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神经元作为量子参考系的层次结构。
神经元是典型的生物信息处理器。然而，神经信息处理的理论模型，尤其是概念模型，越来越落后于我们对神经元作为电兴奋细胞的不断发展的经验理解。例如，过去二十年的实验工作已经明确证实，树突会经历活动依赖性重塑 [1, 2, 3]，特别是树突棘位置、密度和功能的改变 [4]，即使在成年人中也是如此。这种个体发生过程在功能上类似于树突结构和位置多样性的进化，因为它们已经适应了一系列功能角色 [5]，例如通过突触可塑性实现深度学习 [6, 7]。因此，神经元不是静态结构，而是可以被视为在整个生命周期中不断发育。这一动态过程对神经元级和生物体级功能都有重大影响。例如，在大脑发生剧烈重塑和重建的生物体（如毛毛虫转变为蝴蝶或飞蛾）中，它们学到的一些记忆会保留下来并经受住这一过程 [8]。在其他情况下，记忆可以印刻在从其他组织再生的新大脑上 [9, 10]，这凸显了大规模神经结构及其存储信息的可塑性。重塑的这些影响不仅仅是所谓的低等动物的问题，因为再生医学的应用很可能很快就会产生人类患者，他们的部分大脑已被幼稚干细胞的后代所取代，以治疗退行性疾病或脑损伤。
1991 年 8 月 - RC 汽车行动
我们收到的最常见投诉是许多遥控车容易损坏。然而，“容易”这个词是相对的。对我们来说，“容易损坏的部件”可能是在轻微碰撞中或在赛道上撞到墙上后损坏的部件，或者是在“正常”（另一个相对术语）操作条件下过早损坏的部件。然而，一些爱好者希望他们的汽车或卡车能够经受住从屋顶上开下来、全速越过 6 英尺高的跳跃并以超过 45 英里/小时的速度迎面撞上墙壁的考验，并且仍然能完好无损。说鲁莽的遥控车爱好者的期望不切实际，这是一种轻描淡写。与任何其他机械设备一样，遥控车必须得到一定的尊重。为了尽可能长时间地保存全尺寸汽车，您必须更换机油并润滑所有关节，并且您必须以同样的方式保养您的 R/C 车辆。如果没有精心维护和头脑冷静的操作员，R/C 车辆的使用寿命注定会受到损坏和性能低于标准。生活充满了妥协。有好就有坏，有好就有坏，有黑就有白——好吧，您明白了。对于 R/C 车辆，如果不牺牲耐用性，就无法获得良好的性能。防弹车速度不快，因此必须由轻质材料制成，并且配置具有良好的强度重量比。除了少数制造不良的部件外，许多可用的 R/C 产品都能够承受相当严重的惩罚。不要对你使用的产品过于挑剔。大多数产品的设计都是在性能和可靠性之间取得公平的折衷。你不可能拥有一切，所以要对中间的东西感到满意。最重要的是，继续享受乐趣。•
合理性审查：第 230 条改革、内容审核和第一修正案
在互联网历史上，首次修改《通信规范法》第 230 条关于社交媒体平台对第三方内容责任的豁免权，在很多人看来不仅是可行的，而且是必要的。大多数此类改革呼声都建立在长期存在的普通法责任原则——义务和合理性之上，即将第 230 条的责任限制在平台合理采取行动“防止或处理”可能有害或非法的第三方内容的范围内。这些改革与多项立法和行政努力找到了共同点，这些努力旨在迫使平台遵守“合理”或“政治中立”的审核政策，否则将面临更严重的用户言论责任。呼吁对社交媒体建立全新监管制度的呼声也提倡类似的做法，其中一些还要求成立新的联邦机构来实施这些制度。本文是对这些努力的第一篇全面回应。本文以普通法为指导，阐明合理性、紧迫性和中介责任之间的联系，认为这些拟议的改革在技术和信息政策方面是错误的，在法律上存在很大疑问，因此几乎没有机会经受住通过后必然会出现的法庭挑战。本文表明，采用“合理性”等普通法衍生的民事责任标准作为未来平台中介过错的监管基准会带来许多问题。基于“合理性”的第 230 条改革也会导致意想不到的、不利于言论的结果。即使第 230 条得到修订，在要求社交媒体平台对第三方用户内容承担民事或刑事责任方面，仍将存在严重的宪法问题。
