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哺乳动物大脑和体型的共同进化动力学
蚊子中存在的微生物及其相互作用是影响昆虫发育的关键因素。其中，沃尔巴基亚与宿主密切相关，并影响多个适应性参数。在这项研究中，来自两个实验室Culex quinquefasciatus隔离菌的细菌和真菌菌群（野生型和四环素固定）的特征是在不同的发育阶段和喂养条件下ITS2和16S RRNA基因的MetAgenome扩增子测序。我们确定了572个细菌和61个真菌OTU。两个孤立的细菌群落都呈现出可变的细菌群落和各组之间多样性分布的不同趋势。在腌制的分离线的成年人中检测到了最低的细菌丰富度，而在血液喂养的蚊子中，真菌丰富度高度降低。β多样性分析表明，隔离是分化细菌群落的重要因素。考虑组成，青霉是主要的真菌属，而沃尔巴基亚的主导地位与肠杆菌（主要是索尔塞利亚和塞拉蒂亚）成反比。这项研究提供了对蚊子微生物组的更完整概述，强调了特定的高度丰富成分，这些成分应在微生物操纵方法中应考虑以控制载体 - 传播疾病。
新闻发布，并获得了IPEC的收购，...
With the acquisition of Ipec, Ipsos strengthens its Public Affairs business and reinforces its position in Brazil Paris, 26 February 2025 - Ipsos , one of the world's leading market research companies, announces the acquisition of Ipec (Ipec Inteligência em Pesquisa e Consultoria Estratégica), a major player in public and political opinion research in Brazil.由IbopeInteligência经理于2021年创立，IPEC因其在民意调查和政治分析方面的专业知识而获得认可，并通过在线和离线的定性和定量研究。该公司还在品牌，沟通和产品领域进行消费者研究。它具有独特的功能，尤其是在需要正确代表巴西大量人口的各种观点的复杂项目方面。ipsos首席执行官Ben Page说：“我很高兴欢迎IPEC团队来到IPSOS。这次收购使我们能够扩大拉丁美洲的公共事务产品，并满足客户对巴西高质量公众舆论投票的不断增长的需求，这是基于我们在该国30年的经验。”巴西IPSO的首席执行官Marcos Calliari补充说：“这种联盟是一个关键的时刻。市场导航研究和商业智能至关重要的时期，这项合作为公司，品牌和试图了解不断发展的社会变革和消费者趋势的机构提供了战略优势。我们坚信，该工会将为我们的客户和员工带来巨大的好处，并为增长和发展提供新的机会。”
•意大利萨勒诺大学的Stefano Cirillo，scirillo@unisa.it•意大利政治家迪利诺里诺的Eliana牧师，远程信息处理，CNR，意大利，serena.tardelli@iit.cnr.it•中国科学技术大学Mengxiao Zhu，中国，mxzhu@ustc.edu.cn作为大语言模型（LLMS）正在迅速发展，并越来越多地整合到各个社会中，并越来越多地整合到社会上，越来越多的社会影响，越来越多的社会，越来越多的社会，跨越了社会，跨越了越来越多的社会，并且越来越多地影响，越来越多地涉及越来越多的社会，并且越来越多是必不可少的。最近对生成人工智能（AI）的研究强调了对偏见，错误信息和意想不到的社会影响的重大关注。高级方法，例如多模式的信誉评估，公平限制，基于检索的技术，内容节制和人类反馈，对降低这些风险的有望，但仍然不完善。研究还揭示了更广泛的社会影响，包括对经济部门的潜在影响和Echo Chambers的强化，强调了对全面风险评估框架的需求。除了这些问题外，越来越强大的文本对图像，文本对视频以及文本到语音生成的AI模型的传播能够生成逼真但人为的图像，视频和音频引入了几种新风险。尽管安全过滤器和迅速节制的进步，但大多数有害的产出继续逃避这些保障措施，从而对个人和团体构成道德和法律威胁。产生合成媒体的技术，包括深击和超现实的化身，在娱乐和教育中具有潜在的应用，但在隐私，错误信息和网络安全等领域中也构成了严重的威胁。这些风险超出了个人的伤害，可能破坏了公众对数字媒体的信任并损害民主进程。与Tist的使命保持一致，以使智能和AI驱动的系统能够在现实世界中以负责任的态度感知，理性和行动，因此本期特刊邀请了原始的研究和创新框架，以探索在线和离线的生成AI风险，并提出了可行的解决方案。
基于云的 NISQ 量子计算机可靠性的长期分析
不同类型的环境干扰以及量子计算机本身控制中的噪声。环境变化或设备本身的变化都会影响 NISQ 计算机的可靠性和运行。为了让用户可以使用这些 NISQ 量子计算机，越来越多的公司将它们部署为基于云的加速器。如今，公共云基础设施已经允许按需轻松访问来自不同制造商的各种量子计算机。IBM Quantum [6]、Amazon Bracket [1] 和 Microsoft Azure [12] 等基于云的服务是为用户提供超导量子计算机远程访问的服务之一。虽然用户可以借助基于云的服务轻松访问设备，但他们无法控制物理设备及其环境。对于想要使用硬件的用户来说，了解硬件的运行以及硬件中的任何物理或环境变化至关重要。通过分析 IBM Quantum 的真实量子计算机历史校准数据 [ 6 ]，我们证明 IBM Quantum 提供的计算机会经历许多事件，例如量子比特频率发生突变或频率在一段时间内波动。频率本身的变化并不重要。但是，它们可以用作机器环境或物理变化的指标。这些变化反过来又可以与其他属性的变化（如门错误）相关联。通过跟踪量子比特频率的变化，用户可以使用显著的频率变化事件作为重新优化算法的触发器。此外，众所周知，超导量子比特设备对温度变化很敏感。频率变化可以指示用于容纳超导量子比特设备的低温制冷机的热循环。因此，跟踪量子比特频率变化可用于检测物理变化或对机器的篡改。因此，我们研究的一个关键结论是，为了充分描述量子计算机的行为，用户需要了解和跟踪传统指标之外的属性，例如量子比特退相干时间和门错误率。此外，通过历史设备数据，我们分析了不同设备之间的设备离线时间如何关联以及它们如何与频率变化相关联。我们发现了一些相关性，其中许多设备往往同时处于离线状态，这表明它们可能共享冷却、控制或其他基础设施。共享基础设施可能是一个潜在的故障点，希望在 NISQ 量子计算机上可靠地执行程序的用户可能希望避免使用可能共享全部或部分相同基础设施的机器。另一方面，我们还发现，许多频率变化事件与设备可能离线的时间段无关，这表明存在未知且未公开的原因