汽车行业的半熟练操作工工作，而他们以前很少有机会获得这些工作。在平等就业机会委员会的监督下，1964 年《民权法案》第七章下的反歧视法支持黑人在蓝领劳动力需求不断增长的背景下向上流动。然而，从 20 世纪 70 年代末开始，全球竞争和制造业离岸外包的影响，加上公司的金融化，使这些稳定且高薪的蓝领工作大量减少。根据现在陷入困境的产业工会的资历规定，黑人往往是最后被雇用和最先被解雇的。随着美国蓝领工作岗位的永久消失，美国商业公司和政府机构未能对美国劳动力的教育和技能进行足够的投资，以开启社会经济向上流动的新时代。这种组织上的失败使黑人最容易受到向下流动的影响。他们没有保留企业利润，也没有将资金再投资于
基于CVAE的因果表示从视网膜底面图像学习与年龄相关的黄斑变性（AMD）预测
摘要 - 关于相对较差的预后和急性视力障碍，分析与年龄相关的黄斑变性或AMD是视网膜疾病分析中最重要的任务之一。尤其是，构建分析和预测湿AMD的方法，其特征是由于新血管形成而导致新科学家造成的快速RPE损害，数十年来一直是许多眼科医生的一项艰巨任务。最近，随着ML/DL框架和计算机视觉AI的进步，这些先前的努力现在导致了AMD预测和机制分析的急剧增强。具体来说，使用基于注意机制的CNN或XAI方法的使用在预测AMD状态和可靠解释方面会导致更高的性能。在最先进技术的使用中，这项研究实施了一种新型的潜在因果表示学习框架，以进一步增强基于AI的模型，以了解仅访问视网膜底面图像的复杂因果AMD机制，同时构建了更可靠的AMD预测模型。结果表明，基于有效的卷积VAE和GAE的显式潜在因果建模可以导致基本AMD机制的成功因果关系，同时返回基本的因果因素，这些因素可以可靠地可靠地区分正常的基础和AMD底层图像，例如诊断预测。
IAC-23,D1,1,5,x79712 空间量子计算 - ORBilu
量子电路是量子计算的基本计算模型。它由一系列量子门组成，这些量子门作用于一组量子比特以执行特定的计算。对于量子电路的实现，可编程纳米光子芯片提供了具有大量量子比特的有希望的基础。当前的研究探索了在可编程纳米光子芯片上实现量子电路用于太空技术的可能性。最近的研究结果表明，量子电路比传统电路具有多项优势，例如指数级加速、多重并行计算和紧凑的尺寸。除此之外，纳米光子芯片还具有许多优于传统芯片的优势。它们提供高速数据传输，因为光比电子传播得更快。光子传输数据所需的能量比电子少，因此纳米光子芯片比传统芯片消耗的功率更少。纳米光子芯片的带宽大于传统芯片的带宽，因此它们可以同时传输更多数据。它们可以轻松缩放到更小的尺寸，密度更高，并且比传统芯片更能抵御极端温度和辐射。本研究的重点是量子电路如何通过为各种与太空相关的应用提供更快、更高效的计算来彻底改变太空技术。所有深入分析都是在考虑当前可用的最先进技术的情况下进行的。
混合动力团队Tetris：混合多代理的新平台，...
摘要。Metcalfe等人（1）认为，人类伙伴关系的最大潜力在于它们在高度复杂的问题空间中的应用。在此，我们讨论了三种不同形式的混合团队智能，并认为在所有三种形式中，在正确的条件下，人类和机器智能的杂交可以有效。我们预见到有效的混合智能创造的两个重要的研发（R＆D）挑战。首先，随着时间的推移，机器智能和/或人类行为或能力的基本变化的快速进步可以超过研发。第二，混合智能在未来的条件是未知的，但不太可能与当今的条件相同。克服这两个挑战都需要对多个以人为中心和机器为中心的学科有深入的了解，这为进入该领域带来了巨大的障碍。在此，我们概述了一个开放的，可共享的研究平台，该平台创建了一种混合团队智能形式，该智能在代表性的未来条件下起作用。该平台的目的是促进新形式的混合情报研究，允许以人为中心或以机器为中心的个人快速进入该领域并启动研究。我们的希望是，通过在平台上进行开放的社区研究，可以在目前不同的研发社区中迅速传达人类和机器智能的最先进进步，并允许混合团队情报研究保持科学进步的最前沿。