跳出固有思维模式：Box 诉计划生育案之后的植入前基因诊断、体外受精和残疾筛查
最近，巡回法院对禁止基于胎儿特征（如残疾）的选择性堕胎的州法律的合宪性产生了分歧。围绕性状选择的大部分讨论都围绕着这种堕胎是否具有优生性质，以及它们是否可以与其他形式的堕胎有所不同——无论是在罗诉凯西案还是多布斯开创的后罗诉制度下。然而，关于优生堕胎的争论中所存在的同样的担忧也同样适用于植入前基因诊断 (PGD) 和体外受精。由于 PGD 似乎肯定会成为生殖权利战争的下一个战场，本文深入探讨了性状选择和优生学的争论，并分析了未来的父母是否有实质性的正当程序权利使用 PGD 来筛查残疾或遗传疾病。在此过程中，本文解决并回答了几个相互关联的问题：如何定义使用 PGD 的权利；定义的权利是否是基本权利；如果这项权利被认定为基本权利，哪些政府法规能够经受住严格的审查？本文认为，法院应该对这项权利进行广泛定义；根据最高法院的判例、我们国家的历史和传统以及国际社会对该权利的认可，得出结论认为这项权利是基本权利；严格审查限制获取 PGD 的法律，同时坚持某些形式的监管，如控制获取该技术的专家机构、知情同意要求和等待期。最后，本文解释了这种方法如何最好地保障父母的生育自主权，维护政府在防止优生学和歧视方面的利益，并使法院能够避免艰难的划线练习。
全球供应链管理未来挑战
在过去十年中，供应链管理越来越受到重视，成为企业在市场上获得竞争优势的工具。商业环境一直在应对全球化的压力。在每个行业中，供应商、制造商、贸易中介和客户网络遍布全球，因为企业都在努力降低成本、增加利润并在竞争激烈的全球市场中提高生产力。此外，供应链管理 (SCM) 一词在过去 15 年中日益突出，成为一个重要的主题。尽管如此，文献中对全球供应链中目前出现的问题和难题知之甚少。本研究旨在确定复杂商业环境中供应链绩效的关键驱动因素，确定行业在实施新供应链战略过程中面临的障碍。该研究考察了全球供应链管理未来的挑战。该研究采用了案头研究审查方法，即审查相关的实证文献以确定主要主题。对实证文献进行了批判性审查，以确定全球供应链管理模式和未来挑战。人类协作理论被用于指导这项研究。该研究将挑战分为四类，即市场维度、技术维度、资源维度和时间维度。该研究发现，供应链管理的未来影响着企业管理的未来，因为没有哪个企业不属于供应链。企业管理的范式将很快与供应链管理的范式融合。因此，这导致了关于全球供应链管理未来的敏捷性、适应性和一致性的建议。供应链应该足够敏捷，以便快速响应需求波动和供应突然变化的动态。敏捷性是一种供应链能力，可以顺利且经济高效地处理意外的外部中断。它使供应链能够经受住外部动态的影响，并能够从任何初始冲击中恢复过来。供应链应该具有适应性，它要求组织及其供应链能够
Robotics71 团队荣获高地最高奖项
