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解锁外部秘密：医学科学的新边界
医学研究和治疗。这是一些最有前途的应用：•疾病生物标志物：外泌体在各种体内表现，包括血液，尿液和唾液。他们的内容反映了其原籍细胞的状态，使其成为疾病生物标志物的良好候选人。研究人员正在开发基于外部的诊断，用于早期检测癌症，神经退行性疾病和心血管条件。例如，源自肿瘤细胞的外泌体带有肿瘤特异性标记，允许非不创癌症诊断和监测。•治疗递送系统：外泌体在细胞之间运输分子具有自然的效果，使其成为递送治疗剂的理想候选者。它们的生物相容性，越过生物障碍的能力和内在的靶向能力提供了重要的优势
纠缠两个物理分开的谐振器使量子声音科学的重大进展
“许多研究小组都表明他们可以将非常非常小的事物纠缠到单一电子。，但在这里我们可以证明两个巨大的物体之间的纠缠。“我们在这项研究中证明的第二件事是我们的平台可扩展。如果您可以想象构建一个大量子处理器，我们的平台将就像一个单元格。”
穿透性湍流对气候科学的影响
评论的一个中心主题是嵌入大规模穿透性湍流中的缩放定律的推导。这样做的能力，例如增强了我们对海洋中热分布动态的理解，当与其他动态海洋学因素（例如风驱动电流和热盐循环）集成时，可以帮助阐明海洋过程的影响以及地球气候上的冰川融化。
大自然的治疗师，科学的创新者
●用于增强美感，年轻和健康的化妆品正在变成对人和自然造成重大伤害的化学物质。●因此，化妆品演变为自然。●开始研究具有最小或零副作用的天然成分。●随着植物干细胞研究的发展
Matterchat：材料科学的多模式LLM
理解和预测无机材料的特性对于加速材料科学和驱动能源，电子及其他方面的应用程序至关重要。通过多模式大语言模型（LLMS）将材料结构数据与基于语言的信息集成在一起，从而通过增强人类–AI相互作用为支持这些努力提供了巨大的潜力。但是，一个关键挑战在于将原子结构完全分辨到LLMS中。在这项工作中，我们引入了MatterChat，这是一种多功能结构感知的多模式LLM，将材料结构数据和文本输入统一为单个粘性模型。MatterChat采用桥接模块来有效地将预验证的机器学习间的原子势与验证的LLM保持一致，从而降低了培训成本并提高了灵活性。我们的结果表明，MatterChat显着提高了材料性质预测和人类相互作用的性能，超过了GPT-4等通用LLM。我们还证明了它在更先进的科学推理和逐步材料合成等应用中的有用性。
开放科学的最大基于EEG的BCI可重复性研究：MOABB基准
摘要。目标。本研究对开放脑电图数据集进行了广泛的大脑计算机界面（BCI）可重复性分析，旨在评估现有的解决方案并建立开放且可重复的基准测试，以有效比较该领域。对这种基准的需求在于产生未公开的专有解决方案的快速工业进步。此外，科学文献是密集的，通常具有具有挑战性的评估，从而使现有方法之间的比较艰巨。方法。在一个开放式框架中，在36个公开可用的数据集中对30个机器学习管道（分为原始信号：11，Riemannian：13，深度学习：6）进行了精心重新实现和评估，包括汽车图像（14），p300（15）（15）和SSVEP（7）。该分析结合了统计荟萃分析技术，以进行结果评估，包括执行时间和环境影响注意事项。主要结果。该研究产生了适用于各种BCI范式的原则和鲁棒结果，强调运动图像，P300和SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的Riemannian方法表现出卓越的性能，强调了大量数据量的必要性，以通过深度学习技术实现竞争成果。全面的结果是公开访问的，为将来的研究铺平了道路，以进一步提高BCI领域的可重复性。意义。这项研究的重要性在于它在建立严格和透明的基准的BCI研究中做出的贡献，为最佳方法论提供了见解，并强调了可重复性在推动该领域进步方面的重要性。
兽医科学的研究生课程
1）定期在SISPG上登录FCAV或其他UNESP学生，并驳回了文件上传。2）特殊学生应将文件上传到入学的最后一天；记住，在在线注册结束时，他们必须遵循通过电子邮件发送的说明激活对SISPG的访问并查看上传屏幕（不发送文档将导致拒绝注册）；注册：https：//www.fcav.unesp.br/#！/sino/pos-graduacao-new/aluno/topicos-esperial/
科学的聚光灯：突破，挑战和见解
为了促进和增强沟通，Josha分享了其编辑的主观选择，而不是所有研究的全面概述。此版本的摘要摘要了七本引人入胜的研究论文和计划，探讨了各种领域的关键进步和挑战。主题包括欺诈性论文对系统评价的影响，科学社区向蓝军的迁移以及对恶性疟原虫毒素耐药机制的关键见解。一项关于“黑暗蛋白质组”的开创性研究揭示了成千上万的新人类基因，而美国科学和技术愿景（广阔）工作队的建议旨在重塑美国科学领导的未来。重点还包括2024年世界获奖协会奖品，庆祝对算法和视觉科学的关键贡献，以及分析错误信息如何利用在线道德愤怒来传播的道德愤怒。，这些总结为科学创新，伦理和社会影响的动态景观提供了一个窗口。探索完整的文章，以深入了解这些开创性的作品。
社论：结合模型降阶和数据科学的先进材料建模
材料建模一直是一个具有挑战性的问题。此类建模中出现了许多复杂性，例如非线性材料行为、复杂物理和大变形，以及多物理现象。此外，材料通常会表现出丰富的厚度响应行为，这阻碍了使用经典简化方法，并且在使用经典模拟技术时需要极其精细的网格。模型简化技术似乎是减少计算时间的合适解决方案。许多应用和材料成型过程都受益于模型简化技术提供的优势，包括固体变形、传热和流体流动。此外，数据驱动建模的最新发展为材料建模开辟了新的可能性。事实上，使用数据建模对模拟进行校正或更新导致了所谓的“数字孪生”模型的形成，从而通过数据驱动建模改进了模拟。通过使用机器学习算法，也可以对当前模型不准确的材料进行数据驱动建模。因此，在材料制造过程和材料建模框架内有效构建数字孪生的问题如今已成为一个越来越受关注的话题。数字孪生技术的最新进展是使用实验结果来校正模拟，同时也在无法通过实验定义基本事实时将其变化纳入正在运行的模拟中。本研究主题讨论了模型简化技术、数据驱动建模和数字孪生技术的最新发展，以及它们在材料建模和材料成型过程中的应用。在 Victor Champaney 等人的论文中，作者解决了非平凡插值的问题，例如，当曲线中的临界点（例如弹塑性转变点）移动位置时就会出现这种问题。为了找到该问题的有效解决方案，本文展示了几种方法，结合了模型简化技术和代理建模。此外，还展示了通过为预测曲线提供统计界限来量化和传播不确定性的替代品。本文展示了几种应用，以经典材料力学问题为例。