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博士学位项目：解码多药电阻的原因...
超级细菌是耐多药（MDR）细菌，对当今人类和动物健康构成了最严重的威胁之一。这些细菌已经对多种类型的抗菌药物产生了抗性，因此非常难以治疗。虽然过度使用和滥用抗生素是解决这个问题的主要贡献者，但有关问题的另一个是“ MDR的代表过多”（Lehtinen等人。2019）。这种现象发生时，当抗性基因聚集在细菌种群中的频率上比偶然性预期的频率更高，从而导致对不同药物的抗性之间的相关性很强。这意味着我们通常不仅发现孤立的抗药性病例，而且发现MDR细菌簇，这是一个重大挑战。
2026年中期经营计划
本材料包含有关三井物产株式会社（“三井”）的企业战略、目标和未来发展观点的陈述（包括数字），这些陈述具有前瞻性，并非简单地重申历史事实。您应该知道，许多已知或未知的风险、不确定性和其他因素可能会导致与此类前瞻性陈述中所述结果大不相同的结果。上述这些风险、不确定性和其他因素包括但不限于三井最新的年度证券报告和季度证券报告中所包含的风险、不确定性和其他因素，三井不承担公开更新或修改任何前瞻性陈述的义务。这些陈述旨在向利益相关者告知三井管理层的观点，但不应仅依赖这些陈述进行投资和其他决策。三井对因使用本材料而造成的任何损害不承担任何责任。
复杂社会的崩溃
失落文明的形象引人注目：城市被流沙或丛林掩埋，曾经人丁兴旺、物产丰富的地区如今却一片废墟。读到这样的描述，想必很少有人不感到敬畏和神秘。我们总是被迷住，想要了解更多。这些人是谁？特别是他们发生了什么？在如今如此荒凉的环境中，怎么可能存在繁荣的文明？是人们破坏了环境，还是气候变化，还是内战导致了文明的衰落？是外国侵略者毁掉了这些城市？还是文明的兴衰存在着某种神秘的内在动力？我们中的一些人对这些问题如此着迷，以至于我们毕生致力于研究它们。大多数人在随意阅读或在学校课程中遇到帝国衰落和城市被毁的困境。这种形象让所有人都感到不安，不仅因为人类的巨大努力神秘地失败了，还因为这些失败的持久影响。
fMRI 数据的神经拓扑因子分析
神经影像学研究针对少量参与者和刺激物产生了数 GB 的时空数据。研究人员很少尝试建模和检查个体参与者之间的差异——只要使用正确的统计工具，即使在小样本中也应该可以解决这个问题。我们提出了神经拓扑因子分析 (NTFA)，这是一种概率因子分析模型，可以推断参与者和刺激物的嵌入。这些嵌入使我们能够将参与者和刺激物之间的差异推断为信号而不是噪声。我们根据内部试点实验的数据以及两个公开可用的数据集评估 NTFA。我们证明，与以前的拓扑方法相比，推断参与者和刺激物的表示可以提高对未见数据的预测泛化。我们还证明推断的潜在因子表示对于下游任务（例如多体素模式分析和功能连接）很有用。
利用木制类固醇朝着下一个绿色革命
在绿色革命期间，使用Gibberellin相关的矮小基因显着提高了谷物产量。黄铜固醇（BRS）在调节农艺性状和压力抗性中起着至关重要的作用。已经很好地证明了与BR相关基因在作物改善中的潜力，将BRS定位为下一次农业生物技术革命的关键目标。但是，BRS对植物产生了多效性影响，因此为其应用带来了机会和挑战。最近的研究提出了利用BR调节分子进行作物改进的有希望的策略，例如探索功能特定的基因，鉴定有益的等位基因，诱导有利的突变以及优化的空间激素分布。必须有效地实施这些策略，以促进我们对植物中BR的作用的理解。
可再生能源市场和风能运营管理服务
尽管高温在一定程度上对农作物产量产生了一些负面影响，但农业仍保持强劲表现（第四季度实际增长率从第三季度的 2.5% 上升至 4.1%）。接触密集型服务业的健康增长也为第四季度整体供应侧增长提供了支持。这些服务业，如贸易、酒店等，终于超过了疫情前的水平（2020 财年第四季度为 73 亿卢比），2022 财年第四季度同比增长 5.3%。尽管如此，2022 财年全年的这些服务业仍比疫情前（即 2020 财年的水平）低 11.3%，这意味着这些活动的更多恢复将为本财年的增长带来积极的推动作用。另一方面，第四季度制造业同比萎缩0.2%（第三季度为0.3%），主要反映了国际大宗商品价格飙升以及俄乌战争造成供应中断导致投入价格大幅上涨。
从发现目标到交付系统
摘要：金属对于所有生物体的生命都是必不可少的，金属失调会破坏其体内平衡，从而导致各种疾病。如今，各种过渡金属被用作药物产品的诊断和治疗剂，因为它们的电子结构使它们能够以不同于有机分子的方式调节分子的性质。因此，人们对从不同方面研究金属-药物复合物产生了兴趣，并开发了许多方法来表征、激活、递送和阐明分子机制。从化学蛋白质组学到纳米粒子系统以及各种激活策略，这些不同方法的整合使我们能够了解细胞对金属药物的反应，这可能为开发新药和/或修改目前使用的药物奠定基础。本综述的目的是简要总结该领域的最新进展，描述技术平台及其在识别蛋白质靶标以发现金属药物的作用机制和提高其在递送过程中的效率方面的潜在应用。
探索机器在大语言模型中学习
机器学习，模型可以“忘记”其训练数据的一个子集的能力，在各个领域都具有实际含义。的确，在各种情况下，这种方法可能是无价的，例如消除偏见和保护用户隐私，在这种情况下，将模型撤离（确切的学习）可能在计算上很昂贵或笨拙。我们的目标是基于学生教师模型实施机器，并将其扩展到大型语言模型，例如OpenAI的GPT-2。我们提出了一个受灌木算法启发并适用于LLM的目标函数，试图在指定的忘记设置上学习，同时在其他地方保留绩效。发现了多个有趣的发现：变化的超参数和填充物产生了一个未对准的模型，该模型成功地针对目标函数进行了优化，但其实践中的产生是次优的。其他模型要么泄漏了潜在的不良数据，要么表现出比基线更高的偏差。