立即发布 2025 年 1 月 8 日 科莫克斯谷学校 Robotics71 团队在 Highland Comox Valley 斩获最高奖项 不列颠哥伦比亚省科莫克斯谷——科莫克斯谷学校最近在 Highland Secondary 举办了本赛季第二届 VEX V5 机器人竞技锦标赛，来自维多利亚州、盐泉岛、阿尔伯尼港和科莫克斯谷的 18 支队伍争夺今年“高风险”机器人挑战赛的奖杯和荣誉。获得最高卓越奖的是 Robotics71 的 7842-F 团队，该团队由 Benoit Vaillant、Zane Radawiec 和 Laurian Blachford 组成，他们在比赛中实现了最佳整体机器人设计和获胜表现。获得锦标赛冠军奖一等奖的是 Robotics71 的 7842-Z 团队，其成员包括 Mikayla Roddam、Connor Gallagher、Ira Turner、Sebastian Graham 和 Liam Bugslag，他们与来自 Claremont Secondary 的战略联盟伙伴 1022-R 团队共同获得该奖项。 Team-Z 还凭借其富有想象力的新颖机器人设计方法赢得了创新奖。由 Josh Moller、Brandon McDonnell、Caelan MacKenzie 和 Mika Doehre 组成的联盟团队 7842-F 和 7842-S 捧回了锦标赛决赛亚军奖杯。Team-S 还凭借在设计机器人时对细节的关注赢得了建造奖，该机器人能够经受住比赛的严峻考验。特别感谢来自全岛各地的众多赞助商、教师、家长/监护人和志愿者，是他们让这些学生获得了这次非常有意义的 STEM 学习体验。许多 Robotics71 的往届学生继续参加世界锦标赛，获得最高奖学金，并在科技领域拥有成功的职业生涯。2 月 7 日至 9 日，三支 Robotic71 团队将参加在阿尔伯塔省卡尔加里 Saddledome 举行的全国标志性活动“Mecha Mayhem”。如果您碰巧在山谷附近的某个筹款活动中看到他们，请停下来与这些鼓舞人心的机器人专家聊聊，并看看他们的一些出色的自主创作。
太空中的商用现货系统：从新颖到必需
我们正处于行业发展的最佳时期，可以打造未来 10 年的太空电子。市场报告显示，未来十年可能会发射多达 20,000 颗卫星。连接性和带宽需求不断增加；设计灵活性和性价比是几乎所有系统设计人员最关心的问题。COTS 太空电子将通过提供包括经济实惠、风险缓解解决方案等不同元素来推动太空繁荣。“太空中的 COTS” 并不是一个新概念。新的是能够将 COTS 电子设备更好地集成到整个航天工业正在开发的更高密度、更紧凑、基于网络的卫星集群中。本白皮书不仅探讨了对太空电子中更高计算性能和更紧密系统集成的追求如何为系统工程师带来新一轮的设计挑战，还探讨了 COTS 电子设备的使用如何应对这些挑战。还展示了在设计周期开始时应解决的特定设计优先事项，以帮助降低风险并确保可靠的系统运行，以及针对近地轨道 (NEO) 和低地轨道 (LEO) 应用（如小型卫星和短时太空飞行）中 COTS 组件的新 300 系列验证级别。从私人资助组织到政府实体，卫星和有效载荷制造商面临的一个日益严峻的挑战是满足积极的开发到部署时间表。此外，两个大的行业趋势是公司购买更高级别的组装件（子系统，而不是单元或电路板）以及多个卫星子系统的数字化程度不断提高。与大多数行业一样，需要更快的处理、更多的 I/O、更多的集成、更快的交付、更高的容量等。但系统还必须经受住太空和辐射效应的严酷考验，并满足更高数据吞吐量的处理要求。构建太空电子设备的核心是降低风险。每个任务都是独一无二的，这些风险根据所需的可靠性水平、任务持续时间、轨道位置和倾角、轨道类型、载人还是无人等而有所不同。环境因素——温度波动、冲击和振动、辐射暴露——也都会影响风险因素。本文详细介绍了如何广泛使用具有成本效益的 COTS 硬件，使卫星提供商能够使用经过验证的可靠嵌入式设计来满足紧迫的时间表。
