I.涉及差异时间域(FDTD)算法[1],[2]被广泛用于求解麦克斯韦方程。最近,将FDTD与量子模型整合[3] - [8]的兴趣增加了。电磁信号与量子状态之间的相互作用在被考虑的量子计算的许多结构中起着至关重要的作用[9],呼吁可以共同模拟量子和电磁现象的算法。量子粒子相互作用的量子模型通常涉及电势,而不是传统的FDTD中计算的字段。对量子建模中电势知识的要求使电势成为量子应用中FDTD未知数的自然选择[7],[8]。早些时候,已经研究了基于电位的FDTD(P-FDTD)制剂,例如,作为减少计算要求的手段[10],[11]。p-FDTD方法仍然缺乏针对基于领域的FDTD提出的许多进步,包括子生产[12],模型订单降低[13]等。创建此类新方案的困难之一是确保稳定性的复杂性。对于基于传统的FDTD的情况,需要选择下方的时间步长以下
虽然对海洋二氧化碳去除(MCDR)的研究扩大了速度,但对单个MCDR选项的风险和好处的重要未知数仍然存在。本文分析了对MCDR的专家理解的假设和期望,重点是对这一新兴气候行动领域负责任治理的核心问题。利用了与参与MCDR研究项目的专家进行学术和企业家精神的访谈,我们重点介绍了四个主题紧张关系,这些主题紧张局势使他们的思维定向,但在科学和技术评估中通常是未陈述或隐含的:(1)“自然性”作为MCDR方法评估的标准的相关性; (2)通过循证建设的替代范式来加速研发活动的需要; (3)MCDR作为一种废物管理形式的框架,反过来又将产生新的(目前知之甚少)的环境污染物形式; (4)对包容性治理的承诺,在确定MCDR干预措施中的特定利益相关者或选民方面的困难。尽管对这四个问题的专家共识不太可能,但我们建议确保考虑这些主题的方法丰富有关新型MCDR能力的负责发展的辩论。
外部环境 • VUCA o 波动性:挑战是出乎意料或不稳定的,并且持续时间可能未知,但不一定难以理解。 o 不确定性:尽管缺乏其他信息,但事件的基本原因和结果却是已知的。变化是可能的,但并非必然的。 o 模糊性:因果关系完全不清楚。没有先例;您面临“未知的未知数”。 o 复杂性:情况有许多相互关联的部分和变量。一些信息是可用的或可以预测,但是数量或性质可能难以处理。《哈佛商业评论》,“VUCA 对您真正意味着什么”:https://hbr.org/2014/01/what-vuca-really-means-for-you • PESTEL o 政治 o 经济 o 社会 o 技术 o 环境 o 法律 利益相关者参与 • 识别关键利益相关者的五个问题: o 利益相关者是否对您组织的绩效产生根本影响? o 您能否清楚地表明您想从利益相关者那里得到什么? o 这种关系是动态的吗?即,您是否希望它不断发展? o 您是否可以在没有利益相关者的情况下生存,或者可以轻易取代利益相关者? o 是否已经通过另一种关系确定了利益相关者?
经济:通胀和利率将维持高位还是调整至较低水平? 许多金融专家预测明年将出现经济衰退,但只有时间才能告诉我们会发生什么。持续的战争将继续影响全球石油、大宗商品和能源价格,欧洲的情况最为严重,这反过来将对航空业脆弱的全面复苏能力产生负面影响。战争将持续多久目前还是一个未知数。伊朗目前的内乱似乎正在升级,从而进一步加剧中东地区的不稳定,这可能导致油价进一步波动;波音 737 MAX 7/10 飞机的认证流程和时间表仍然未知。同时,供应链瓶颈对新发动机生产和急需备件的 MRO 供应商都产生了负面影响。 2022 年全球航空维护和维修 (MRO) 市场增长了 18%,预计今年将增长 22%,仍比 2019 年的峰值低 2%,预计到 2033 年将达到 1250 亿美元,年均增长率估计为 2.9%。这些增长预测与我们业务模式的发展相结合,表明尽管经济前景不确定,但我们对未来几年业务增长的预期是客观的。
噬菌体(噬菌体)构成了地球上最丰富和遗传多样的实体。细菌与估计全球总数10³为病毒体的相互作用显着塑造了人类健康和环境生态系统(1)。噬菌体与其细菌宿主之间的生态相互作用的规模驱动了一种遗传武器种族,从而不断改变分子水平的微生物寿命(2)。在大型时间尺度上快速发展而产生的多样性为人类健康创新(例如噬菌体疗法)提供了基础,以及生物技术创新的基础,例如群集定期散布的短期短滴定重复序列(CRISPR)和CRISPR与CRISPPR相关(CAS)蛋白质系统(3-5)。然而,具有巨大的遗传多样性是伟大的未知数 - 对绝大多数噬菌体中的基因含量已知。与细菌对应物相比,噬菌体基因组编码具有已知或预测功能的基因的小部分,这构成了生物圈中最大的遗传暗物质(未知功能基因)之一(6)。尽管有可能使用经典的遗传技术将一些暗物质带到光线下,但仍需要更高的实验方法来简化和加快噬菌体基因组的遗传遗传含量的表征和加快表征。