特朗普第二届政府为何难以破坏国内气候政策：倒退的障碍
• 本简报指出了一些因素，这些因素可能会减少特朗普政府破坏气候政策的预期努力所带来的一些负面影响，以及一些可能实现两党积极气候合作的领域。 • 基于法律的政策，例如《通货膨胀削减法案》中的气候倡议，将很难结束。共和党在国会的多数席位非常小，因此许多具体的反气候行动措施，例如停止对电动汽车 (EV) 和电池工厂的支持，不太可能通过。 • 拜登总统的许多法规将很难逆转，它们旨在经受住法庭挑战。改变法规需要遵循复杂而漫长的程序，任何新的特朗普政府法规都将在法庭上受到准备充分且资金充足的州检察长和非政府组织法律团队的质疑，从而导致相当大的延误。 • 特朗普标志性的经济政策，尤其是关税、移民限制和驱逐出境，可能会破坏供应链并减缓经济增长，从而实际上减少温室气体 (GHG) 排放，类似于 COVID-19 大流行的影响。讽刺的是，这些政策可能是特朗普政府对温室气体减排的意外重大贡献，尽管是以牺牲人民生计为代价，而不是通过对可持续能源转型的投资。• 即使特朗普成功实施反气候和化石燃料促进政策，化石燃料产量也不一定会增加，因为市场条件不利于增加产量。美国的石油和天然气产量已经达到创纪录的水平，而且没有一家公司在阿拉斯加最近的石油和天然气租赁销售中竞标。• 即使减少财政激励，可再生能源的扩张可能不会显着放缓。技术进步和规模经济将稳步降低可再生能源的成本，而化石燃料的生产成本将会增加。可再生能源是增加人工智能（AI）和其他需求增加来源的电力供应的最快方式。• 许多州和城市将单独和集体继续实施气候政策，包括限额与交易计划，特朗普政府很难破坏这些政策。• 包括加利福尼亚州和马萨诸塞州在内的几个主要州已经增加了其总检察长办公室的工作人员和资金，为挑战特朗普政府的政策做准备。 • 许多美国公司仍致力于气候行动，因为降低温室气体排放可以降低投入成本并提高效率，而气候变化的影响会损害其业务。许多投资者和其他利益相关者仍然希望公司继续提高其气候行动的雄心。 • 在碳去除、工业脱碳、地热能和碳关税。
纳米技术中使用 Python 进行机器学习的趋势
摘要 纳米生物技术已成为材料科学和生物医学研究的主要影响领域。根据这一趋势，纳米科学和技术的融合已成为当代医学和医疗保健领域的得力助手。机器学习 (ML) 是一种快速发展的医学专业，它集成了计算机编程和统计分析来解决医学问题。机器学习的支持者称赞该技术能够处理医学中广泛存在的大型、复杂和分散的数据集，并希望 ML 能够大大促进全球医疗保健在生物医学研究、定制治疗和计算机辅助诊断方面的发展。机器学习的研究考虑了如今由 Python 支持的算法和学习类型。Python 已成为用户最业余的编程语言之一，可以经受住他们的学习和分析。本文的目的是反思医学中受益于此类学习技术的问题，并通过 Python 解释基本的机器学习思想。本文涵盖使用 Python 机器学习方法推动商业和医疗保健领域发展的所有实用领域。 关键词：纳米生物技术；机器学习；Python；医疗保健 收到日期 2022.02.19 修订日期 2022.03.11 接受日期 2022.04.02 简介 ML 是一门研究计算机从数据中学习的学科。它诞生于统计学和计算机科学的交叉领域，其目标是从数据中理解关系。数学和计算机科学的融合受到从包含数十亿或数万亿个数据点的海量数据集中生成统计模型的计算挑战的推动。计算机辅助学习有两种类型：监督学习和无监督学习。[1,2]。监督学习的目的是预测已知的输出或目标。手写识别（例如识别药物目标）是机器学习竞赛中常见的监督学习问题。对物体图片进行分类（例如，这是抗原还是抗体？）和文档分类（例如，这是关于心力衰竭的临床研究还是财务报告？）是另外两个监督学习挑战。值得注意的是，这些都是受过训练的人可以做得很好的职业，这就是为什么计算机通常试图模仿人类的表现。监督学习涉及分类和预测，这需要选择子组来最好地表征给定的数据实例。另一方面，无监督学习没有可预见的输出。用户正在寻找数据中自然存在的模式或组。这是一项更难衡量的任务，而这些通过无监督学习学到的群体的实用性，通常取决于它们在后续的监督学习任务中的表现。考虑如何将无监督学习如何用于心脏病以实现这一目标，以心肌炎等多种疾病为例。从一大群看起来相同但患有不明原因的急性收缩性心力衰竭的人开始。之后，可以对他们进行心肌活检，并通过免疫染色确定每个样本的细胞组成。例如，将计数 T 淋巴细胞、中性粒细胞、巨噬细胞、嗜酸性粒细胞和其他细胞。然后，人们可以寻找细胞组成中的重复模式，这可能导致发现某种机制并开发新药 [3,4]。类似的策略（这次侧重于遗传学）导致了对嗜酸性哮喘亚型 7 的发现，这种哮喘对针对嗜酸性粒细胞分泌的细胞因子白细胞介素 13 的新药物有特异性反应。
人口统计学和经济学简介
人口统计学和经济学导论 约翰·B·肖文 字典中对人口统计学的定义是“研究导致人口变化的人口规模、增长和年龄结构（生育率、死亡率和移民率）”。当然，通过查字典，我已经表明自己不属于美国年轻一代，因为他们会在网上查字典。 本书的主题是人口统计学与经济之间的相互作用。就我们的目的而言，人口统计学不仅包括生育率、死亡率和移民率，还包括人口的种族和性别构成、生活安排、婚姻、离婚、进入和退出劳动力市场的时间，以及年龄、性别和种族特定的健康和残疾情况。 经济人口统计学是一个很大的话题，本书中的论文虽然很优秀，但也只是触及了这两个领域之间重要联系的表面。关注人口统计学和经济学之间的界限并不是什么新鲜事。政治经济学家托马斯·马尔萨斯因预测人类社会将不可避免地回到仅能维持生存的状态而闻名，因为人口增长速度将超过农业产量的增长。他在 1798 年的《人口原理》中提出了这一观点，并得出结论：“人口的力量无限地大于地球为人类提供生存物质的能力。如果不加以控制，人口将以几何级数增长。”（第 13 页，牛津世界经典重印版）。马尔萨斯显然是一位重要的经济人口统计学家。他预测社会不可能长期维持在仅能维持生存的生活水平之上，这一预测没有经受住时间的考验。虽然可能仍有 10 亿人生活在仅能维持生存的水平，但他的模型很难与大约五分之六的世界人口享受更高生活水平的事实相协调。在这 210 年里，产量，甚至农业产量，都比人口增长得更快。马尔萨斯未能预见到电力、无线通信、抗生素、计算机等惊人突破，更不用说化学肥料、转基因种子和整个绿色革命，这是可以理解的。但他对经济和人口之间重要相互作用的认识是正确的。许多重要的经济制度都建立在马尔萨斯的正确认识之上——生育率将使后代人口不断增加。在美国和世界许多地方，社会保障部分基于这一前提。现收现付制以工人支持退休人员为基础，工人的数量远远超过退休人员。在美国社会保障早期，每 9 名工人对应 1 名退休人员。这一比例现在大约为 3，根据各种预测，未来 25 年内将降至 2。人口下降的主要原因是过去四十年来生育率较低，同时年龄别死亡率大幅下降。在一些欧洲国家和日本，工人与退休人员的比例已经是二倍，预计会接近一倍。工人与退休人员比例下降给社会保障和国家健康保险制度带来巨大压力，包括美国的医疗保险和医疗补助。当每名退休人员对应三到四名工人时，现收现付制计划还算有效，但现在无法同时发挥作用。