物流和供应链管理是复杂系统的两个示例,它们从离散事件模拟(DES)的建模和分析功能中受益匪浅。为了克服物流和供应链管理中的障碍,本研究提出了基于使用离散事件模拟的解决方案。该策略是非常深入的,特别强调了供应链系统准确表示,模拟模型的验证,场景开发,模拟结果的分析以及基于关键性能指标的性能优化。该策略强调迭代模拟,其主要目标是通过常规模型更新进行持续改进。在本研究中也讨论了供应商,生产设施,仓库,运输网络,库存,信息系统和客户。它强调了这些部分的相互联系性质,以及它们在模拟环境中的建模如何。组织可以改善其供应链运营,决策过程以及在推荐策略的帮助下推动持续改进的能力。可以通过建模这些更改来评估关键的绩效指标,包括订单履行率,库存水平,运输成本和客户幸福感,以替代策略,政策和运营调整来评估。通过建议的方法提供了使用离散事件模拟来处理供应链和物流管理的复杂性和未知数的总体框架。它为建模,分析和优化供应链运营提供了有条不紊的框架,这反过来又可以提高效率,较低的费用和当今快节奏的市场的战略优势。
已有20多年了,我有幸与国家统计机构,数据档案,国际组织,研究中心,用户和其他团体合作。我的最初背景和热情是信息技术,但随着时间的流逝,我成为数据管理方面的专家,尤其是数据生产,出版,共享,质量,隐私,更重要的是元数据。最重要的是,我了解了对我们地球,社会和个人更大利益的数据的重要性和需求,作为推动研究和创新的基本工具,支持基于证据的决策,评估对地面上的政策和行动的影响,并衡量我们国家的健康。以下关于我认为的三个相互交织的主题的简短思考和建议,这些主题是数据研究基础架构和实践的现代化和未来的基础。技术在过去30年中发展的快速步伐对数据界产生了巨大影响。许多组织和统计系统都在努力调整和保持步伐,尤其是在公共部门,从本质上讲,该公共部门无法适应变化。在未来十年中,这可能会变得更容易,因为我们将管理指挥棒传递给了下一代数据科学家和信息技术人员,他们天生对我们的新环境具有自然的亲和力,并且受到对未知数的恐惧的限制。我们目前的角色和责任是支持和促进这种过渡。
目的:相当一部分新冠肺炎出院患者仍有一些症状。中医药在新冠肺炎治疗中发挥了重要作用,但对出院患者是否有帮助仍是未知数。本研究旨在回顾性中医药治疗对新冠肺炎恢复期患者的影响。方法:回顾性分析深圳市2月21日至5月3日收治的372例新冠肺炎恢复期患者,其中291例至少接受过一次临床检查,191例恢复期患者接受了中医药治疗。结果:回顾性分析接受或未接受中医药治疗的恢复期患者的临床资料,发现中医组白细胞计数、血清白细胞介素6和降钙素原降低,血清γ-谷氨酰转肽酶显著降低,前白蛋白和白蛋白升高。中医组红细胞、血红蛋白、血小板计数增加。中医治疗的机制可能是整体调节,包括平衡免疫反应、改善造血和凝血系统、增强肝功能和心脏功能、增加营养摄入和脂质代谢。结论:本研究表明中医治疗对出院 COVID-19 患者有益。但需要进行长期医学观察和进一步的随机试验研究来证实这一结果。此外,中医治疗的潜在分子机制有待进一步揭示。
口腔微生物组很复杂,具有多种细菌,病毒和真菌的组成。有6个广泛的细菌门,包括核心口腔微生物组,包括富公司,肌动杆菌,蛋白质细菌,fusobacteria,fusobacteria,bicteroidete s和spirochetes。[2]但是,口腔微生物组也具有可变的方面,可以受到年龄,遗传学,压力,吸烟和感染等基因型和环境因素的影响。[3,4]如果微生物群的动态平衡受到干扰,则具有更具侵略性的致病物种具有引起疾病的能力的更具侵略性的致病物种可能会阻碍有益的微生物群。[5]尽管关于口腔微生物组组成及其对人类健康的影响仍然有很多未知数,但文献已经开始表明,与肠道微生物组相比,口服微生物组更容易获得,但失去障碍可能引起口腔和全身性疾病,例如心血管,神经减毒性疾病和呼吸疾病。[6]在我们对压力对口腔微生物组组成的影响的研究中,初步数据表明,压力会影响口腔微生物组的组成,并导致与各种致病潜力相关的微生物群的增加。[1]口腔微生物组对心理和身体健康的影响并不是一个完全新颖的概念。但是,这是一个断开连接。当前文学
估计每年有2.58亿吨塑料进入土壤。连接持续类型的微型塑料(MP),对可生物降解的塑料的需求将增加。仍然有许多关于塑料污染的未知数,并且一个很大的差距是从国会议员释放的溶解有机物(DOM)的命运和组成以及它们与农业系统中土壤微生物的相互作用方式。在这项研究中,将聚乙烯MPS,在不同程度上进行照片,并在不同水平的不同水平的农业土壤中添加了牙乳酸MP,并孵育100天以解决该知识差距。我们发现,添加MP后,降解低芳香性的不稳定成分,导致芳香和氧化程度增加,分子多样性降低,并改变了土壤DOM的氮和硫含量。terephathate,乙酸,草酸盐和L-乳酸在多乙烯MPS释放的DOM释放的DOM中,是由聚乙烯MPS释放的DOM和硝酸盐的,是土壤微生物组的主要分子。MPS释放的DOM代谢的细菌主要集中在蛋白质细菌,静脉杆菌和杆菌中,而真菌主要集中在Ascomycota和Basidiomycota中。我们的研究提供了对MPS释放的DOM的微生物转化及其在农业土壤中DOM进化的影响的深入了解。